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2025年可穿戴设备市场五大看点：AI眼镜产业链即将释放

小米科技

text":"电子发烧友网报道（文/莫婷婷）2024年 ， 可穿戴设备市场依旧保持着稳定的增长态势 ， 迎来了新技术应用带来的变革 。 同时行业内竞争激烈 ， 各品牌正通过技术创新和服务优化来争夺市场份额 ， 整个产业朝着多元化且智能化的方向发展 。 在2024年 ， AI技术驱动产业链进行技术迭代 ， 智能眼镜等新品类加速成长 ， UWB等新技术随着厂商的投入加速落地 。 下面分享2025年可穿戴设备市场的五大看点 。 一、AI Agent赋能、新品类推动可穿戴设备市场将持续增长回顾2024年 ， IDC预测2024年全球可穿戴设备出货量预计将同比增长6.1% ， 达到5.379亿台 。 尽管不同类型的可穿戴设备增长速度不一 ， 但总体来看 ， 整个市场仍然保持了稳健的增长态势 。 智能戒指、AI智能眼镜 ， 以及AI Agent（智能代理/智能体）与硬件设备结合带来的新型可穿戴设备新品类的涌现和技术创新显著推动了市场的持续增长 。 在智能戒指品类 ， 例如三星发布了最新的AI穿戴式设备Galaxy Ring ， 这款产品不仅能够提供心率警示、睡眠追踪等健康监测功能 ， 还可以通过手势进行拍照、关闭闹钟等操作 。 芬兰智能戒指品牌Oura在其产品Oura Ring上引入了个人AI健康顾问 。 澳洲医疗器械公司Opuz推出的Opuz Ring结合新的传感技术和人工智能 ， 实现了无创监测血糖的功能 。 智能眼镜品类引入了AI助手、摄像头等功能 ， 并且通过技术迭代实现了轻量化、智能化 。 2024年11月 ， Meta AI眼镜出货量超过100万台 ， 获得了市场的热烈反响 。 在其他新型可穿戴设备中 ， 美国科技公司Humane推出了Ai Pin ， 它可以安置在服装上 ， 通过产品上的微型投影仪投屏在手掌上进行交互 。 但目前来看 ， AI Pin并未在可穿戴设备上获得明显的增长 。 预期未来 ， AI Agent或将迎来新的成长机会 ， 一方面落地AI Pin 。 AI Pin往往依赖于云服务来增强其本地计算能力 ， 而获得AI Agent 的支持可以确保即使是在小型设备上也能实现复杂的 AI 处理 ， 让AI Pin可以实现更多的功能 。 另一方面是空间智能体AI模型落地可穿戴设备 ， 带来除语言交互之外 ， 在视觉上的推理和与三维世界互动的能力 。 二、AI智能眼镜需求爆发！产业链更多机会将在2025年释放近年来 ， 可穿戴设备市场朝着多元化的方向发展 ， 新兴品类在市场上崭露头角 。 回顾2023年之前 ， TWS耳机、智能手表等基础可穿戴设备迅猛发展 。 2024年上半年 ， 开放式耳机作为TWS的衍生产品备受关注 ， 市场增速一度超过TWS耳机 ， 成为“爆红”单品 。 进入2024年下半年 ， 随着AI技术的落地 ， 智能眼镜的市场潜力被进一步激发 ， 展望未来 ， AI智能眼镜有望继续成为2025年可穿戴设备市场增长的新引擎 。 IDC预测 ， 2025年全球AI眼镜市场出货量将达到1280万副 ， 同比增长26% ， 而中国市场的出货量预计将达到280万副 ， 同比增长107% ， 到2028年的5年复合增长率58% 。 这意味着中国市场将迎来翻倍式的增长 。 雷鸟创始人李宏伟直言 ， 2025年注定是智能眼镜的世纪大战之年 。 AI智能眼镜成本下降成为推动该市场普及的关键之一 。 例如 ， 雷鸟创新最新发布的雷鸟V3AI拍摄眼镜起售价已经下探到1799元人民币 ， 相比之前的版本有显著降价 。 关键组件如AR/VR芯片、摄像头模组及显示方案等的技术发展将进一步降低生产成本 ， 使得厂商能够在定价上有更多灵活性 ， 从而加速产品进入消费市场 。 在产业链机会上 ， 关注AI芯片、传感器、存储等关键环节 。 在AI芯片方面 ， 闪极AI拍拍镜、XREAL Air 2 Ultra等智能眼镜均内置大模型 ， 由此给AI芯片带来迭代需求 。 在传感器方面 ， 衍生智能手表等可穿戴设备的基础功能 ， 在消费者关注健康需求的背景下 ， AI智能眼镜也将集成更多健康监测功能 ， 甚至有机会朝着医疗级方向发展 。 