在2024年首次出现下滑后,2025年全球智能手表市场快速重回增长,预计同比增长7%。中国以高于全球的速度成长,2025年前三季度智能手表出货量4004万台,同比增长21.8%。头部品牌通过AI健康分析、卫星通信等差异化功能驱动智能手表升级换代,扩大市场需求。
近期,我爱音频网详细拆解了CMF品牌的最新一代智能手表——CMF Watch 3 Pro,在手表内部主板上发现搭载了Actions炬芯科技ATS3089C智能手表SoC,为智能手表驱动显示屏、运动健康算法、蓝牙通话、本地解码、蓝牙推歌等各项功能提供高效处理。

在外观设计上,NOTHING CMF Watch 3 Pro智能手表采用极简风格,配色时尚,质感出色。表盘采用圆形表盘设计,搭载1.43英寸AMOLED屏幕,表身采用金属材质,表面为细腻磨砂工艺。表带标配液态硅胶表带,质地柔软,舒适亲肤。

在功能配置上,NOTHING CMF Watch 3 Pro智能手表131种运动模式,支持7种常见运动自动识别,提供卡路里、配速、心率区间等数据;搭载有双频GPS+五模定位,轨迹更精准;还有四通道心率传感器,精准监测心率、血氧、压力,支持睡眠分期分析、女性健康管理等功能。此外,手表还支持蓝牙通话,高强度使用续航时间可长达10天。

通过拆解了解到,NOTHING CMF Watch 3 Pro智能手表内部,搭载了350mAh锂电池组,内置方形扬声器、MEMS麦克风、健康监测芯片、触控芯片等硬件,手表主板上搭载有存储器、传感器、保护芯片,以及Actions炬芯科技ATS3089C智能手表SoC。

Actions炬芯科技ATS3089C智能手表SoC,为炬芯科技第二代智能手表芯片,具有高集成度、高帧率、低功耗等特点。炬芯ATS3089x系列采用MCU+DSP双核架构,集成了图形加速引擎与Sensorhub模块、蓝牙射频(RF)和基带、电源管理单元(PMU)、音频编解码器、屏和传感器外设接口模块等,单颗芯片即可实现驱动显示屏、运动健康算法、蓝牙通话、本地解码、蓝牙推歌等多种功能。

炬芯科技ATS3089x沿袭炬芯科技低功耗设计技术,在保证性能升级更加优秀的同时,也兼顾产品低功耗的需求。MCU的功耗12uA/Mhz@3.8V,BR和BLE 保持双连接功耗<100μA@500ms,相较于第一代,典型用例功耗整体降低约20%。
炬芯科技ATS3089x支持蓝牙5.3,支持LE Audio(LC3编解码器),支持基本速率和增强数据速率,支持安全简单配对,支持双模式(BR/EDR+低能耗控制器)操作。ATS3089x采用了2D+2.5D的双GPU硬件加速配置,在保持低功耗的同时,大幅提升图形处理效率,提供出色的显示效果;新增JPEG硬件解码,图片压缩率提升50%,图片解码速度提升100%,进一步提升UI界面的流畅。
炬芯科技ATS3089x支持视频解码,助力智能手表终端实现视频表盘功能;支持AI ENC降噪技术,提高声音的传输质量,带来稳定清晰的通话和录音效果。还支持第三方应用程序,支持WebAssembly技术,拥有更加丰富的外围接口资源,更精简的BOM,更大的内存,满足个性化需求等等领先优势。

Actions炬芯科技ATS3089x系列详细资料图。据智研所拆解了解到,目前已有猛玛、JBL、Redmi、Bose、SONY、小米、荣耀、大疆、Anker、RØDE、realme、倍思、Cleer、Nothing、创新科技、雷蛇、科唛、迈从、QCY、AnkerWork、唱吧、飞利浦、Fire-Boltt、Noise、NOISE、哈氪、鲸语、九号、沃莱、Loca、科大讯飞、唐麦、怪企鹅、AOMAIS、Motolola、小度、绿联、公牛、摩托罗拉、网易云、凡纪、SANAG等众多品牌旗下产品采用了炬芯科技的解决方案。
我爱音频网总结
CMF Watch 3 Pro智能手表拥有丰富的功能,搭载1.43英寸AMOLED显示屏,支持131种运动模式和双频GPS定位,健康监测传感器可精准追踪心率、血氧等健康指标。此次手表主控芯片采用了Actions炬芯科技第二代智能手表芯片ATS3089C智能手表SoC,它具有高集成度、高帧率、低功耗等优势,为智能手表实现驱动显示屏、运动健康算法、蓝牙通话、本地解码、蓝牙推歌等多种功能提供支持。
炬芯科技股份有限公司成立于2014年,于2021年科创板上市,是中国领先的低功耗AIoT芯片设计厂商,主营业务为中高端智能音频SoC芯片的研发、设计及销售,专注于为无线音频、智能穿戴及智能交互等基于人工智能的物联网(AIoT)领域提供专业集成芯片。
炬芯科技主要产品为蓝牙音频SoC芯片系列、便携式音视频SoC芯片系列、端侧AI处理器芯片系列等,广泛应用于蓝牙音箱、无线家庭影院、智能手表、AI眼镜、无线麦克风、无线收发dongle、蓝牙耳机、无线电竞耳机、蓝牙语音遥控器及低功耗端侧AI处理器等领域。








