2025智能家居行业技术服务商研究报告

亿欧智库2025中国智能家居行业技术服务商研究报告Copyright

reserved

to

EO

Inteligence,Apri202501

智能家居行业技术服务发展现状分析1.1智能家居行业技术发展脉络1.2智能家居相关技术逐渐成熟1.3技术服务商的核心价值1.4智能家居行业的四大痛点02

智能家居行业核心技术架构分析2.1智能家居主流技术架构2.2设备层：多模态感知技术重构家庭交互范式2.3传输层：Matter

协议与混合网络架构的协同演进2.4服务层：垂域大模型驱动的场景化智能服务2.5应用层：场景化服务与个性化服务2.6案例：思必驰03

智能家居行业技术服务商业模式分析3.1智能家居已形成多阵营竞合共生的格局3.2技术授权模式

(License收费)3.3订阅服务模式

(SaaS化平台服务)3.4联合开发分成模式(与品牌商共享产品收益)3.5数据增值模式(用户洞察反哺产品迭代)3.6产品方案模式(软硬件一体化解决方案)04

智能家居行业技术服务发展趋势展望4.1技术标准化加速行业洗牌4.2从“单品智能”到“空间智能”的跨越4.3大模型驱动的具身智能技术融合加速智能家居交互革02

智能家居行业核心技术架构分析2.1智能家居主流技术架构2.2设备层：多模态感知技术重构家庭交互范式2.3传输层：Matter

协议与混合网络架构的协同演进2.4服务层：垂域大模型驱动的场景化智能服务2.5应用层：场景化服务与个性化服务2.6案例：思必驰03

智能家居行业技术服务商业模式分析3.1智能家居已形成多阵营竞合共生的格局3.2技术授权模式

(License收费)3.3订阅服务模式

(SaaS化平台服务)3.4联合开发分成模式(与品牌商共享产品收益)3.5数据增值模式(用户洞察反哺产品迭代)3.6产品方案模式(软硬件一体化解决方案)04

智能家居行业技术服务发展趋势展望4.1技术标准化加速行业洗牌4.2从“单品智能”到“空间智能”的跨越4.3大模型驱动的具身智能技术融合加速智能家居交互革新1.1智能家居行业技术发展脉络1.2智能家居相关技术逐渐成熟1.3技术服务商的核心价值1.4智能家居行业的四大痛点01

智能家居行业技术服务发展现状分析智能单品1.0时代萌芽阶段，设备功能的单点智能化，用户通过独立

APP实现远程控制传感器技术

短距离通信云计算◆以单

一

设备控制为主，如灯光、窗帘和安防系统，依赖基础自动化技术(如定时控制)和有线连接方式。◆美国在此阶段已推出第

一

代智能家居产品(灯光和安防控制),而中国主要通过代理进口国外产品，尚未形成自主技

术体系。◆国内企业开始尝试自主研发，2000年后成立首批智能家居企

业(如深圳、上海等地),但技术标准缺失导致市场混乱。◆国际品牌如霍尼韦尔等逐步进入中国市场，但用户认知度低，

市场需求尚未激活。资料来源：桌面研究、专家访谈◆

当前智能家居主要处于智能互联向全屋智能过渡的阶段。◆

Al+消费深度融合：生成式AI将创造个性化服务(如动态调整

家庭环境),并与消费场景(如电商、健康管理)深度绑定。◆全屋智能渗透率提升：用户需求从“功能满足”转向“体验

升级”,系统稳定性和场景适配性成为竞争核心。◆政策持续加码：中国“以旧换新”政策和“Al+消费”战略推

动行业扩容，预计2025年后进入高速增长期。智能互联2.0时代快速发展阶段，设备间通过统一协议实现联动，语音助手成为交互入口。通信协议标准化

边缘计算升级

AI

技术应用全屋智能3.0时代转型阶段，建筑空间与智能系统深度融合，实现无感

化主动服务。空间感知技术

通信技术升级AI能力增强1.1智能家居行业技术发展脉络

亿欧智库空

间

智

能

4

.

0

时

代最终阶段，物理空间与数字世界深度融合，AI驱动环

境自适应与个性化服务。脑机接口

全息与AR技术6G通信4◆中国技术市场成交额逐年上涨，2024年全国技术市场合同成交

额达到了6.8万亿元，同比增长约11.2%。技术市场成交额的大幅提升反映了中国技

术市场现状，也是体现中国科技进步水平的标志性指标。技术市场的蓬勃发展为中国全屋智能行业的稳定发展提供了保障。技术成熟度更高将驱动

全屋智能行业市场繁荣与多元化发展。◆智能家居的技术采用生命周期已度过最低谷，逐渐被大众所接受，2025年中国智能家居市场规模已突破1万亿。互联网、家电、传统硬件设备巨头

纷纷布局智能家居赛道，产品供给和技术发展日益充分，智能家居市场得到扩展。亿欧智库：2016-2025E中国智能家居市场规模(单位：亿元)

亿欧智库：智能家居技术采用生命周期10170.28767.47558.16515.65800.55144.74817.73997.53254.72608.52016201720182019202020212022202320242025E——

