家电行业深度报告

1、智能家居行业：感知驱动初步渗透，计算平台支撑长期空间智能家居行业在当前时代已迎来窗口期，且随着国内外市场进入标准化趋势，国内市场增长潜力释放可期，具备明确投资价值。相比传统家居，智能家居系统通过接入计算平台的运行模式实现功能上的智能化，提升用户交互效率以及信息掌控程度，但当前体验升级程度有限，仍静待技术进步释放规模增长弹性。综合而言，智能家居系统产品体系中硬件层面技术已基本成熟，对体验提升的核心决定性因素集中在感知设备或模组的应用场景和计算平台分析能力，一方面，感知设备或模组的深入应用可进一步提升现有品类产品的智能程度甚至催生新品类；另一方面，计算平台分析能力的提升将支撑智能家居系统感知并贴近

2、用户需求，从而实现交互高效化及信息丰富化的意义。行业状态：窗口期玩家多元，标准化奠基潜力释放智能家居行业迎发展窗口期，各背景企业积极入局。智能家居行业在 2011 年左右迎来发展窗口期，庞大市场前景吸引各背景的企业积极入局建设生态，其中互联网服务厂商凭借开放性优势在规模上相对领先。在互联网普及初期的上世纪 90 年代，世界各公司便已开启对各类产品接入互联网实现智能化的探索，并形成“物联网”概念。而智能家居作为物联网在消费级市场下游的主要应用场景，在行业经历从 2000 年到 2010 年左右的一轮优胜劣汰后随着国内网络技术进步而逐步迎来发展窗口期。表 1：中国智能家居行业发展历程阶段名称阶段时

3、间阶段发展情况萌芽期1994-1999行业处在产品认知的阶段，暂无专业智能家居生产厂商，仅深圳一两家从事美国 X-10 智能家居代理进口零售的公司，产品多销往居住国内的欧开创期2000-2005美用户。国外智能家居产品基本并未进入国内市场，国内先后成立了 50 多家智能家居研发生产企业，主要集中在深圳、上海、天津等地。智能家居的市徘徊期2006-2010场营销、技术培训体系诼渐完善。上一阶段智能家居企业的野蛮成长和恶性竞争给行业带来了负面影响，行业市场销售额增长减缓甚至下降，部分本土企业退出行业或缩减规模，融合演变期2011 至今而国外的智能家居品牌布局进入中国市场。经历了行业的一轮优胜劣汰，

4、叠加网络建设逐步成熟，智能家居开始放量增长，进入了一个新的拐点。资料来源：前瞻产业研究院，研究院从市场规模上看，2020 年我国智能家居行业市场规模达到 5144.7 亿元，同比增速从 2017 年的 24.77%落至 6.79%，2017-2020 年三年复合增长率为 16.49%；我国智能家居设备市场规模为 1705 亿元，同比增速从 2017 年的 41.89%落至 11.40%，2017-2020 年三年复合增长率为 24.64%，设备销售持续驱动市场规模增长。亿元亿元图 1：中国智能家居行业市场规模图 2：中国智能家居设备市场规模中国智能家居行业市场规模同比（ ）中国智能家居设备市场

5、规模同比（ ）前瞻产业研究院，研究院前瞻产业研究院，技术进步赋予的增长潜力吸引众多企业入局积极建立智能家居平台组建生态。目前我国智能家居平台主要玩家除家电巨头海尔、美的、格力外，还包含互联网服务厂商小米、百度、阿里巴巴等。传统家电厂商：优势在于多年的硬件产品经验，生态基本围绕自家产品建立，对其他品牌产品的接入相对保守。其中海尔与美的起步较早，于 2014 年初便启动家电产品的智能化，并推出智能家居平台聚合各项智能产品的操作指令，而格力在 2018 年以节能为切入点发布智能家居平台“零碳智慧家”。后续的生态化建设方面，海尔围绕自家 U+智慧生活平台广引合作伙伴，接入多品牌、多品类硬件；美的则在初

6、期与小米集团在智能家居产业链、移动互联网电商业务开展深度战略合作，自家智能家居开放平台的建设时间与入局偏后的格力接近。互联网服务厂商：自身硬件产品经验较少，发挥连接性优势持续拓宽对外合作范围扩充生态。其中小米在 2013 年率先入局，通过与生态链企业共同开发硬件产品实现生态内产品品类繁多且价格低廉，平台连接设备数量稳居世界第一，生态建设相对成熟；百度在 2017 年 1 月发布AI 平台小度（DuerOS），内置同名语音助手与智能家居平台，并迅速对外开放推动生态成熟；阿里巴巴在 2017 年7 月推出智能音箱天猫精灵，内置同名语音助手、智能家居平台，并迅速面对第三方开发者开放以完善功能表现。整

