2023年末，初创公司Humane发布一款别在衣服上的AI设备——AI Pin，可以连接到基于GPT-4开发的专有大模型，并通过投影方式完成交互。AI Pin吹响了可穿戴设备变革的新号角，2024年以来，多家科技巨头如字节跳动等公司开始进军可穿戴领域，智能戒指、智能吊坠等各类加载AI功能的新型可穿戴产品陆续亮相。“可穿戴设备”作为现今使用广泛的移动终端硬件，与人体距离最近，与日常生活融合最紧密，在AI技术的加持下，或将在部分场景取代手机、电脑等硬件，实现AI边缘设备重构，成为大模型落地最重要的载体。

　　可穿戴设备正在发生颠覆性变革，市场前景可期

　　随着科技的不断发展，可穿戴设备迎来颠覆性变革。一是产品形态上，新型可穿戴设备呈现隐形、轻量、柔性趋势。目前微电子技术、电子芯片集成度的不断提高加快了电子器件在设计中的微型化进程，可穿戴设备越来越小甚至让人感觉隐形。同时，科技厂商为提升用户黏度，增加消费者使用频率，将轻量化作为产品设计重点。另外，为与人体更好地结合以提升信息传输的效率，柔性电子材料和柔性接口的电子器件研发也成为可穿戴设备设计发展的重要趋势与方向。二是交互模式上，新型可穿戴设备将完全颠覆传统人机交互。硬件终端传统交互方式是通过物理接触（按键、触碰等），伴随更先进的语言理解和多模态处理技术，新型可穿戴设备可以通过语音、手势、图像、心率甚至意念等方式进行交互，同时处理语音和视觉信息，从而充分理解用户的需求，并提供最合适的帮助，实现真正自然的人机对话。三是技术路径上，新型可穿戴设备逐渐剥离手机生态，开辟独立的终端技术路线。苹果、三星等科技巨头一直将可穿戴设备作为手机的延伸产品，信息推送都依赖蓝牙或者网络与手机之间进行通信。而大量初创公司开始研发并不断推出不再依赖智能手机的可穿戴设备，如Humane发布AI Pin，旨在通过AI技术加可穿戴计算为用户带来没有智能手机的世界；Rabbit发布Rabbit R1定位为人工智能助手，无须同手机进行连接，发布当天订单就达到了1万台；OPPO与微信合作推出微信手表版，可以脱离手机独立使用微信，成为智能手表走向独立的里程碑。

　　可穿戴设备有望成为AI应用创新的核心平台

　　生成式AI大爆发后，终端厂商不断探索终端产品与AI结合的方式，以期释放更大的产品潜力。从国外科技巨头的动态来看，似乎形成一种共识，AI落地需要新的硬件平台，而可穿戴设备是想象空间最为巨大的硬件系列。Meta、Google、微软、OpenAI等AI领域的领先公司，都在尝试将旗下视觉和语言相关的AI技术融入智能眼镜和其他带有摄像头的可穿戴设备。比如“RAY-BAN｜Meta”系列眼镜上线了AI功能；Oura Ring推出个人AI健康顾问，可以为用户提供短期和长期健康建议；Opuz Ring将新的传感技术和人工智能结合，无须针头、皮肤贴片和刺破手指便可随时监测用户血糖……

　　首先，AI+可穿戴设备具有更强的数据马太效应。多模态能力赋予了可穿戴设备相较于其他设备更为独特的价值主张，作为最贴近人体的设备，能够利用ECG和其他多样化的传感器来收集用户自身与环境的大量数据，这是其他设备所无法实现的。在融合了AI技术后，不再只是简单收集和展示数据，而是拥有人类层面的推理和解决问题的能力。可穿戴设备每多增加一个传感器，AI就能多创建数十个基于该传感器的全新应用场景。获取的用户数据越多，对用户了解得越多，可创新的应用场景就越多，能给予用户的服务就越深。

　　其次，可穿戴设备可能成为最便捷的AI入口。AI大模型要实现落地应用，需与设备深度结合。从当前趋势来看，AI与用户之间的关系主要以AI Agent的方式出现，通过感知用户以及周围环境，帮助完成决策。

　　AI与可穿戴设备的融合和大规模落地仍存在瓶颈

　　从目前落地应用情况来看，TWS耳机、智能手表、AR智能眼镜这三大主流终端产品都已经搭载了AI技术。但AI+可穿戴设备还处于各类“小设备”自由生长的市场探索阶段，距离规模化仍存在阻碍因素。

　　一是智能可穿戴设备功能重叠，属于探索性产品。手环、手表、戒指等产品都聚焦于社交功能以及呼吸心率和睡眠等方面的健康检测功能，即使形态各异，但其功能内核并无明显区别，可以说将来什么形态的设备能流行和盈利尚不明朗，各厂商在不断推出新形态产品的过程中试探着市场的反应。二是智能可穿戴设备的产品定位处于手机和PC的下位，缺乏专门开疆拓土的主力军。可穿戴设备多由手机厂商制造，数据显示，全球前五大可穿戴设备厂商分别是苹果、Imagine Marketing、小米、三星和华为，市场份额合计超过50％。这些厂商更多是基于手机功能的延伸开发可穿戴设备，在此情况下，智能可穿戴设备缺乏自己的“主力军”，其研发难免受到手机厂商主营业务的挤兑，影响市场潜力的释放。三是端侧算力仍是AI落地可穿戴设备的最大瓶颈。目前端侧算力不足的问题已经成为端侧AI发展的主要制约因素，即使在手机、PC上，NPU的算力也还无法完全满足端侧大模型的流畅运行需求，更不用说对于体型、功耗、成本等方面要求更高的可穿戴设备。此前包括AI Pin、Rabbit R1在内的所谓“原生AI设备”出现识别不准、响应迟缓、发热等各种问题，证明在目前的技术条件下，端侧算力不足将对用户体验造成直接的影响，从而导致产品的市场竞争力大幅下降。

　　运营商的机遇

　　近年来，国家高度重视发展可穿戴智能设备产业，制定了一系列政策措施推动其研发和应用。在政策+市场双重驱动下，运营商应积极布局，强化在可穿戴设备产业链中的角色地位，在新型赛道上积极抢占和打造新的增长极。一是依托AI大模型底座，成为AI应用的头部供应商，为可穿戴设备提供创新AI应用；二是通过定制、投资和合作等模式积极布局切入AI可穿戴的硬件产品服务赛道，贯穿可穿戴设备的末端服务提供能力；三是利用云端服务的生态优势，为可穿戴设备的AI供应商提供云端生成式AI应用的算力、存储等基础服务；四是加强塑造安全型企业形象，解决可穿戴智能设备广泛应用中面临的大量敏感数据安全问题，成为可穿戴智能设备数据安全标准的制定者，为可穿戴设备的AI供应商及用户提供高可靠的网络安全服务解决方案。　（李娟　王洪军）