可穿戴设备的未来：计算能力的新纪元

根据国际数据公司（IDC）最新的季度跟踪报告显示，2023年第三季度中国可穿戴设备的出货量为3470万台，同比增长7.5%。整个市场持续增长，正在进入一个稳定复苏的状态。其中，智能手表市场的出货量为114万台，同比增长5.5%。成人智能手表为559万台，同比增长3.9%；儿童智能手表为580万台，同比增长7.2%。

芯片的发展和计算能力的提升是推动可穿戴设备发展的重要因素。可穿戴设备是边缘计算适用的另一个应用场景。通常，可穿戴设备需要实时处理和传输大量数据，例如健康监测、智能手表等。

一方面，可穿戴设备位于边缘，对于边缘的小型设备如可穿戴设备，对计算能力的要求远低于智能驾驶和云计算设备，但它们对成本、功耗、延迟和开发难度非常敏感。另一方面，因为它最接近人类和真实世界，可穿戴设备也是数据最接近的地方。未来，要实现端到端神经网络，就需要在这一领域增强计算能力。

也许将来的某一天，可穿戴设备也将成为集数据收集、处理和分析为一体的完整功能产品。我们期待这一天的到来，所以我们开始思考，现在讨论可穿戴设备的计算能力是否为时尚早？是否已经有公司在做这件事？可穿戴设备计算能力的增加对边缘计算有何意义？谁能支付由高计算能力带来的能源和资源消耗？

可穿戴设备，顾名思义，主要是身体上携带的设备，就像穿衣服和戴首饰一样。根据产品形态和目的，我们将当前的可穿戴设备分为以下几类：

• 头戴类，以苹果Meta为主要代表。通过头戴设备的显示，提供音频、视频和虚拟现实等多级用户体验。已经停止研发的谷歌眼镜，也是其中的典型代表。苹果VisionPro带来的头戴热潮，甚至伴随着Meta的发展，强烈推动了Meta股价的一波浪潮。
• 手表和手环类，代表公司包括苹果、谷歌、亚马逊、华为、小米、小天才等，可以提供打电话、定位、拍照、闹钟提醒、运动健康监测等功能，与移动设备连接时可以实现更多互动操作。
• 医疗设备类，代表公司包括鱼跃、乐心、久安等，像苹果这样的科技巨头也开始在其重点领域申请医疗设备资格。当然，有些分类也将可以连接互联网并具有物联网特性的产品归入可穿戴设备类别。
• 人体植入类，以脑机接口为代表的新型可穿戴设备，代表了一种尖端的设备技术。实际上，在各大学的精密仪器专业中，几乎都有类似的脑波控制产品展示。特斯拉所做的更接近科幻情节，比如通过芯片控制人类或身体。从这个角度看，Meta CEO扎克伯格曾多次表示，他希望在技术成熟后使用它，因为他不想体验已植入体内的产品的“更新”操作。

在选择可穿戴设备的核心（模块/芯片）时，制造商通常有两种解决方案：一种是采用模块解决方案，虽然可能占用更多空间，但集成和标准化的设计有助于降低用户成本；第二种是芯片CoB解决方案，这在儿童手表等可穿戴产品中特别常见，约有90%的公司采用这种解决方案。关键考虑因素包括是否支持蓝牙、WiFi技术、体积、成本以及电池寿命和散热能力的平衡。

与行业内部人士沟通，我们发现对于模块公司或可穿戴设备制造商来说，因为手表和手环等产品对计算能力的应用较少，甚至只能用性能和功耗来描述，加上这些产品对电池寿命有一定要求，因此，在传统的可穿戴场景如个人手表和手环中“谈论计算能力”，没有市场需求和研发动机。中国移动物联网认为，需要实现AI服务或虚拟现实功能的产品，如AR、VR等新型可穿戴设备，未来将增加对计算能力的需求，作为提供模块的公司，中国移动物联网将继续关注客户需求和技术发展，不断优化产品。