7、体而言，阿里巴巴与小米在国内智能家居平台厂商中表现领先，其中天猫精灵在2021 年5 月公布已覆盖4 千万家庭用户，小米集团在 2021 年年报披露米家 App 月活用户同比增长 42%至 6.39 千万。表 2：中国智能家居平台主要玩家相关信息厂商背景厂商名称智能家居平台名称发布时间面向开发者的智能家居开放平台名称发布时间制造业海尔美的格力华为U+智慧生活2014/03美居2014/03零碳健康家2018/08HiLink2015/12海尔 U+智慧生活开放平台2014/12美的 IoT 开发者平台2019/10格力人工智能开放平台2019/10华为 HiLink 智能家居开发者平台2018

8、/07互联网小米米家（原小米2013/11小米 IoT 开发者平台2017/11服务百度智慧家庭）小度/DuerOS2017/01DuerOS 开放平台2017/07阿里巴巴天猫精灵2017/07天猫精灵开放平台2017/10资料来源：各厂商官网，研究院全球标准化趋势明确，解决乱象可期奠基潜力释放。近年来国内外市场均出现制定标准统一管理现有产品的趋势，预计解决产品因生态分立而无法充分发挥功能的混乱现象，提升发展效率并为行业长期增长潜力释放铺垫。各背景厂商发力组建生态且生态间互不相通的现象导致在售产品需在特定生态内才可发挥应有功能，引起消费者的困惑，并在一定程度上影响行业规模增长。而近年来国内外

9、厂商出现联合制定统一标准的趋势，目标通过提高产品间的兼容性降低智能家居厂商开发成本与用户的选择门槛，推动行业健康发展。全球市场：2019 年末，亚马逊、苹果、谷歌、三星和 Zigbee 联盟宣布合作组建 Project Connected Home over IP（CHIP）工作组，计划建立现有产品通用的智能家居生态。2021 年 5 月，CHIP 正式更名 Matter 协议联盟，引入更多筹办厂商并用更具辨识度的商标与名称奠基后续推广，而随着华为、OPPO、涂鸦智能等国内巨头加入，国内市场与海外市场生态从割裂走向融合。国内市场：2020 年工信部筹建联合国内主要智慧家庭企业的智慧家庭标准工作

10、组，并以中国作为秘书处、以海尔智家为副组长，共同支撑工作组相关标准的制定。工信部智慧家庭标准工作组的出现以及行业标准制定的计划体现智能家居市场规模及其重要性，一定程度上增强后续成长空间的明确性。中国市场：本土厂商领导实力凸显，率先爆发的潜力赋予投资价值。在全球市场统一标准 Matter 协议筹办厂商与参与厂商中包含大量中国背景品牌，体现国产品牌在全球范围内具备标准制定实力，技术水平与用户规模领先。而对中国智能家居市场而言，叠加价格门槛偏低、潜在用户规模偏大的特点，预计领先全球进入爆发期，凸显投资价值。Matter 协议联盟参与厂商分为筹办厂商（Promoter）、参与厂商（Participan

11、t）、适配厂商（Adopter）、关联厂商（Associate）四个等级，其中筹办厂商、参与厂商可参与产品研发、市场营销等方面标准细则的制定，在业内具备领导地位。目前联盟筹办厂商、参与厂商、适配厂商数量分别为 24 家、231 家、159 家，其中领导地位较高的筹办厂商、参与厂商中分别包含 5 家、32 家中国背景厂商，体现中国厂商技术水平与用户规模在业内的领先地位在全球已具备一定认可度，具备领导行业的实力。对于中国智能家居市场而言，本土厂商的实力为相关产品普及奠基，叠加国内产品价格门槛偏低、人口规模庞大的特点，预计先于全球迎来行业发展爆发期，随着国内外市场标准化趋势推进，投资价值明确。筹办厂

12、商参与厂商适配厂商关联厂商PromoterParticipantAdopterAssociate表 3：Matter 协议联盟各级别厂商成员相关权益产品研发、测试、认证自有品牌设备与配件使用联盟认证与商标享有享有享有享有授权第三方合作产品享有享有认证产品登上联盟官网享有享有享有参与联盟研讨会、研发会议、联调等享有享有享有深入市场参与市场营销相关资产细则的制定参与联盟市场营销活动参与联盟营销相关会议享有享有享有享有享有享有享有享有可获取营销抵押品享有享有享有参与联盟对行业的领导具备董事会席位享有主持、参与工作组并可投票享有享有参与制定行业标准细则与测试材料享有享有参与制定市场需求与使用规范细则享

13、有享有参与联盟连接标准相关会议享有享有享有CSA 官网 Matter 相关页面，研究院图 3：Matter 协议筹办厂商（Promoters）（按英文名称排序）CSA 官网 Matter 相关页面，研究院图 4：Matter 协议中国背景参与厂商（Participants）（按英文名称排序）CSA 官网 Matter 相关页面，研究院智能点：接入计算平台，提升交互效率丰富信息掌控运行模式：接入计算平台，交互方式多元且运行条件开放。智能家居基于物联网技术，运行模式与传统家居的主要区别在于信息接入计算平台、交互方式多元以及运行条件开放。智能家居与传统家居的在运行模式上的主要区别在信息传导流程、交互

