AI家居三重考驗：家裝邊界、單品分化、生態之爭

撰文 | 曹雙濤
編輯 | 楊博丞
題圖 | 豆包AI

2026年，家居行業面對的已不再是簡單的周期調整，而是一場增長邏輯、競爭邏輯與價值創造方式的系統性切換。

過去十余年，家居行業的擴張高度依托地產紅利釋放，形成了以“規模化生產+標準化產品+廣泛經銷商網絡覆蓋”為核心的供給側增長模式。企業依靠渠道鋪設、產能復制與市場外溢，便能夠承接房地產上行周期帶來的增量需求，行業發展長期與房地產開發投資、新開工面積及商品房銷售面積保持高度同頻。

圖源：國金證券

然而，隨著國內地產紅利逐漸退潮，這套傳統打法正在加速失效。多家上市家居企業業績增長承壓，利潤持續縮水；部分企業甚至通過出售、出租廠房等方式盤活資產、緩解經營壓力；區域市場上，裝修公司與家居經銷商更是不乏跑路、暴雷。

圖源：基于公開信息整理 DoNews制圖

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當行業依賴外部紅利實現擴張的路徑愈發難以維系，技術迭代、材料革新、人口結構變遷與消費觀念升級，也在持續改寫家居行業的需求結構。

如今的消費者不再僅滿足于風格、價格與基礎功能，而是更關注健康環保、寵物友好、適老化改造、空間功能細分等真實生活場景，需求呈現出細分化、場景化、個性化、健康化與空間美學化的鮮明趨勢。

這意味著，家居行業正經歷一場底層邏輯切換，即從供給側規模復制轉向需求側場景經營，從一次性交付轉向持續服務，從經驗驅動轉向數據驅動。

AI對行業而言，不只是一條降本增效的路徑，更是能夠嵌入營銷、設計、生產、服務全環節，連接分散鏈條、重構協同機制，推動行業從“賣產品”轉向“經營居住場景”的核心變量，進而重塑整個行業的價值創造、價值交付與價值分配方式。但AI究竟能在行業哪些環節真正發揮作用、在哪些層面難以穿透，它的能力邊界又在哪里？

01.

AI切入家裝：圖紙可以重做，現場很難重構

傳統家裝是一條高度碎片化、強協同、高度依賴現場落地的長鏈條，環節繁雜、材料多樣、參與主體多元。任一環節出現疏漏，業主都極易踩坑，這也是社交平臺上各類裝修踩坑經歷頻發的核心原因。

地產周期下行，讓這種問題進一步放大。當前，全國多地裝修公司為爭搶客源，紛紛推出5.8萬元、8.8萬元包工包料的一口價低價套餐。但這類模式往往暗藏隱患：要么壓縮建材品質，要么后期不斷增項收費，要么利用合同模糊地帶規避責任。

安徽省消保委數據顯示，2025年三季度，全省各級消保委受理房屋裝修類投訴同比上漲21.82%，簽約、合同履行、售后等全流程均為糾紛高發階段。

圖源：基于公開信息整理 DoNews制圖

而當前AI大模型本質上仍是基于海量數據訓練的概率生成系統，更擅長處理已有知識、成熟模式與規則清晰的任務，能在既有樣本基礎上完成總結、歸納、重組與生成。

這意味著AI進入家裝，更適合切入標準化程度高、信息表達強、流程重復性高的環節。例如，方案出圖、風格匹配、預算整理、報價審核、客戶溝通、施工節點提醒與流程可視化管理。

無論是家居企業、平臺，還是近期入局家裝賽道的京東，都在嘗試將AI嵌入設計、選品、報價、監理、調度等關鍵節點。

以京東為例，其依托自營與平臺協同能力，一方面強化源頭直采、專業倉儲物流和送裝一體體系，通過供應鏈管理提升建材品質可控性；另一方面通過AI設計、AI監理、智慧工地調度等系統，壓縮從方案生成到施工管理的周期，推動服務流程更高效、更標準化。

圖源：基于公開信息整理 DoNews制圖

“AI能優化行業流程，但想單憑技術重構家裝行業，并不現實。”來自安徽阜陽的資深家裝設計師杜洋表示。在他看來，AI大模型可以解決標準化呈現的問題，卻很難解決家裝最復雜的線下落地執行問題。

業主可以反復修改指令，讓AI快速生成美觀完整的效果圖，但真正進入施工環節后，墻面、管線、尺寸誤差、施工條件、工人配合、物業限制等變量，都可能讓原有方案被迫調整。

從供應鏈層面看，京東核心優勢之一是集采能力，但這一優勢能否轉化為終端價格優勢，仍存在不確定性。

近兩年，各類主材、輔材、家居品牌總部為沖刺業績持續向經銷商壓貨，不少經銷商庫存積壓嚴重。為快速回籠資金，部分經銷商以平價甚至低價供給本地小型裝修公司，導致行業價格、品質、售后長期處于混亂狀態。AI能提升前端報價與選品效率，卻很難在短時間改變這種供應鏈格局。