目前，市场上可穿戴设备的芯片和模块主要以频率和功耗为主要性能指标，并未将计算能力作为核心卖点。然而，要实现可穿戴设备的智能化并提升芯片的计算能力，是一个不可回避的领域。对于新兴的可穿戴市场来说，这无疑是一个巨大的机会。一些公司已经开始在可穿戴设备上增强计算能力，这个领域逐渐成为一个新的蓝海。

那么，哪些公司开始在可穿戴设备上堆积计算能力呢？

苹果

第一代头戴设备在全球科技爱好者中引起轰动。苹果在这个设备上投入了大量人力和财力。当然，对于VisionPro上的堆积，直接采用了M2+R1芯片组合。M2中的集成显卡提供了8-10个核心和3.6 TFLOPs的峰值计算能力。

并配备了12个摄像头、5个传感器（包括1个激光雷达传感器）和6个麦克风，还可以外接可使用长达2小时的电池。不仅如此，苹果还为其专门设计了一个操作系统，不容小觑。VisionPro这种大型“可穿戴设备”的出现，也在一定程度上为“电池寿命危机”提供了解决方案，让一些想要在可穿戴设备端提供计算能力的公司看到了希望。

在苹果的手表设备方面，它也使用了自己的64位S9 SiP，据说包含了56亿个晶体管和一个新的四核心引擎，搭载几乎完整的操作系统。这样的设备，没有一点计算能力真的是撑不住的。

谷歌

作为最早推出VR设备和经典产品谷歌眼镜的公司之一，谷歌在可穿戴设备的芯片和计算能力方面的声音不可小觑。2023年3月15日，谷歌在谷歌眼镜产品页面发布公告称：感谢您在过去十年的创新和陪伴。自2023年3月15日起，我们将不再销售Glass Enterprise Edition（谷歌眼镜企业版，以下简称Glass Enterprise Edition）。我们将在2023年9月15日之前继续为Glass Enterprise Edition提供技术支持。

随后，谷歌提出了类似的计划，如Project Iris，甚至有传言称谷歌可能只是暂时搁置了它，并且随着苹果通过Vision Pro正式进入游戏，谷歌可能已经恢复了对Project Iris的工作。该项目经历了一个动荡的发展阶段，谷歌高管不断改变对Iris的看法。为了推进其努力，公司还收购了North和Raxium。然而，尽管谷歌在计算能力和AI方面的各种推广，如自研芯片等，Pixel手机摄影的AI能力仍然来自云端。

Meta/高通

近年来，随着大模型的发展，高通逐渐适应了终端设备对计算能力的需求并实现了快速发展。代表性产品之一是在移动端运行的Stable Diffusion，另一个隐藏的产品是为Meta的头戴设备提供芯片和计算能力平台。高通在提升可穿戴设备的计算能力方面也发挥了重要作用。一个非常典型的例子是为Meta的AR/VR设备提供芯片平台。Quest3配备了高通的XR2 gen2平台，性能相比上一代有了显著提升。高通承诺，新的第二代芯片在GPU性能上有2.5倍的提升，在AI性能上有8倍的增长，并且有“GPU能效提升50%”，但可能不会同时实现。

Neuralink & 特斯拉

近年来，马斯克不仅在智能驾驶和体现智能的领域让特斯拉“秀肌肉”，而且还在看似“科幻”的脑机接口轨道上持续跟进。Neuralink致力于通过大脑手术植入芯片，帮助因肢体障碍或瘫痪的患者重新控制身体。患者只需要将思想转换为计算机语言并传输给神经发出指令给身体。去年五月，Neuralink获得了美国食品和药物管理局（FDA）的首次人体临床试验批准；去年年底，Neuralink开始招募因脊髓损伤或肌萎缩性侧索硬化症而瘫痪的试验参与者。

综上所述，可穿戴设备的未来充满希望，计算能力在其发展中扮演了至关重要的角色。随着技术的进步，我们可以预期看到更强大、更智能的可穿戴设备，这些设备能够实时处理和分析数据。这不仅将增强用户体验，还将在健康监测、虚拟现实等领域开辟新的可能性。竞争在于谁能最有效地利用这一能力，带来可穿戴技术的下一个重大突破。