随着技术的发展，硬件升级为智能硬件，增加了CPU、操作系统，还增加了联网、健康监测等功能。AI技术的应用，又让智能硬件的普通AI升级为生成式AI。当下，我们对生成式AI并不陌生，它带来了更加个性化的推荐和更加人性化的交互方式。

在可穿戴设备上，苹果、三星、360、索尼、XREAL等做智能手表、XR设备的硬件厂商都将生成式AI用到了自己的产品上。在产业链上游，涉及处理器、传感器的芯片厂商在生成式AI与可穿戴设备越来越紧密的过程中，得到了新的机会。

AI迭代方向：从传统AI转向生成式AI、多模态

360集团创始人周鸿祎认为未来有两种硬件，一种是硬件+AI，另一种是硬件+AI的进化版：AI-Native硬件。第一种是传统的智能硬件，第二种是AI Native硬件，AI大模型是核心功能，例如人形机器人、自动驾驶、AI PC、新型AI 硬件等。

从某种意义上看，现阶段智能硬件正在从传统AI走向生成式AI，大模型将在C端找到更适合的应用场景。

“2024年是大模型应用场景之年，To C出现杀手级应用”，周鸿祎预判。多模态大模型+智能硬件才能深入更多应用场景。那么，多模态指的是什么，大模型需要怎么样的硬件呢？

多模态能力指的是可穿戴设备利用健康监测传感器获取的多种信息，例如声音、手势、心率、心电图、体温、定位等数据。在大模型的加持下，利用AI技术能够将这些单一的数据进行不同维度的整合，生成新的维度、个性化的数据。

至于在硬件上，可穿戴设备领域已经推出了多种不同类型的产品，智能手表/手环、无线耳机、AR/VR设备、AI Pin、智能戒指等。

基于不同的应用场景及需求，智能手表成为生成式AI落地最为快速的可穿戴设备品类之一。这是因为它能提供更多生成式AI需要的数据。从2023年至今，已经有多家厂商宣布要在自家的智能手表里植入云生成式AI，这些厂商包括Zepp Health、谷歌 (Fitbit)、三星、苹果、Whoop、360等。

生成式AI在智能手表市场上带来两大作用，一是生成式AI的加入提升了健康监测数据的准确性与相关性，产品迭代让厂商在激烈的市场竞争中获得先机。二是生成式AI成为“解救”智能手表市场增长缓慢的一剂良药，也成为健康监测和其他智能功能升级之外刺激消费者购买的动力。

如果说2023年，智能手表市场的增长是得益于eSIM、卫星通信加持，以及蓝牙、UWB技术提升。那么可以预测，在2024年，生成式AI的加入将是智能手表市场持续增长的关键之一，特别是高端智能手表市场。Canalys预测，在AI功能的带动下，2025年全球智能手表出货量增幅约为20%。

不同于传统AI，生成式AI通过学习和理解大量数据，自动生成新内容或解决新问题，具有更强的创造性和适应性。在可穿戴设备上，尤其是具备健康监测功能的可穿戴设备上，能够提供个性化的健康建议，或者在运动场景制定个性化的运动计划，在日常生活中提供个性化的服务。

在可穿戴设备里，XR厂商也在寻找AR/VR+AI的最佳契合点。高通技术公司 XR 产品管理高级总监 Said Bakadir认为：与生成式 AI 的最佳互动方式就是 XR。这是不同于苹果、三星的AI功能又一应用方向。

在AWE XR 展会上，AR 眼镜技术商 DigiLens宣布ARGO 眼镜将集成谷歌 Gemini 大模型，能够用于语音交互等功能。值得一提的是，AI结合智能眼镜传感器，可以感知佩戴者的环境、意图等。还能够基于应用场景，提供导航辅助等专业任务可视化效果。

就在近期，外媒爆料了苹果正在计划的全新智能眼镜产品相关细节，其中提到产品配有内置扬声器、摄像头、健康传感器，并且带有AI功能，用户可以在没有显示屏的情况下与AI助手对话。

混合式AI加速落地，处理器、传感器保持迭代速度

生成式AI的进展不仅仅是在智能手表上。在可穿戴设备市场，最受关注的是厂商苹果和三星，这两家厂商分别在今年6月和7月宣布各自在生成式AI上的最新进展。

苹果推出了Apple Intelligence个人化智能系统，能理解个人情境，内置的大模型能深刻理解自然语言，能完成生成语言、图片，以及跨APP联动等功能，Apple Intelligence被整合进iPhone、iPad 和 Mac 芯片核心中，并且将其赋能给Siri。Siri是苹果在AI领域的重要布局，未来Apple Intelligence将结合Siri整合进苹果更多可穿戴设备产品中。

苹果以后来者的身份入局生成式AI的赛道，在接下来的时间里，苹果将持续训练Apple Intelligence ，并且推出更多基于生成式AI的功能，为硬件能带来全新的AI体验。

三星则是将AI功能深度整合进全新的可穿戴设备品类——智能戒指Galaxy Ring中。与苹果在生成式AI中以交互为重点不同，三星的生成式AI智能戒指更多聚焦在健康监测功能上，当然，这与产品的功能属性也有很大的关系。三星表示，Galaxy Ring可以通过AI对数据进行分析，提供个性化的健康和睡眠建议，并且还能够用手势控制三星智能手机。

三星还预告Galaxy AI新功能将更新到更多三星Galaxy 设备中，内置的AI算法，将为每位用户开发出个人知识图谱，并且打造更具个性化的服务。三星认为，多模态和情境AI将成为一个互联生态系统。

从苹果和三星在可穿戴生成式AI的布局也可以看到一个新的发展方向：混合式AI。例如苹果在AI领域选择OpenAI合作，三星选择联手谷歌。具体来看，苹果采用的是自研本地大模型+云端，部分AI功能在本地端采用Apple Intelligence，超出本地处理能力时基于OpenAI的GPT-4o模型，在云端实现更复杂的任务处理。

混合AI的策略不仅提升了设备的智能化水平，还通过引入先进的生成式AI技术，增强了用户体验。在苹果的带动下，未来可穿戴设备的“混合式AI”将加速落地。不过前提是，端侧AI足够强大。

不难发现，一方面生成式AI在更多可穿戴品类上落地，另一方面随着可穿戴设备的AI功能越来越丰富，所需要的主芯片、传感器等硬件的性能也需要更加强大支撑更多功能的实现，这也是多模态大模型能够得以落地的关键。

笔者认为，可穿戴设备AI的核心包括传感器、存储等。在主芯片方面，随着AI功能的增加，处理器的性能需要更加强大执行复杂的算法和任务，并且需要更高的集成度。在传感器方面，多模态的基础是来自传感器检测到的多种数据，Canalys表示每增加一个传感器，AI就能够多创建数十个基于该传感器的全新应用场景。当然，这要求传感器有更高的精确度。在存储方面，AI应用的增加对存储容量、速度带来要求。

小结：

正如周鸿祎提到的“大模型是一种能力，找到核心的应用场景，跟能力结合是很重要的”，只有在具体的垂直场景里找到用户的痛点和刚需。生成式AI瞄准了快速增长的可穿戴设备市场，在智能手表、智能戒指、智能眼镜等设备上实现落地，并且为品牌厂商带来技术竞争优势，获得消费者的青睐。

在被业内人士认为是应用元年的2024年，生成式AI在可穿戴设备的渗透也只是刚刚开始。品牌厂商在寻找适合各自的技术路线，混合式AI成为其中一条技术路线被大家看到。功能体验的提升也推动着上下游产业链企业的产品迭代。