技术采用生命周期

——

技术成熟曲线当前阶段早期采

早期大

晚期大

落后者

用者众

众51.2智能家居相关技术逐渐成熟

亿

欧

智

库数据来源：Statista,CSHIA,IDC,

亿欧智库整理创新者5◆智能家居技术服务商作为“技术整合者、创新加速器、生态连接器、

数据赋能者”,跨协议互联、软硬件协同；缩短品牌商产品开发周期；搭建开放平台，聚合开发者与合作伙伴；用户行为分析与场景化服务。其核心价值在于通过技术协同与生态构建，破解行业碎片化、生态孤岛化等痛点。◆智能家居技术服务商的四大核心价值并非孤立，而是形成闭环：技术整合为创新加速提供底层技术支撑，降低研发门槛；创新加速推动更多设备入网，扩大生态连接的设备规模和场景丰富度；生态连接积累的海量数据反哺数据赋能，实现精准服务和商业变现；数据赋能的成果(如用户需求洞察)又驱动技术整合和创新方向的优化。这种协同效应最终实现“技术-生态-数据-商业”的正向循环，服务商从单纯的“硬件方案提供商”升级为“智能家居生态构建者”,而这正是行业从碎片化走向一体化的关键驱动力。亿欧智库：智能家居技术服务商对于行业的核心价值数据赋能：构建开放平台，促进协同创新

生态连接：数据驱动体验升级资料来源：桌面研究、专家访谈

61.3技术服务商的核心价值

亿欧智库·

多协议兼容能力：支持Wi-Fi、蓝

牙

、Zigbee、Matter

等主流协议互通，减少品牌间技术割裂。·

硬件标准化方案：提供模组化硬件(如通信模组、传感器),降低中小厂商研发门槛。·

安全技术整合：集成端到端加密、身份认证等技术，解决数据隐私与设备安全风险。·

用户行为洞察：通过设备数据(如使用频率、能耗)分析用户习惯，优化产品设计。·

主动场景服务：基于AI预测实现无感化服务(如自动调节室温、异常用电预警)。·跨界价值延伸：数据反哺保险、健康等跨行业应用。·模块化开发工具：提供低代码平台、预集成算法库，缩短产品开发周期。·AI

技术普惠化：将语音识别、计算机视觉等AI能力封装为API,降低AI应用门槛。·

规模化成本控制：通过技术复用(如通用通信模组)摊薄单设备成本，加速产品商业化。·

开放平台搭建：聚合开发者、硬件厂商、服务提供商，形成多边生态网络。·跨生态互联：推动不同生态体系互联互通。·

利益共享机制：设计分润模型，激励生态参与者。技术整合：打破碎片化，推动标准化

创新加速：缩短产品周期，降低试错成本◆当前智能家居行业面临的核心痛点主要表现为易用性问题、可靠性问题、兼容性问题、安全性问题。◆易用性短板体现于功能冗余、场景联动逻辑复杂及语音识别精度不足，影响用户实际使用意愿；可靠性问题包括设备在极端温湿度环境下的性能衰

减、网络连接稳定性不足及长期运行故障率偏高，制约全屋智能系统的稳定交付；兼容性方面，多协议并存(如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、Matter)导致跨品牌设备协同困难，生态割裂迫使用户依赖多个独立控制平台，形成操作冗余与成本负担；安全性问题集中表现为设备漏洞频发(如摄像头

劫持、数据泄露)及隐私保护机制薄弱，用户对数据滥用与非法入侵的担忧持续加剧。行业正通过Matter

协议统一标准、Al大模型优化交互、边缘

计算增强本地化安全及强化环境适应性测试等举措寻求突破，但技术落地与生态整合仍需时间。智能家居赛道是有前景的一个赛道，毕竟人的

一生中在家中的时间是最长的。随着技术的应

用迭代，智能家居需要不停的提高家的舒适度，

从各个方面给用户带来更多的好处。智能家居行业当前的问题在于，所谓的科技，

给用户带来的这些功能，到底是不是用户真的

需要?是把事情做复杂了，还是把事情做简单

的，这是智能家居在不断迭代升级中最关键的

一点。系统因网络波动或硬件性能限制导致指令执行失败，或设备在长期运行中出现宕机，设备稳定性不足、响应延迟和故障率高影响用户体验。此外，低功耗与高性能的平衡问题也考验设备可靠性，如内存芯片

的性能不足可能拖累实时响应能力。1.4智能家居行业的四大痛点

亿欧智库操作复杂、功能冗余及交互不人性化是用户普遍反馈的痛点，并且易用性问题体现在多个环节，从消费者选购产品、安装过程中、实际使用阶段、售后服务和技术支持，都存在不同程度不友好。部分厂商过

度追求功能叠加，反而忽视了核心需求的实用性市场存在Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、Matter

等多种通信协议，缺乏统一标准，不同品牌、协议和标准的设备难以互联互通，用户需依赖多个独立APP控制，导致设备间协同困难，使用复杂且成本增加。尽管Matter标准试图通过统一连接协议改善这一问题，但实际落地仍需时间。智能家居设备涉及大量用户隐私数据(如生物识别信息、生活习惯),但部分厂商在数据加密、权限管理、漏洞修复等方面存在不足。黑客可能通过入侵智能门锁或摄像头威胁家庭安全，而部分设备因缺乏安全启动机制或加密存储面临风险。此外，云端数据传输的隐私泄露隐患也引发用户担忧。思必驰loT

事业部产品总经理任毫亮：兼容性亿欧智库：智能家居行业面临的痛点资料来源：思必驰、桌面研究、专家访谈亿欧智库：思必驰大咖说可靠性703

智能家居行业技术服务商业模式分析3.1智能家居已形成多阵营竞合共生的格局3.2技术授权模式(License收费)3.3订阅服务模式(SaaS化平台服务)3.4联合开发分成模式(与品牌商共享产品收益)3.5数据增值模式(用户洞察反哺产品迭代)3.6产品方案模式(软硬件一体化解决方案)04

