2019智能穿戴市场行业市场分析：5G物联网到来智能手表处于快速发展期
智能手表是5G物联网时代人机交互的另一大重要硬件设备，自面世以来，其性能和技术不断提升，功能也逐渐趋于多样化。以智能手表领先品牌产品AppleWatch为例，于2018年9月发布的最新第四代AppleWatch产品，其零组件如屏幕、传感器等的性能相比前几代都有质的提升，同时还可支持通话、运动记录、听音乐、心率检测、防水等多样化的功能，用户体验不断提升。
得益于智能手表越来越多样化的功能以及越来越佳的用户体验，其市场规模也在过去实现了显著成长。根据IDC的统计数据，全球可穿戴设备出货量2018年达1.44亿，同比增25.2%，增速相比16和17年明显提升。其中领先品牌AppleWatch2018年出货量达2330万部（市占率16%），同比增31.6%。预计未来随着5G物联网的进一步铺开，智能手表和可穿戴的市场规模将持续扩大。Garnter预测全球智能手表和整体可穿戴设备市场2017-2022年的复合增速分别为23%和26%。
智能手表市场品牌集中度高
2019年，中国智能手表市场上华为智能手表以32.10%的市场占有率遥遥领先;其次是华米，市场占有率为17.2%;苹果市场占有率为12.30%。
在除了华为、华米之外，国产品牌还有包括VIVO、OPPO等国产品牌也纷纷切入智能手表赛道，就目前来看，华为、华米拥有较大优势，但智能硬件产品在功能及使用场景方面的多变性，对于智能手表这一还远未成熟的领域而言还有很多不确定性。
智能手表行业目前正处于快速发展期，除了传统电子厂商包括苹果、三星、小米、华为、摩托罗拉、华硕等和医疗器械厂商如飞利浦、欧姆龙等在该领域布局外，行业还吸引了互联网医疗公司等新的玩家进入，行业竞争者数量不断增加，竞争日趋激烈。
与此同时，目前智能手表无论是外形还是产品性能应用方面差异化不明显，行业同质化程度大，因此目前智能手表行业的竞争主要以价格竞争为主，利润空间不断缩小。未来，行业将注重产品差异化研发生产，逐渐提高竞争层次。
市场驱动手机智能穿戴行业发展
目前智能手表在国内还未普及，但基于我国庞大的人口基数，智能手表在国内拥有数量众多的潜在消费者，谁能抓住行业发展的时机迅速抢占市场，谁就能从行业的发展中获得丰厚的回报。因此。近年来智能手表行业受到投资者的热烈追捧。
近年来，智能可穿戴设备快速发展，已引起全社会的广泛关注，大量国内外T技术领域的领先企业及中小型创新企业、创业者、投资者纷纷投入到智能可穿戴设备领域。据统计数据显示，2017年中国智能可穿戴设备市场交易规模达到267亿元。随着智能可穿戴计算系统平台及大数据服务平台搭建，预计2018年交易规模将进一步增长。
据统计数据显示，2017年中国智能手表规模达131亿元，同比增长53%，随着主要的智能手表系统平台及大数所服务平台的搭建完毕，下游设备厂商洗牌，基于健康大数据的服务类产品逐步成熟，产品差异化加大，预计2018年市场规模将达到183亿元。
随着虚拟现实（VR）、人工智能技术逐渐受到追捧，可穿戴设备冷落，可穿戴设备行业也逐渐的趋于平缓，智能手表、手环也渐渐的成为可穿戴领域的主流。在穿戴设备产品形态分布情况中，智能手表占71.10%；其次是智能手环，产品形态占比为22.40%，两者共占据了可穿戴设备产品形态90%以上的产品数量。
手机穿戴市场发展趋势
一、可穿戴市场方兴未艾，手环&手表成为绝对主角智能可穿戴设备是手机之外重要的电子交互产品，产品功能和体验优化预计将带动行业发展，可穿戴市场方兴未艾。智能可穿戴设备，即可直接穿在身上或整合到衣服配件中，且可以通过软件、云端进行数据交互的设备。由于“可穿戴”带来的携带便利性，相比手机等电子产品，借助可穿戴设备，可以实现更多功能并获取更多样化人体相关数据。
二、人才储备将成为制约中国人工智能发展的重要因素从目前来看，中国人工智能技术和产业在大部分领域仍落后于全球一流水平。虽然中国在数据积累和传统产业基础上有一定的优势，部分细分领域有领先成果，相关研究投入不断加大，但整体上的人才储备落后于美国，在基础研究、产业链等方面存在较大挑战，将成为制约人工智能发展的重要因素。
三、垂直深耕，关注细分市场可穿戴行业与其它行业相比，细分趋势更为明显，在现阶段对满足大众市场普遍性需求的大而全的可穿戴产品要求很高，而针对细分市场的可穿戴产品相对而言可操作性更高，审慎分析，把握产业发展趋势，垂直深耕，打造小而精的产品建立其较高行业壁全的公司或许是目前阶段大多厂商尤其是中小型创业公司及专业领域转型公司的最佳选择。
四、建立用户粘性当下可穿戴行业面临的最大挑战就是如何解决用户的痛点及建立用户粘性的问题，目前大多数可穿戴设备集中的监测功能如心率步数等，抓住用户需求与痛点，把功能做到最极致或许是最为可行的方式，而搭配的方式主要是推进传感器核心元器件的发展及相关技术与算法的进步，使针对细分市场的数据可以得到准确采集并能分析和呈现出对于用户能产生实际价值的结果及建议，以一对一的精准服务来反哺硬件的采集及软件的呈现，建立用户粘性。