14、方式、设备运行先决条件三方面：信息传导流程：相关设备均接入云端或本地的计算平台，将用户指令、外界环境变化等信息统一采集至计算平台，并由计算平台向设备下发指令；交互方式：用户交互方式在硬件的基础上新增软件、语音、手势等；设备运行的先决条件：除用户发出指令之外，外界信息变化亦可触发自动化任务执行。图 5：传统家居系统与智能家居系统运行模式对比资料来源：研究院整理核心智能体验：提升交互效率，强化信息掌控。对比传统家居系统，智能家居系统对用户体验的提升主要集中在交互效率与信息掌控两大维度，两大维度并无绝对界限，并存在相辅相成的关系，共同构建智能家居系统提供的核心智能体验，并反映用户的核心需求。交互效率

15、维度：接入云端或本地的计算平台后，智能家居支持的交互方式在硬件的基础上新增软件、语音等，且支持感知到外界信息变化后自动运行，拓宽交互形式；同时聚合多品牌、多品类产品的交互并将复杂操作大幅精简至单次交互，降低交互学习门槛；对用户而言，相对直观的感受是避免传统家居交互在空间与时间上的限制，实现随时随地交互的自由。信息掌控维度：得益于近年来网络大幅提速以及云端或本地存储技术的进步，智能家居系统可通过麦克风、摄像头等部件的应用采集声音、视频画面等内容更为丰富的外界信息，实现信息的丰富化；得益于机器学习与云计算技术，在设备运行相关数据、外界环境变化等信息采集并上传后，智能家居平台可对其进行整理并分析，实

16、现基于历史信息推理用户习惯并动态调整、识别环境的边际变化并作出反馈甚至决策是否执行自动化任务等功能；同时，由于相关信息均集中于计算平台，用户可通过多种途径直接访问，信息的反馈不受空间与时间限制。表 4：智能家居系统对比传统家居在体验上的改善（绝大多数情况）对比维度传统家居系统智能家居系统交互效率方式单一：用户交互方式只有硬件的物理交互部件主动操作：需由用户进行操作分散：交互部件与所属设备套件相对应，不可跨设备、跨品牌、跨品类操作复杂：单设备的部分复杂功能、多设备的复杂组合等场景需要多步骤操作空间受限：用户需处在执行设备附近的空间内时间受限：操作后即时响应信息掌控采集信息有限：仅可采集门窗部件磁

17、场、温度、湿度等简单信息不可追溯：不保留设备运行历史记录、采集的历史环境信息等不可识别边际变化：因为缺乏计算能力，无法判定信息的变化反馈途径有限：设备运行状态、采集的信息等需用户就近观察得知资料来源：研究院整理方式多样：用户交互方式在硬件的基础上新增软件、语音等主动操作结合自动响应：除用户主动操作外，感知到温度、磁场、画面等外界信息变化亦可触发自动运行聚合：智能家居平台聚合多品牌、多品类的交互，用户可通过各类交互设备直接访问简易：单句语音、单个场景按钮等单次交互形式可实现直接多设备组合的复杂功能空间不受限：用户可操作交互设备远程控制执行设备时间不受限：可提前设定运行时间可采集多元信息：除门窗部

18、件磁场、温湿度外，可采集声音、视频画面等相对复杂的信息可追溯历史且主动贴近用户习惯：可统计历史设备运行相关数据及环境信息，运用机器学习追溯历史数据整理变化趋势并推理用户习惯，实现动态调整运行模式可识别边际变化并反馈甚至决策：可识别环境的边际变化并作出反馈，实现访客提醒、门窗开关提醒等功能，甚至可基于边际变化判定是否执行自动化任务反馈不受空间与时间限制：用户可通过多种途径从云端获取各设备运行信息、环境信息等展望：中短期深入场景挖掘，中长期聚焦用户理解当前体验提升有限，改善空间广阔反映增长潜力。当前技术水平与产品体系下，智能家居系统对核心体验的提升仍有限，对市场渗透形成一定阻力且存在明确的改善空间

19、，而随着技术提升支撑核心需求的进一步满足，行业预计顺畅释放增长潜力。交互效率维度：目前市场上主流交互方式受制于识别能力而对交互效率提升程度有限。软件交互集中于手机等智能设备，但手机操作系统并未将家居操作入口列入最高优先级，导致手机操作家居的效率有所削弱；语音或体感交互方面，识别错误的现象仍较为普遍，且可识别命令仍较为局限，智能程度并未达到市场预期；而目前市场上更优且成熟的交互方式仍未出现。信息掌控维度：目前市场上主流感知设备采集的信息有限叠加计算平台对信息的分析能力有限，导致产品体系对信息掌控程度的提升不及宣传效果。一方面，温度、湿度、烟雾浓度等简单信息的感知设备虽已相对成熟，但目前使用场景较