智能家居行业技术服务发展趋势展望4.1技术标准化加速行业洗牌4.2从“单品智能”到“空间智能”的跨越4.3大模型驱动的具身智能技术融合加速智能家居交互革新02

智能家居行业核心技术架构分析2.1智能家居主流技术架构2.2设备层：多模态感知技术重构家庭交互范式2.3传输层：Matter

协议与混合网络架构的协同演进2.4服务层：垂域大模型驱动的场景化智能服务2.5应用层：场景化服务与个性化服务2.6案例：思必驰01

智能家居行业技术服务发展现状分析1.1智能家居行业技术发展脉络1.2智能家居相关技术逐渐成熟1.3技术服务商的核心价值1.4智能家居行业的四大痛点◆当前，智能家居技术架构正经历从“连接控制”到“认知决策”的全面升级。在设备层，多模态感知能力的突破与端侧AI

芯片的普及，正推动家居

设备从单一功能执行转向环境理解与主动预判；传输层通过Matter

协议的生态统一与星闪等新技术的补充，逐步破解协议割裂的顽疾，为跨品牌设

备协同奠定基础；服务层则以大模型为核心重构决策逻辑，结合本地化隐私计算技术，在保障安全的前提下实现更复杂的场景推理；应用层则进一

步整合数据与场景，从单

一设备控制跃迁至全屋主动服务。这

一过程中，技术融合(如Al+loT)

与

标

准

统

一(

如Matter

协议)成为核心驱动力，推动行业从“万物互联”迈向“万物智联”。亿欧智库：智能家居技术架构传感器长距离通信协议中央控制器用户交互资料来源：桌面研究、专家访谈设备层执行器

终端设备传输层短距离通信协议处理层数据管理服务层自动化场景2.1智能家居主流技术架构

亿欧智库嵌入式系统网关自动化逻辑开发者接口设

备

安

全通

信

安

全

数

据

安

全

权

限

控

制长

期

存

储远

程

访

问多

平

台

整

合安全层云层9数据收集传感器(环境中的声音、视频、图像、手势等)数据处理家居中心控制器或云平台处理数据

控制设备数据息)

设备(调节设备参数)◆多模态感知能力提升使设备获取信息更全面。智能家居设备(例如中控屏、智能浴室镜)不仅可通过语音进行操作，还可以通过其他模态进行交互，

例如图像、视频等。因此，在智能家居领域中，多模态感

知能力的大语言模型可以帮助设备通过多种方式获取信息，包括语音、图像、视频等，从

而提供更准确的答案，提升用户交互体验。亿欧智库：智能家居多模态感知的类型

亿欧智库：多模态感知系统工作流程毫米波雷达凭借其穿透性强、不受光线干扰的优势，实现了更精准的感知环境传感器温湿度、光照、空气质量传感器构建动态感知网络听觉感知麦克风阵列、声纹

识别、语音识别(

如ASR)、

声音事件检测视觉感知多模态感知触觉与力学感知压力传感器、振动传感

器、触摸屏、表面接触

检测跨模态融合感知位置与运动感知运动传感器、毫米波雷达、

UWB

定位、惯性传感器2.2设备层：多模态感知技术重构家庭交互范式

亿欧智库生物传感器心率传感器、体

温传感器、脑电

波(EEG)

设备、

皮肤电反应传感

器用户(反馈设备状态、环境信资料来源：桌面研究、专家访谈数据信号(有线/无线)运用多模态感知数据传输10Wi-Fi

6/6E蓝牙5.3/LEZigbee

3.0Thread

1.4Matter

1.2Z-Wave

7005G

NR/RedCap典型场景高清视频(摄像头、电视)、大文件传输、实时交互(如AR控制

)短距设备连接(耳机、音箱、传感器)、低功耗外设(温湿度传感器)低功耗传感器网络(门锁、插座、灯泡)、本地化Mesh组网超低成本传感器网络、跨品牌设备互联(Matter核心底层)跨品牌设备互操作

(核心为上层协议，

整合底层传输)北美主流智能家电控制(门锁、温控器)、长距离低功耗远程控制(户外摄像

头、庭院设备)、广域连接技术特征最新进展支持OFDMA多用户并发，动态信道分配，

支持WPA3安全协议，6E新增6GHz频段(更少干扰)支持AOA/AOD高精

度定位(精度0.5米),增强广播模式

(支持设备发现优

化),BLE

Mesh

1.1网状网(Mesh)自组网，支持跨厂商互操作(Zigbee联盟认证),AES-128加密IP化Mesh协议(基于IPv6),支持边缘路由(家庭路由器直接接入),WPA3-Thread安全统一设备认证标准，

支持“即插即用”,

端到端加密(国密SM2/SM3可选),设备抽象模型专用Sub-GHz频段(908/868MHz),网状网自修复，

AES-

128加密，支持节点睡眠模式支持网络切片(低时

延/高可靠),RedCap轻量化版本(成本降50%),边

缘计算协同Wi-Fi7进入商用阶段，

支持320MHz信道，速率提升至30Gbps蓝牙5.4发布，支持动态功率控制，功耗

再降20%与Matter协议深度整

合，支持Threadover

Zigbee过渡Matter

1.2强制要求Thread

1.4,苹果Homekit全面支持兼容率达60%主流品牌，2025年新设备标配率超50%推出Z-Wave

LongRange,户外范围扩展至1公里5G

RedCap大规模商用，智能家居专用模

组成本降至$5◆智能家居传输层呈现“异构协议共存、Matter统一生态、边缘计算驱动”的格局，高带宽场景依赖Wi-Fi/5G

的持续演进，低功耗组网向Thread集中，跨品牌互联由Matter

协议强制拉通。企业需根据设备定位选择协议组合(如高端家电标配Wi-Fi+Thread双模式，传感器采用BLE+Thread轻量方案),同时加速Matter

认证以融入主流生态。◆随着Matter协议强制要求Thread

作为底层首选，Wi-Fi6E成为中高端设备标配，蓝牙LE

Mesh在低成本传感器中普及。6G太赫兹通信(2030+)

