金河配资豆包手机声量登顶，豆包家电缘何锦衣夜行？

文：候煜、郭楚妤金河配资

编辑：cc孙聪颖

豆包手机的“AI 托管”功能引爆市场，成为 AI 终端落地的现象级案例。

豆包手机的核心亮点在于能像人一样模拟手指点击、滑动，跨多个应用自动完成复杂任务链，完全打破普通手机的操作逻辑。

在用户手中，豆包手机的便捷性被彻底激活：不管是点外卖还是订机票，它会自动多平台比价、检索、领券、下单，仅支付环节需手动确认。除此之外，该手机还能与用户流畅多轮对话、随时调整需求，成为友好的聊天搭子。

尽管这一技术路线的实现方式尚存争议，但产品热度居高不下，首批3 万台工程机短时间内便宣告售罄。

由俭入奢易，当用户习惯了豆包手机带来的智能便利后，自然期待电视、冰箱、空调等家电产品也能搭载同款AI 功能。但耐人寻味的是，豆包家电，或是说AI 家电品类始终不温不火。（详情见：AI 接管手机这事儿，豆包能干成么？）

AI 技术向家电行业渗透的过程中，为何会出现 “手机热、家电冷” 的分化？行业究竟面临哪些底层瓶颈，又该如何突破？

为全面呈现行业真实进展，本次《华尔街科技眼》采访聚焦三类核心企业：一是美的集团、TCL 等全品类家电龙头，他们以多赛道布局、大额技术投入，引领 AI 家电规模化落地；二是追觅、添可等以单一品类起家，并积极拓展多赛道的新兴企业；三是方太这种深耕某一品类、且在 AI 领域进行前沿布局的企业。

AI家电为什么火不起来？

事实上，早在2023 年家电行业启动大模型布局时，TCL、美的就已与火山引擎（豆包大模型）达成合作，搭载豆包大模型能力的家电产品也早已面市。2025 年 2 月，海信自研的星海大模型也接入了 DeepSeek。

不少企业近年都在探索智能家电互联互通，消费者对传统智能家电与大模型家电的差异也存在困惑。

美的集团AI 研究院院长徐翼指出，相较于传统语音系统只能执行预设指令的 “机械遥控” 模式，大模型家电实现了从 “执行工具” 到 “认知伙伴” 的跨越，核心差异有三点：

一是交互逻辑，从单向被动响应升级为能理解意图、带记忆的多轮对话；

二是功能边界，突破单点控制，可联动多设备完成复杂场景任务；

三是服务模式，从被动响应转向主动预判金河配资，能结合用户习惯和环境提供预测性服务。美的正将这种“感知 - 理解 - 决策 - 服务” 的认知智能融入产品，推动家电向懂人、服务人的 “智慧生命体” 演进。

但多位家电行业人士坦言，一边是AI 手机风头正劲，一边是 AI 家电不温不火，市场关注度堪称冰火两重天。之所以出现这样的反差，原因大致涵盖以下三点。

1. 硬件底子适配不足

AI 家电接入大模型普遍采用 “边缘计算 + 云端协同” 的混合架构，简单说就是给家电装一块专用 AI 芯片，再连接云端大模型 API，双管齐下完成复杂推理和决策。靠着这套方案，即便空调、洗衣机这类非 “计算机” 属性的家电，也能用上大模型技术。

但关键区别在于，AIGC 当下最成熟的落地场景是提升语音助手的识别准确率和理解能力，这对设备的交互硬件、算力分配都有特定要求。而空调、洗衣机等家电（智能电视除外）的硬件架构，本是为制冷、洗衣等核心功能设计，并非为语音交互场景量身打造。

反观豆包手机的通用计算机架构，天生适配跨应用交互逻辑，这也是二者体验差异的核心原因之一。从行业实践来看，这一硬件适配短板并非个例，而是空调、洗衣机等非智能终端品类的共性问题，这一点也被多家家电企业的技术实践反复印证。

2. 场景适配与数据流通受限

AI 家电的大规模普及，核心取决于使用场景的实用性，这也是全行业面临的共性挑战。美的 “美言” 大模型已深度应用于全品类家电，优化语音交互与场景联动体验。

长期从事相关领域研究的徐翼指出，最关键的隐形挑战在于用户需求的精准匹配与价值传达。“技术的核心是解决用户真实痛点，AI 能否精准攻克痛点，是价值传达的关键。比如，用户无需冰箱的‘哲学对话’功能，更关注食材管理、节能等实用需求。我们的挑战，就是穿透技术表象，找准多数用户高频场景的核心痛点，用 AI 提供‘刚刚好’的解决方案，并通过用户交互反馈持续优化系统。”