20、少；另一方面，麦克风、摄像头等元器件的嵌入虽已初步实现音频、视频信息的获取，但由于计算平台对内容的分析能力仍较弱，可提取的信息量有待提升。改善方向：中短期现有技术深入挖掘，中长期聚焦用户理解释放场景。智能家居系统对核心体验的改善空间主要依托于应用场景的渗透，中短期看，利用现有技术相对成熟的感知设备可进一步挖掘使用场景；中长期看，多媒体感知设备对用户行为的理解对主动交互效率的提升以及自动反馈应用范围的拓宽均具备重大意义，将带动使用场景的新一轮释放。按相关设备是否在用户发出指令后执行功能，智能家居系统的交互可分为基于用户操作的主动交互与基于信息感知的自动反馈，而主动交互按对设备的管理效率由可大致分

21、为一对一、一对多两种。其中，一对一层次主动交互仅实现智能家居单品的线上化，单品间缺乏成熟的平台连接，仅解决传统家居对空间与时间的控制；一对多层次主动交互在一对一层次的基础上实现了聚合、简易等需求，进一步提升交互效率；自动反馈在一对多层次主动交互的基础上实现根据外界信息变化自动响应的功能，省略交互步骤，实现最高的交互效率。相比于传统家居系统，智能家居系统随着技术成熟实现在主动交互上从一对一层级到一对多层级的跃升，并使自动反馈渗透到更多使用场景，从而在体验上推进交互高效化与信息掌控丰富化的结合。展望未来，主动交互与自动反馈两种方式向更多场景渗透的潜力支撑智能家居系统核心体验的改善空间。主动交互：覆

22、盖主流场景发展意义重大，免接触指令识别能力构建长期空间。目前智能家居系统主要采用基于用户指令的主动交互，且由于用户需求存在多样性与随机性，感知设备无法充分且精确地捕获用户的大部分复杂的实际需求，基于信息感知的自动反馈的应用场景预计在很长一段时间内局限在相对简单、机械性的范围，而主动交互预计持续覆盖主流场景，对行业而言发展意义重大。分交互方式看，智能家居系统相比传统家居系统新增接触式的触屏交互以及免接触式的语音交互、体感交互等。其中触屏交互技术已相对成熟，中短期内预计通过渗透到更多品类实现智能家居入口多元化；语音交互、体感交互当前使用场景受制于对用户指令的识别能力，中长期预计凭借云端识别能力进步

23、打开渗透空间。自动反馈：场景挖掘尚处早期，用户需求理解奠基长期增量场景释放。目前智能家居系统中基于信息感知的自动反馈应用场景相对较少，而长期看具备庞大的增量场景挖掘空间。按信息的性质分类，感知设备采集的信息可分为环境信息与用户体征及行为信息两类。环境信息方面，目前感知技术已相对成熟，中短期内预计通过感知模块的嵌入新增一定数量的使用场景；用户体征及行为信息方面，目前将信息理解为需求的能力仍未有突破性进展，但中长期看技术水平提升将带动更大规模的使用场景解锁。主动交互：覆盖主流场景，体感指令识别或为长期效率提升中枢主动交互预计长期覆盖智能家居系统主流应用场景，具备重大发展价值。在交互方 式上，智能家

24、居系统与传统家居系统最显著的差异集中在免接触式交互，而又由于主动 交互基于用户指令，因此智能程度与应用场景范围取决于免接触交互方式下的指令识别 能力。当前产品体系下的免接触交互方式主要分为语音与体感两种，一方面，语音交互 凭借自然语言识别与理解能力的提升催生核心应用语音助手以及主要落地品类智能音箱，虽然智能音箱的普及体现语音交互的普适性，但智能音箱的增长瓶颈亦反映语音交互由 于对用户口语表达、环境声音有所要求而在使用场景上天然受限，或无法长期带动智能 家居主动交互效率提升；另一方面，体感交互可在一定程度上避免语音交互在使用场景 上的限制，但受制于识别能力当前应用场景较少，中长期看或随着体感摄像

25、头嵌入到更 多设备以及计算平台分析技术升级成为智能家居主动交互效率提升的驱动中枢。覆盖主流场景价值明确，免接触式支撑潜力覆盖主流场景价值明确，免接触式大幅降低空间限制支撑行业发展潜力。由于感知设备无法充分且精确地捕获用户多样且随机的实际需求，智能家居执行设备的运行在绝大多数情况依靠用户主动发出指令，因此基于用户指令的主动交互预计持续覆盖主流场景，长期发展价值明确。在交互方式上，接触式交互的触屏交互以及免接触式交互是智能家居相比传统家居特有的交互方式，其中免接触式交互得益于广泛的识别范围而大幅降低空间限制，且庞大的改善空间支撑行业发展潜力。接触式交互：包括按键与触屏方式，相对传统且在多年发展下已

