随着数据隐私格局的快速演变，时尚、美妆和可穿戴技术企业正迈入2026年。这一格局将深刻影响品牌的产品设计、客户体验个性化以及个人信息处理方式。2026年，美国各州将出台新的综合性消费者隐私法，针对人工智能使用的监管将日益严格，而关于健康和生物识别数据以及儿童隐私的规则也将更加严苛。 隐私已不再仅仅是法律层面的合规要求；它正逐渐成为一种竞争优势，既能建立消费者信任，又能降低执法和诉讼风险。为了充分利用这一竞争优势，品牌应考虑推行透明的数据处理实践，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。
美国各州的全面消费者隐私法
今年1月生效的全面消费者隐私法律法规
2026年1月1日，印第安纳州、肯塔基州和罗德岛州的三项新的全面消费者隐私法正式生效，至此，颁布此类法律的州总数已达20个。鉴于科罗拉多州、康涅狄格州、蒙大拿州和犹他州近期对相关法律进行了修订，我们预计2026年将有更多州颁布全面的隐私立法，并对现有法律进行进一步修订。 《加州消费者隐私法案》（“CCPA”）实施条例的重大更新也于2026年1月1日生效。这些修订涵盖自动化决策技术、风险评估和网络安全审计，同时对敏感个人信息的定义、隐私通知要求以及消费者权利进行了修订。
若要了解这些日新月异的动态，请查阅Foley公司每季度更新的《美国各州消费者隐私法综合对比表》。
生物识别数据
生物识别和身体相关数据——例如虚拟试衣间、可穿戴设备及美容设备中使用的面部映射、身体扫描和皮肤分析工具——在2026年仍属于高风险类别。此类数据通常符合各州综合消费者隐私法中对敏感个人信息的法定定义。
大多数州的综合性消费者隐私法将生物识别数据的定义限定为用于唯一识别个人的数据。相比之下，《康涅狄格州数据隐私法》（“CTDPA”）则将生物识别数据视为敏感个人信息，无论该生物识别数据是否出于唯一识别个人的目的而进行处理。因此，根据这些隐私法处理生物识别数据将触发更严格的要求，例如“主动同意”要求、额外的消费者权利以及披露要求。
根据《加州消费者隐私法案》（CCPA），消费者有权限制其敏感个人信息的用途，这要求企业在网站上进行额外披露并设置特定链接（例如“您的隐私选择”链接），具体取决于企业收集的个人信息类别。因此，要评估企业的合规义务，必须清楚了解所收集的个人信息类别，以及收集、使用和披露这些信息的目的。
消费者健康数据隐私法
2026年，消费者健康与保健数据仍将是关键的风险领域。那些用于推断压力、睡眠、月经周期规律或皮肤状况的可穿戴设备和健康相关应用程序，正越来越多地受到各州隐私法的监管——这些法律在《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）之外对消费者健康数据进行规范。正如先前博客中所讨论的，康涅狄格州数据隐私法（CTDPA）最近进行了修订，将消费者健康数据纳入监管范围；华盛顿州和内华达州也已实施了专门规范消费者健康数据隐私的法律。 开发可穿戴设备并收集消费者健康与保健相关数据的企业必须了解其在这些法律下的义务，因为监管机构已明确表示，保护消费者健康相关数据是执法工作的重点。
快速变化的儿童隐私保护格局
计划收集儿童个人信息的品牌（例如面向青少年的时尚应用、游戏化美妆教程以及可穿戴设备）预计将在2026年遵守更严格的保护规定。 多项规范儿童隐私以及在线空间中儿童和青少年保护的州法律将于2026年生效。这些法律通常涉及社交媒体平台、儿童和青少年使用人工智能的情况，以及应用商店和应用开发者，往往要求实施年龄验证和家长同意机制。这一领域仍在快速演变，因为其中许多法律经常面临法庭挑战，各州也持续出台旨在抵御此类法律挑战的新立法。
在联邦层面，儿童隐私同样是重中之重。2025年初，联邦贸易委员会（FTC）最终敲定了关于《儿童在线隐私保护法》（“COPPA”）的规则，重点涉及定向广告的“主动同意”机制、数据保留期限的限制，以及COPPA的自我监管“安全港计划”。 FTC已表示计划于2026年开始执行这些规则。此外，鉴于年龄验证正逐渐成为多项法律下的关键合规要求，FTC还重点关注了年龄验证和年龄估算技术，并于1月28日举办了一场研讨会，以收集主要利益相关方的意见。各品牌应密切关注州和联邦层面的这些动态。
人工智能
