2026 年第一季度，具备边缘人工智能功能的智能手表出货量同比增长 70%，市场渗透率达到 25%。这一增长得益于消费者对超越步数、心率和睡眠时长等基础指标的健康与健身洞察需求的增加。此外，低功耗神经加速器的出现使得设备端处理成为可能，且不影响电池续航，从而让 AI 功能可以直接在手表上运行。这使得设备无需依赖智能手机或云服务，即可提供跌倒和心律不齐检测等即时健康警报，并实现更私密的个性化推荐。

Counterpoint 的首席分析师 Anshika Jain 表示：“各品牌一直在持续升级其智能手表硬件，以增强设备的人工智能能力。边缘人工智能的集成能够提供实时的健康洞察和更快的响应速度，同时有助于确保数据隐私。目前，边缘人工智能的渗透率仍主要集中在领先品牌，在 2026 年第一季度，仅苹果就占边缘人工智能智能手表出货量的约 90%。”

健康和健身监测是边缘人工智能在智能手表中应用的主要驱动力。现在，手表可以在设备端实时分析心率、睡眠模式和体温，并检测房颤、睡眠呼吸暂停和血压升高等情况，而不是将生物信号传输到云端。这极大地推动了整个智能手表行业健康功能集成度的提升。在 2026 年第一季度，具备血压监测功能的智能手表出货量翻了一番，而具备睡眠呼吸暂停检测功能的则增长了三倍。品牌们正致力于解决更严峻的健康问题，如糖尿病。

在供应方面，芯片制造商不断升级其芯片，旨在将智能手表转变为智能健康伴侣，而非被动追踪设备。苹果在 2023 年推出了 S9 芯片，配备了四核神经网络引擎来处理机器学习任务。华为在 2025 年推出了自主研发的麒麟 W80 芯片，并配合其“Celia”助手，以保持在智能手表人工智能领域的竞争力。展望 2026 年，高通已发布了集成专用 NPU 的骁龙 Wear Elite 平台，而谷歌即将推出的基于 Tensor 的可穿戴芯片预计将深化人工智能集成。除了目前我们统计的配备 NPU 的设备外，一种第二层级的设备端人工智能正在向量核硅片上兴起，即使没有专用的 NPU，例如 Ambiq 的 Apollo 平台，通过 Arm Helium 向量扩展和其新的 heliaCORE 软件内核实现神经网络推理。这种软件加速的方法值得关注，因为它有可能将设备端人工智能扩展到当前硬件定义之外的设备。

研究总监 Mohit Agrawal 在强调智能手表边缘人工智能前景时指出：“智能手表中的边缘人工智能正从主要关注硬件集成转向同时包含软件优化。真正的突破在于更小、更高效的模型以及操作系统级别的访问权限，允许任何应用程序在本地运行推理。人工智能需要从单一应用转变为一个能够处理个人数据的个性化层。这将实现即时健康警报、手势控制和更丰富的个性化体验，这也是边缘人工智能渗透率预计将在 2026 年接近 32% 的原因。”