穿戴式電子裝置早已是消費與企業領域不可或缺的一環，至今已有近二十年的歷史。這個品類涵蓋範圍廣泛且持續擴展，從智慧手錶、無線耳機，到智慧眼鏡、戒指、智慧服飾，甚至可植入式醫療感測器。這些裝置大多承擔著一個相對單純的任務：採集數據、在地端儲存，再定期將資料上傳至智慧型手機或雲端服務進行分析。

AI強化型穿戴裝置則是一次質變，正在重新定義個人科技的型態、功能與未來。它們不再是被動的數據採集器，而是全時在線、持續互動的智慧系統，旨在與使用者及其周遭環境進行動態交互。AI穿戴裝置強調資料的雙向持續互動——與其「前輩們」在固定間隔採集數據後一股腦上傳不同，AI穿戴裝置持續收發數據，通常搭載雲端智慧，負責解讀情境、產生洞察，並依據使用者需求動態回應。

隨著AI穿戴裝置在我們的數位生活中扮演愈來愈核心的角色，其底層技術也對連線、功耗、封裝——以及至關重要的——測試提出了全新要求。

AI 穿戴裝置有何不同？

AI穿戴裝置是一類獨特的產品，有著獨特的約束與機遇。首先，它們必須塞進極度緊湊、往往非傳統的外形中——眼鏡框、手指戒指，甚至是體固定式胸針。

其次，連線需求不容小覷。與僅傳輸少量感測器數據的基礎穿戴裝置不同，AI穿戴裝置可能需要向雲端串流影像、音訊或情境資料以供推論。因此，它們越來越需要智慧型手機等級的無線能力，包括Wi-Fi 6或Wi-Fi 7，以及藍牙®。

第三，通訊協定堆疊正在演進。目前，大多數AI穿戴裝置仍仰賴智慧型手機作為通往雲端的閘道。但這可能只是過渡階段——裝置製造商正積極探索透過直接行動網路連線來「解放」穿戴裝置，尤其是藉助5G RedCap（輕量化5G）技術。

最後，使用者體驗發生了根本性的轉變。AI穿戴裝置強調持續互動，構建了一種使用者可以隨時提問、獲得情境化回饋，甚至即時增強感知的體驗。從這個意義來說，它們開始呈現出一種全新的介面範式——未來可能與智慧型手機互補，甚至在特定場景下與之競爭。

AI 穿戴裝置為何不是智慧型手機

當前的AI穿戴裝置在很大程度上仍依賴智慧型手機作為通往雲端的橋樑。這種做法充分利用了既有基礎設施、降低了複雜度，讓裝置製造商得以依託智慧型手機生態系，重用成熟的技術與測試方法論。

然而，長期趨勢指向更大的自主性。這需要行動網路連線，而5G RedCap等技術在此變得至關重要。RedCap適合功耗受限的裝置，但依賴5G獨立組網（SA）網路——而SA網路在全球範圍內仍處於早期部署階段。

這就形成了一個過渡態勢：短期內，大多數AI穿戴裝置仍將依賴手機連線；隨著SA網路逐步成熟，越來越多裝置將獲得直接與雲端通訊的能力。

AI穿戴裝置市場走向何方？

AI穿戴裝置市場仍處於萌芽階段，但清晰的趨勢已然浮現。

最顯眼的驅動力是智慧眼鏡——其整合攝影機、音訊與情境化AI助理的能力，使其成為天然的平台。與此同時，消費者期望也在演變：使用者追求即時、無摩擦的互動體驗，這正推動晶片與裝置製造商將低延遲、可靠連線與高效雲端互動置於原始算力之上。

這催生了專為AI穿戴裝置設計的專用晶片。企業不再改造智慧型手機晶片，而是針對能效、緊湊外形與特定AI輔助場景優化全新平台。這些晶片通常整合了Wi-Fi、藍牙，以及——展望未來——行動網路連線能力。

在這個持續演進的生態系中，三類截然不同的裝置製造商正在崛起：

• 智慧型手機廠商憑藉在連線、整合與大規模量產方面的深厚累積，向穿戴裝置領域延伸；
• 專注連線的企業憑藉無線技術經驗，切入AI賦能裝置賽道；
• 第三類——也許最具顛覆性的群體——是軟體公司與新創企業，它們擁有出色的應用構想但硬體經驗有限，最快的市場化路徑是將設計與製造外包給原廠委託設計製造商（ODM）。

參與者的多樣性將加速創新，但也會帶來設計成熟度與測試準備度的參差不齊。

演進中的測試格局

AI穿戴裝置仍高度依賴Wi-Fi與藍牙。從測試角度來看，產業正從晶片板載（chip-on-board）轉向模組化設計，這對先進封裝提出了更高要求。但務必警惕——出廠時經過校正、獨立運作表現良好的模組，一旦整合進穿戴裝置中，行為可能截然不同。

這正是系統級測試變得至關重要的原因。AI穿戴裝置整合了多種無線技術——Wi-Fi、藍牙，以及潛在的行動網路——必須同時應對干擾與互通性挑戰。而且由於天線佈局非常規、外形更緊湊，這些挑戰可能比智慧型手機更為嚴峻。

行動網路連線的引入進一步拉高了門檻。在授權頻譜中運作需要嚴格遵守網路標準，包括功率控制、校正與法規合規。對於此前僅在非授權頻段運營的企業而言，這意味著複雜度的顯著躍升。

另一個關鍵考量是量產。隨著市場放量，製造商必須確保測試流程高效、可重複、且能支撐高吞吐量。這需要自動化、標準化作業流程，以及供應鏈上下游的緊密協同。

也許最容易被忽略的挑戰是組織層面的。在一個涉及晶片廠商、模組供應商、ODM與產品公司的分散式生態系中，測試很容易變成「燙手山芋」，責任在各方之間來回推託。明確的責任歸屬與測試策略的早期整合，對於避免開發後期的昂貴意外至關重要。

滿懷信心地推動AI穿戴裝置規模化

AI穿戴裝置的普及之路，將同樣取決於執行力，而非僅靠創新。

LitePoint在無線技術領域的深厚累積，以及與領先晶片廠商和封裝廠的長期合作關係，使我們深刻理解每一位利害關係人的獨特需求——從IC公司、OSAT到ODM與終端產品製造商。

LitePoint透過提供交鑰匙自動化方案與經過驗證的測試解決方案，協助客戶從原型一路走到量產，確保裝置在真實環境中如預期般運作。對於那些進入AI穿戴裝置市場——尤其是缺乏無線設計經驗的企業——我們的專業能力，可能就是「一個有前景的構想」與「一款成功產品」之間的分水嶺。

如果2026年確實是AI穿戴裝置的拐點，那驅動這一轉折的不會僅僅是裝置本身，而是讓它們落地生根的生態系，以及確保它們兌現承諾的測試策略。