对此，资深家电行业分析师刘步尘也认为：豆包家电市场表现远逊于豆包手机，根源在于二者产品属性与用户需求的本质差异。手机具备强社交属性，用户使用频率极高；家电则以功能性为核心，消费者首要关注冰箱保鲜、空调制冷、洗衣机洁净度等核心功能，而豆包家电主打的便捷化体验，并非用户的核心诉求。

TCL 近期公布了 AI 领域的相关进展，星智 X-Intelligence3.0 大模型已在产品开发、材料研发等环节发挥作用，助力提升效率；伏羲 AI 大模型则应用于多款家电产品，优化了用户交互与使用体验。

TCL 泛智屏 BU 研发中心总经理方庆深有体会：“AI 家电（电视）与手机应用场景差异明显，中高端电视即便集成大模型，交互仍偏弱。” 他同时强调，家电行业 AI 落地高度依赖数据共享，但目前全球仍呈各自为阵状态，此问题非单一企业能解，需相关法规出台推动合作共赢。

作为清洁家电新生代品牌，添可厨电产品的交互性能已具备极强的实用性和AI化程度。添可方面认为，家电大模型的应用价值体现在特定场景的 “实质性体验提升”，这种价值需要用户通过实际使用才能感知。

不同赛道企业的反馈显示，场景适配的精准度与数据流通的顺畅度，已成为制约AI 家电规模化落地的核心共性因素。

3. 商业变现渠道偏间接

从商业变现角度分析，手机不仅更容易搭建完整的变现闭环金河配资，其产生的效益还能反哺模型持续优化。手机本身兼具付费工具属性与广告入口价值，用户使用过程中产生的海量数据，还能为模型迭代提供充足支撑。

相比之下，AI 家电的变现渠道缺乏直接性。据奥维云网公开监测数据显示，具备 AI 功能的智能家电溢价能力高出普通产品 30%~50%；从行业现状来看，当前家电行业仍以硬件销售为核心，AI 增值服务变现体系尚处于探索阶段。正如徐翼所言，当前阶段，家电 AI 的价值更多体现在赋能产品升级上，而非直接创造营收。

这种变现模式的差异，也导致家电企业在AI 技术投入的节奏与力度上，与手机企业存在明显不同，进一步影响了 AI 家电的市场推进速度。

从以上三点来看，手机作为通用计算机架构设备，本身与AIGC 技术天然契合，且用户基数庞大；加之智能手机市场近年来创新乏力，AI + 手机的组合自然备受行业与消费者期待。而 AI 家电不被关注，似乎也在情理之中。

AI单品落地，企业差异化攻坚

家电行业属于长周期产业，尽管从未占据过多聚光灯，但秉持厚积薄发理念的家电企业，早在多年前便已悄然拉开AI 技术布局的序幕。黑电、白电、清洁等多个细分赛道的企业，在 AIGC 领域的布局侧重点各有不同。

作为白电领域的全品类家电龙头，美的采用“合作 + 自研”策略，多品类家电接入豆包、DeepSeek 等大模型。其自研 “美言” 大模型 2024 年大规模应用，依托家电行业垂直数据保障 AI 体验掌控力，覆盖千万级设备，单月语音交互过亿，形成差异化竞争力。

例如空调可结合用户习惯与环境数据自动调节模式，实现 “风吹人”或“风避人”；冰箱通过内置摄像头实现食材识别、保质期提醒与菜谱推荐；洗衣机能识别衣物材质并选择最适合的 AI 洗功能；AI 料理机在数次操作后，可逐渐掌握用户口味并调整调料投放量。

同为全品类家电龙头，TCL 在黑电赛道的 AI 布局颇具代表性。其搭载安卓系统的智能电视，本身具备更强的模型适配性，但方庆强调，电视与手机的应用场景差异显著，“豆包手机” 的 AI 托管模式无法简单移植到电视产品上。