在存储芯片领域 ， 功能增加带来的存储需求被进一步激发 。 总体而言 ， AI智能眼镜带来的产业链机会将在2025年进一步释放 。 三、边缘计算和边缘AI的应用成为趋势之一边缘计算能够在一定程度上解决响应时间长、带宽成本高等问题 ， 在可穿戴设备的使用上 ， 可以解决数据隐私、低延迟等问题 ， 特别是在AI大模型的应用下 ， 可以实现在本地处理部分AI任务 ， 减少对云端的依赖 。 目前可以看到的是 ， 边缘智能（Edge AI）通常将AI模型的训练和推理移动到传感器等离用户更近的边缘设备上 ， 在传感器上进行实时数据处理、分析数据 。 例如2024年日本北海道大学与东京大学主导的研究团队研发出配套开发了一款边缘计算软件可穿戴的柔性多模态传感器贴片 ， 可以对传感器所采集的数据进行分析 ， 实现对用户心律失常、咳嗽及跌倒等状况的监测 。 随着边缘计算能力的提升 ， 边缘AI在可穿戴设备上的作用将不仅仅局限在数据采集上 。 当然 ， 随着本地端需要处理的任务增加 ， 对存储、AI芯片等性能的要求也会进一步提升 。 四、AI蓝牙芯片突破低功耗难题、迈向高端化蓝牙芯片作为可穿戴设备的关键半导体器件 ， 随着可穿戴设备的不断升级和发展 。 谈及蓝牙芯片的迭代趋势 ， Nordic Semiconductor 亚太区销售与营销副总裁 Bj?rn ?ge “Bob” Brandal在接受电子发烧友网采访时表示 ， 功耗始终是最关键的设计考虑因素 ， 因为它决定了产品的可用性 。 可穿戴设备的AI技术已经从传统AI向生成式AI、多模态大模型等方向迭代 ， 随之而来的功耗问题亟需解决 。 当前 ， 已有不少蓝牙芯片厂商针对产品功耗进行设计 ， 例如Nordic 最新的系统级芯片(SoC) 将先进的性能与超低功耗相结合 ， 最大限度地延长了电池寿命 。 Silicon Labs也推出的BG22系列可以在0dBm输出功率的条件下 ， TX电流为4.1mA 。 物奇微电子的产品采用RISC-V + DSP的设计架构 ， 以及多模块化处理的软件SDK ， 实现功耗性能的突破 。 在高端化方面 ， 为了应对开放式耳机、AI智能音频等可穿戴设备带来的开放式音频系统的挑战 ， 不少蓝牙音频SoC加入AI技术 。 例如物奇微电子将边缘计算AI处理技术引入蓝牙音频SOC中 ， 在降风噪等方面都实现了提升 。 五、AI技术继续驱动NOR Flash需求市场研究机构Grand View Research的数据显示 ， 2023年全球耳机市场规模已达到715 亿美元 ， 预计到2030年将达到1638亿美元 。 随着AI大模型的落地 ， AI耳机在耳机品类中加速成长 ， 在2023年的全球市场规模已达到数十亿美元 。 除了AI耳机 ， AI智能眼镜、AI智能戒指等细分品类均快速增长 。 随着语音助手、智能健康监测（心率、血压等）、图像识别和多模态交互等AI功能的引入 ， 可穿戴设备需要处理的数据量大幅增加 。 这不仅要求更大的存储容量来保存用户数据、模型参数和中间计算结果 ， 同时也对读写速度提出了更高的要求 ， 以确保实时性和流畅性 。 我们观察到 ， 在2024年 ， NOR Flash受益于AI技术的落地迎来了新一波的增长 。 此前 ， 普通耳机需要的存储容量为64Mb（8MB）到128Mb（16MB）用以完成记忆指令与快速连接功能 ， 例如vivo TWS 4 Hi-Fi版搭载了 64KB加密存储Flash ， 最大8KB SRAM 。 而AI耳机三星Buds AI耳机的闪存容量达到了256Mb（32MB） ， 有了明显的提升 。 2023年 ， TWS耳机的出货量约为3.86亿台 ， 带动了超过7.7亿颗Flash芯片的需求 。 可以期待的是 ， 随着AI智能手表、AI智能戒指、AI耳机 ， 再加上AI智能眼镜等细分领域对存储的需求增加 ， Flash 芯片的销量将保持增长 。 同时 ， 芯片厂商将保持存储容量的升级 ， 以减少终端中使用的数量 ， 保持可穿戴设备的轻量化 。 "

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