Vivo入局晚卻在一天內登銷售冠軍,從它看智慧手錶的過去與未來
Vivo入局晚卻在一天內登銷售冠軍,從它看智慧手錶的過去與未來

智慧手錶,已經不再只是手機廠商們的「副業」。根據市場調研機構CCS Insights此前發布的調查報告顯示,早在2020年蘋果公司的成人智慧手錶出貨量就達到了4200萬隻,排名第一,華為以1800萬隻的出貨量位列次席,排名第三的三星公司也有1100萬隻的出貨量表現。

龍頭手機廠商中,vivo是入局相對較晚的一個,新品迭代速度也不算快,到目前為止不過兩代產品。通常來說,這樣略顯「佛系」的更新策略,並不利於很快把量做起來。但vivoWATCH2卻在正式發售之後的24小時內,迅速成為了天貓、京東兩大電商平台全價位段銷售冠軍。

這其實是一件「非典型」事件。事實上,龐大的市場出貨量已經足以驗證,以智慧體驗、運動功能以及健康監測為核心,在此之前智慧手錶產品定義的正確性。那麼,在現有看似成熟的行業體系下,vivoWATCH2能夠做到被大眾消費者所認可,背後更深層的原因是什麼?

vivo WATCH 2
圖/ 極客公園

要「融合」,更應該獨立

從手錶到智慧手錶,中間經過了一段極為漫長的演進期。早在1940年的時候,就已經出現了能夠用於計算的手錶產品Mimo Loga,它是在錶盤外圈增加了對數表,基於物理機械結構來實現計算需求。雖然實現路徑並不那麼先進,但卻跳出了手錶只是用於「看時間」的傳統思路。

進入到上世紀70年代之後,手錶發展迎來了新的轉折點。1972年,漢密爾頓發布了全球首款電動數位手錶Pulsar,成功擺脫了傳統機械裝置,並且通過LED顯示螢幕來直觀顯示數位資訊。自此,越來越多廠商開始嘗試不一樣的產品思路,也奠定了手錶向智慧化轉型的基礎。

對於誰是真正意義上的第一款現代智慧手錶,一直以來人們其實並沒有達成共識。有人認為具備獨立儲存空間,可以提供諸如計算、FM、看電視等等功能體驗的新型電子手錶,已經可以算作早期的現代智慧手錶。也有人認為,搭載獨立系統且可以運作獨立應用,才是真正的智慧手錶。

站在如今這個時間節點往回看,事實上更接近現代智慧手錶的產品,是2010年推出的Sony愛立信推出LiveView,當時官方給它的定義是腕式顯示器,通過藍牙和Android智慧手機進行連接,來顯示手機端的一些內容。這種產品邏輯,已經和現在的智慧手錶極為接近。

在Live View的基礎上,才有了2012年的Sony Smart Watch。Smart Watch的定位比較清晰,就是作為Sony手機的附屬品。和手機成功連接之後,手錶能夠同步手機中的簡訊、郵件等資訊,也可以接收手機端的來電提醒,進行掛斷操作。

次年發布的三星Galaxy Gear和Sony Smart Watch的路線極為相似,同樣需要配合手機使用才能實現更多的功能體驗。而智慧手錶開始邁入全智慧發展階段,其實是2014年之後的事情。那一年的I/O大會上,Google正式宣布了Android Wear系統,蘋果也公佈了Apple Watch。

自2014年開始算起,智慧手錶行業又走過了將近8年的時間。經過不斷摸索和試錯,如今廠商們在智慧手錶功能層面上基本達成了一致,包括蘋果、三星、華為、小米、OPPO、vivo等龍頭品牌在內,大家都是圍繞智慧化體驗、運動功能以及健康監測能力三個核心點來做產品。

以結果作為參考標準往回推,其實之前行業一直在做的事情,就是明確智慧手錶正確的功能發展方向。事實也證明,出色的智慧化體驗、豐富的運動功能以及全面的健康監測能力,的確讓智慧手錶獲得了大眾消費者的認可,這也是這類產品年出貨量能過億的根本。

不過,漂亮的出貨量數據,並不意味著智慧手錶行業可以完全「躺平」了。不斷優化迭代的功能體驗,雖然讓智慧手錶距離全場景應用這個目標又近了一步,但本質上,如今絕大多數智慧手錶依舊沒有脫離對手機的依賴,想要獲得完整的功能體驗,還是需要手錶和手機協同才可以。

這顯然並不符合「好產品」這一定義,用戶體驗會有很強的割裂感,同時可穿戴裝置的自由使用特性也沒有得到最大化發揮。所以到了「下半場」,智慧手錶除了需要在健康監測等功能層面上去做更多有意義的嘗試,更重要的一點是擺脫對手機的依賴,具備獨立通訊能力。

以接打電話這個場景為例。在如今的智慧手錶上,接打電話並非新鮮功能,近兩年上市的主流產品都已經做到了這一點。不過之前智慧手錶所謂的通話功能,和廣義我們理解的通話功能有很大區別,本質上還是通過手機來實現,一旦超出藍牙有效連接範圍,就沒辦法正常使用了。

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智慧型手錶目前已可用來追蹤部分健康數據。

這種尷尬在vivo WATCH2上完全不存在。由於它支持eSIM獨立通訊,自身擁有網路連接能力,即便手機不在身邊,你依舊可以在手錶上接聽或者撥打電話。如果出門忘記攜帶手機,或者遇到手機沒電這種特殊情況,手錶便能很好保證你不會處於失聯狀態。

