Smartwatches 2035 – Open Source, Open Hardware, Datenschutz und Langzeitnutzbarkeit

[stereodreieck86]

Marktanalyse 3.0 (Stand 2026)​

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Executive Summary​

Nach mehreren Monaten Recherche, praktischen Tests, Reverse-Engineering-Auswertungen und Community-Analysen ergibt sich ein überraschendes Bild:
Die beste Smartwatch für Datenschutz ist nicht automatisch die offenste Smartwatch.
Die offenste Smartwatch ist nicht automatisch die langlebigste Smartwatch.
Die beste Sensorik findet sich meist nicht in Open-Source-Geräten.
Und die größte Gefahr für die Zukunft einer Smartwatch ist oft weder Akku noch Hardware, sondern Cloud-Abhängigkeit.

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Bewertungsmethodik​

Bewertet wurden:

Kriterium	Gewichtung
Datenschutz	Hoch
Datenhoheit	Hoch
Cloudfreiheit	Hoch
Reparierbarkeit	Hoch
Langzeitnutzbarkeit	Hoch
Community-Aktivität	Mittel
Sensorqualität	Mittel
GPS-Qualität	Mittel
App-Erweiterbarkeit	Mittel
Open Source	Hoch
Open Hardware	Hoch

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Die vier Smartwatch-Klassen​

Klasse A – Proprietäre Komplettsysteme​

Beispiele:

• Apple Watch
• Samsung Galaxy Watch
• Fitbit
• Google Pixel Watch

Charakteristik:

• beste Integration
• beste Algorithmen
• größte Cloud-Abhängigkeit

Langzeitrisiko:
⭐⭐⭐⭐⭐

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Klasse B – Proprietäre Hardware + Gadgetbridge​

Beispiele:

• Huawei Watch Fit 3
• Huawei GT-Serie
• Garmin
• Honor Watch
• Amazfit

Charakteristik:

• moderne Hardware
• lokale Datenspeicherung
• Reverse Engineering

Langzeitrisiko:
⭐⭐⭐

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Klasse C – Alternative Firmware​

Beispiele:

• AsteroidOS
• PebbleOS
• Rebble

Charakteristik:

• Software-Kontrolle
• bestehende Hardware

Langzeitrisiko:
⭐⭐

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Klasse D – Vollständig offene Plattformen​

Beispiele:

• PineTime
• Bangle.js
• ZSWatch
• HealthyPi Move
• Open-SmartWatch

Charakteristik:

• maximale Freiheit
• maximale Reparierbarkeit

Langzeitrisiko:
⭐

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Sensor-Ranking 2026​

Herzfrequenz​

Plattform	Bewertung
Apple Watch	10/10
Garmin	9,5/10
Huawei	9/10
Amazfit	7,5/10
HealthyPi Move	Potenziell hoch
PineTime	4/10
Bangle.js	4/10

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Schlaftracking​

Plattform	Bewertung
Apple	10/10
Huawei	9/10
Garmin	8,5/10
Amazfit	7/10
Open Hardware	3–5/10

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GPS​

Plattform	Bewertung
Garmin Multiband	10/10
Huawei Dualband	8,5/10
Amazfit Dualband	8/10
Bangle.js	5/10
PineTime	abhängig von Hardware

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Datenschutz-Ranking​

Platz 1​

Open Hardware​

• PineTime
• Bangle.js
• ZSWatch
• HealthyPi Move

Vorteile:

• kein Herstellerkonto
• keine Cloud
• keine Telemetrie
• offene Firmware

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Platz 2​

Garmin + Gadgetbridge​

Überraschender Gewinner.
Warum?

• hervorragende Hardware
• lokale Datenspeicherung
• keine Cloud notwendig

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Platz 3​

Huawei + Gadgetbridge​

Größte Überraschung der Untersuchung.
Insbesondere:

• Watch Fit 3
• GT-Serie

zeigen eine deutlich höhere Datenhoheit als oft angenommen.

