AI家电行业深度：应用方向及产业链深度梳理

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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。

研究报告内容摘要如下

一、AI赋能家电行业

1.国内外科技公司纷纷推出AI大模型，推动AI技术不断迭代发展

AI技术快速发展，日益成熟：2018年OpenAI发布GPT-1，开启预训练模型在自然语言处理领域的热潮。随后GPT-2、GPT-3等模型相继推出；2022年，ChatGPT的推出引发全球对AI大模型的广泛关注。国内科技企业亦快速跟进，文心大模型、通义千问、盘古大模型、豆包、DeepSeek等相继推出。AI大模型井喷之下，其性能不断进化，成本也逐步降低。

AI模型成本下降助推大规模应用落地：随着算力提升、算法优化和开源生态的成熟，AI大模型的训练与使用成本显著降低。这使得AI大模型的应用场景不断拓展，从最初的自然语言处理，逐渐延伸到计算机视觉、多模态等多个领域，推动AI应用渗透到各个行业。当前家电、轻工等多个行业企业纷纷接入DeepSeek等大模型，AI大规模应用一触即发。

2.AI技术日新月异，DeepSeek将AI应用成本大幅降低

众多模型中，DeepSeek具备成本低、性能强、开源、部署灵活等优势，大幅推动了AI应用落地的进度：

成本低：DeepSeek-V3模型的训练成本低至557.6万美元（基于租用GPU的假设计算得到），远低于OpenAI等大模型的数千万美元训练成本。DeepSeek-R1模型的API定价为每百万tokens输入价格1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），输出价格16元。而OpenAIo3-mini模型的定价是此价格的两倍以上。

性能强：DeepSeek-R1模型大规模使用强化学习技术，模型推理能力强；在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAIo1正式版。

开源&部署灵活：DeepSeek-R1采用开源的方式，允许用户在本地服务器上部署和运行模型，部署成本；同时，用户可以根据自身需求对模型进行微调和优化，构建私有知识库，满足特定业务场景的需求。

二、AI家电产业链

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。

1.关键核心组件

从产业链上游维度来看：在AI赋能家电产业的进程中，尽管不同品类产品的功能定位与AI应用场景存在显著差异，但从底层技术架构来看，智能控制器及其核心控制芯片（集成AI算法模块与专用计算单元）是实现家电智能化升级的关键核心组件。

在家电领域，MCU（微控制器）和SoC（系统级芯片）是两种常见的芯片类型，分别服务于不同层次的产品需求。1）MCU广泛应用于各种传统家电和对功能要求相对简单的智能家电中，如普通的空调、冰箱、洗衣机等产品，用于实现基本的控制功能，确保家电的正常运行。2）SoC主要应用于智能程度较高、功能复杂的家电产品，如智能电视、智能扫地机器人、智能音箱、智能摄像头等产品，能够为这些设备提供强大的计算支持，支持智能交互与复杂应用的实现。

随着空调、冰箱、洗衣机等传统家电智能化需求的不断提升，SoC的应用范围也在逐步扩大。在空调、冰箱、洗衣机主控芯片领域，目前白电企业以自研自用为主，并在AI能力方面进行了深度布局，各企业逐步推出集成AI功能的SoC产品，以满足智能化升级的需求。

在电视主控SoC领域，国内电视企业目前仍以外部采购为主，自主研发主要集中在画质芯片方向，例如海信的信芯系列。相比之下，海外企业如三星已具备完整的自研能力，形成了显著的技术优势。当前，高端电视芯片普遍集成AI功能，通过边缘智能计算能力支持AI交互、画质增强等场景应用，进一步推动了电视产品的智能化升级与用户体验优化。

