根据市场调研机构Counterpoint Research发布的最新全球智能手表出货量追踪报告，在2026年第一季度中，在具备Edge AI（边缘人工智能）功能的智能手表市场中表现出绝对的统治力，出货量份额高达约90%。
数据显示，全球智能手表市场对Edge AI技术的渗透率呈现爆发式增长，第一季度同比飙升70%，占整体手表的比例达到了25%。而在这场技术普及浪潮中，苹果成为了无可争议的最大赢家。
所谓“Edge AI”，是指直接在设备本地芯片上运行而非依赖远程服务器处理的人工智能技术。在Apple Watch上，这意味着诸如识别心率不齐或检测跌倒等关键功能，均由其内置的神经网络引擎（Neural Engine）在本地即时处理，无需先将数据发送至配对的iPhone或上传至云端，从而在保障数据隐私的同时提供了更快的响应速度。
目前，健康与健身监测依然是Edge AI在智能手表上的核心应用场景。报告指出，得益于相关技术的成熟，支持血压监测的设备出货量同比翻倍，而具备睡眠呼吸暂停检测功能的设备出货量更是同比激增了三倍。各大科技品牌如今已将下一个竞争目标瞄准了检测技术。
苹果在这一领域的巨大优势源于其超前的硬件布局。早在2023年，苹果就在其S9芯片中专门为本地机器学习引入了4核神经网络引擎。相比之下，其他竞争对手的跟进速度明显滞后。华为直至2025年才推出了搭载Kirin W80芯片的设备以在本地支持其“小艺”（Celia）语音助手，高通则计划在今年通过Snapdragon Wear Elite平台加入战局，而Google传闻中基于Tensor的自研可穿戴芯片目前仍未正式出货。
除了以苹果为代表的专用NPU（神经网络处理器）硬件路线外，市场上也开始出现依靠软件驱动的替代方案。例如Ambiq的Apollo平台，它通过Arm的Helium扩展在向量核心芯片上运行AI推理。虽然这种方法与苹果的专用芯片策略相比目前仍属小众，但它有望在未来帮助成本较低的智能手表实现部分Edge AI功能。
对于Edge AI智能手表的界定，Counterpoint制定了严格的标准，即设备不仅需要内置神经网络引擎或NPU硬件，还必须在健康、安全或交互功能中真正实现了本地芯片的推理计算，而不仅仅是硬件上的堆砌。
星速配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
