Counterpoint：端侧 AI 智能手表一季度出货增 70%，苹果占约九成

据 Counterpoint Research 最新报告，2026 年第一季度，全球支持端侧 AI 的智能手表出货量同比增长 70%，在整体智能手表市场中的渗透率达到 25%。报告显示，推动这一变化的核心因素包括用户对健康、健身分析能力的需求提升，以及低功耗神经加速器等可穿戴芯片能力的进步。值得注意的是，尽管端侧 AI 正成为智能手表的重要卖点，但目前市场集中度仍然很高，苹果在该类产品出货量中占据约 90% 份额。

所谓端侧 AI，是指部分智能分析和推理任务直接在手表本地完成，而不是依赖手机或云端服务。对于可穿戴设备来说，这一变化的意义不只是“更智能”，还包括响应更快、离线可用性更强、隐私暴露面更小。在健康监测场景中，手表需要持续处理心率、睡眠、体温等敏感数据，端侧计算可以减少数据上传需求，也更适合跌倒检测、心律失常预警等实时提醒。

健康监测成为端侧 AI 智能手表的主要驱动力

Counterpoint 指出，健康和健身监测是端侧 AI 在智能手表中普及的主要动力。相比把生物信号上传到云端后再分析，端侧 AI 可以直接在设备上识别异常模式，例如房颤、睡眠呼吸暂停、血压升高等风险提示。这类能力对于用户的价值在于即时性：当数据异常发生时，设备可以更快给出提醒，而不是等待云端处理结果。

报告提到，2026 年第一季度，具备血压监测功能的智能手表出货量同比翻番，支持睡眠呼吸暂停检测的产品出货量增长至此前的三倍。与此同时，厂商也开始把目标投向糖尿病等更复杂的健康问题。对于中文用户而言，这意味着智能手表正在从“运动记录器”和“通知屏幕”，逐步演进为更主动的个人健康感知入口。

• 端侧 AI 智能手表一季度出货量同比增长 70%。
• 该类产品在全球智能手表市场渗透率达到 25%。
• 苹果在端侧 AI 智能手表出货量中约占 90%。
• 血压监测、睡眠呼吸暂停检测等健康功能快速增长。
• Counterpoint 预计 2026 年全年渗透率将接近 32%。

芯片与软件协同，决定可穿戴 AI 的扩展速度

端侧 AI 的落地离不开硬件平台。来源显示，苹果 2023 年推出的 S9 芯片集成四核神经网络引擎，用于处理机器学习任务；华为 2025 年发布自研麒麟 W80 芯片，并结合小艺智能助手强化 AI 能力；高通已公布内置专用 NPU 的骁龙 Wear Elite 平台；谷歌基于 Tensor 架构的新一代可穿戴芯片也即将问世。

不过，端侧 AI 并不只等同于“有没有 NPU”。报告还提到，基于矢量核心的端侧 AI 路线正在出现，例如 Ambiq 的 Apollo 平台通过 Arm Helium 矢量扩展和 heliaCORE 软件内核运行神经推理。这类软件加速路径的看点在于，它可能让更多不具备专用 NPU 的设备也能运行轻量 AI 模型，从而扩大端侧 AI 的覆盖范围。

影响解读：智能手表竞争将从传感器转向 AI 体验

过去几年，智能手表厂商的竞争重点主要在屏幕、续航、运动模式和健康传感器数量上。随着端侧 AI 渗透率提升，下一阶段竞争可能转向“谁能把连续健康数据转化为可理解、可执行的建议”。这不仅需要芯片性能，也需要更小、更高效的模型、系统级权限开放，以及医疗健康算法的长期积累。

从产业角度看，苹果目前占据约九成份额，说明端侧 AI 可穿戴生态仍处早期，头部品牌凭借芯片、系统和应用生态形成领先优势。但 Counterpoint 研究总监 Mohit Agrawal 的观点也指出，端侧 AI 正从单纯依赖硬件能力，转向硬件与软件协同优化。随着模型压缩、系统框架和开发工具成熟，未来更多品牌可能在实时健康提醒、手势控制、个性化交互等方向推出差异化体验。

对用户来说，端侧 AI 智能手表的价值不应只看“AI”标签，而要关注功能是否真实运行在设备端、能否带来更快提醒、是否减少敏感健康数据上传，以及相关健康提示是否具备足够可靠性。随着 2026 年全年市场渗透率预计接近 32%，智能手表的 AI 化将成为可穿戴设备升级的关键主线。