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    可穿戴設備AI的未來:廠商策略與創(chuàng)新之路

    2024年07月30日 15:38:34   來源:Canalys

      Canalys之前的報告《生成式AI賦能智能手表,引領健康與健身新浪潮》中全面、詳細地介紹了生成式AI如何提升可穿戴設備中的各個應用場景,尤其是對于健康和健身應用場景的提升。隨著AI的迅猛發(fā)展,越來越多的廠商開始進軍可穿戴設備AI領域,催生出了諸多全新的應用場景。

      本篇報告我們將對頭部廠商的AI策略進行更加全面的分析,并且就AI未來在可穿戴設備中的主要應用場景的趨勢和機遇展開探討。

      AI應用在可穿戴設備領域的發(fā)展將會增進現(xiàn)有的應用場景,并構(gòu)建全新的核心應用場景,用戶的忠誠度有望得到進一步的提升。諸如Google和三星注重設備互聯(lián)的生態(tài)廠商,以及著眼于健身和健康應用場景的專業(yè)廠商,如ZEPP和Suunto都將會從配備AI的可穿戴設備中獲益。然而,要想取得成功,各廠商務必對AI的兩大基本支柱——模型和應用場景——予以重點關注。廠商需要確保自身的AI戰(zhàn)略和現(xiàn)有的資源、產(chǎn)品線及目標消費群體相吻合。

      不同的廠商可能會采取不同的AI模型策略。無論是自研大模型,還是與行業(yè)領先的AI服務供應商合作,抑或是采取兩者兼而有之的方式,可穿戴設備廠商在部署AI服務時都務必要始終遵循一些核心原則。

      由于在可穿戴設備上運行端側(cè)生成式AI功能仍然遙不可及,因此各廠商必須確保使用云端生成式AI功能的所有用戶的隱私和數(shù)據(jù)得到保護。

      無論是采用自研大模型還是借助第三方供應商,都應當對模型進行優(yōu)化以契合健身和健康的應用場景。另外,當大模型所收集的用戶數(shù)據(jù)被當作訓練數(shù)據(jù)所使用時,需要進行匿名處理。例如,Google基于Google Gemini對其“個人健康大型語言模型(PH-LLM)”進行了微調(diào),而ZEPP則通過與第三方模型供應商的合作提升了健康和健身體驗。

      生態(tài)廠商必須確保在各個設備中保持一致的AI體驗,包括跨設備的無縫數(shù)據(jù)分享以及確保在所有的生態(tài)設備中,AI產(chǎn)出的內(nèi)容保持相同的高質(zhì)量。

      Canalys《AI手機的現(xiàn)在和未來》報告中,我們明確了生成式AI應用場景的三大趨勢:多模態(tài)、個性化和精簡化。這些趨勢也同樣適用于可穿戴設備的生成式AI。但是,鑒于硬件的差異以及可穿戴設備的對于特定應用場景的專注,在某些特定的AI功能方面可能會存在細微差別。

      多模態(tài)能力賦予了可穿戴設備相較于其他設備更為獨特的價值主張。可穿戴設備利用ECG和其他多樣化的傳感器來收集各種數(shù)據(jù)維度,而這正是其他設備所無法實現(xiàn)的。在AI的支持下,各廠商可以對這些不同的數(shù)據(jù)維度進行整合,從而生成新的測量維度、提供個性化并且可落地的訓練建議、創(chuàng)建聊天式“私教”以及通過多種輸入方式來簡化用戶的交互體驗。

      個性化應用場景能夠提升用戶忠誠度。生態(tài)廠商可以利用來自不同設備的數(shù)據(jù)打造個性化的互聯(lián)體驗,促進設備附加率。專業(yè)廠商則可以充分利用他們在健身等領域的專業(yè)經(jīng)驗來提供定制化的服務,例如ZEPP和Suunto已經(jīng)推出的AI Coach功能。由于這些模型在收集并分析更大規(guī)模的用戶數(shù)據(jù)后可以變得更懂得用戶,因此這類應用場景可以隨著時間的推移而不斷得到完善。