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Reparierbarkeits-Ranking​

Gerät	Bewertung
Open-SmartWatch	10/10
ZSWatch	9/10
PineTime	8/10
HealthyPi Move	8/10
Garmin Instinct	6/10
Garmin Fenix	5/10
Huawei Fit 3	2/10
Apple Watch	1/10

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Open-Hardware-Ranking​

Tier 1 – Reale Plattformen​

PineTime​

Status:

• etabliert
• produktiv nutzbar

Bangle.js​

Status:

• etabliert
• größte Bastler-Community

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Tier 2 – Zukunftsprojekte​

ZSWatch​

Stärken:

• Zephyr
• Nordic SoCs
• offene Hardware

Schwächen:

• kleine Community

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HealthyPi Move​

Stärken:

• EKG
• Forschungsplattform

Schwächen:

• keine klassische Smartwatch

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Open-SmartWatch​

Stärken:

• radikal offen

Schwächen:

• Akkulaufzeit

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Langzeitnutzbarkeit bis 2035​

Kategorie A​

Sehr wahrscheinlich nutzbar​

• PineTime
• Bangle.js
• PebbleOS/Rebble
• ZSWatch

Begründung:
Keine Herstellerabhängigkeit.

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Kategorie B​

Wahrscheinlich nutzbar​

• Garmin + Gadgetbridge

Begründung:
Lokale Datenhaltung.

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Kategorie C​

Unsicher​

• Huawei
• Honor

Begründung:
Abhängigkeit von proprietärer Firmware.

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Kategorie D​

Kritisch​

• Moderne Amazfit-Modelle

Begründung:
AuthKey-Abhängigkeiten.

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Die AuthKey-Falle​

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der Untersuchung.
Viele moderne Geräte besitzen:

• kryptographische Schlüssel
• proprietäre Initialisierung

Wenn Hersteller:

• Server abschalten
• Apps einstellen

kann Hardware unbrauchbar werden.
Besonders relevant:

• Amazfit
• Xiaomi
• manche IoT-Geräte

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Fallstudie: Huawei Watch Fit 3 + Gadgetbridge​

Praxistest über längeren Zeitraum.
Positiv:

• lokale Datenspeicherung
• Wetter
• Schlaftracking
• Herzfrequenz
• GPS

Negativ:

• gelegentliche Reconnect-Probleme
• Reverse-Engineering-Grenzen

Erkenntnis:
Huawei ist deutlich besser mit Gadgetbridge nutzbar als erwartet.

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Welche Uhr würde ich 2026 kaufen?​

Maximale Sensorqualität​

→ Garmin

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Maximale Datenhoheit​

→ PineTime
→ Bangle.js

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Bester Kompromiss​

→ Huawei Watch Fit 3 + Gadgetbridge

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Für Entwickler​

→ ZSWatch

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Für Gesundheitsforschung​

→ HealthyPi Move

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Die eigentliche Erkenntnis​

Die Smartwatch-Debatte wird oft falsch geführt.
Die Frage lautet nicht:

Welche Uhr hat den besten Sensor?

Die entscheidende Frage lautet:

Wem gehören die Daten?

Und noch wichtiger:

Wem gehört die Uhr in zehn Jahren?

Denn eine technisch perfekte Uhr verliert ihren Wert, wenn:

• Server abgeschaltet werden,
• Konten erforderlich werden,
• Apps verschwinden,
• Firmware nicht mehr aktualisiert wird.

Eine offene Plattform kann dagegen auch 2035 noch nutzbar sein.

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Ausblick 2027–2030​

Wahrscheinliche Entwicklungen:

• stärkere lokale KI-Auswertung
• bessere Open-Source-Sensoralgorithmen
• Open-Hardware-Smartwatches mit medizinischer Sensorik
• Zephyr-basierte Plattformen gewinnen an Bedeutung
• Gadgetbridge wird weiter zur zentralen Datenschicht für Wearables

Die spannendsten Innovationen dürften künftig weniger von Apple oder Google kommen, sondern aus der Kombination von:

• Open Hardware
• Open Source
• lokaler KI
• Community-getriebener Entwicklung

Damit könnte erstmals eine Smartwatch entstehen, die gleichzeitig:

• datenschutzfreundlich,
• leistungsfähig,
• reparierbar,
• cloudfrei
• und langfristig unabhängig ist.

1. Gadgetbridge​

Offizielle Quellen​

• https://gadgetbridge.org
• https://codeberg.org/Freeyourgadget/Gadgetbridge

Geräteübersicht​

• https://gadgetbridge.org/gadgets/

Relevante Issues​

• Huawei Watch Fit 3 no automatic reconnection (#3945)
• Huawei Watch - Note sync (#5466)
• #3914
• #3890
• #4598
• #5900

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2. Huawei​

Huawei Dokumentation​

• Huawei Consumer Support
• Huawei Watch Fit 3 Supportseiten
• Huawei Notes / Voice Recording Dokumentation