针对黑电品类的 AI 适配痛点，TCL 从软硬件两端同步发力。TCL 鸿鹄实验室总监唐志明补充道，企业在大模型选型上更看重基础 AI 能力，核心功能层面选择开源模型，更便于后续的微调和定制化开发；硬件层面，TCL 自研的 AI 加速芯片已具备 20TOPS 算力，可充分满足端侧模型低延迟运行的需求，有效提升设备的语音交互流畅度与上下文联想能力。

除了黑白电两大类大家电，细分领域家电的AI化正以润物细无声的方式展开。作为全球领先的高端科技品牌，追觅从清洁赛道切入，在大家电领域以 “改良硬件设计 + 自研多维模型”的融合思路诠释 AI 逻辑。以追觅双机械臂空调 X-Wind 系列为例，通过声音、语义、环境分析等多模型协同，以及追觅空调双机械臂设计的配合，能够进一步实现 “同屋不同风向” 的定制化送风，精准匹配不同人群的个性化空气定制需求。

追觅空调负责人李正良认为，专业大模型（如豆包、DeepSeek）的语音识别、上下文理解能力是 AI家电的基础；核心竞争力则需直观展示体验变化，创新硬件搭配垂直模型是关键方向。追觅的跨界尝试，为清洁家电企业向大家电领域延伸、尤其是探索空气AI模型的落地差异化路径提供了借鉴。

同为专业型清洁家电企业，添可近年来发力厨电赛道，以AI 技术为突破点提升产品竞争力。添可 “食万天工” 主打 “具身烹饪智能”，依托与豆包合作的烹饪大模型 + 专用芯片，实现菜谱定制与火候、调料投放的精准控制，完成单品智能的深度落地。添可的实践则说明，AI 技术与硬件执行系统的深度融合，是提升用户体验的关键。

作为在高端厨电领域AI 布局前沿的企业，方太已展开与 DeepSeek 的合作，将 DeepSeek-R1 与自研 Healthy CookingGPT 深度融合。依托 AIGenie、AI 慧眼采集数据，结合千万级烹饪知识图谱，为用户动态生成个性化健康烹饪方案，覆盖厨房全场景。这一实践不仅破解了中式烹饪标准化难的行业痛点，也为高端家电企业 “AI + 垂直场景” 的差异化布局提供了可借鉴的路径。

从上述三类企业的实践不难看出，当前家电企业的AI 布局已形成共性：以专业大模型合作打基础，以自研垂直模型做差异化，最终落地到产品场景体验升级。全品类龙头的规模化探索与专业型企业的垂直场景深耕形成互补，前者解决 “AI 家电如何普及” 的问题，后者破解 “AI 家电如何精准匹配需求” 的痛点，共同推动行业从技术验证走向实用落地。

奥维云网（AVC）研究创新部副部长刘冀元指出，家电企业对AI时代的探索，一定是基于能力导向，不是基于机会导向。一定是从用户场景中来，到用户场景中去。不能为了AI而AI，要从用户价值的挖掘和提升出发。

从单品到生态：全域智能照进现实

单品 AI 化的差异化探索，为家电行业向更高阶的生态互联阶段迈进奠定了基础。跨平台、跨品牌、跨设备的智能互联生态，才是智能家电的核心方向。

正如奥维云网（AVC)总裁郭梅德所言，真正的智能不是设备的简单叠加，而是让技术隐身于生活场景之中，让空间主动适配人的需求。这正是全屋智能的核心价值，也是行业未来的发展方向。

尽管家电行业声量不及手机产业，但作为贴近消费者的赛道，企业已提前布局AI化进阶，终极方案正是智能生态 AI 化。针对用户使用场景受限、功能感知弱等痛点，家电企业也在探索更高阶的 AI 落地路径。比如通过 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议, 可实现不同设备间的 AI 指令互通），构建AI 世界的 “万能适配器”，实现 “感知 - 决策 - 操作” 的闭环体验，推动 AI 全屋智能的 “感知互联”。

TCL 是较早试水AI生态化的企业，方庆介绍：TCL 在家电 AI 化进程中投入向来坚决，不管是语音交互优化、图像增强技术，还是 IoT 设备互联互通，都已开展大量深入研究，硬件支撑层面的推进节奏在行业内处于靠前水平。硬件端，TCL 专门联合合作伙伴定制开发专用 AI 加速芯片，这类芯片成本不低，算力可达 20TOPS，接近甚至超过绝大部分手机的 NPU 算力，只是当前对应的落地应用场景还比较有限。