      精簡化的應用場景能夠把可穿戴設備的價值拓展至除健身和健康外的其他領域。雖然可穿戴設備的屏幕尺寸有所限制,但生成式AI可以通過更完善的語音助手增強交互,促進穿戴設備的交互方式從圖形用戶界面(GUI)轉(zhuǎn)化為語音用戶界面(VUI)。例如,ZEPP Flow得益于AI大模型的加持,可以讓用戶快速創(chuàng)建健身計劃、管理時間、回應通知以及以更加便捷的方式完成其他操作。

      可穿戴技術的不斷迭代,尤其是AI的迅猛發(fā)展,為所有的市場玩家?guī)砹酥卮髾C遇。展望未來,Canalys作出了幾大核心預測,闡釋了AI將如何助力可穿戴設備廠商打造競爭優(yōu)勢。

      Canalys

      可穿戴設備AI的核心預測

      AI賦能傳感器:可穿戴設備每多增加一個傳感器,AI就能夠多創(chuàng)建數(shù)十個基于該傳感器的全新應用場景。例如基于來自該特定傳感器數(shù)據(jù)的健身建議,以及通過多個傳感器的綜合數(shù)據(jù)生成新的指標。這可以提升傳感器的價值,為包含更多種類傳感器的設備帶來競爭優(yōu)勢。

      云端AI推動e-SIM的應用:云端生成式AI應用場景的成功推廣將促進e-SIM的普及,這將為用戶提供隨時隨地的AI體驗。

      隱私和消費者的信任是關鍵:如果廠商能夠解決云端AI所存在的隱私問題,將能夠更加快速地獲得消費者的信任,從而形成競爭壁壘、提升用戶忠誠度以及確保用戶對于AI功能的參與度。

      交互的提升將讓可穿戴設備成為便捷的AI入口:生成式AI將使得語音以及手勢控制等交互方式變得更加便捷,增強可穿戴設備的可用性。這讓可穿戴設備成為距離人體最近的生成式AI助手入口,帶來直觀且無縫銜接的用戶體驗。

      AI在可穿戴設備領域的崛起為廠商們帶來了全新的機遇。AI有望進一步提升產(chǎn)品均價,并拉動生態(tài)設備的銷售附加率,這將為廠商帶來更豐厚的硬件銷售收入。在AI的推動下,廠商也有望通過具有更多應用場景的訂閱服務開拓新的營收增長途徑。更加重要的是,隨著消費者開始習慣AI功能,擁有成熟的AI解決方案的廠商將會具備顯著的差異化優(yōu)勢,在消費者下一次做出購買決策時具有更強大的話語權。

      可穿戴腕帶設備

      Canalys可穿戴腕帶設備分析服務為各大廠商,產(chǎn)品,渠道決策者,提供領先于市場的全面、及時和高質(zhì)量的出貨數(shù)據(jù)追蹤和服務,我們將全球30多個市場,40+廠商出貨量的追蹤數(shù)據(jù) 與Canalys獨有的一級和二級渠道數(shù)據(jù)相結(jié)合,為客戶全球策略的制定,精準把握市場規(guī)模,識別增長機會以及可以改進的領域,提供專業(yè)的數(shù)據(jù)支撐。

      Canalys可穿戴腕帶設備出貨數(shù)據(jù)擁有精準細致的追蹤維度,以嚴格的方法論為指導,細分至市場、廠商,渠道等不同維度。此外,Canalys還發(fā)布季度預測,以幫助客戶更好地了解可穿戴腕帶設備行業(yè)的未來發(fā)展和不斷變化的行業(yè)格局。Canalys全球的分析師團隊為客戶提供專屬分析溝通會,并協(xié)助決策者深入了解最關鍵的市場趨勢,以多層次的數(shù)據(jù)分析維度提供第三方分析洞見和可執(zhí)行建議。

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