26、相对成熟。其中按键交互方式下，智能家居系统与传统家居系统相对接近，发展空间较小；触屏交互方式下，用户可借助随身的智能手机、智能手表等设备访问智能家居平台并进行操作，且得益于屏幕陈列多元信息的能力，可实现更灵活的操作指令、设定时间自动执行、丰富的即时信息反馈等功能，从而在一定程度上避免了传统家居系统在空间和时间上的限制，有效提升交互效率，预计在各交互方式中长期占据重要比例。免接触式交互：可实现远距离操作，进一步大幅降低传统家居系统在空间上的限制，对交互效率的提升具备重大意义。其中语音交互方式下，用户可发出类似自然对话的灵活指令，且可实现时间自动执行、语音播报信息反馈等功能，拓宽了可发出指令的范围

27、，但存在语音指令识别和理解错误可能导致操作指令判定不准确的弊端；体感交互方式下，语音交互判定出错的因素可被避免，而缺陷集中在表情、手势、动作等的识别和匹配错误的可能性。整体上看，免接触式交互相关技术进步极大推动行业发展，且在当前的弊端下未来发展空间相对庞大，支撑行业发展潜力。信息反馈方式操作指令判定不准确因素交互设备操作指令设定时间位置灵活性自动执行交互方式表 5：智能家居主动交互方式对比接触式按键触屏固定随身携带较弱较强不支持支持无无无屏幕显示免接触式（远距离）语音体感固定固定较强较弱支持不支持语音指令的识别和理解错误表情、手势、动作等的识别和匹配错误语音播报屏幕显示资料来源：研究院整理语音

28、交互：推动平台入口多元化，普适性局限性共存语音交互：对交互效率提升意义重大，理解能力推动大规模落地。语音交互的无接触属性与自然性凸显其对提升交互效率的意义，在数十年的发展历程中，2000 年以来语音理解能力的发展推动语音交互以大规模嵌入产品进入商业市场。对比各交互方式，在接触式交互经历“按压-触控-多点触控”三大阶段后，语音交互的出现使免接触式交互成为可能，实现真正意义上的“解放双手”，并通过识别自然语言贴近用户日常交流习惯，降低使用门槛，对交互方式的进化以及效率提升具备重大意义。从发展历程上看，各大科技公司对语言交互的探索早在上世纪 50 年代便已开启，远早于智能家居行业的起步。语音交互的过

29、程主要包括语音的“识别-理解-合成”三个阶段，在 1980-2000 年隐马尔可夫模型、高斯混合模型带动语音识别、合成技术成熟，带动可完成简单预设指令的语音交互产品落地；2001-2019 年，深度神经网络的广泛应用大幅增强语音理解技术的发展，大幅拓宽语音交互产品的能力范围，实现语音交互的智能化，催生语音交互中心语音助手，而语音交互又以语音助手的形式渗透到各类产品；2020 年起，语音交互迅速进入全新的技术融合阶段，整合多模式识别、大数据、物联网、云服务等技术，向定制化综合技术解决方案的方向发展。从市场规模上看，语音交互技术智能化后凭借多元落地场景而发展迅猛，根据亿欧智库统计，中国智能语音市场

30、规模从 2017 年的 105.2 亿元增长到 2020 年的 274.6 亿元，连续三年复合增长率为 37.69%。阶段名称阶段时间基础技术阶段发展情况表 6：语音交互发展历程认知阶段1952-1980模板匹配方法首款语音识别系统问世，可基于简单模板匹配英文数字，同期较自然的语音合成已出现，但落地较为困难。起步阶段1980-2000隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（DMM）语音识别从模板匹配过渡到概率统计建模；语音合成拼接技术得到解决，智能语音交互技术正式进入公众视野。发展应用阶段2001-2019深度神经网络（DNN）深度神经网络技术一方面大幅提升语音识别准确率，另一方面带动语义分析

31、技术迅猛发展，智能语音交互进入商品市场。融合应用阶段2020 至今多元技术混合应用整合包含多元模式识别、大数据、RF、物联网、云服务等 技术的智能语音系统将在多个维度触达行业核心需求。亿欧智库，研究院图 6：中国智能语音市场规模及预测亿元中国智能语音市场规模及预测同比（ ）资料来源：亿欧智库，研究院语音助手：智能化核心应用，接入智能家居平台实现入口多元化。语音助手的出现与普及体现语音交互智能化程度，随着接入智能家居平台成为语音交互入口，并嵌入多元产品实现智能家居平台入口的多元化。随着语音交互凭借语义理解技术的进步而逐步成熟，语音助手作为语音交互的中心应运而生，具备对话能力，且基于用户自然的语句