獨立通訊能力也將賦能於智慧化體驗。作為智慧手錶重要的發展方向,幾乎所有廠商都在努力打造手錶的生態應用體系,某些智慧手錶甚至已經擁有獨立的應用商店,方便用戶獲取想要的第三方應用。但由於需要通過手機或者連接Wi-Fi才能接入網路,實際用起來體驗會打很多折扣。

而以vivo WATCH2為代表,擁有了eSIM獨立通訊能力之後,很好補齊了目前手錶應用生態建設過程中所留下來的這一「缺口」,同時也讓智慧化體驗變得更加方便。外出跑步的時候,不需要將手機放到口袋裡,也能隨時隨地打開手錶中的網易雲音樂App在線聽音樂。

回歸「手錶」本質做產品

智慧手錶,本質上是「智慧+手錶」,談智慧化體驗,不應該脫離手錶應該具備的基礎特性。回顧機械手錶時代,體驗端最省心的一點,是沒有所謂的續航焦慮。外出的時候,無需時時刻刻惦記著是否帶了手錶充電器,也不必擔心手錶會因為沒電變成一個純裝飾品。

智慧手錶和其它電子裝置一樣,如果沒有電,一切功能體驗都會成為空談。所以從2014智慧手錶開始進入大眾視野到現在,續航便一直是這類產品被大家所詬病的地方。尤其是進入到全智慧時代之後,伴隨各種新功能的不斷增加,續航問題也變得愈加突顯。

通常,想要讓電子產品具備更好的續航水平,最為有效的解決辦法就是配備更大容量的電池。但智慧手錶的內部空間的確太小了,這種路徑很難走得通。所以「節流」,就成為了現階段唯一可行的辦法,廠商們通常會在節電方案和晶片架構上去下功夫。

雖然大方向上,各家品牌的處理理念沒有太大區別,但具體實施方案不同,反應到實際使用層面上,也會存在比較明顯的差距。像vivo WATCH2這樣能夠在eSIM功能下還可以做到7天續航水平的智慧手錶,其實並不多見,或者說它是目前唯一具備這種能力的智慧手錶產品。

將續航能力提上去之後,相當於回歸到了「手錶」原本應該有的樣子,能為手錶的各項體驗提供出色的底層支撐,同時將用戶的聚焦點匯集到省心使用這件事情上。以健康監測功能為例,智慧手錶之所以能夠以此作為核心發展方向,一部分原因是隨身佩戴的使用特性,但這並非全部。

想要實現真正意義上的24小時實時心率監測或者血氧飽和度測試,很重要的前提條件就是像vivo WATCH2這樣,擁有足夠長的續航時間。對於用戶來說,連續性的健康數據採集,可以讓我們清楚了解到不同時間段自己的體徵變化,一旦出現異常情況便可以及時採取相應措施。

不斷打磨功能體驗之外,未來智慧手錶還需要思考的一點,是成為一款何種屬性的手錶。這就延伸到了另外一個話題:形態選擇。目前市面上的智慧手錶大致可以分成兩類,一類是以Apple Watch為代表的方形設計,另外一類就是vivo WATCH2這樣的圓形方案。

事實上,不同形態所傳遞出來的產品理念會有很大區別。方形手錶的螢幕形態更接近手機或者PC這類大螢幕裝置,優點主要體現在兩個方面。其一是方方正正的螢幕,能一定程度上提升小尺寸螢幕的內容顯示效果;另外一個則是方便在手錶上進行觸控互動。

圓形設計方案,則比較接近傳統腕錶的樣子。從機械手錶時代到電子手錶時代,過去幾十年裡,圓形手錶一直佔據主流地位,其實更符合大多數人對於手錶這類裝置的認知和審美,無論哪個年齡段的用戶,戴著vivo WATCH2都不會有違和感,這是方形手錶所無法提供的體驗。

從功能屬性的維度出發,方形智慧手錶有先天優勢。但換個角度單論美學設計,圓形手錶更容易做出高級感,也比較容易被廣泛用戶群體所接受。短時間內,兩種產品形態必然會呈現分庭抗禮的局面,但如果想要讓智慧手錶真正實現破圈,去挑戰傳統高端腕錶,圓形手錶可能更有機會。

vivo WATCH 2
圖/ 極客公園

需要有意義的創新

無論手機、PC還是智慧手錶,從落地到最終走向成熟,都是在不斷摸索中前行,而每一個發展階段也有著不同的訴求。就像前邊我們提到的那樣,智慧手錶誕生之初,人們更多是在功能層面上去做各種嘗試,希望找到真正能服務於用戶的落點。

當明確了功能方向的正確性,並且在體驗端已經有所展現之後,想要繼續往前走,就需要從更高的維度來思考,這類產品下一步該如何和去做創新,或者大家心目中所希望的智慧手錶,應該以怎樣的姿態出現在手腕上。

未來,功能創新依舊是智慧手錶保持持續吸引力的關鍵。不過這類產品想要走得更遠,創新方向的選擇,可能還是要向更多維度去做拓展。Vivo WATCH2上所強調的eSIM獨立通訊和7天長續航是其中一個方向,但行業需要更多新的思考出現。

本文授權轉載自:極客公園

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #智慧手錶
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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