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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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