32、表述提供资料查询、打车、预定餐厅等功能，大幅简化操作流程。世界首款语音助手 Siri 由苹果在 2011 年 9 月推出，随后国内外各大厂商的语音助手在 2011-2017 年陆续出现，推动语音交互的用户教育。而随着同期内各大厂商的智能家居平台亦相继推出，语音助手作为语音交互入口与智能家居平台紧密结合。在成为智能家居平台入口后，语音助手具备控制各项家居用品的能力，催生出功能以语音助手为核心的新品类智能音箱，并逐步渗透到空调、冰箱等传统家电品类，实现智能家居平台入口的进一步多元化，促进交互效率提升。表 7：国内外智能音箱主要厂商语音助手及智能家居平台发布年月语音助手智能家居平台品牌名称名称发布年

33、月名称发布年月AppleSiri2011/09HomeKit2014/06AmazonAlexa2014/11Alexa2015/04GoogleGoogle Assistant2016/05Google Home2016/12小米小爱同学2017/07米家（原小米智慧家庭）2013/11百度小度/DuerOS2017/01小度 / DuerOS2017/01阿里巴巴天猫精灵2017/07天猫精灵 / AliGenie2017/07华为小艺2013/01HiLink2015/12资料来源：各厂商官网，研究院智能音箱：普及体现语音交互普适性，瓶颈暴露语音交互局限性。智能音箱品类随技术相对成熟的品

34、牌入局获得增长活力，规模在厂商持续补贴的催化下高速增长，高市场接受程度凸显语音交互的普适性。而品类在快速扩张后进入形态、功能、使用场景等方面的差异化竞争并遇增长瓶颈，暴露语音交互方式本身由于对用户口语表达、环境声音有所要求而在使用场景上天然受限。智能音箱与传统音箱主要区别在于交互基于语音助手，是语音助手与智能家居平台深度结合后催生的新品类。在硬件配置上，智能音箱与传统音箱主要新增三大组件：联网模块、可用于远场拾音的麦克风阵列、可执行相对复杂功能的本地处理器。因此在功能上，智能音箱可直接收听、上传用户指令，并通过厂商云端分析后反馈信息。通过接入厂商语音助手，智能音箱可实现天气、股市等信息的查询功

35、能，并直接播放合作流媒体平台的指定内容，而语音助手与智能家居平台的深度绑定使智能音箱天然地具备智能家居生态入口的性质，实现对多品牌、多品类的产品下达指令。根据 36 氪整理，世界上首个智能音箱是亚马逊 2014 年发布的Echo，搭载其自家语音助手 Alexa，而我国智能音箱行业起步于 2015 年 5 月京东发布国内首款智能音箱叮咚 A1，至今不足 7 年时间的发展历史可大致分为起步、推广、细分三大阶段，从快速普及到进入瓶颈，体现语音交互的普适性与局限性。表 8：我国智能音箱行业发展阶段阶段名称阶段标志性节点产品宣传重心行业特点起步2015 年 5 月京东发布国内首款智能音箱叮咚 A1推广2

36、018 年双十一头部品牌产品集体降价至百元以内细分2020 年 3 月小度发布智能早教机语音助手、联网播放媒体市场反响一般智能家居生态入口销量高增，初步普及教育、商业等细分领域需求销量增长放缓，提价趋势出现资料来源：各厂商官网，研究院普及：体验支撑+补贴催化，高市场接受度体现语音交互普适性。智能音箱品类在语音助手与智能家居平台相对成熟的品牌入局后凭借优质体验获得增长活力，规模在厂商持续补贴的催化下高速增长，反映较高的市场接受程度，凸显语音交互的普适性。作为新生品类，智能音箱吸引国内外厂商纷纷跟进。而由于亚马逊 Echo 并未进入中国市场，2015 年 5 月京东联合科大讯飞推出的叮咚 A1 为

37、国内首款智能音箱，随后在 2015-2016 年期间互联网安全服务商 360、音乐服务商酷狗、传统音箱厂商漫步者等纷纷入局。国内智能音箱市场在发展早期虽一众厂商入局，但由于早期厂商缺乏优质语音助手以及成熟的智能家居平台，无法提供符合期望的体验而反响一般，2016 年全国智能音箱销量仅不足 10 万台。2017 年 7 月小米、阿里分别推出搭载自家语音助手小爱同学、天猫精灵的智能音箱小米 AI 音箱、天猫精灵 X1，2018 年 3 月百度发布搭载自家语音助手小度助手的国内首款带屏智能音箱小度在家，该时点下三大厂商在语音助手综合体验远优于市场原有产品的基础上，智能家居生态已初具规模，产品宣传重心