Huawei Firmware-Themen​

• HarmonyOS
• LiteOS
• Huawei TruSeen

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3. AsteroidOS​

Offiziell​

• https://asteroidos.org
• https://asteroidos.org/install/

GitHub​

• https://github.com/AsteroidOS

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4. PineTime​

Offiziell​

• https://wiki.pine64.org/wiki/PineTime

Pine64​

• https://pine64.org

Pine64 EU​

• https://pine64eu.com

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5. InfiniTime​

GitHub​

• https://github.com/InfiniTimeOrg/InfiniTime

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6. Bangle.js​

Offiziell​

• https://www.espruino.com/Bangle.js

Apps​

• https://banglejs.com/apps

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7. Pebble / Rebble​

Rebble​

• https://rebble.io

PebbleOS​

• https://github.com/google/pebble

Google Open Source Blog​

• PebbleOS Open Source Veröffentlichung

Eric Migicovsky​

• https://ericmigi.com

RePebble​

• https://repebble.com

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8. ZSWatch​

GitHub​

• https://github.com/jakkra/ZSWatch

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9. HealthyPi Move​

Crowd Supply​

• https://www.crowdsupply.com/protocentral/healthypi-move

GitHub​

• https://github.com/Protocentral/HealthyPi-Move

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10. Open-SmartWatch​

Projektseite​

• https://open-smartwatch.github.io

GitHub​

• https://github.com/Open-SmartWatch

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11. Watchy​

GitHub​

• https://github.com/sqfmi/Watchy

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12. Sensor Watch​

GitHub​

• https://github.com/joeycastillo/Sensor-Watch

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13. Zephyr RTOS​

Offiziell​

• https://www.zephyrproject.org

Linux Foundation​

• https://www.linuxfoundation.org

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14. Garmin​

Garmin​

• https://www.garmin.com

Garmin Health​

• Garmin Health Whitepapers

Firstbeat​

• https://www.firstbeat.com

Garmin Express​

• https://www.garmin.com/express

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15. Amazfit / Zepp​

Amazfit​

• https://www.amazfit.com

Zepp​

• https://www.zepp.com

AuthKey-Recherche​

• https://freemyband.com
• https://github.com/argrento/huami-token

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16. Quantified Scientist​

Hauptquelle​

• YouTube: The Quantified Scientist

Autor:

• Rob ter Horst

Verwendete Referenzen:

• Polar H10
• EEG-Systeme
• Schlaflaborvergleiche

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17. Open Source vs Proprietäre Wearables​

Im Chat genannt:

• Vergleichsstudien zu Datenschutz
• Transparenz
• Wartbarkeit
• Sicherheit

(Teilweise durch Perplexity referenziert)

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18. Wissenschaftliche Quellen​

KIT Karlsruhe​

Institut:

• ITIV

Thema:

• Selbstentwickelte Smartwatch
• Datenschutz
• Vergleich mit kommerziellen Geräten

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19. Community-Quellen​

Reddit​

Genannte Communities:

• r/Gadgetbridge
• r/privacy
• r/selfhosted
• r/openhardware
• r/opensource
• r/linux
• r/Pebble
• r/de_EDV

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20. Entwicklerplattformen​

GitHub​

• Projekt-Repositories
• Issues
• Pull Requests

Codeberg​

• Gadgetbridge
• Entwicklerdiskussionen

Matrix​

• Gadgetbridge Matrix Räume

Mastodon​

• Projektankündigungen

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21. Medien- und Sekundärquellen​

Im Chat bzw. in den KI-Recherchen genannt:

• Linux Journal
• Notebookcheck
• Hackaday
• Privacy Guides
• Kuketz Blog
• T3
• Hacker News
• Raspberry Pi Blog
• Wikipedia
• Lemmy
• YouTube

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22. Von Gemini genannte Quellen​

Gemini listete zusätzlich:

• linuxjournal.com
• notebookcheck.net
• drohnen.de
• youtube.com
• itsfoss.com
• pine64eu.com
• loganmarchione.com
• raspberrypi.com
• github.com
• reddit.com
• t3.com
• repebble.com
• asteroidos.org
• wikipedia.org
• gadgetbridge.org
• curius.de
• privacyguides.net
• lemmy.world
• kuketz-blog.de

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23. Eigene Primärquellen aus diesem Projekt​

Diese sind für den Bericht besonders wichtig:

Eigene Tests​

• Huawei Watch Fit 3
• Gadgetbridge 0.91.1
• Breezy Weather
• Huawei BLE-Verhalten
• Wetter-Synchronisation
• Reconnect-Problematik
• Bluetooth-Verbindungsanalyse
• Logdatei-Auswertung

Eigene Uploads und Analysen​

• Bosch Smart System Dateien
• OpenTracks
• BikeBridge
• Huawei Watch Fit 3 Datenschutzprojekt

Gerne.

