AI家电行业深度：应用方向、前景预期、产业链及相关公司深度梳理

1/25 2025 年 4 月 27 日 行业|深度|研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 AI 家电行业深度：应用方向、前景预期、产业链及相关公司深度梳理 家电主要位于 AI 产业链的应用层和终端产品层，服务机器人、智能安防、影音、智能家居等或是未来AI+的主要方向。2025 年 2 月 10 日国常会研究提振消费，支持促进“人工智能+消费”，更为 AI 家电发展注入动力。因此，未来 AI+有望驱动家电大类成长。 围绕 AI 家电行业，我们来了解家电行业的发展历程以及 AI 如何赋能家电行业、有哪些应用领域，并对产业链及相关公司进行梳理，对三类最有发展前景的家电产品进行解读，希望帮助大家更好了解 AI 家电行业的发展情况。 目录 一、家电及 AI 家电 ........................................................................1 二、AI 赋能家电行业 ......................................................................2 三、AI 家电进化史 ........................................................................4 四、AI 家电产业链 ........................................................................6 五、AI 赋能家电主要应用方向 ..............................................................8 六、AI 家电相关公司 ..................................................................... 16 七、前景预期：三类发展最快的 AI 家电产品 ................................................. 22 八、参考研报 ........................................................................... 25 一、家电及 AI 家电 1.家电行业发展历程 普通家电阶段：在 20 世纪 80 年代末，随着计算机技术开始普及，家电厂商提出了“家居自动化（Home Automation）”的概念，通过远程控制和自动化技术让家电进行自主管理，当时的主要技术依赖于 X10 或类似的有线/无线协议，用于简单的开关、定时和监测。 智能家电阶段：1999 年，LG 推出了世界上第一台联网冰箱，可以“标记”冰箱内的食材，记录保质期，甚至还附带了一个 MP3 播放器，完成了家电从功能产品向智能化的迈进。此后，智能家电不断发展，如智能电视、智能空调等，但主要以简单的智能功能为主，如语音搜索、远程控制等。 探索过渡阶段：2016 年，人工智能机器人 AlphaGO 战胜韩国职业围棋棋手李世石，引发了新一轮 AI浪潮，家电行业开始探索与 AI 的融合。伴生的云计算和大数据技术，为智能家居提供了强大的支持，使得海量设备数据可以被采集、存储和分析，并实现精准的控制和决策。传统 IOT 设备也完成了向 2/25 2025 年 4 月 27 日 行业|深度|研究报告 AIOT 设备的进阶。最具代表性的，是智能音箱的出现。通过智能音箱、智能网关等硬件设备，或是搭配语音交互，或是搭配手机 App，初步实现智能体验。 AI 家电阶段：2024 年生成式 AI 技术加速渗透家电行业，通过多模态交互（如语音指令结合视觉识别），家电从被动执行指令转向主动服务。冰箱能根据食材库存推荐菜谱并联动烤箱自动预热，空调通过传感器分析用户情绪动态调节温度。2025 年以 DeepSeek 为代表的自研大模型实现跨设备协同决策，其自然语言处理能力使家电可理解复杂场景需求（如根据家庭日程自动规划清洁方案）。相较于传统智能家电的预设程序，AI 家电通过机器学习持续优化服务逻辑，形成“感知-分析-行动”的闭环。 2.普通智能家电与 AI 家电 当前一轮的 AI 家电浪潮主要是由大模型赋能的家电。普通智能家电只是自动化设备，按照预设程序执行，交互方式、个性化服务、节能、预测功能都较弱。 相比之下，大模型赋能的 AI 家电具备深度学习和数据分析能力：1）支持多模态交互，能够更准确地理解用户的意图，并提供更加个性化和贴心的服务。2）例如 DeepSeek 赋能的 AI 家电能够通过实时监测和分析运行数据，智能调整运行模式，实现更高效的能源利用。3）并具备预测潜在故障的能力，提前提醒用户进行维护。这些优势使得大模型赋能的...