2.相关组件或率先受益，对应产业链成长机会值得重视

随着高端家电产品AI标配化，相关组件或率先受益。一台普通家电要变成一台AI家电，需要传感器、芯片、通信模组、精密阀门及电机等硬件的全面升级，对应产业链成长机会值得重视。比如AI空调需要温度/湿度传感器等，若要实现人体交互，需要红外传感器，若要语音交互则需要麦克风阵列。AI冰箱需要重量传感器、摄像头等进行食材管理；AI油烟机则需要气味传感器等。此外，计算层需要边缘计算芯片，提升机器反应效率；动作执行器层面，则需要电机升级、精密阀门等。

3.综合家电龙头更具优势

落脚到家电企业层面，综合家电龙头更具备优势：1）AI产品力取决于垂直模型的水平，对应独有的数据资产可以不断优化模型水平，形成良性循环，并成为竞争壁垒。2）AI产品性能还取决于能够联动的产品数量；单独AI产品的性能不及场景化，综合龙头可协同其他品类。3）投入层面的优势，家电企业要实现AI转型，需要构建系列能力，对应产生较高的研发投入、数据安全保护投入、数据体系平台建设投入。

三、AI赋能家电主要应用方向

AI技术日新月异，家电领域应用正快速展开。在AI技术的快速发展和日益成熟下，我国家电企业正积极拥抱AI发展大潮，目前主要有AI+智能家居、AI+家电创新品类、为AI算力提供配套三类主要的应用方向：

1.AI+智能家居

AI与传统家电品类结合，让家电从执行命令的工具进化为感知-决策-行动的自主系统，提升家电与用户的交互能力和自动控制能力，推动智能家居的体验升级。智能家居通过场景化的解决方案和智能化判断，为用户提供智能化、自动化的家居设备控制。AI+智能家居的结合将为用户创造更大的使用价值：1）家电家居操作便利性大幅提升，增加生活舒适度；2）满足用户的个性化需求，AI通过对用户数据的分析和学习，能为用户提供个性化的推荐、提醒和服务；3）节能与成本优化，AI能自动优化能源使用，避免不必要的能源浪费；4）提升家居安全性，AI可以对家居环境实时监控和预警，对突发事件及时提醒用户并进行应对（如自动报警）。

2.AI赋能家电创新品类

在AI技术赋能下，新兴家电品类如AI眼镜、扫地机器人和投影仪等，有望突破当前操作复杂性较高、智能化程度不足的局限。通过AI技术的深度整合，这些家电产品操作流程将更加简便流畅，用户体验将显著提升，从而推动渗透率的提升。AI大模型为家电产品装上智慧大脑，对于涉及视觉、语音等多模态的创新家电品类而言更为重要。借助AI大模型，智能摄像头、AI眼镜、扫地机器人、智能投影仪、智能门锁等产品能更好的识别家居环境、人体状态与语音内容，并针对性地提供个性化的解决方案，助推产品实现从“能用”、“有用”到“好用”的跨越，在极大改善用户体验的同时，显著提升产品的渗透率。

3.AI基础设施配套

部分家电企业利用自身的优势，切入到AI基础设施配套行业，提供如AI算力租赁、服务器液冷等产品。目前家电企业切入基础设施配套主要聚焦在液冷和AI算力两个方向：家电品类多、产业链条跨度大，上游涉及的零部件众多，与很多行业均存在明显的互通性。此前家电零部件企业普遍就向其他行业进行过多元化扩张，如切入汽车热管理行业、汽车车灯行业等。在AI基础设施方面，家电零部件企业同样能提供相应的配套部件，如服务器液冷所需的阀件、泵、换热器等零部件。

在AI快速发展下，算力服务器等AI基础设施迎来快速发展，根据《中国算力发展报告（2024年》，我国在用算力中心机架总规模达到810万标准机架，2017-2023年复合增长30.2%。家电零部件企业切入服务器零部件领域有望带来新的增长动能。此外，家电企业普遍具有优异的现金流，在跨界发展和并购方面也具备良好良好的资金支持，在切入一些前期投入大、但回报稳定的产业方面具备先天优势，如AI算力租赁等。

幻影视界整理分享报告原文节选如下：

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