引言
在北京时间 2025 年 9 月 10 日凌晨举行的秋季新品发布会上，苹果推出了 iPhone 17 系列、iPhone Air、Apple Watch Series 11、AirPods Pro 3 等多款新品。硬件外观与性能的升级固然吸引眼球，但更值得注意的是，这些设备中融入了多项人工智能（AI）功能。从耳机的实时翻译，到手表的高血压监测，再到手机芯片的本地 AI 运算能力，这些应用显示出 AI 正在逐步成为消费电子的重要竞争焦点。
本文将重点梳理苹果新品中的几项 AI 创新，并结合行业对比，分析其在技术和应用层面的意义。
耳机中的实时翻译
在本次发布会上，AirPods Pro 3 增添了“实时翻译”功能。用户在跨语言交流时，只需佩戴耳机即可完成语音捕捉和翻译，翻译结果由耳机播放。该功能依托 iOS 26 的 Apple Intelligence 技术，在设备端完成语音识别和翻译，从而减少隐私泄露风险。
目前支持的语言包括英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语。尽管这一功能提升了便捷性，但仍面临延迟和环境噪音干扰等问题。相比之下：
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• Google Pixel Buds 需要配合 Google 翻译应用使用； -
• 三星 Galaxy Buds3 Pro 内置 Galaxy AI，可一键启动实时翻译。
总体来看，AirPods Pro 3 将翻译从软件层面推向硬件层面，提升了使用便利性，但体验仍有优化空间。
AI 驱动的高血压通知
Apple Watch Series 11 推出了全新的“高血压通知”功能可在用户出现持续的高血压迹象时发出提示。该功能依托表背光学心率传感器和机器学习算法工作：它会在后台持续监测用户在30天内的心跳脉冲数据，分析血管对心跳的反应模式。
如果检测到与高血压相关的持续征兆，手表就会通知用户：提示他们咨询医生，并开始健康干预。这意味着 Apple Watch 可通过日常佩戴自动提供预防性健康管理，帮助用户尽早发现无症状的高血压风险。
据苹果官方资料，高血压通知功能是在大量数据和临床验证的基础上开发的。苹果表示，该算法基于超过10万名参与者的数据进行训练，并在2000多名参与者的临床研究中验证其性能。也就是说，它利用了AI健康数据建模和大规模研究数据，将检测高血压融入了用户日常生活。
“高血压是心脏病和中风等严重疾病的可预防主要危险因素，但通常没有症状，很容易被漏诊，”心血管专家哈兰·克鲁姆霍兹（Harlan Krumholz）指出，“将精确检测融入日常生活，有助于人们更早获得治疗，避免长期危害” 。这番评论正说明了该功能背后的理念：让手表成为实时监测工具，尽早提醒高风险人群，从而实现健康预防。
对比来看：
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• 三星 Galaxy Watch 可通过与血压计校准后间接测量血压； -
• Fitbit 仍集中在心率与睡眠等健康追踪； -
• 华为 Watch D/D2 采用微型气泵和气囊结构进行测量。
与这些方案相比，Apple Watch Series 11 在利用机器学习识别长期趋势方面具有一定突破性。
A19 芯片与移动端 AI 算力
在智能手机领域，iPhone 17 系列首次搭载了 A19 和 A19 Pro 芯片。这两款处理器基于台积电 3nm 工艺制造，CPU 与 GPU 性能均有提升。值得关注的是，A19 Pro 的 GPU 内置神经网络加速器，官方称其本地 AI 运算能力已接近部分 MacBook Pro。
官方新闻稿提到，这些神经加速器将用于在设备上运行强大的生成式 AI 模型，意味着 iPhone 17 不再只是传统的智能手机，它能在本地执行复杂的 AI 任务，如实时图像处理、AR 互动甚至简单的内容生成。
相比之下，其他手机厂商的 AI 芯片也在快速追赶。
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• 高通最新发布的 Snapdragon 8s Gen 4 仍采用 4nm 工艺，其集成的 Hexagon NPU 声称带来了约44%的 AI 性能提升； -
• 谷歌在 Pixel 10 上使用的 Tensor G5 芯片转投 TSMC 的 3nm N3P 工艺，据报道相较于前代，AI 任务性能提升了约60%； -
• 三星的新一代 Exynos 芯片（预期也在3nm节点）也在加强 AI 能力，例如支持更高效的深度学习加速。
目前来看，苹果 A19 系列的硬件优势在于更高的单核性能和功耗控制，而神经加速器的设计则极大地提升了本地 AI 运算能力。例如前面提到的 AirPods Pro 3的 翻译功能和 Watch 健康功能，都需要底层强大的神经网络支持才能实现。
结语
从 AirPods Pro 3 的实时翻译，到 Apple Watch Series 11 的高血压通知，再到 iPhone 17 的 A19 芯片，苹果正在将 AI 深度嵌入日常使用场景。
当然，苹果也面临挑战。业内有观点认为，苹果在生成式 AI 和大语言模型领域起步较晚，还未推出类似 ChatGPT 的自主聊天系统，因此在这方面进展相对保守。然而，苹果正逐步与外部 AI 服务（如 ChatGPT、Gemini）对接，同时在基础模型和隐私保护上保持谨慎。总的来说，苹果的优势在于长期积累的软硬件整合能力：它能够在保障用户数据安全的前提下，将 AI 功能深度嵌入生活场景——从健康监测到实时翻译，从图像识别到个性化助手，AI 已成为苹果生态中无处不在的技术力量。
这些功能显示，AI 已从单一的语音助手转变为消费电子生态的核心能力。未来，随着算力提升与算法优化，AI 将在更多场景落地，成为推动行业演进的关键动力。