可穿戴設備將成為AI應用落地新風口

2023年末，初創公司Humane發佈一款別在衣服上的AI設備——AI Pin，可以連接到基於GPT-4開發的專有大模型，並通過投影方式完成交互。AI Pin吹響了可穿戴設備變革的新號角，2024年以來，多家科技巨頭如字節跳動等公司開始進軍可穿戴領域，智慧戒指、智慧吊墜等各類加載AI功能的新型可穿戴産品陸續亮相。“可穿戴設備”作為現今使用廣泛的移動終端硬體，與人體距離最近，與日常生活融合最緊密，在AI技術的加持下，或將在部分場景取代手機、電腦等硬體，實現AI邊緣設備重構，成為大模型落地最重要的載體。

　　可穿戴設備正在發生顛覆性變革，市場前景可期

　　隨著科技的不斷發展，可穿戴設備迎來顛覆性變革。一是産品形態上，新型可穿戴設備呈現隱形、輕量、柔性趨勢。目前微電子技術、電子芯片集成度的不斷提高加快了電子器件在設計中的微型化進程，可穿戴設備越來越小甚至讓人感覺隱形。同時，科技廠商為提升用戶黏度，增加消費者使用頻率，將輕量化作為産品設計重點。另外，為與人體更好地結合以提升信息傳輸的效率，柔性電子材料和柔性接口的電子器件研發也成為可穿戴設備設計發展的重要趨勢與方向。二是交互模式上，新型可穿戴設備將完全顛覆傳統人機交互。硬體終端傳統交互方式是通過物理接觸（按鍵、觸碰等），伴隨更先進的語言理解和多模態處理技術，新型可穿戴設備可以通過語音、手勢、圖像、心率甚至意念等方式進行交互，同時處理語音和視覺信息，從而充分理解用戶的需求，並提供最合適的幫助，實現真正自然的人機對話。三是技術路徑上，新型可穿戴設備逐漸剝離手機生態，開闢獨立的終端技術路線。蘋果、三星等科技巨頭一直將可穿戴設備作為手機的延伸産品，信息推送都依賴藍牙或者網絡與手機之間進行通信。而大量初創公司開始研發並不斷推出不再依賴智慧手機的可穿戴設備，如Humane發佈AI Pin，旨在通過AI技術加可穿戴計算為用戶帶來沒有智慧手機的世界；Rabbit發佈Rabbit R1定位為人工智慧助手，無須同手機進行連接，發佈當天訂單就達到了1萬台；OPPO與微信合作推出微信手錶版，可以脫離手機獨立使用微信，成為智慧手錶走向獨立的里程碑。

　　可穿戴設備有望成為AI應用創新的核心平臺

　　生成式AI大爆發後，終端廠商不斷探索終端産品與AI結合的方式，以期釋放更大的産品潛力。從國外科技巨頭的動態來看，似乎形成一種共識，AI落地需要新的硬體平臺，而可穿戴設備是想象空間最為巨大的硬體系列。Meta、Google、微軟、OpenAI等AI領域的領先公司，都在嘗試將旗下視覺和語言相關的AI技術融入智慧眼鏡和其他帶有攝像頭的可穿戴設備。比如“RAY-BAN｜Meta”系列眼鏡上線了AI功能；Oura Ring推出個人AI健康顧問，可以為用戶提供短期和長期健康建議；Opuz Ring將新的傳感技術和人工智慧結合，無須針頭、皮膚貼片和刺破手指便可隨時監測用戶血糖……

　　首先，AI+可穿戴設備具有更強的數據馬太效應。多模態能力賦予了可穿戴設備相較于其他設備更為獨特的價值主張，作為最貼近人體的設備，能夠利用ECG和其他多樣化的傳感器來收集用戶自身與環境的大量數據，這是其他設備所無法實現的。在融合了AI技術後，不再只是簡單收集和展示數據，而是擁有人類層面的推理和解決問題的能力。可穿戴設備每多增加一個傳感器，AI就能多創建數十個基於該傳感器的全新應用場景。獲取的用戶數據越多，對用戶了解得越多，可創新的應用場景就越多，能給予用戶的服務就越深。

　　其次，可穿戴設備可能成為最便捷的AI入口。AI大模型要實現落地應用，需與設備深度結合。從當前趨勢來看，AI與用戶之間的關係主要以AI Agent的方式出現，通過感知用戶以及周圍環境，幫助完成決策。

　　AI與可穿戴設備的融合和大規模落地仍存在瓶頸

　　從目前落地應用情況來看，TWS耳機、智慧手錶、AR智慧眼鏡這三大主流終端産品都已經搭載了AI技術。但AI+可穿戴設備還處於各類“小設備”自由生長的市場探索階段，距離規模化仍存在阻礙因素。

　　一是智慧可穿戴設備功能重疊，屬於探索性産品。手環、手錶、戒指等産品都聚焦于社交功能以及呼吸心率和睡眠等方面的健康檢測功能，即使形態各異，但其功能內核並無明顯區別，可以説將來什麼形態的設備能流行和盈利尚不明朗，各廠商在不斷推出新形態産品的過程中試探著市場的反應。二是智慧可穿戴設備的産品定位處於手機和PC的下位，缺乏專門開疆拓土的主力軍。可穿戴設備多由手機廠商製造，數據顯示，全球前五大可穿戴設備廠商分別是蘋果、Imagine Marketing、小米、三星和華為，市場份額合計超過50％。這些廠商更多是基於手機功能的延伸開發可穿戴設備，在此情況下，智慧可穿戴設備缺乏自己的“主力軍”，其研發難免受到手機廠商主營業務的擠兌，影響市場潛力的釋放。三是端側算力仍是AI落地可穿戴設備的最大瓶頸。目前端側算力不足的問題已經成為端側AI發展的主要制約因素，即使在手機、PC上，NPU的算力也還無法完全滿足端側大模型的流暢運行需求，更不用説對於體型、功耗、成本等方面要求更高的可穿戴設備。此前包括AI Pin、Rabbit R1在內的所謂“原生AI設備”出現識別不準、響應遲緩、發熱等各種問題，證明在目前的技術條件下，端側算力不足將對用戶體驗造成直接的影響，從而導致産品的市場競爭力大幅下降。

　　運營商的機遇

　　近年來，國家高度重視發展可穿戴智慧設備産業，制定了一系列政策措施推動其研發和應用。在政策+市場雙重驅動下，運營商應積極佈局，強化在可穿戴設備産業鏈中的角色地位，在新型賽道上積極搶佔和打造新的增長極。一是依託AI大模型底座，成為AI應用的頭部供應商，為可穿戴設備提供創新AI應用；二是通過定制、投資和合作等模式積極佈局切入AI可穿戴的硬體産品服務賽道，貫穿可穿戴設備的末端服務提供能力；三是利用雲端服務的生態優勢，為可穿戴設備的AI供應商提供雲端生成式AI應用的算力、存儲等基礎服務；四是加強塑造安全型企業形象，解決可穿戴智慧設備廣泛應用中面臨的大量敏感數據安全問題，成為可穿戴智慧設備數據安全標準的制定者，為可穿戴設備的AI供應商及用戶提供高可靠的網絡安全服務解決方案。