更關鍵的是，家裝行業具備極強的本地化屬性，難以完全工業化復制。各地施工工藝、驗收標準、服務流程都帶有鮮明地域特征，行業核心始終在于材料合規、施工細節到位、現場問題及時處理。本地裝修企業深耕區域市場多年，早已與當地優質施工團隊、設計師形成穩定合作關系。

AI監理、智能工地這類數字化監管手段，本質是對施工過程的全程管控，容易引發施工人員抵觸。施工需要合理收益與基本信任，過度監控反而影響積極性。

此前地產行業試水智能工地，就曾因工人配合度不足推進受阻。沒有順暢落地的施工團隊支撐，再理想的AI方案也難以真正落地。

比現場變量更難處理的，是家裝行業深層的利益與人情博弈。業主選擇裝修公司，多是因為時間有限，希望付費獲得一站式服務與責任兜底。家裝從設計到驗收的各個環節，都伴隨著復雜的利益協調，很多問題并非標準化流程就能自動解決。

AI可以規范流程、提升響應速度，卻很難真正解決責任推諉、利益沖突與突發狀況處理。例如裝修出現漏水、延期等問題，業主真正需要的是快速對接專人、立即現場處理，而非AI客服的標準化回復。過度依賴AI，反而會降低用戶對服務與責任的真實感受。

也就是說，AI在家裝行業的優勢，在于標準化表達、信息整合、流程提效與過程可視化，能顯著改善溝通低效、報價冗長、流程不透明等痛點；但一旦進入供應鏈灰度、本地化施工、現場調整、利益協調與責任承擔這些深水區，AI的作用便會快速減弱。

說到底，家裝并不是單靠技術就能徹底改造的行業，它仍是一門高度依賴現場、依賴人、依賴交付責任的服務生意。AI可以成為修補鏈條、提升效率的重要工具，卻很難替代行業最核心的落地能力。

02.

單品分化：從功能成立走向價值驗證

相較于AI對家裝全鏈條的改造仍需較長周期，當前AI家居單品的商業化落地已明顯提速。從智能門鎖、照明床墊到沙發、座椅、玩具，AI正快速滲透家庭生活的多個細分場景。然而，單品數量的迅速擴張，并不意味著每一類產品都已完成真實的市場價值驗證。

以AI床墊為例，睡眠問題的普遍性疊加國內深度老齡化趨勢，為這一賽道提供了廣闊的市場想象空間。

頭豹研究院數據顯示，65%的人群每周會遭遇1至2次睡眠問題，其中女性睡眠困擾比例為51.1%，高于男性的45.9%；65歲及以上老年群體睡眠困擾率高達73.7%，顯著高于18歲及以上人群48.5%的平均水平。“睡眠健康”與“養老適老”的雙重敘事，吸引喜臨門、慕思股份、趣睡科技等眾多家居廠商紛紛入局。

圖源：頭豹研究院

但看似火熱的市場背后，AI床墊依舊屬于“大市場基數、低滲透率”的典型品類。國信證券數據顯示，預計2025年，真正具備AI智能屬性、而非僅停留在預設功能層面的普通智能床墊，行業銷量滲透率仍不足1%。作為對比，洛圖科技數據顯示，2025年中國智能門鎖全渠道銷量達1781萬套，支持語言助手及搭載AI大模型在智能門鎖市場的滲透率超過40%。

這種滲透率差異，表面上源于不同品類對應的風險強度不同。智能門鎖、居家安防、跌倒監測等產品，對應家庭安全、財產安全與風險管理，天然更容易被消費者歸入“必要支出”。

相比之下，AI床墊、智能沙發、智能座椅等產品更多聚焦舒適度提升、健康優化與體驗升級，在多數家庭的消費排序中更接近“可選消費”而非“剛需消費”。在消費日趨理性的背景下，前者更容易進入家庭預算優先級，后者則更容易在高客單價面前遭遇觀望與質疑。

更深層原因，則是AI家居產品能否形成完整且可感知的價值閉環。智能門鎖帶來的便利性、安全性與遠程管理能力，幾乎不需要額外解釋，用戶在安裝與使用過程中便能迅速感知收益。

而AI床墊雖能記錄體動、鼾聲、睡眠時長等數據，提示用戶睡眠質量不佳，卻難以進一步回答三個關鍵問題：為什么睡不好？應該如何干預？能否實現持續改善？對不少用戶而言，僅知道自己“沒睡好”，并不足以支撐高價購買。真正能夠支撐溢價的，是從識別問題到改善結果之間的完整價值閉環。尤其是當部分用戶通過健身、中藥調理等更低成本，實現睡眠的持續改善，AI床墊更難建立足夠的市場說服力。

同樣的邏輯也適用于智能沙發、智能座椅等品類。這類產品大多主打舒適體驗、情緒價值與陪伴感，廠商也樂于通過零重力、按摩、加熱、語音控制、電動調節等功能包裝產品故事、拉高價格帶。

然而，功能的疊加并不天然等于價值成立。如果這些功能無法轉化為用戶穩定、清晰且可感知的收益，所謂“智能化”便容易淪為概念包裝。消費者最終關心的，始終不是功能列表有多長，而是這些功能究竟解決了什么痛點，以及解決方案是否具備足夠強的不可替代性。

