作者丨Canalys
来源丨Canalys(ID:Canalys_China)
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AI应用在可穿戴设备领域的发展将会增进现有的应用场景,并构建全新的核心应用场景,用户的忠诚度有望得到进一步的提升。诸如Google和三星注重设备互联的生态厂商,以及着眼于健身和健康应用场景的专业厂商,如ZEPP和Suunto都将会从配备AI的可穿戴设备中获益。然而,要想取得成功,各厂商务必对AI的两大基本支柱——模型和应用场景——予以重点关注。厂商需要确保自身的AI战略和现有的资源、产品线及目标消费群体相吻合。
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由于在可穿戴设备上运行端侧生成式AI功能仍然遥不可及,因此各厂商必须确保使用云端生成式AI功能的所有用户的隐私和数据得到保护。
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无论是采用自研大模型还是借助第三方供应商,都应当对模型进行优化以契合健身和健康的应用场景。另外,当大模型所收集的用户数据被当作训练数据所使用时,需要进行匿名处理。例如,Google基于Google Gemini对其“个人健康大型语言模型(PH-LLM)”进行了微调,而ZEPP则通过与第三方模型供应商的合作提升了健康和健身体验。
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生态厂商必须确保在各个设备中保持一致的AI体验,包括跨设备的无缝数据分享以及确保在所有的生态设备中,AI产出的内容保持相同的高质量。
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AI赋能传感器:可穿戴设备每多增加一个传感器,AI就能够多创建数十个基于该传感器的全新应用场景。例如基于来自该特定传感器数据的健身建议,以及通过多个传感器的综合数据生成新的指标。这可以提升传感器的价值,为包含更多种类传感器的设备带来竞争优势。
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云端AI推动e-SIM的应用:云端生成式AI应用场景的成功推广将促进e-SIM的普及,这将为用户提供随时随地的AI体验。
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隐私和消费者的信任是关键:如果厂商能够解决云端AI所存在的隐私问题,将能够更加快速地获得消费者的信任,从而形成竞争壁垒、提升用户忠诚度以及确保用户对于AI功能的参与度。
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交互的提升将让可穿戴设备成为便捷的AI入口:生成式AI将使得语音以及手势控制等交互方式变得更加便捷,增强可穿戴设备的可用性。这让可穿戴设备成为距离人体最近的生成式AI助手入口,带来直观且无缝衔接的用户体验。
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