将替代部分Wi-Fi

场景，实现100Gbps

速率与厘米级定位，但初期聚焦工业级智能家居。◆未来随着6G

与确定性网络技术成熟，传输层将从“可用”走向“可靠”,为全屋智能的实时性、安全性提供底层保障。亿欧智库：智能家居主流协议对比2.3传输层：Matter

协议与混合网络架构的协同演进

亿欧智库资料来源：桌面研究、专家访谈

11◆服务层作为智能中枢，包括中间件、操作系统、数据分析平台等，承担智能家居的设备管理、数据整合、算法支持、数据处理与场景化服务等工作，

是连接硬件与应用的核心枢纽。◆AI

大模型的引入增强了数据分析和处理能力，安全计算引擎和数据转换引擎的应用，使得服务层能够更高效地处理设备数据，并实现跨设备协同。

边缘计算与云计算的融合趋势显示，未来服务层将更多地结合边缘计算，提升响应速度和数据处理效率。亿欧智库：大模型持续迭代赋能智能家居技术

亿欧智库：思必驰基于DFM中枢大模型的智能家居垂域语音交互系统-天穹系统基于大模型的能力自然语言处理文本分析、语义理解技术情感分析技术自然语言生成技术深度学习监督学习无监督学习多模态感知图像、数据、文本、视频、音频融合2.4服务层：垂域大模型驱动的场景化智能服务

亿欧智库DFM

中枢大模型拒识增强领域分类安全合规推理规划一语多义工具智能…提升智能家居语音

交互技术的交互性提升智能家居机器

视觉自动化程度提升智能家居传感

技术准确性提供人性化服务提供个性化服务提供智能化服务资料来源：思必驰、桌面研究、专家访谈

12全域ASR高表现力

TTS超拟人

TTS家居控制影音娱乐天气资讯场景规划专属管家情感陪伴Al说明书知识百科DFM思必驰大模型智能家居AgentDUI1.0任务型/问答型技能定制基于DFM中枢大模型DU12.0架构第三方大模型/Agent/小模型思必驰对话定制平台赋能智能家居技术设

备

端

A

P

P…Al大模型与知识图谱跨设备动态联动

用户画像与行为预测动态用户画像构建个性化情感化交互边缘计算与本地执行

标准化场景规范健康与安全管理隐私保护技术◆作为智能家居技术落地的最终触达点，应用层直接决定用户体验与商业价值，其技术路径的关键点在于场景化服务设计与情感链接。◆传统智能家居以单一设备控制为主，而用户需求已转向全场景无缝体验。场景化服务通过多模态感知(语音、视觉、环境传感器)和预测性决策

(如提前调节室温)提升用户粘性，同时推动家电从“工具”向“服务提供者”转型。◆另一方面，用户对智能化的需求从“被动响应”转向“主动关怀”。深度学习技术(如生成式AI)

可分析用户历史数据(如饮食习惯、作息规律),

生成个性化策略，增强用户体验的“专属感”。亿欧智库：智能家居应用层的核心在于场景化与个性化服务2.5应用层：场景化服务与个性化服务

亿欧智库资料来源：桌面研究、专家访谈

13应用层通信云平台支撑多模态情感计算主动服务设计场景化◆思必驰拥有涵盖中、英、日、韩、俄、法、西、葡等几十语种的全链路语音语言技术，自主研发了全链路智能对话系统定制开发平台、语言计算大

模型、人工智能语音芯片，为智能汽车、智能家居、消费电子领域以及数字政企客户，提供场景化的人机对话完整解决方案，包括大模型人机对话

软件产品以及AI芯片、AI模组、AI整机等智能硬件产品◆思必驰在智能家居技术架构中实现了设备层硬件赋能、平台层智能决策、应用层交互优化的全栈覆盖。其核心优势在于：硬件侧低功耗模组与芯片

的规模化嵌入能力；软件侧垂域大模型、全链路技术与场景深度融合；生态侧与海尔、美的等头部厂商合作，推动标准化与场景落地。通过“云+芯”战略，思必驰正成为智能家居领域连接物理设备与智能服务的桥梁。亿欧智库：思必驰智慧物联产品方案全链路语音及语言交互技术

软硬一体化人机对话系统构建能力

大规模对话系统定制语音识别++自研Al

语音芯片

适配通用主流芯片自然语言处理及生成2.6案例：思必驰

亿欧智库以DUI平台为核心的柔性组合制造能力，结合DFM-2大模型的通用智能及垂域可定制能力，支持公有云服务&私有化部署低资源处理|模型压缩算法|神经网络计算指令芯片架构专用

设计|声学结构优化自动编译工具拥有“听得清、能理解、有知识、会决策、善表达、反应快”

