从2023年下半年开始，AI成为了消费电子行业的重要议题，各种产品如AI PC、AI手机、AI扫地机器人等纷纷涌现，似乎万物都在向AI化迈进。

作为行业领导者，苹果在这一年中展现出了相对低调和谨慎的态度。除了在最新的iOS系统中展示了一些「机器学习」的功能之外，苹果并没有过多地公开其在AI领域的进展。

然而，根据彭博社记者马克·古尔曼（Mark Gurman）的最新报道，苹果正在秘密研发AI眼镜和带有摄像头的AirPods。

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事实上，自2024年起，越来越多的可穿戴智能设备开始进入人们的视线。例如，三星的Galaxy ring和AI Pin，尽管还未正式上市，但已经吸引了全球的关注。在CES上备受瞩目的Rabbit R1，其创始人吕骋也预测，未来的产品形态可能会是一个基于TWS形态的可穿戴智能设备。

所以，消费电子行业的下一个热点会是可穿戴智能设备吗？

下一代终端设备，黎明不远？

据彭博社马克·古尔曼爆料，苹果全新的智能眼镜将会比Apple Vision Pro更加便宜，产品形态类似Meta Ray-Bans智能眼镜，配有内置扬声器、摄像头、健康传感器和人工智能功能，用户可以在没有显示屏的情况下与之对话。

至于带有摄像头的AirPods，其在Apple的内部代号为B798。大小和现有AirPods几乎相同，加入了低功耗摄像头，可调用AI功能对用户的日常使用提供帮助。

身在XR行业的刘平告诉钛媒体App，如果苹果愿意，在现有Apple Vision Pro的基础上，砍掉对外显示眼部状态的显示屏就可以获得一个重量更轻、佩戴舒适度更好、价格也更便宜的眼镜产品。目前行业的相关供应链已经很是成熟，对于苹果这样的公司来说，做一个眼镜产品不是难事。

苹果的两款新品，一同指向了用于长时间佩戴、可以时刻保持在线的可穿戴智能设备，这种似乎并不新鲜，但也从未大红大紫的产品。

早在2012 年 ，Google I/O 大会上，Google Glass横空出世，被认为将会是定义未来十年科技走向的产品。

Google Glass可以显示天气、消息、电话等信息，也可以用来拍照、录视频、导航，或者唤起Google Assistant帮助你搜索内容。即便是在十年之后，这也不能说是落后的概念。

尽管Google Glass在技术上表现出其“先锋”的特点，但从实际应用中来看，它仍然存在一些显著的缺点：首先，尽管官方宣称其标准续航时间为6小时，但在实际使用中，特别是在频繁拍照和录像的情况下，其续航时间可能仅为2小时，而这正是Google为这款产品所强调的主要功能之一；其次，由于Google Glass配备了摄像头和麦克风，引发了隐私和社交隔阂问题，使得佩戴者周围的人可能会担心自己被未经许可地拍摄或录音，从而产生了警惕和不安的情绪。

受限于彼时的硬件算力、制程工艺、网络基础设施、社会接受程度，无论是Google Glass还是随后国内跟上的百度Eye，都没有取得成功。但时至今日，仍然有不少人记得这款产品，也算是帮助后来的一系列可穿戴智能设备在社会中建立了认知。

进入2024年，新形式的可穿戴智能设备在AI和算力的同步加持下，似乎开始了又一次的「攻势」。

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在最近结束的MWC展会上，三星智能戒指Galaxy Ring首次公开展示。这款产品不仅具备健康追踪功能，如心率和睡眠监测，还会根据用户的身体状态给出评分。此外，Galaxy Ring还拥有与智能手机相似的非接触式支付功能。

三星方面透露，未来将通过其可穿戴设备，进行无创血糖监测和血压传感，而这将是一个巨大的进步。除了传感器需要突破外，三星方面也指出，可穿戴智能设备可以提供更深入的健康理解。

三星电子数字健康团队负责人Hon Pak表示，“想象一下，这个大型语言模型充当我的数字助理，同时查看我的医疗记录、生理数据、我与移动设备的互动情况。这将带来更多的洞察力和个性化的机会，人工智能助手可以在此期间提供帮助。”

除了苹果、三星这样的消费电子超级巨头外，很多厂商也嗅到了可穿戴智能设备的新机遇。

2023年11月，美国科技公司Humane发布了可穿戴智能设备——Ai Pin，以全新的人机交互理念和搭载GPT大模型等特点，快速在国外网络上获得广泛关注。

Ai Pin是一款无屏幕智能设备，完全依靠语音和手势来完成交互，以磁吸的形式佩戴在用户的衣服上，支持常规手机上的通话、音乐播放、拍照录像等功能。Ai Pin本体重量约34克，磁吸电池重量为20克，售价699美元，订阅费每月24美元，预计于2024年3月发货。

图片来源：Rabbit官方视频

2024年1月10日，前渡鸦科技创始人吕骋发布了Rabbit R1。这款产品具备交互式问答功能，在绑定Uber、Spotify等账号后，用户可以通过语音操作播放音乐、打车、订餐、规划旅行等。

Rabbit R1具备视觉识别功能，可以识别冰箱里的食物并为用户规划低热量晚餐。该产品利用自家的大型动作模型（LAM）学习并重复用户在PC端的操作。用户只需发出语音指令，Rabbit R1就能重复此前在PC端的功能。

虽然Rabbit R1并不是一款「可穿戴」设备，但从其设计理念上，一款「可移动」智能设备，也许就是可穿戴智能设备的试制品。吕骋在视频对话中曾表示，Rabbit R1是一款从软件角度出发而非硬件的产品。由于当前芯片和主板技术的限制，Rabbit R1的大小只能达到「半个iPhone Pro Max」的程度。

