ปี 2026 ถูกมองว่าเป็นจุดเริ่มต้นของยุคที่เทคโนโลยี Physical AI และ Wearables เริ่มเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของผู้คนมากขึ้น จากการผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์กับอุปกรณ์ที่มนุษย์สวมใส่หรือใช้งานในโลกกายภาพ โดยเทรนด์นี้ได้รับแรงผลักจากความก้าวหน้าในด้านการประมวลผล AI แบบ On-device, เซนเซอร์, พลังงาน, และการสื่อสารไร้สาย ทำให้ระบบ AI ไม่ได้อยู่แค่ในโทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์อีกต่อไป แต่เริ่มเข้าสู่ร่างกายมนุษย์หรืออุปกรณ์ที่ใกล้มนุษย์มากขึ้น

ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา Wearables เริ่มตั้งแต่สมาร์ตวอทช์ สายรัดสุขภาพ ไปจนถึงหูฟังอัจฉริยะ แต่เทรนด์เหล่านี้มักถูกจำกัดอยู่ในฟังก์ชันติดตามสุขภาพและการแจ้งเตือน จนกระทั่ง AI ก้าวเข้าสู่ช่วงที่สามารถประมวลผลหลายโมดัล (Multimodal) เช่น เสียง ภาพ และข้อมูลชีวภาพพร้อมกัน ทำให้ Wearables ถูกมองใหม่อีกครั้งในฐานะอุปกรณ์ที่ทำงานร่วมกับ AI เพื่อช่วยตัดสินใจและทำงานแทนมนุษย์บางอย่างได้

ขณะเดียวกันแนวคิด Physical AI ซึ่งหมายถึง AI ที่มีปฏิสัมพันธ์กับโลกกายภาพ ไม่ว่าจะผ่านเสียง แรง การเคลื่อนไหว หรือระบบจับท่าทาง ได้เริ่มมีการประยุกต์จริงในหลายอุตสาหกรรม เช่น หุ่นยนต์ จักรกล การแพทย์ และกีฬา จึงทำให้ปี 2026 เป็นปีที่เทคโนโลยีทั้งสองสายนี้เริ่ม converge หรือผสานกันมากขึ้น

รายละเอียดเชิงเทคนิค

ข้อมูลอัปเดตล่าสุดเกี่ยวกับเทรนด์ Physical AI และ Wearables ในปี 2026 แบ่งได้ดังนี้:

1. On-device AI และ NPU ที่ทรงพลังขึ้น
มีรายงานว่าอุปกรณ์สวมใส่จำนวนมากจะมาพร้อม NPU (Neural Processing Unit) ซึ่งออกแบบมาเพื่อประมวลผล AI โดยใช้พลังงานต่ำ ทำให้ไม่ต้องส่งข้อมูลไป Cloud ตลอดเวลา
คำศัพท์:

On-device AI: การประมวลผล AI บนอุปกรณ์โดยตรง
NPU: ชิปประมวลผลสำหรับงาน Machine Learning

ประโยชน์ด้านความเป็นส่วนตัวและความเร็วตอบสนองทำให้ Wearables สามารถวิเคราะห์ข้อมูลชีวภาพและการเคลื่อนไหวได้แบบเรียลไทม์

2. เซนเซอร์ชีวภาพและกิจกรรม (Bio-sensing & Motion)
Wearables รุ่นใหม่เริ่มรวมข้อมูลหลายประเภท เช่น

อัตราการเต้นหัวใจ
ความต่างศักย์ไฟฟ้าสมอง (บางรุ่น ยังไม่ยืนยัน)
ออกซิเจนในเลือด
อุณหภูมิ
ท่าทางและการเคลื่อนไหว
การใช้เสียงเพื่อตรวจจับอารมณ์

ระบบ Multimodal ทำให้ AI สามารถตีความสถานะของมนุษย์ได้ลึกขึ้นกว่าแค่ “จำนวนก้าว”

3. การเชื่อมต่อกับระบบ Physical AI
Physical AI อาศัยการรับรู้จากอุปกรณ์และการตอบสนองเชิงกายภาพ เช่น

หุ่นยนต์ช่วยกายภาพบำบัด
อุปกรณ์เสริมด้านกีฬา
ระบบช่วยขับเคลื่อนอัจฉริยะ

Wearables ทำหน้าที่เป็นตัวเก็บข้อมูลภาคสนาม ส่งให้ AI ทำการวิเคราะห์และแนะนำหรือบังคับตามอัลกอริทึม

4. Voice Interface และ Audio Compute
รายงานหลายฉบับระบุว่าปี 2026 ผู้ใช้เริ่มหันมาใช้ interface แบบเสียงมากขึ้น โดย Wearables เช่นหูฟังอัจฉริยะและลำโพงสวมใส่ทางคอ (Neckband Wearable) อาจได้รับความนิยมเพราะตอบสนองเสียงได้เร็วกว่าใช้โทรศัพท์
คำศัพท์:

Audio Compute: การประมวลผลงาน AI ผ่านเสียง เช่น แยกเสียงจากรบกวน หรือจดจำคำสั่ง

5. AR & Micro-display
แม้แว่น AR เต็มรูปแบบยังไม่ใช่ตลาด Mass แต่มีรายงานว่า Wearables บางประเภทเริ่มมี micro-display เพื่อแสดงข้อมูลจำกัด เช่น Navigation หรือข้อความสั้น

