然而，彭博社记者马克·古尔曼近期的独家报道揭示了苹果公司暗中研发的秘密项目：一款AI眼镜及带有摄像头的AirPods新品。据透露，这款AI眼镜将比Apple Vision Pro更为亲民，设计上借鉴了Meta Ray-Bans智能眼镜，内置扬声器、摄像头、健康传感器以及人工智能功能，用户无需显示屏即可实现与设备的互动交流。而新款AirPods，内部代号为B798，外观尺寸与现有款式相近，新增低功耗摄像头，通过AI功能为用户的日常生活提供智能化辅助。
随着2024年的到来，可穿戴智能设备逐渐成为市场焦点，诸如三星Galaxy ring和AI Pin等尚未正式上市的产品已引发全球关注。CES展会上备受瞩目的Rabbit R1创始人吕骋更是预测，未来的终端产品形态或将演变为基于TWS形态的可穿戴智能设备。
下一代智能终端设备的黎明正在临近，苹果两款神秘新品共同指向一个全新的方向——长时间佩戴且始终保持在线的可穿戴智能设备。尽管这一概念并非新鲜事物，但尚未真正大放异彩。
时光回溯至十年前的2012年Google I/O大会，Google Glass横空出世，一度被誉为未来十年科技发展的风向标。它能够显示天气、消息、电话等多种信息，支持拍照、录像、导航，并能唤起Google Assistant进行搜索，即使在今天看来，这些功能仍不过时。然而，尽管Google Glass在技术上颇具先锋性，实际应用中续航时间短、隐私问题突出等缺点明显，特别是频繁使用拍照和录像功能时，电池续航力严重缩水，仅能达到官方宣称标准续航时间的一半左右。同时，配备摄像头和麦克风引发了社会对隐私保护和社交隔阂的关注，使得周围人对其持有警惕和不安情绪。
受制于当时硬件算力、制造工艺、网络基础设施以及社会接受程度的局限，Google Glass和后续跟进的百度Eye并未取得预期的成功，但这批早期产品却在公众心中播下了可穿戴智能设备的认知种子。
步入2024年，新一代可穿戴智能设备在AI技术和强大算力的双重推动下，似乎再次吹响了冲锋号角。在最近落幕的MWC展会上，三星首款智能戒指Galaxy Ring惊艳亮相，不仅具备心率、睡眠监测等健康管理功能，还能根据用户身体状况给予评分，更内置非接触式支付功能。三星方面透露，未来有望通过可穿戴设备实现无创血糖监测和血压传感，这无疑将是医疗健康领域的一大突破。除苹果、三星等行业巨头外，众多厂商也纷纷察觉到可穿戴智能设备市场的崭新机遇。2023年11月，美国科技公司Humane推出了创新性的可穿戴设备Ai Pin，凭借独特的人机交互理念和搭载GPT大模型，迅速在国外社交媒体上引发热议。这款无屏智能设备依靠语音和手势操控，以磁吸方式佩戴在衣物上，支持通话、音乐播放、拍照录像等基础手机功能。
而在2024年1月10日，前渡鸦科技创始人吕骋发布了Rabbit R1，该产品具备交互式问答功能，连接Uber、Spotify等账号后，用户可通过语音指令完成音乐播放、打车、订餐、旅行规划等一系列操作。此外，Rabbit R1还具有视觉识别能力，能识别冰箱中的食物并为用户推荐低热量晚餐菜单。借助自家研发的大规模动作模型（LAM），Rabbit R1可以学习并复制用户在PC端的操作，只需语音指令就能重现相关功能。虽然Rabbit R1不属于严格意义上的“可穿戴”设备，但它所展现的设计理念预示着“可移动”智能设备可能正是可穿戴智能设备进化的雏形。
数据显示，截至2024年，全球智能可穿戴腕上设备总出货量达到1.845亿台，相较于2022年的1.828亿台仍保持增长势头，展现了在全球消费电子市场整体疲软背景下，可穿戴智能设备的强大生命力。
推动这场可穿戴革命的核心动力在于芯片、人工智能和用户行为学习能力的逐年提升。高通目前最新的可穿戴设备芯片骁龙W5+虽采用4nm工艺，但在续航和性能上并不能满足市场需求。国内某知名厂商智能手表研发负责人李天表示，国内厂商在智能穿戴设备领域不乏创意和方案，但在芯片层面常常遭遇瓶颈，导致许多功能受限于算力不足或功耗过高而无法实现。
三星和苹果则借由自身在芯片领域的深厚积累，在这场竞争中抢占先机。据悉，三星正在测试首款采用3nm工艺的SF3节点芯片，预计会在三星 Galaxy Watch 7及其他设备中正式推出。另一边，苹果新款Apple Watch Ultra 2搭载的S9 SiP芯片集成了56亿个晶体管，较上一代增加60%，其四核神经网络引擎处理机器学习任务的速度最高提升两倍，让Apple Watch Ultra 2得以支持全天候double-tap手势操作等功能。
此外，具备边缘智能能力的MEMS芯片也在悄然提升可穿戴设备的续航表现。例如，智能手表能实时监测运动状态并计算步数达标情况，得益于加速度计MEMS芯片的小型化和节能设计，让大部分系统在待机状态下无需调用核心芯片，从而最大程度降低能耗。
人工智能的发展同样一日千里，以GPT3.5和GPT4为例，参数规模从1750亿跃升至1万亿，意味着模型在复杂任务处理和理解能力上的显著增强。吕骋在接受This Week in Startups访谈时指出，当前大模型的普及对于优化人与设备之间的语音交互至关重要。他回忆道，在之前的创业项目——渡鸦智能音箱中，受限于当时人工智能水平，产品的语音识别正确率仅为73%-74%；而在2024年，借助大语言模型的力量，Rabbit R1能以70种不同的方式理解同一句话，大幅提升了语音识别准确率。
各大厂商也开始布局大模型应用，华米在MWC 2024期间发布的Zepp Flow就采用了AI大模型驱动的语言交互，允许用户自然表达，告别特定命令短语，实现高效识别与精准理解。vivo也在其vivo Watch 3中植入蓝河操作系统，内含蓝心大模型，目前阶段虽只提供AI创作智能表盘等功能，但也标志着关键的第一步。
在这个智能手机和PC交相辉映的时代节点，可穿戴智能设备的新一轮爆发看似姗姗来迟，但正如俗话所说，“好饭不怕晚”。依托芯片技术的进步和大模型的强劲东风，在一个科技氛围更加浓厚、接受度更高的社会环境中，或许曾经Google Glass改变世界的梦想将在2024年这个时间节点上得以实现。（本文首发钛媒体App，/吴泓磊，/钟毅，文中刘平、李天为化名）