38、偏向智能家居生态入口，为品类普及打下基础。2018 年双十一，天猫精灵 X1、小度智能音箱、小爱音箱 mini 分别从 499、249、169 降价至 89、69、99 元，其中天猫精灵 X1 双十一当日销量破百万，推动全年全国品类均价同比下滑 22%至 225 元，销量同比增长 856%至 1625 万台，销售额同比增长 645%至 36.5 亿元。同时京东叮咚由于产品智能程度不足而销量惨淡，团队内部管理混乱引起 CEO 魏强等大量员工离职。2019 年头部品牌持续以价换量的策略，全年全国品类均价继续同比下滑 10%至 203 元，销量同比增长 125%至 3664 万台，销售额同比增长 1

39、04%至 74.4 亿元。巨头的价格下沉充分挤出二三线品牌，初步实现市场去山寨化，根据奥维云网公众号，市场份额高度集中于三巨头天猫、百度、小米， 2019 年 CR3 高达 92.7%。瓶颈：差异化竞争体现增长活力减弱，暴露语音交互与生态建设局限性。智能音箱品类在快速扩张后进入增长瓶颈，具体表现为在形态、功能、使用场景等方面的差异化竞争，暴露了当前技术背景下语音交互理解能力不足、使用场景有限以及智能家居生态建设不足的局限性。由于智能音箱核心功能与体验取决于语音助手的信息处理能力，在技术水平接近的背景下，2019 年末三巨头阿里巴巴、百度、小米的智能音箱产品功能已集中在语音助手问答、网络音频播放

40、、智能家居指令接收及反馈，且体验高度同质，引起差异化竞争的趋势，而差异化主要体现在形态、功能、使用场景三个方面。产品形态：有屏智能音箱出现且占比持续走高。在亚马逊于 2017 年推出全球首款带屏智能音箱Echo Show 后，2018 年 3 月百度发布国内首款带屏智能音箱小度在家，显著改善体验，并引起各大智能音箱厂商先后推出类似产品，带动有屏智能音箱销量占比提升至 2021H1 的 25.4%。产品功能：厂商先后在智能音箱中加入红外模组以匹配传统家电，如小米在2019 年 10 月推出小爱音箱万能遥控版、百度在 2020 年 4 月推出小度智能音箱 2 红外版等。产品使用场景：厂商先后针对细

41、分场景推出智能音箱新品。百度方面，2020年 3 月发布针对少儿教育市场的有屏智能音箱小度智能早教机，强调将“破圈”进入多样细分场景；阿里方面，2020 年 5 月宣布升级 AIoT 生态圈，强调天猫精灵品牌硬件的中控设备地位并推出面向全行业开放合作联合定制产品的子品牌“天猫精灵妙物”，2020 年 11 月首批“天猫精灵妙物”产品出现，智能音箱与儿童闹钟、暖风机投影仪等品类相融合；小米方面，2020 年 9 月推出内置电池、可脱离电源使用的的小爱音箱 Art 电池版，2021 年 8 月推出主打音质的高端智能音箱小米 Sound，提升细节体验。差异化竞争反映市场增长活力减弱，且市场规模增长从

42、销量驱动转向均价驱动。 2020 年全国品类销量仅同比增长 3%至 3785 万台，销售额仅同比增长 13%至 83.7%，均价同比增长 9%至 221 元；2021 年全国品类销量同比下滑 3%至 3654 万台，销售额在各家中高端新品的带动下提升 20%至 100.5 亿元，均价同比增长 24%至 275 元。图 7：中国智能音箱销量图 8：中国智能音箱销售额亿元万台 中国智能音箱销量同比（ ） 中国智能音箱销售额同比（ ）Runto 洛图科技观研公众号，研究院Runto 洛图科技观研公众号，图 9：中国智能音箱销售均价图 10：中国有屏智能音箱销量占智能音箱销量比重元 中国智能音箱销售均

43、价同比（ ） 屏幕音箱市场份额Runto 洛图科技观研公众号，研究院Runto 洛图科技观研公众号，究其原因，智能音箱品类增长活力弱化并进入差异化竞争除体现当前智能家居生态建设不足外，亦彰显语音交互方式本身由于对用户口语表达、环境声音有所要求而在使用场景上天然受限。智能家居生态建设方面：厂商先后在智能音箱中加入红外模组以匹配传统家电，体现智能家居生态建设不完善导致智能音箱卖点难以突出。从厂商宣传口径上看，智能家居平台入口的特性为智能音箱核心卖点之一，但该卖点的实现以用户家中具备智能家居环境为前提，在大部分智能音箱用户可连接控制的智能家电仍相当有限时，智能音箱作为智能家居平台入口的特性无法充分发