不过未来的Rabbit产品形态可能会更加小巧，可以集成在TWS耳机上，或者以智能手表的形式出现。「如果是一个像Airpods Max一样大的产品，我们早就能够做出来了」吕骋补充道。

钛媒体App根据Canalys此前公布的数据测算，全球智能可穿戴腕上设备总出货量达到了1.845亿台，相比2022年的1.828亿台，仍保持了增长态势。在全球消费电子普遍疲软的时间点上，可穿戴智能设备体现出足够的韧性。

算力与AI，产品背后的源动力

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在越来越多在前台展示给公众的产品之外，可穿戴设备的迅速升温，离不开背后算力、人工智能和厂商用户学习能力的逐年提高。

目前，高通最新的可穿戴设备芯片是2022年发布的骁龙W5+，为可穿戴平台打造，采用4nm工艺，支持低功耗状态功能，即引入了深度睡眠和休眠这两个工作机制，让同样是300mAh电池的手表，在换装W5+后可以多使用15小时。钛媒体App从可穿戴智能设备厂商方面获悉，W5+的表现并不能让人满意。

曾在国内某大厂负责智能手表研发的李天告诉钛媒体App，在智能穿戴设备方面国内厂商其实不缺想法和方案，但往往会在芯片层面遇到天花板。

“国内厂商的高端智能产品用的基本都是高通的方案，虽然比不上苹果的芯片，但也是能买到的最好的选择。往往我们想做一个24小时standby的功能，最后到了产品层面，要不就是算力达不到要求，要不就是功耗过高影响续航，就只能放弃掉。考虑到无论是智能手表、智能手环、眼镜，都只有很小的空间容纳电池，因此导致产品的智能化水平一直维持在一个较低的水平。”

正因高通芯片的性能不佳，苹果和三星得以凭借在芯片领域长期积累的优势，在这场可穿戴智能设备的竞争中抢占先机。

据《电子时报》报道，三星正在测试在SF3 节点上制造的芯片的性能和可靠性。这是三星使用3nm工艺的首款芯片，预计将设计用于可穿戴设备。公司很可能会在三星 Galaxy Watch 7和其他设备发布之际，正式推出这款芯片。

在苹果这边， 最新款Apple Watch Ultra 2 所搭载的全新 S9 SiP 芯片所采用的双核中央处理器，具有56亿个晶体管，相比上一代增加了60%之多。而新的四核神经网络引擎，处理机器学习任务的速度最快达两倍。得益于领先的算力， Apple Watch Ultra 2支持了全天候的double-tap手势，当用户不方便使用手指触控屏幕进时，只要将食指和大拇指捏合在一起，就可以触发接听电话等操作。

虽然，目前Apple Watch Ultra 2所采用的芯片仍为5nm工艺。但是，有消息称苹果下一代可穿戴智能设备将会采用和iPhone 15 Pro相同的3nm工艺，其性能与功耗也要好于现有的产品。

图片来源：AI生成

除了核心芯片之外，具有边缘智能能力的MEMS芯片也正在为可穿戴智能设备的续航表现提供助力。像是生活中常见的智能手表，之所以能够每天监测自己是否完成了锻炼目标，就是依靠MEMS实时监测加速度的变化，从而获知佩戴者运动的状态。运动时加速度计MEMS检测到一个周期性的正弦波，通过计算波峰、波谷的数量，就知道佩戴者每天运动的步数是否达标。

像智能手表、TWS耳机，只需要为加速度计MEMS保留一个很小的供电，就可以让大部分系统保持待机状态，无需调用核心芯片，从而最大程度上实现节能的效果。以ADI的ADXL367 MEMS芯片为例，针对于TWS真无线的耳机，ADXL367已经集成了单击、双击的监测算法，因此不需要TWS厂商去做算法分析，MEMS可以通过判断输出波形来确定用户是不是在做一个或者双击的动作，从而解放中央处理器的计算压力。

除芯片外，如今的人工智能也在一日千里的发展。

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以GPT3.5和GPT4为例，早先版本的GPT3.5的参数规模是1750亿，最新款的GPT4的参数规模已经达到了1万亿。而更大的参数规模，就意味着模型的表达能力和记忆能力越强，可以处理更复杂的任务和问题，

吕骋在与This Week in Startups的对话中，曾表示如今大模型的普及，对于人与设备的语音交互有着重要的意义。吕骋透露，上一次创业时推出的渡鸦智能音箱产品，受制于人工智能的水平，其语音识别正确率只有73%-74%，不能让人满意。而在2024年的大语言模型帮助下，如今Rabbit R1可以以70种方式去理解同一句话，语音识别正确率大幅提高。

在大模型应用方面，相关厂商也已经开始了布局，像是华米就在MWC 2024展会期间发布了由AI大模型语言驱动的Zepp Flow。不同于以往的产品，Zepp Flow允许用户自由表达，无需特定的命令短语，且能做到高效识别和精确理解。

而在此前，vivo已经在vivo Watch 3上发布了蓝河操作系统，内置了蓝心大模型。虽然暂时只能能够提供AI创作智能表盘等功能，但也算是迈出了重要的一步。

在2024年这个时间节点上，有智能手机和PC的映衬，可穿戴智能设备的新一轮集中爆发似乎有些姗姗来迟。但正所谓「好饭不怕晚」，在芯片技术的加持之下，乘着大模型发展的东风，在一个接受程度更高、科技气氛更加活跃的社会环境中，也许就能够实现当年Google Glass改变世界的梦想。（本文首发钛媒体App 作者/吴泓磊 编辑/钟毅，文中刘平、李天为化名）