美的方面指出，家电行业需共同突破三大关键瓶颈，其中之一就是打破AI 家电 “单点智能” 桎梏，形成 “整体情境理解” 的连贯体验。未来突破点在于发展家电场景专用的轻量化架构、神经拟态芯片，以及 “云 - 边 - 端” 高效协同计算范式。

构建生态也是追觅的目标，目前已有团队在探索更好的解决方案。值得期待的是，2025 年多项智能家电国家标准陆续发布，既明确了语音交互、智能等级等技术要求，也为场景落地和生态互联提供了规范框架，将推动行业从 “单兵作战” 走向 “协同共赢”。行业标准的完善，被认为是破解当前生态互联困境的关键抓手，这也是多数企业的共识。

消解成本压力：规模化攻坚+垂直深耕

我们可以看到，豆包手机的溢价远远高于普通手机，而在家电行业，搭载大模型的AI 家电同样面临显著的成本压力 —— 其硬件成本远高于普通家电，这也成为制约 AI 家电规模化普及的核心瓶颈之一。

在TCL工作了20余年，方庆对此深有体会，他点出了硬件企业的共性困境。他指出：“硬件企业不像软件公司那样有明显的长尾效应，后续难以通过额外收费实现变现。” 他进一步补充：“具体来看，大模型的引入无疑会增加硬件成本，其中存储器成本的增幅最为突出，这一点毋庸置疑。国外方案单台成本大概要增加 10~15 美元，国内方案的成本压力相对小一些。尽管成本增幅明显，但这些投入能切实提升语音交互体验、优化设备控制精度，为用户带来实实在在的价值。所以即便增加了成本，我们仍愿意投入这部分成本，让用户能更好地融入数字化、AI 化时代，便捷日常生活，这就是我们的核心诉求。”

针对这一成本困局，行业内形成了不同的应对思路，徐翼提出的“两步走” 策略颇具代表性。他认为，相关挑战需从两个核心维度突破：首先在技术适配层面，核心是平衡 “无限算力需求” 与 “有限硬件边界”—— 大模型依赖庞大参数与算力，而家电作为耐用消费品，有严格的成本、功耗约束和长期可靠性要求，将大模型融入家电并非简单 “接入”，需做好深度场景化剪裁、轻量化部署与边缘智能重构。其次在成本控制层面，关键是跨越 “尖端技术” 到 “规模普惠” 的鸿沟，当前大模型相关的芯片、研发及数据维护成本仍高昂，真正的挑战不是给旗舰产品加炫酷 AI 功能，而是把技术成本优化到数千万台主流产品可搭载的水平，让用户觉得 “物有所值”，这就要求企业在架构设计上做深度创新。

从行业反馈来看，徐翼提出的“两步走” 思路，也反映了多数头部企业在成本控制上的核心考量。

但行业内也存在不同声音，不愿具名的行业分析师认为“技术降本” 的难度远超预期。当前大模型轻量化技术成熟度仍有限，要实现千万级主流产品搭载，至少还需 2-3 年技术迭代；且 AI 芯片、存储器等核心零部件价格受上游供应链制约，企业单靠自身架构创新难以完全消化成本压力，行业需形成 “供应链-企业-渠道” 的协同降本机制。

从行业发展规律来看，这一过渡阶段需要3-5年的技术迭代与市场培育，方庆对此亦有共识，他表现出乐观且谨慎的态度。展望未来，AI 家电要实现规模化爆发，成本破局是关键前提，这需要满足三大核心条件：一是轻量化技术成熟度突破，实现成本可控；二是行业标准统一，通过协同降低全产业链成本；三是用户价值精准传递，让 AI 功能从 “概念” 走向 “实用”，让用户愿意为价值买单。

奥维云网（AVC）研究创新部副部长刘冀元指出，对于家电企业，需要有专业的团队、足够的技术、深度的用户洞察，在场景定义能力、算法迭代速度、生态协同效率三个维度有保障，才能实现产品的“主动服务、无缝交互、持续进化”。

可以肯定的是，随着全品类龙头的规模化攻坚、专业型企业的垂直深耕，以及行业协同降本机制的完善金河配资，AI 家电终将逐步摆脱 “叫好不叫座” 的困境，推动家庭智能生态向更普惠的方向发展。