的人机智能信息交互的完整全面的技术链条全链路技术DUI+DFM-2产品部门外部客户语音识别多模态感知及显示智能听觉感知模组

第三方信源信号处理T语音合成资料来源：思必驰、桌面研究、专家访谈知识计算及问答

全双工对话管理可定制的硬件整机全

场

景

服

务1401

智能家居行业技术服务发展现状分析1.1智能家居行业技术发展脉络1.2智能家居相关技术逐渐成熟1.3技术服务商的核心价值1.4智能家居行业的四大痛点02

智能家居行业核心技术架构分析2.1智能家居主流技术架构2.2设备层：多模态感知技术重构家庭交互范式2.3传输层：Matter

协议与混合网络架构的协同演进2.4服务层：垂域大模型驱动的场景化智能服务2.5应用层：场景化服务与个性化服务2.6案例：思必驰03

智能家居行业技术服务商业模式分析3.1智能家居已形成多阵营竞合共生的格局3.2技术授权模式(License

收费)3.3订阅服务模式(SaaS

化平台服务)3.4联合开发分成模式(与品牌商共享产品收益)3.5数据增值模式(用户洞察反哺产品迭代)3.6产品方案模式(软硬件一体化解决方案)04

智能家居行业技术服务发展趋势展望4.1技术标准化加速行业洗牌4.2从“单品智能”到“空间智能”的跨越4.3大模型驱动的具身智能技术融合加速智能家居交互革新传统家电制造商01

技术授权模式凭借在家电领域的制造优势，推动产品智能化升级，并逐步向系统集成服务延伸。订阅服务模式海尔智家

美的联合开发分成模式跨界合作与生态联盟04

数据增值模式通过跨行业资源整合，构建“硬件+软件+服务”的一体化解决方案。产品方案模式电信运营商

房地产开发商智能家居技术服务商的各种商业模式家装公司◆智能家居技术服务商竞争呈多元化，主要参与者可分为多个阵营，各阵营竞合共生，通过技术、生态和服务差异化争夺市场份额，推动智能家居从

单

一产品向互联生态演进。通过物联网(IoT)、5G、AI

等技术，企业构建统一平台以实现设备互联与数据互通。头部企业通过边缘计算与云端协

同，优化设备响应速度与用户体验。此外，Matter

协议等标准化进程的推进，正逐步解决跨品牌兼容性问题，但仍面临碎片化挑战。◆未来，随着技术迭代和用户需求升级，行业将加速向全场景智能化、个性化与生态融合方向演进，竞争焦点从单一产品转向系统服务能力和用户体

验优化。技术服务商通过开放平台吸引第三方开发者，构建生态闭环。头部家居企业生态链通过投资孵化上下游企业，形成从芯片到终端的全产业

链覆盖；互联网企业则依托云服务和大数据能力，提供跨设备管理接口。未来，生态主导权竞争将集中于数据入口与用户粘性。亿欧智库：智能家居技术服务商多阵营竞合共生3.1智能家居已形成多阵营竞合共生的格局

亿欧智库互联网科技巨头依托强大的技术研发能力和用户流量优势，构建开放

的智能家居生态系统。强调平台化和互联互通，通过技术标准(如通信协议)

和开放接口吸引第三方厂商加入生态，形成规模效应。华

为

小

米垂直领域企业专注于细分领域的技术创新，通常以差异化产品或技

术方案切入市。通过高性价比或专业化服务占领细分市场，部分企业

选择与巨头生态合作以扩大覆盖范围。

绿

米

萤

石智能家居从单品向全场景演进。

《结合线下渠道和售后服务网络，强化对家庭场景的深度渗透。强化生态协同效应，降低用户接入门槛，推动阿

里

百

度资料来源：亿欧智库整理欧

瑞

博格力16◆技术授权模式的核心逻辑是技术服务商将自有技术(如芯片设计、功能模组、通信协议、算法等)以授权形式提供给客户(品

牌商/制造商),收取一次性许可费或按销量分阶段收费。其本质在于卖“技术产权”,客户购买使用权而非所有权。同时，技术授权模式常与其他模式形成组合方案。◆技术授权的的关键特征在于标准化交付和低服务依赖。标准化交付即技术封装为可复用的模块(如SDK、IP

核),客户直接集成；而低服务依赖为

授权后无需深度参与客户产品开发。收入前置：前期收取高比例费用，后续维护成本低。亿欧智库：技术授权模式优劣势分析

亿欧智库：技术授权模式典型案例华为鸿蒙智联操作系统的生态扩张开放HarmonyOS

操作系统授权，

收取技术服务费和生态分成。2024年HarmonyOS

Connect接入5800+设备，合作伙伴超

2000家，授权收入超50亿元。通过“技术授权+云服务”绑定客户，提供基于鸿蒙的全屋智能方案，要求B端客户使用华为云服务。17高

通通信技术的“专利收费站”按芯片出货量收取3%-5%的专利费，覆盖Wi-Fi、蓝牙、5G等技术。2024年物联网业务收入54亿美元，占总收入25%。通过“技术授权+芯片销售”

组合拳，为智能家居提供“通信

芯

片

+AI

算法”一揽子方案。01

快速变现，现金流稳定

01适合技术壁垒高的领域02

(如芯片设计)

02VS03

轻资产运营，边际成本低

033.2技术授权模式

(License

收费)

亿欧智库客户粘性低，易被替代技术迭代压力大，需持续研发投入难以深度绑定客户需求●技术标准化程度高(如通信协议、基础算法)。适用场景

客户群体分散且需求同质化(如中小型家电厂商)。资料来源：桌面研究、专家访谈技术授权模式的优势

技术授权模式的劣势模式

数

据

策

略◆订阅服务模式的核心逻辑在于技术服务商提供云端平台(如设备管理、数据分析、AI服务),客户按需订阅并支付周期性费用(年/月费)。其本

质本质：卖“服务连续性”,收入与客户使用时长挂钩。◆订阅服务模式的关键特征表现为按需付费、持续迭代和高粘性。按需付费即客户根据设备接入量、数据存储量或功能模块选择套餐；持续迭代为平

台功能动态更新，客户自动获取最新服务。高粘性则是客户迁移成本高(数据沉淀、业务流程依赖)。亿欧智库：订阅服务模式优劣势分析

亿欧智库：订阅服务模式典型案例订阅服务模式的优势收入可预测性强(周期性01

订阅)