Zur Methodik: Der Beitrag basiert nicht auf einer einzelnen Quelle, sondern auf einer Kombination verschiedener Recherche- und Prüfmethoden.

Ein Teil der Erkenntnisse stammt aus eigenen Praxistests, insbesondere rund um die Huawei Watch Fit 3, Gadgetbridge, Breezy Weather sowie der Analyse von Bluetooth-, Synchronisations- und Datenschutzaspekten im Alltag.

Darüber hinaus habe ich verschiedene KI-Systeme als Recherchewerkzeuge genutzt. Konkret wurden zunächst strukturierte Rechercheprompts erstellt und anschließend in mehreren Systemen eingesetzt, unter anderem:

• Google AI Studio (Gemini Deep Research)
• Perplexity
• Claude
• ChatGPT

Die Ergebnisse wurden nicht ungeprüft übernommen, sondern miteinander verglichen, auf Widersprüche untersucht und anschließend anhand von Projektdokumentationen, Repositories, Entwicklerdiskussionen, Issues und Community-Quellen nachverfolgt.

Der eigentliche Erkenntnisgewinn entstand häufig gerade dort, wo die Systeme unterschiedliche Antworten geliefert haben. Diese Punkte wurden dann gezielt weiter recherchiert.

Die wichtigsten Primärquellen waren dabei:

• Gadgetbridge (Projektseite, Quellcode und Codeberg-Issues)
• AsteroidOS
• InfiniTime / PineTime
• Bangle.js / Espruino
• ZSWatch
• HealthyPi Move
• Open-SmartWatch
• Watchy
• Sensor Watch
• Zephyr RTOS
• PebbleOS / Rebble

Für Aussagen zu Sensorik und Schlaftracking habe ich mich zusätzlich auf unabhängige Vergleiche und wissenschaftlichere Ansätze gestützt, insbesondere auf die Arbeiten von Rob ter Horst ("The Quantified Scientist"), der Smartwatches gegen Referenzsysteme wie Polar H10 und EEG-basierte Schlafmessungen vergleicht.

Zum Thema Schlaftracking teile ich deine Skepsis übrigens durchaus.

Genau deshalb habe ich versucht, zwischen Sensorhardware und Auswertealgorithmen zu unterscheiden. Die Uhr misst letztlich keine Schlafphasen direkt, sondern leitet diese aus Bewegung, Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität und weiteren Signalen ab.

Wenn man nachts längere Zeit wach liegt, sich aber kaum bewegt und physiologisch relativ ruhig bleibt, können viele Systeme das durchaus als Schlaf interpretieren. Das deckt sich auch mit zahlreichen Nutzerberichten und Testergebnissen.

Deshalb würde ich Schlaftracking eher als Trend- und Verlaufsmessung betrachten und weniger als exakte Schlafdiagnostik. Für Letzteres bleibt ein Schlaflabor mit Polysomnographie weiterhin der Referenzstandard.

Die KI-Systeme waren damit Teil des Rechercheprozesses, aber nicht die eigentlichen Primärquellen. Die Primärquellen waren überwiegend Projektdokumentationen, Quellcode, Entwicklerdiskussionen, wissenschaftliche Arbeiten und praktische Tests.

 

[sedot]

Nach mehreren Monaten Recherche, praktischen Tests, Reverse-Engineering-Auswertungen und Community-Analysen ergibt sich ein überraschendes Bild:

Okay. Hast du Quellen dazu?

 

[stereodreieck86]

@sedot Ja. Der Beitrag basiert auf mehreren Quellenarten:

• Eigene Praxistests (Huawei Watch Fit 3 + Gadgetbridge)
• Gadgetbridge-Dokumentation und Codeberg-Issues
• AsteroidOS-Projektdokumentation
• InfiniTime-, Bangle.js- und ZSWatch-Repositories
• Entwicklerdiskussionen auf GitHub/Codeberg
• Community-Erfahrungen auf Reddit

Der Artikel ist keine wissenschaftliche Arbeit, sondern eine technische Marktanalyse. Einige Aussagen (z. B. zum Datenschutz oder zur Langzeitnutzbarkeit) sind daher bewusst als Schlussfolgerungen gekennzeichnet und nicht als objektiv bewiesene Fakten.


