边缘人工智能技术正迅速渗透到可穿戴设备中，将这些设备从被动的联网设备转变为能够实时持续感知、解读并根据用户数据做出反应的智能系统。根据Counterpoint对全球边缘人工智能赋能可穿戴设备的最新预测，从 2025 年到 2032 年，可穿戴设备市场将累计带来 1 万亿美元的收入机会，其中仅边缘人工智能一项就将占这一价值的 75%，这预示着一种向设备层面实现实时、节能且保护隐私的智能的结构性转变。智能手表和真无线耳机领域将引领大部分的增长，因为对持续健康监测和始终在线交互的需求不断增加。
具备人工智能功能的可穿戴设备越来越多地在嵌入式计算架构（包括中央处理器、神经网络处理器和微控制器）上本地执行推理任务，而模型通常是在云端训练并部署到设备上的。这种分布式边缘-云端模式将对延迟敏感的功能（如持续健康监测、手势识别和情境感知）转移到设备端处理。这种方法降低了延迟和带宽需求，同时通过限制将敏感生物识别信息传输到云端来提高数据隐私性。
首席分析师Tina Lu在评论市场动态时说道：“在设备端的人工智能技术在消费类可穿戴设备中已应用了近十年之久。如今发生变化的是，各种各样的设备形态正在触及全新的用户群体，并且边缘人工智能技术正在开启我们原本未曾预料到的应用场景。就出货量而言，可穿戴设备中边缘人工智能的普及率预计将在 2025 年从 30%提升至 2032 年的近 80%。”
Lu补充道：“到 2025 年，搭载边缘人工智能技术的可穿戴设备的出货量同比增长超过 60%，这表明这些设备已经进入了主流应用阶段。其之所以能够实现这一增长，得益于通过更高程度的组件集成而实现的更小尺寸，以及性能每瓦特提升和消费者对实时、隐私保护型智能的日益增长的需求。”
边缘人工智能技术的应用将在不同类型的可穿戴设备中有所差异：
到 2032 年，智能手表和真无线耳机仍将占据最大的出货量份额。一些真无线耳机上的设备端人工智能功能，如实时语言翻译、说话人识别和个性化听力适应，正在推动快速的升级周期，因为消费者不再满足于传统的音频体验。在智能手表中，边缘人工智能技术正在实现新一代的受监管、具有临床意义的健康监测功能，包括心电图、血氧、高级睡眠分期和跌倒检测。这些功能不仅提升了用户体验，还强化了智能手表作为预防性医疗设备的定位。
智能戒指将实现最快的增长。它们正在重新定义持续健康监测，采用微型机器学习技术，以珠宝的形式佩戴，全天候监测手指的心率变异性、睡眠阶段和压力信号。这是最可靠的测量点，无需显示屏、频繁充电或用户的频繁关注。
在谈到生态系统的发展时，首席分析师Anshika Jain表示：“到 2032 年，整体消费类可穿戴设备的收入预计将以稳定的 10% 年复合增长率增长，但搭载边缘人工智能技术的可穿戴设备的增长速度将更快，达到 21% 的年复合增长率。边缘人工智能技术的普及速度超过整个可穿戴设备市场，并非仅仅是因为消费者的热情所致；而是因为这一技术架构已经悄然跨越了多个重要节点。”
Jain补充道：“这一转变将因多种有利因素而加速推进。NPU 的快速微型化以及性能效率的显著提升，使得先进的人工智能工作负载能够在诸如 TWS 和智能手表等超小型设备中得以实现。与此同时，更广泛的 AI 模型生态系统正在迅速成熟，重点在于缩小模型规模，并使其更小、更精简，以便直接在设备上部署。这种向紧凑、高效的人工智能的不懈努力正在使智能在各个硬件层级上实现普及，使得复杂的推理能够在低成本的微控制器上运行，并在每个价格点上扩大边缘人工智能的采用率。”
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