智慧手錶功能日益多元　生物感測/tinyML成發展重心(1)

感測技術是智慧手錶業者創造出產品區隔與品牌定位的關鍵要素。而為了進一步利用這些感測器所產生的數據，創造出更多附加價值，品牌廠商無不在機器學習領域卯足全力。

智慧手錶是現階段穿戴裝置的主要產品型態之一，在這類產品中，又以一般性健康監控為主要訴求的健康智慧手錶為大宗，包括蘋果(Apple)、三星(Samsung)、華為、Google和Garmin等主要業者皆有布局。各公司於健康智慧手錶產品的布局，多著重於處理器、感測器、AI演算法與電池的最佳化(表1)。

表1　健康智慧手錶關鍵業者布局產品與演進重點　資料來源：各公司，資策會MIC整理，2024年5月

感測技術為智慧錶創造不同定位

感測器決定健康智慧手錶可蒐集到的資料類型，並主導了產品能具備的功能類型範疇，因此是各家業者在思考目標客群、產品定位與功能設計時，需首要考量的重要面向。目前關鍵業者所布局的感測器技術，可依照感測器資料蒐集目標，大致分為心率/心律、動作、生物和環境等四大類。

目前主要業者在心臟、動作和環境這三大類感測技術的布局並無太大差異，在生物類別下則存在較大歧異，例如蘋果、三星與華為，都在2022年發表的產品中，導入了膚溫感測技術。在該技術支援下，智慧手錶添加或升級了對女性生理期、睡眠和壓力監控等功能，然由於智慧手錶是非侵入式設備，要準確監測核心體溫仍存在一定技術難度。

三星和Google則分別布局生物電阻抗感測和膚電感測兩項技術，以實現身體組成檢測(體脂率、肌肉量等)以及壓力監控」兩大功能。其中，膚電感測對於Google來說並非新技術，早在2020年的Fitbit Sense產品上便曾導入類似技術，不同之處在於，最新Google Pixel Watch 2所採用的膚電感測技術可支援長時間監控。

綜合上述，可發現在感測器技術方面，大廠布局差異主要來自生物類型技術，主要原因來自於智慧手錶非侵入式的穿戴方式，要在滿足精準度和長時間監控的前提下，蒐集人體內部的生物資訊，仍存在一定技術門檻，也是目前健康智慧手錶產品功能差異化的主要來源。

運算能力/續航力仍需取捨

健康智慧手錶要能滿足長時間穿戴的情境，且在健康監控需求持續增加的趨勢下，不僅需要更多元的感測器技術，對其性能的要求亦持續提高。因此，智慧手錶業者往往需要在運算能力和續航力之間作一定的取捨。我們可從處理器的架構選擇，大致了解各家業者在運算能力和續航力之間的取捨，以及其產品布局策略。

目前各主要業者所採用的處理器架構，可分成ARM Cortex-M和Cortex-A兩種。其中，Cortex-M主要為嵌入式應用設計，強調低功耗和小體積；Cortex-A則更追求運算能力。蘋果雖然未公布其Apple S9晶片的運算核心採用何種架構，但從其產品性能和續航力來看，也是以運算能力為優先。

以運算能力為性能重點的產品，如蘋果、三星和Garmin，其續航力通常落在18-30小時左右，而以低功耗為重點的產品，包括華為和Google，續航力最長則可至14天。從兩者的差異可知，現階段運算能力和續航力仍難以兼顧。

有趣的是，即使是著重低功耗的產品，也沒有捨棄對運算能力的追求。每家智慧手錶廠商所選擇的處理器，都導入了嵌入式(Embedded) AI的概念，讓部分AI運算任務可直接於終端進行，並因此都具備於終端進行AI推論的能力，顯示市場對於健康智慧手錶的想像和期待，遠超過單純的健康監控。

例如華為針對新一代Watch GT 4更新了AI演算法，讓手錶可以在聯網或連結手機的前提下，運行減重管理和女性健康分析等功能；Google也在新一代Google Pixel Watch 2更換處理器，並加入了連續性膚電感測和壓力監控的功能。

另一方面，以運算能力為產品重點性能的蘋果和三星，同樣也在續航力不變的前提下升級處理器或系統軟體，讓最新健康智慧手錶，可在未連接網路或手機等裝置的情境，支援手勢操控和語音控制等功能。

根據蘋果官方發布的新聞稿，Apple Watch Series 9之所以能支援手勢操控功能，須歸功於新一代處理器S9。該處理器導入4核神經引擎(Neural Engine)，搭配新的機器學習演算法，可讓機器學習任務處理速度提高兩倍，同時讓能效比上一代處理器提高了25%。而三星的官方新聞稿則說明，其Samsung Galaxy Watch的手勢操控功能，主要來自新一代使用者介面One UI 5 Watch的支持，使用Galaxy Watch 4、5或6產品的使用者，只要聯網更新手錶系統，都可使用該功能。

智慧手錶功能日益多元　生物感測/tinyML成發展重心(1)

智慧手錶功能日益多元　生物感測/tinyML成發展重心(2)