0102

高毛利(边际成本递减)

02VS03

数据沉淀反哺产品优化

03三星

SmartThings消费级SaaS

的生态整合通过智能家电数据提供设备健康管理、能耗优化等订阅服务。“AI

订阅俱乐部”用户超500万，月均付费19.9美元，设备故障率

降低40%。与保险公司合作推出“智能家居

险”,根据设备数据动态调整保涂鸦智能全球化SaaS平台的标杆提供设备开发、云端管理及APP定制的模块化服务，按设备激活

量收费。2024年PaaS服务收入增长40%,覆盖200+国家，接入设备超8亿台。在东南亚推出“轻量级订阅”,

设备月费低至0.01美元，吸引

中小品牌；在欧洲与欧普照明合订阅服务模式的劣势初期获客成本高，需长期用户教育依赖基础设施稳定性(如云服务)市场竞争激烈，同质化风险3.3订阅服务模式

(SaaS

化平台服务)

亿欧智库●客户需持续运维支持(如设备远程管理、OTA

升级)。

适用场景

数据驱动型业务(如用户行为分析、能耗优化)。费，2024年相关收入增长60%。18作开发智能灯具，共享海外市场收益。模式

数

据

策

略资料来源：桌面研究、专家访谈◆联合开发分成模式的核心逻辑为技术服务商与品牌商共同开发智能产品，按约定比例分享产品销售收入或利润。其本质本质在于风险共担、利益共

享的深度合作。◆联合开发分成模式的关键特征表现为定制化开发、收入后置和深度绑定：定制开发即根据品牌商需求提供差异化技术方案；收入后置为前期投入研

发资源，后期通过销售分成获利，而深度绑定表现为技术方参与产品定义、营销甚至售后环节。小米生态链企业loT

技术与渠道的生态扩张小米提供loT

技术支持和销售渠道，生态链企业按销售额分成，双方共享品牌溢价。华米科技2024年智能手环销售额达50亿元，小米从中获得2.5亿元分成，同时华米自有品牌Amazfit

的市场份额提升至15%。通过“投资+孵化”模式降低

风险，小米对生态链企业持股不

超过40%,避免控制权争夺，同谷

歌Nest×

恒温器厂商AI算法与硬件生产的深度绑定谷歌提供AI算法优化恒温器的节能逻辑，厂商负责硬件生产，双方按产品利润分成。Nest

恒温器上市三年累计销量

超2000万台，谷歌从中获得超

6亿美元分成，同时为谷歌AI算

法积累了海量用户行为数据。通过“技术授权+数据反哺”提升壁垒，形成跨业务协同，双

方按每台设备利润的30%(谷歌)

适用场景

●

商(

(

、术

)测。设备)。

+70%(厂商)分成。。

时通过供应链整合降低成本。资料来源：桌面研究、专家访谈

19监道康渠健+家电如技如高端智能资源互补附加值产品术方与品牌高技3.4联合开发分成模式(与品牌商共享产品收益)

亿欧智库亿欧智库：联合开发分成模式优劣势分析联合开发分成模式的优势

联合开发分成模式的劣势01

高客户粘性，合作壁垒高02

收入与产品销量直接挂钩开发周期长，资金周转压力大分成比例谈判复杂，易引

发利益冲突03

可获取终端用户数据

03亿欧智库：联合开发分成模式典型案例依赖品牌商的市场推广能

力模式

数

据

策

略0102VS◆数据增值模式的核心逻辑为通过设备采集用户行为数据，分析后用于优化产品、精准营销或向第三方提供数据服务。而其本质在于数据资产变现，

形成“产品-数据-增值”闭环。◆数据增值模式的关键特征表现为隐性收入、双向赋能和合规风

险。隐性收入即数据价值通过间接方式变现(如广告推荐、保险合作);双向赋能为

数据反哺产品迭代，提升用户体验；而合规风险即需遵守数据隐私法规(如GDPR、CCPA)。亿欧智库：数据增值模式优劣势分析

亿欧智库：数据增值模式典型案例DeepSeek跨界创新者的AI

原生架构基于多模态数据分析(视觉+语音+

传感器),实现“意图感知”控制。自研的DeepSeek-R1-Zero

算

法

，无需标注数据即可完成用户行为建模，训练效率提升10倍。采用“隐私计算架构”,确保用

户数据在本地完成特征提取，敏海尔三翼鸟硬件厂商的场景化突围通过“家庭大脑”收集用户的

设备联动数据，结合第三方菜谱

数据，动态推荐个性化烹饪方案。场景化产品客单价提升至传统产品的3倍，2024年场景方案收入占比达45%。采用联邦学习技术，在本地完成

用户行为建模，敏感数据不上传数据增值模式的优势创造额外收入来源，毛利率高增强产品竞争力(个性化服务)VS可跨行业合作(如保险、零售)3.5数据增值模式(用户洞察反哺产品迭代)

亿欧智库云端。

感信息不上传云端。20●设备覆盖率高、数据维度丰富(如全屋智能系统)。适用场景

具备数据合规处理能力与技术分析实力。数据增值模式的劣势数据收集与使用面临严格监管用户隐私担忧可能导致品

牌声誉风险010203010203资料来源：桌面研究、专家访谈数据清洗与分析成本高模式数

据策

略产品方案模式的优势

产品方案模式的劣势将复杂技术封装成标准化模组，降低客户开发门槛市场覆盖广，客户基数大VS03

快速响应需求，迭代灵活

03

依赖客户二次开发能力◆产品方案模式通过标准化硬件模块(如通信模组、传感器模组)为客户提供底层技术支持，或从硬件(如智能中控、传感器)到软件(如操作系统、

云平台)的全栈式服务，满足客户快速部署与定制化需求，降低研发门槛与成本。其本质在于客户购买的是“即插即用”的功能模块或预制化方案。◆产品方案模式的关键特征表现为技术整合、可拓展性和技术迭代快：模组遵循统一接口标准，兼容主流平台；客户可叠加自研软件或第三方服务，