從這個意義上看，當下不少AI家居單品已進入由市場主導的價值篩選階段。過去，行業比拼的是誰先做出功能、誰先講出更完整的智能化故事；如今，市場真正追問的是，這些功能能否轉化為用戶可感知、可驗證、可持續支付的真實價值。表面上看，這是不同單品之間的發展分化；更深層地看，這是AI家居單品從“功能競爭”走向“價值重估”的必經之路。

未來真正能夠實現廣泛滲透的，不一定是參數最復雜、功能最多的產品，而更可能是最貼近真實痛點、最能形成行動閉環、最容易獲得家庭預算優先級的產品。也就是說，AI家居單品的下一輪競爭，不再只是“誰更智能”，而是“誰能把智能轉化為穩定、可感知、可支付的真實價值”，并最終證明自身值得被持續買單。

03.

從賣設備到控入口，AI家居進入生態爭奪戰

當前家居AI化已是不可逆趨勢，尤其是隨著深度老齡化的到來，圍繞居家安全、異常預警和照護協同構建完整閉環，成為AI家居最具現實意義的落地方向。

《全國傷害監測數據集》顯示，跌倒是我國65歲以上老年人意外傷害的首要原因。這意味著家庭環境的實時監測與安全預警并非錦上添花，而是具備真實需求的剛性場景。

圖源：國信證券

隨著通信、邊緣計算、AI視覺與傳感技術持續進步，家用攝像頭、毫米波雷達等設備對家庭環境的識別能力不斷增強，未來行業有望逐步打通“老人跌倒識別→即時向家屬預警→對接社區醫院”的全流程閉環。這不僅會帶動相關設備進一步普及，也將推動AI家居從單品智能走向照護協同。

圖源：國信證券

但理想路徑清晰，現實落地卻遠比想象中還要復雜。智能家居時代，各品牌設備大多采用獨立通信協議，需要專屬APP控制，跨品類、跨廠商兼容率低，大幅抬高全屋智能的使用門檻。表面上看，這是互聯互通問題。更深層次來看，卻是廠商圍繞生態入口、數據控制與后續服務收益展開的利益博弈。

相比單品銷售的有限毛利，生態體系能夠沉淀用戶關系、承載持續服務，并延伸出更長期的收益空間。小米、華為、美的、海爾等頭部企業，均是自建生態。

進入AI時代，這種爭奪被進一步放大：誰掌握家庭入口，誰就有機會掌握家庭數據流、場景調度權、用戶關系，以及未來對接醫療、養老、社區的關鍵接口。利益的博弈，讓實現真正意義上的互聯互通面臨不少考驗。

比生態割裂更棘手的問題是，適老化悖論。AI家居面對養老場景的真正挑戰，并非“給老人增加更多功能”，而是“能否在不加重老人學習負擔的前提下，將照護能力自然嵌入家庭日常”。理想狀態下，AI家居應讓老人生活更安全、更便捷；但現實中，各類智能設備、配套系統與操作流程往往過于繁雜，反而抬高了老人的使用門檻。

這不僅會直接勸退老年用戶，也會降低年輕家庭的購買意愿。尤其在不少家庭中，老人還承擔著照看下一代的責任，若家中智能化功能過多、操作過于復雜，即便年輕人愿意買單，也會擔心老人難以適應，最終影響產品實際落地。

更深層的約束，則來自中國家庭的代際資源分配邏輯。AI家居生態很難單純依靠“老人自我消費升級”跑通商業模式。當前國內消費呈現明顯的代際傾斜特征，多數家庭優先將資源向子女傾斜，老人為自身投入高客單價消費的意愿相對有限。

在此市場語境下，一套動輒數萬元的AI家居生態，市場說服難度遠高于幾百至幾千元的單一智能單品。它不僅要證明技術先進性，更要向消費者說明“為何這筆錢值得優先投入”。對廠商與經銷商而言，真正的難題不只是產品研發，更是如何突破消費意愿壁壘，獲取足夠規模的有效客戶。

表面上看，AI家居生態遲遲難以跑通，源于設備互聯不足、適老化改造不徹底、產品價格偏高等具體問題；更深層次看，這是一場圍繞家庭入口、數據控制、照護責任與支付意愿展開的系統性博弈。

廠商希望依托生態掌握用戶關系與持續服務收益，因而不愿輕易開放互通；老年照護場景雖有真實需求，但技術方案一旦提升使用復雜度，便會削弱實際可用性；而在國內家庭長期存在的代際資源傾斜邏輯下，高客單價AI家居面臨的不僅是支付能力問題，更是消費正當性問題。

這意味著，AI家居真正需要跨越的不只是技術門檻，更是從“可連接的設備集合”向“可持續的家庭照護基礎設施”的躍遷。誰能在不顯著增加用戶學習成本的前提下，真正打通安全預警、場景協同、服務連接與支付邏輯，誰就有望在下一階段占據AI家居生態的核心位置。

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