端侧AI智能手表出货量暴增，苹果拿下九成市场

据Counterpoint Research发布的最新研究报告显示，在2026年首个季度，全球具备端侧人工智能功能的智能手表出货规模实现了70%的同比增幅，其市场渗透率也攀升至25%。该机构分析师认为，低功耗神经加速芯片技术的进步，叠加用户对于深度健康与运动数据分析的渴望，共同促进了人工智能技术在穿戴设备端的落地。通过在本地直接进行数据处理，这些设备摆脱了对云端服务和智能手机的严重依赖。这不仅加快了系统响应效率、强化了数据隐私安全，还能实现心律失常预警及跌倒检测等即时健康反馈。

Counterpoint首席分析师Anshika Jain指出，尽管各大厂商正不断迭代硬件以强化人工智能表现，且本地化处理在隐私保护和实时洞察方面优势明显，但该技术目前主要集中在行业巨头手中。数据显示，苹果公司在2026年第一季度占据了此类智能手表约90%的出货份额。

在应用层面，运动与健康监测构成了本地人工智能落地的核心驱动力。与传统的云端生物信号分析不同，设备端算法能够即时处理体温、睡眠状态及心率指标，直接筛查出血压异常、睡眠呼吸暂停乃至心房颤动等状况。受此带动，2026年第一季度支持睡眠呼吸暂停筛查的产品出货量激增至原来的三倍，而带有血压测量功能的设备出货量也实现同比翻倍。目前，业内正尝试攻克糖尿病监测等更为复杂的健康难题。

为了促使智能手表由单纯的数据记录器蜕变为全能健康管家，底层芯片的算力升级成为关键。例如，苹果早在2023年便推出了搭载四核神经网络引擎的S9芯片以处理机器学习任务；华为则在2025年发布了融合小艺助手的自研麒麟W80芯片。此外，高通推出了集成专用NPU的骁龙Wear Elite平台，谷歌基于Tensor架构的新一代穿戴芯片也正处于发布前夕。

除了依赖专用NPU的硬件方案，基于矢量核心的软件加速技术也开始崭露头角。以Ambiq的Apollo平台为例，其通过结合全新的heliaCORE软件内核与Arm Helium矢量扩展来执行神经推理。这种不依赖专用硬件的加速模式，有望让人工智能技术突破现有硬件限制，覆盖更广泛的设备类型。

Counterpoint研究总监Mohit Agrawal强调，本地人工智能的演进路径正由单一的硬件堆叠转向软硬协同。随着操作系统底层能力的开放以及高效轻量化模型的普及，更多应用将能够在终端直接执行推理任务，进而带来手势交互、即时健康预警等个性化体验。该机构预测，到2026年底，此类智能手表的市场渗透率有望攀升至32%左右。