实现功能定制；需紧跟通信协议与芯片制程升级。欧瑞博打造全宅智能家居生态系统超级智能开关+Home

AI操作系统，主打“无感化智能”。2024年营收增长40%,3室2厅套装年销量超10万套。推出“多模网关”支持Zigbee、

蓝牙、Wi-Fi

三协议，适配老旧

设备。通过短视频平台展示“回移远通信全场景模组的“隐形冠军”移远通信以“全场景通信模组+垂直行业解决方案”为核心，覆盖5G

、Wi-Fi

、GNSS

、卫

星通信等全技术路线，为智能家居等领域提供标准化模组。2024年营收81.89亿元，智慧

家庭业务增长显著开

放API

接口，开发者可基于模

组快速开发行业应用(如智能巡

检),通过“AloT应用商店”3.6产品方案模式(软硬件一体化解决方案)

亿欧智库●技术标准化程度高(如通信协议、基础算法)。适用场景

客户群体分散且需求同质化。资料来源：桌面研究、专家访谈家模式”“观影模式”等生活场景，降低用户理解门槛。21技术迭代压力大，需持续研发投入亿欧智库：产品方案模式优劣势分析亿欧智库：产品方案模式典型案例模

式

数

据策

略同质化硬件易陷入低价战分成收益。0102010201

智能家居行业技术服务发展现状分析1.1智能家居行业技术发展脉络1.2智能家居相关技术逐渐成熟1.3技术服务商的核心价值1.4智能家居行业的四大痛点02

智能家居行业核心技术架构分析2.1智能家居主流技术架构2.2设备层：多模态感知技术重构家庭交互范式2.3传输层：Matter

协议与混合网络架构的协同演进2.4服务层：垂域大模型驱动的场景化智能服务2.5应用层：场景化服务与个性化服务2.6案例：思必驰03

智能家居行业技术服务商业模式分析3.1智能家居已形成多阵营竞合共生的格局3.2技术授权模式

(License收费)3.3订阅服务模式

(SaaS化平台服务)3.4联合开发分成模式(与品牌商共享产品收益)3.5数据增值模式(用户洞察反哺产品迭代)3.6产品方案模式(软硬件一体化解决方案)04

智能家居行业技术服务发展趋势展望4.1技术标准化加速行业洗牌4.2从“单品智能”到“空间智能”的跨越4.3大模型驱动的具身智能技术融合加速智能家居交互革新行业洗牌典型案例头部企业整合生态：小米生态链模式的进阶与挑战小米通过“投资+孵化”模式，构建了全球最大的智能家居开

放平台之一。生态链已接入超3000个品类设备，覆盖照明、安防、家电等领域，形成“硬件-软件-服务”闭环。1.

生态链收入贡献：2023年小米loT与生活消费产品收入达797亿元，其中生态链企业贡献超30%(如云米、绿米等

)

。2.

标准化体系构建：小米通过统一米家APP、

小爱同学入口，强制要求生态链企业采用Wi-Fi/BLE双模芯片，降低协议碎片化。例如，2024年米家平台设备兼容性提升至

95%,但部分传感器仍存在跨品牌联动延迟问题。中小企业转型压力：Matter

协议下的生存博弈技术适配成本挤压生存空间，中小厂商面临Matter

协议的高

门槛1.

认证与开发成本：单款设备Matter认证费用约5-10万元，且需重构软件架构。例如，某深圳智能插座厂商因无力承担适配成本，2024年市场份额从12%暴跌至4.8%。2.

边缘化风险：缺乏多协议兼容能力的厂商被迫退出主流市场。如某杭州传感器企业因仅支持Zigbee

协议，2025年被海尔以"技术补全"名义收购◆标准化将推动用户使用门槛大幅降低，设备互联互通成为基础能力，行业竞争重心转向场景创新与体验升级。◆未来2-3年，具备跨协议兼容技术(如边缘计算网关、协议转换层)和标准化生态整合能力的企业将占据主导地位，市场集中度显著提升，行业从

“野蛮生长”迈向规范化、规模化发展，最终形成“少数巨头主导+垂直领域专精特新”的格局，推动智能家居从“功能叠加”向“无缝体验”的高质量发展阶段跃迁。Matter协议的推出是技术标准化的里程碑。该协议由亚马逊、苹果、谷歌

等企业联合制定，支持跨品牌设备互联，例如通过Matter协议，飞利浦智

能灯泡可直接接入苹果HomeKit或谷歌Nest系统，无需额外适配。4.1技术标准化加速行业洗牌

亿欧智库头部企业凭借技术积累与生态优势，逐步建立“协议-硬件-服务”的全链条主导权，例如小米、华为等厂商通过开放平台吸纳第三方设备，构建“超

级

入

口

”