6. ปริมาณข้อมูลและ Edge Network
เมื่อ Wearables เพิ่มจำนวน ข้อมูลแบบ Real-time จะต้องผ่าน Edge Network เพื่อหลีกเลี่ยงการส่งขึ้น Cloud ทั้งหมด ทำให้ระบบการสื่อสารต้องปรับตัว

ความเห็นผู้เชี่ยวชาญ

ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีมองว่า Physical AI คือการขยับจาก AI ที่อยู่ในโลกดิจิทัลไปสู่โลกกายภาพ โดย AI สามารถตีความ “มนุษย์ในบริบทจริง” เช่น สภาพร่างกาย อารมณ์ และสภาวะสภาพแวดล้อม ตามที่มนุษย์ประสบในชีวิตประจำวัน ต่างจาก AI แบบเดิมที่ตอบสนองข้อมูลข้อความเท่านั้น

ในด้าน Wearables นักวิเคราะห์ระบุว่าตลาดนี้เริ่มเข้าสู่ “Second Wave” หลังจากช่วงแรกคือ Smartwatch & Fitness Tracker โดย Wave ใหม่จะเน้นการใช้ AI เพื่อการตัดสินใจ เช่น

แนะนำพฤติกรรมสุขภาพ
วิเคราะห์ท่าทางการออกกำลังกาย
ตีความความเครียด
ช่วยผู้สูงอายุ
สนับสนุนการแพทย์
ช่วยงานกีฬาและ Performance

อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญก็ชี้ว่าความท้าทายใหม่คือข้อมูลส่วนบุคคล เพราะ Wearables เก็บข้อมูลเชิงลึกมากกว่ามือถือ เช่นชีวสัญญาณหรืออารมณ์ ซึ่งเป็นประเด็นด้าน Privacy & Ethics ที่ต้องใช้เวลาจัดระเบียบ

ผลกระทบ

ผลกระทบของเทรนด์นี้แบ่งได้หลายมิติ:

ตลาดผู้บริโภค (Consumer Tech)
Wearables อาจกลายเป็น “อุปกรณ์หลัก” มากกว่าแค่เสริม เพราะการสื่อสารและ AI-first ทำให้ผู้ใช้บางส่วนไม่จำเป็นต้องหยิบโทรศัพท์ตลอดเวลา

อุตสาหกรรมสุขภาพ (Health & Wellness)
Wearables อาจช่วยเพิ่มข้อมูลในการวินิจฉัยและติดตามผู้ป่วย โดยเฉพาะกลุ่มผู้สูงอายุ งานกายภาพ และกลุ่มสุขภาพจิต

อุตสาหกรรมกีฬา (SportTech)
ระบบ Physical AI สามารถช่วยวิเคราะห์ Performance แบบละเอียด เช่น การออกแรง น้ำหนักตัว และท่าทาง

อุตสาหกรรมรถยนต์ (Automotive)
Physical AI อาจเชื่อมกับระบบขับขี่ เช่น ตรวจจับความง่วงหรือความเครียดของผู้ขับ

อุตสาหกรรมหุ่นยนต์ (Robotics)
Robotics อาจได้ข้อมูลหน้างานจาก Wearables เพื่อใช้ในการเรียนรู้ร่วม

ทิศทางต่อไป

นักวิเคราะห์คาดว่าในปี 2027–2030 เทคโนโลยี Wearables จะย้ายจาก “ข้อมือ” ไปสู่ “ทั่วร่างกาย” เช่น

เสื้อผ้าเซนเซอร์
อุปกรณ์ฝังในหู
อุปกรณ์ฝังใต้ผิวหนัง (ยังไม่ยืนยัน)
ชุดกีฬาอัจฉริยะ

ส่วน Physical AI อาจขยับไปสู่ Self-Acting System คือระบบที่ตอบสนองเองโดยไม่ต้องสั่ง เช่น ช่วยประคองร่างกายเมื่อหกล้ม หรือช่วยปรับการออกกำลังกายให้เหมาะสมตามสภาพ

เทคโนโลยีเหล่านี้ยังผูกกับ AI แบบ Multimodal ทำให้ระบบตีความมนุษย์ในหลายมิติ เช่น ภาพ เสียง การเคลื่อนไหว และชีวสัญญาณ

สรุป

ปี 2026 เป็นปีที่ Wearables และ Physical AI เริ่มเข้าสู่การใช้งานจริง ไม่ใช่เพียงแนวคิดทดลองอีกต่อไป การผสานระหว่าง AI กับโลกกายภาพกำลังพลิกโฉมวิธีที่มนุษย์ปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยี โดยเฉพาะในด้านสุขภาพ กีฬา และชีวิตประจำวัน แม้ยังมีความท้าทายด้าน Privacy และมาตรฐานข้อมูล แต่ทิศทางภาพรวมชี้ว่าตลาดนี้กำลังเติบโตและมีบทบาทสำคัญต่ออุตสาหกรรมเทคในทศวรรษหน้