Wenn Interesse besteht, kann ich die Quellenliste und die einzelnen Projektlinks gerne ergänzen.

 

[00Julius]

Ist das dein eigener Beitrag oder nur ein Zitat (egal woher)?
Wenn Zitat (auch von KI), dann wäre eine Quellenangabe obligatorisch.

 

[stereodreieck86]

@00Julius Die ganze Recherche ist die Folge einer anderen Recherche (siehe Beitrag Huawei Watch Fit 3 ohne Huawei Health? Praxistest mit Gadgetbridge sowie Breezy Weather und Fokus auf Datenschutz).
Basis sind eigene Erfahrungen und die Recherche mit mehreren K.I.s, Nachfragen auf Codeberg/Github und die Zusammenfassung hat dann ChatGPT GO erledigt.

Auch wenn man denken, dass es einfach sei einen solchen Beitrag mit K.I.s zu erstellen kann ich behaupten, dass es das nicht ist.
Wie auch den anderen Beitrag (siehe oben) hatte ich diesen hier ursprünglich für mich selbst erstellt.

Ergänzung (14. Juni 2026)

Ist das dein eigener Beitrag oder nur ein Zitat (egal woher)?
Wenn Zitat (auch von KI), dann wäre eine Quellenangabe obligatorisch.

Die Recherche ist eigentlich die Folge eines anderen Projekts (siehe meinen Beitrag zur Huawei Watch Fit 3 mit Gadgetbridge und Breezy Weather).

Der aktuelle Beitrag basiert auf mehreren Bausteinen:

• eigenen Praxistests (u.a. Huawei Watch Fit 3 + Gadgetbridge)
• Auswertung von Gadgetbridge-Codeberg-Issues
• Auswertung von GitHub- und Codeberg-Projekten (AsteroidOS, InfiniTime, Bangle.js, ZSWatch usw.)
• Projektdokumentationen und Entwickleraussagen
• Community-Diskussionen (Reddit, Foren, Projektchats)
• ergänzender Recherche mit verschiedenen KI-Systemen zur Identifikation von Projekten, offenen Fragen und Gegenpositionen

Die KI hat dabei nicht die Recherche ersetzt, sondern eher als Werkzeug zur Strukturierung, Gegenprüfung und Zusammenfassung gedient.

Tatsächlich war der größte Teil des Aufwands nicht das Schreiben des Beitrags, sondern das Sammeln, Prüfen und Einordnen der Informationen.

Ursprünglich war der Text gar nicht für eine Veröffentlichung gedacht, sondern als persönliche Übersicht über den Stand von Open-Source-, Gadgetbridge- und Open-Hardware-Smartwatches im Jahr 2026. Erst später entstand die Idee, die Ergebnisse hier zusammenzufassen.

 

[sedot]

Wenn Interesse besteht, kann ich die Quellenliste und die einzelnen Projektlinks gerne ergänzen.

Würde mich sehr freuen. So wären Aussagen besser nachvollziehbar.

 

[BAR86]

Wenn Interesse besteht, kann ich die Quellenliste und die einzelnen Projektlinks gerne ergänzen.

Ich hätte Interesse an Quellen und Methodik.


Was das Schlaftracking betrifft bin ich einfach noch nicht überzeugt von Smartwatches allein: oft liege ich Stunden wach und die Uhr zeigt an "hat geschlafen". Klar...

 

[stereodreieck86]

@BAR86 Ich habe den gesamten Beitrag aktualisiert.

 

[00Julius]

Mein Thema mit Open Source bei Smartwatches ist momentan:

Ich will eine Watch, die ooB mit iOS funktioniert, bei der die Apps aus einem kontrollierten Appstore kommen (siehe gerade AUR), die mit Banking (auch Google/Apple-Pay) funktioniert.
Gefrickel habe ich früher mit alternativen OS auf Smartphone und Navigationsgeräten genügend gehabt.

Bei den Gesundheitsdaten habe ich vor allem das Problem, dass nicht 1 Cloud (iCloud) genutzt wird, sondern viele Apps eigene Accounts mit eigener Cloudanbindung voraussetzen.
Ein Bsp: Waage von Aldi mit BT. Es muss eine eigene App des Waagenherstellers mit eigener Cloud installiert werden. Warum kann die Waage die Daten nicht einfach per BT an die Health-App schicken?

 

[sedot]

@stereodreieck86
Danke.
Für mich ohne Smartwatch aber Interesse an der Thematik ist das so ein guter Einstiegspunkt.