壁

垒

。中小厂商则面临两极化选择：或依附头部生态转型为细分场景供应商(如

专注智能安防的ODM企业),或因无法承担协议适配成本被迫退出市场。中国也在加速标准化进程，2024年发布的《智能家居互联互通》国家标准

由美的、海尔、小米等企业参与制定，旨在统一设备架构与数据格式。资料来源：桌面研究、专家访谈

23亿欧智库：技术标准化对不同企业的未来产生的影响中

小企业头部

企业1.健康管理场景睡眠空间：慕思智能床垫通过压力传感器监测翻身频率，联动空调动态调节温湿度，深睡时长平均增加27分钟。卫浴空间：科勒智能镜柜内置皮肤检测仪，结合环境湿度数据推荐护肤方案，错误率较人工判断降低42%。2.安全防护体系毫米波雷达穿透识别：海康威视DS-PCV9可在衣柜遮挡情况下检测生命体征，独居老人异常状态报警响应速度<3秒。三维电子围栏：大华股份家庭安防系统通过UWB+

激光雷

达构建虚拟防护网，入侵误报率降至0.03%。3.娱乐办公融合沉浸式影院：索尼空间音频系统配合电动幕布、遮光窗帘，实现DolbyAtmos全景声与光照的帧同步调控。虚拟办公舱：联想智能书桌通过电动升降模块+AR投屏，

一键切换站立办公模式，腰椎负荷降低29%。4.个性化学习系统光照节律调节：飞利浦Hue

教育照明方案根据儿童专注度

数据(脑电波监测)动态调整色温，注意力集中时长提升

33%。空气质量管理：远大新风系统联动二氧化碳传感器，在网

课期间自动维持800ppm浓度阈值。空间智能的实现依赖于"感知-决策-执行-反馈"闭环体系的构建，其技术架

构呈现出三大颠覆性变化：边缘计算网关取代传统路由器，成为空间智能的"大脑"。例如华为全屋智能主机搭载昇腾AI芯片，可本地处理50+设备数据流，响应速度较云端降

低至20ms,并支持离线场景运行。毫米波雷达、UWB超宽带技术实现厘米级空间定位。如摩根全屋智能在墙

体嵌入微型传感器，可实时监测人员位置、动作姿态(站立/躺卧),触

发对应设备联动。通过BIM+loT构建物理空间镜像，实现虚实联动调试。海尔智家大脑系统已实现户型图自动生成与设备布局模拟，安装调试效率提升70%底座◆智能家居向空间智能的跨越，本质是从"设备功能主义"到"空间服务主义"的范式革命。这场变革不仅需要技术层面对感知、计算、交互能力的突

破，更依赖商业模式从硬件售卖向空间服务订阅转型，以及伦理体系对数据主权的重新定义。◆未来三年，具备"全栈技术+生态整合+场景运营"能力的企业将主导市场，而垂直领域(如适老化改造、零碳家居)可能诞生新的百亿级赛道。4.2从“单品智能”到“空间智能”的跨越

亿欧智库资料来源：桌面研究、专家访谈

24亿欧智库：从"设备孤岛"到"神经中枢系统"的进化亿欧智库：从功能叠加到"空间即服务"的范式转移神经中枢

硬件升级分布式感

知网络数字孪生◆具身智能将重塑智能家居行业的交互模式与服务边界，通过大模型技术提升机器人对物理环境的感知、决策与控制能力，实现更精准的家庭场景交互。此外，具身智能将赋予智能体“有形身体”,强调交互带来的自适应性，推动家居设备从单一指令执行向主动适应需求的智能化转型，进提升

智能家居的主动服务能力。◆具身智能的发展路径遵循“工业→医疗→家庭”的扩展逻辑。在家庭场景下，将率先在老年关怀、残障辅助等家庭服务领域落地。尽管短期内面临商业化挑战，但长期来看，这一技术有望成为家庭智能化转型的核心驱动力。亿欧智库：智能家居具身智能大模型架构输入-响应能力输入理解视觉大模型空间大模型听觉大模型其他感知模型结构化事件交互能力长短记忆学习能力-微调决策生成模型简单模型编排能力任务规划视觉导航语音导航规策简单任务执行器执行终端

机器人4.3大模型驱动的具身智能技术融合加速智能家居交互革新

亿欧智库标注推理数据时序数据模型训练主体，时空，环境，时间，行动响应知识图谱□

公共知识库个人知识库执行结果用户校准代理封装传感器视频采集终端音频采集终端

其他采集终端模型与知识库资源管理资源与中间件看家代理

陪伴代理清洁代理会议代理邮件代理无人店代理prompt

输入过滤业务数据融合

领域知识模型编排资料来源：萤石，亿欧智库整理

25服务多媒体服务消息服务物联接入服务视频存储服务ERTC服务云原生资源调度有AI算力智能硬件

云AI算力资源优化存储资源(结构/非结构/向量)端云协同存算一体机统

一

表

示AAl大模型通过突破性语言理解与生成能力，推动交

互方式从"指令式操作"向"自然对话"跃迁。用户无需记忆复杂指令，可直接通过口语化表达完成任务，

交互效率提升3-5倍场景革新搜索场景：谷歌Bard

将传统关键词搜索升级为任务导向型交互(如”规划北京三日游行程并预

订酒店")消费场景：电商平台通过大模型实现"对话式导购",用户通过语音描述需求即可获得个性化商

品推荐品

品大模型通过用户行为分析与环境感知，实现"预判式交互"。小米数据显示，搭载Al大模型的设备主动服务触发率提升58%,用户留存率提高32%实现路径行为建模：学习用户作息规律(如晨起时间、灯

光偏好),提前调整设备状态；环境感知：结合温湿度传感器、摄像头等数据，动态优化交互策略(如雨天自动关闭窗户并启动

除

湿

)

;情感计算：谷歌Astra模型通过面部表情+语音语调分析，动态调整交互策略大模型正从单一文本模态向语音、视觉、触觉等多

模态融合演进，形成"视听触嗅"协同的沉浸式交互

体验技术突破语音交互：火山引擎豆包语音模型通过声纹识别