2026年，人工智能的应用与监管势头预计不会减弱。那些将人工智能应用于个性化服务、AI生成模型、虚拟试衣间、动态定价及类似场景的企业，将必须遵守更严格的透明度标准。 例如，《欧盟人工智能法案》（“EU AI Act”）将某些能够推断个人属性的生物识别系统归类为被禁止的人工智能系统，随着人工智能应用的持续发展，这可能会对零售业产生影响。《欧盟人工智能法案》将于今年晚些时候开始实施。
在美国，各州仍在持续出台与人工智能相关的立法。2025年，加利福尼亚州通过了多项以人工智能为重点的法律，而《加州消费者隐私法案》（CCPA）的实施条例现已涵盖自动化决策技术的使用。鉴于人工智能的快速普及及其广泛的商业效益，各州很可能将继续对其使用进行监管。这些发展凸显了健全的人工智能治理日益重要的作用，有助于企业监控并履行不断变化的合规义务。
定向广告、Cookie 和追踪技术，以及集体诉讼
时尚、美容和可穿戴设备公司将继续利用数据、Cookie 及其他追踪技术，以实现定向广告投放和数据分析的目的。近年来，依据各州窃听法（如《加州隐私权侵犯法》（“CIPA”））提起的集体诉讼激增，这些诉讼对未经适当同意使用 Cookie 和追踪技术提出了质疑。 原告主张，使用Cookie及像素等追踪技术构成这些法律所禁止的非法窃听。此外，依据1989年颁布的《视频隐私保护法》（“VPPA”）提起的诉讼也激增，该法旨在保护消费者的视频租赁记录。 然而，近期原告主张，通过追踪技术披露视频观看数据的行为违反了《视频隐私保护法》。今年早些时候，最高法院受理了一起涉及《视频隐私保护法》中“消费者”定义的案件，以解决各巡回上诉法院之间的分歧。最高法院的裁决势必将影响未来隐私诉讼的发展，是未来数月值得关注的焦点。
为降低被卷入集体诉讼的风险，企业应审查其 Cookie 同意设置，确保在网站访问者明确同意之前，Cookie 及其他追踪技术不会被加载。此外，企业还需确保在用户拒绝使用 Cookie 及追踪技术后，此类技术不会被部署。企业还应审查其隐私政策和披露信息，确保其准确反映了企业使用此类 Cookie 及追踪技术的方式。
在审查同意程序时，企业还应确保其界面设计中不包含“黑暗模式”。根据各州的综合消费者隐私法，“黑暗模式”通常被定义为损害消费者自主权并操纵消费者决策的设计做法。 “黑暗模式”的一个常见例子是让用户更容易同意收集个人信息，例如在 Cookie 同意横幅上仅提供“接受所有 Cookie”按钮，却没有明确的拒绝或退出跟踪选项。为降低此类风险，企业应按照《加州消费者隐私法案》（CCPA）的要求，实施“选择对称性”。 最佳实践是在Cookie同意横幅上同时提供“接受所有Cookie”和“拒绝所有Cookie”选项，以确保该横幅符合适用法律和行业标准惯例。
制定全面的数据隐私合规计划以降低风险
鉴于法律法规和监管要求日益增多，企业应持续关注立法动态，并定期评估其数据隐私计划和政策，以确保其符合最新的法律义务及当前的数据收集实践。2026年，企业应审查其隐私计划，包括但不限于以下方面：
■ 从开发到实施，贯穿“隐私设计”理念。对于那些将个人表达与能够收集消费者敏感个人信息的高级技术相结合的企业而言，在项目初期就贯彻“隐私设计”理念，不仅能降低重新设计成本，还有助于降低数据泄露、信息滥用及声誉受损的风险。
■ 与主要利益相关方共同开展数据映射工作，以了解所收集的个人信息类别、收集此类个人信息的用途，以及向哪些对象披露此类个人信息。这将有助于企业了解所收集的个人信息类别，以及根据各州全面的消费者隐私法和消费者健康数据隐私法，其应承担的义务。
■ 建立正式的人工智能和自动化决策治理框架，对人工智能和自动化决策系统进行盘点，进行风险分类，并确保符合相关法律要求。
■ 实施同意程序，特别是在收集敏感个人信息以及使用Cookie和追踪技术方面。
■ 对供应商进行尽职调查，并规范供应商协议，以确保每位供应商均遵守符合适用法律要求的《数据处理协议》。
■ 定期开展审计、风险评估和员工培训。
■ 在相关产品中建立专门的儿童隐私保护措施，包括年龄确认、家长同意、用户画像及定向广告限制，以及内容审核，以符合各州关于儿童和青少年隐私的法律规定。
随着新州法律的出台、人工智能监管范围的扩大以及儿童隐私保护义务的不断演变，2026年将要求企业实施严格的数据治理和主动的风险管理。那些投资于全面数据隐私合规计划的企业，不仅能降低诉讼和监管风险，还能提升品牌声誉并赢得消费者信任。