 

[stereodreieck86]

Ich glaube, wir betrachten das Problem aus unterschiedlichen Richtungen.

Deine Anforderungen sind absolut nachvollziehbar, wenn der Fokus auf Komfort, iOS-Integration, Apple Pay, Banking-Apps und einem möglichst nahtlosen Ökosystem liegt.

Mein Ausgangspunkt bei der Recherche war allerdings ein anderer. Die Frage war für mich nicht primär: „Welche Smartwatch ist am bequemsten?“, sondern eher: „Wie viel Kontrolle behält der Nutzer langfristig über Gerät, Daten und Funktionen?“

Deshalb habe ich Fragen untersucht wie:

• Kann die Uhr ohne Herstellerkonto genutzt werden?
• Wo liegen die Daten tatsächlich?
• Wie viele Dienste und Accounts werden benötigt?
• Was passiert, wenn ein Hersteller den Support einstellt?
• Kann ich die Hardware in fünf oder zehn Jahren noch sinnvoll nutzen?
• Welche Rolle spielen Open Source und Open Hardware dabei?

Ein weiterer wichtiger Punkt ist für mich der Umgang mit Daten im Allgemeinen.

Viele Menschen betrachten einzelne Datensätze isoliert. Ein Pulswert wirkt harmlos. Ein Standort wirkt harmlos. Ein Trainingslauf wirkt harmlos. Ein Schlafprotokoll wirkt harmlos.

Das eigentliche Problem entsteht aber durch die Verknüpfung dieser Daten über längere Zeiträume.

Wir haben in den letzten Jahren mehrfach gesehen, dass aus aggregierten Bewegungs- und Aktivitätsdaten Rückschlüsse gezogen werden konnten, die ursprünglich niemand beabsichtigt hatte. Bekannt geworden sind beispielsweise Fälle, bei denen öffentlich verfügbare Fitness- und Bewegungsdaten Rückschlüsse auf militärische Einrichtungen, Einsatzorte, Bewegungsmuster oder sensible Infrastruktur ermöglichten.

Das bedeutet nicht, dass eine Smartwatch automatisch ein Sicherheitsproblem ist. Es zeigt aber, dass Daten häufig wertvoller und aussagekräftiger sind, als sie auf den ersten Blick erscheinen.

Deshalb verfolge ich grundsätzlich den Ansatz, möglichst wenige Daten freizugeben und möglichst viele Daten lokal zu halten. Mir ist bewusst, dass eine vollständige Datenvermeidung in der Praxis kaum erreichbar ist. Für mich bleibt sie dennoch ein sinnvolles Leitprinzip.

Genau aus diesem Grund habe ich mich mit Themen wie Gadgetbridge, AsteroidOS, PineTime, Bangle.js, ZSWatch, Open Hardware und herstellerunabhängigen Lösungen beschäftigt.

Das bedeutet nicht, dass dein Ansatz falsch ist. Wenn jemand eine möglichst komfortable iPhone-Integration mit Apple Pay und zentralem Ökosystem sucht, kommt er wahrscheinlich zu einer anderen Bewertung als ich.

Mein Schwerpunkt lag weniger auf Komfort und mehr auf Datenhoheit, Langzeitnutzbarkeit und Herstellerunabhängigkeit.

Falls Interesse besteht: Die veröffentlichte Übersicht ist nur die Kurzfassung. Im Rahmen der Recherche sind zusätzlich Herstellerantworten, Projektdokumentationen, Quellenlisten, Vergleichstabellen, Reverse-Engineering-Erkenntnisse sowie eine deutlich umfangreichere Marktübersicht entstanden.

Du kannst mir gerne per PN eine E-Mail-Adresse schicken. Dann kann ich dir die vollständige Smartwatch-Marktübersicht, die Herstellerantworten sowie weitere Rechercheunterlagen zukommen lassen.

 

[m3rch3r]

Zum Thema Schlaftracking teile ich deine Skepsis übrigens durchaus.

Wenn man sogar den "selbstgeschriebenen" Teil von KI schreiben lässt, kommt sowas raus. Dementsprechend, nenne ich deine Recherche unseriös.

"Ich habe alles geprüft", aber deine Arbeit, die du dann der Öffentlichkeit mitteilst nicht. Klaro

Edit: Deine KI jetzt so: "Da hast du mich natürlich erwischt!"

 

[burnout150]

Marktanalyse 3.0

Wo ist Marktanalyse 2.0 und 1.0?
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