44、挥。语音交互方面：有屏智能音箱出现且占比持续走高体现了现阶段语音交互在语义理解技术以及使用场景上的局限性。目前语音助手的交互主要基于自然语言处理（Natural Language Processing）技术，核心任务包含自然语言理解、自然语言生成两部分，其中在自然语言理解上目前国内外语音助手仅支持使用标准的设定语言对话，国内语音助手基本上仅支持标准普通话，对于用户不会讲普通话、存在厚重口音、普通话夹杂方言或其他语言等情况，语音助手识别能力仍存在较大瓶颈，覆盖人群有限。同时，开口说话并非所有用户在直觉上最直接的交互方式，且易受噪声等因素干扰，并非在所有场景中均可提高交互效率。因此，厂商在智能音箱

45、上加入触屏，除差异化竞争的因素外，主要系为缓解语音交互在当前技术水平下的局限性引起的识别不准、反馈不清晰等不便，同时适应更多交互场景，故有屏智能音箱反映语音交互的局限性。体感交互：规避语音交互弊端，或驱动长期效率提升指令识别基于视频画面，避免语音交互弊端但仍处发展早期。体感交互从视频画面中的用户活动识别指令并执行功能，可在一定程度上避免语音交互口语表达理解能力不足、环境干扰因素过多等导致的使用场景局限性，但目前仍处发展早期，成熟度偏低。体感交互基于摄像技术，通过感知人体特定部位的活动并识别相关指令以执行功能，而识别的内容从小到大可分为眼动、表情、手势、肢体动作等。由于人体活动内涵的信息量远低于

46、语言，体感交互相比语音交互对输入内容的理解能力要求偏低，而侧重识别、计算、匹配能力的提升，同时无需发出声音，因此可在一定程度上避免语音交互口语表达理解能力不足、环境干扰因素过多等导致的使用场景局限性，并可在免接触式交互范围内作为语音交互的重要补充甚至替代方案。在技术原理上，体感交互主要通过多摄像头之间的视差计算人体与其他物体之间的距离变化，从而建立三维空间并感知人体活动信息，因此发展历程与摄像头捕捉画面能力的发展、实时算法与算力的进步以及信息的传输速度高度挂钩。目前体感交互技术仍处在发展早期，应用成熟度不及语音交互，微软、苹果、谷歌、华为、阿里等科技巨头已具备多项技术积累，反映对交互方式未来发

47、展的重要性。当前应用场景受制于识别能力，中长期或成交互效率提升中枢。当前体感交互已初步应用于少量场景，由于识别能力仍处早期发展阶段，杀手级应用仍未出现，但成长潜力明确，或为中长期效率提升中枢。由于体感交互技术仍处在发展早期，当前落地应用场景大部分具备较强的娱乐属性，如苹果用卡通形象演绎用户面部表情变化的 “拟我表情”、微软基于用户肢体动作变化操作的 Xbox 游戏等。在智能家居领域，目前阿里巴巴天猫精灵、百度小度的有屏智能音箱中已具备识别手势隔空操作的功能，且百度魔屏健身镜具备识别健身动作是否标准等功能，但整体而言杀手级应用仍未出现，应用范围仍较小。展望未来，随着视觉识别以及分析等技术进步，体

48、感交互功能预计逐步渗透至各智能家居品类产品，且或凭借局限性弱于语音交互的特性并随着云端分析技术升级成为主动交互效率提升的驱动中枢。图 11：阿里巴巴天猫精灵、百度小度有屏智能音箱出现手势交互资料来源：天猫商城，小度商城，研究院自动反馈：铺垫新增场景，中长期聚焦用户需求理解自动反馈的作用机制为通过感知设备采集信息，随后在计算平台整理、提取用户需求，最终指挥执行设备运行相关功能，因此感知设备采集信息以及计算平台提取信息的两大环节将决定自动反馈的应用场景范围。目前自动反馈的应用场景主要可归为条件触发自动执行、动态调整运行参数两类，两种类别中的场景均存在庞大挖掘空间。展望未来，目前信息采集技术已基本成

49、熟，中短期看可通过将环境信息感知模块嵌入多样设备挖掘场景，中长期看预计主要依靠计算平台提升从用户体征及行为信息理解需求的能力构建发展空间。提取信息提升效率，新增场景潜力明确基于外界信息，理解需求实现交互高效化与信息掌控丰富化。无论采用何种交互方式，智能家居感知设备均为用户采集更全面、更丰富的信息，而自动反馈方式下智能家居系统在云端整理感知设备采集的信息并从中提取出用户需求，最终向执行设备下发明确指令进行反馈，从而对用户而言实现交互高效化与信息掌控丰富化的结合。信息采集技术成熟，奠基新增场景潜力。自动反馈方式可为用户提供区别于主动交互方式的应用场景，明确具备为智能家居系统新增应用场景的潜力，而应用场景范围将取决于感知设备采集信息以及云端提取信息的两大环节。而感知设备技术已相对成熟，为自动反馈场景拓展奠基。按照信息的复杂程度排序包含温度、湿度、磁场、热释电红外、声音、画面等，而与之对应的信息采集设备分别为温度计、湿度计、门窗感应器、人体感应器、