家庭全场景AI落地白皮书

前言如果把中国家电家居行业过去四十年的历史浓缩成一条曲线，我们会看到三次大的价值重构：第一次是“普及

”——彩电、

冰箱、洗衣机、空调进入中国家庭；第二次是“升级

”——变频、风冷、大屏、套系化等带来的结构升级；第三次，正在发生——AI重新定义

“家电

”这个词本身

。

2025年8月，

国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，

将智能家居列为新一代智

能终端的重点方向；

2026

年

6

月，

商务部等

8

部门进一步将智能厨卫、养老与陪伴机器人写入“人

工智能+消费

”实施意见。政策、技术、市场三条曲线在

2026

年交汇，家庭全场景

AI

从“要不要

做

”的选择题，

变成了“怎么做对

”的应用题。家庭，是人工智能从“技术叙事

”走向“生活日常

”的最后一公里，也是最难走的一公里。过去几年，大模型、多模态感知、端侧算力、具身智能、智能体（Agent）等技术次第成熟，

家电家

居行业从“联网

”走向“思考

”

，从“单品智能

”走向“场景智能

”

，从“被动响应

”走向“主动

服务

”。但行业同时面对一个根本性的问题：AI

在家庭中到底应该先落在哪里、怎么落、落到什么

程度？本白皮书提出一个朴素但有力的分析框架：消费者的时间花在哪里，生意就在哪里

，AI的价值就应该先落在哪里。以此丈量家庭的每一个角落，回答AI应该落在哪里、怎么落、先落什么后落什么。消费者停留时长决定了体验的密度、数据的厚度和付费的深度，是家庭AI场景排序的第一性坐标。以此为主轴，本白皮书将家庭划分为九大场景——空气与能源场景

、睡眠场景、烹饪饮食场景、休闲娱乐场景、家务清洁场景、学习办公场景

、卫浴个护场景、陪伴照护场景、安防出入场景，逐一回

答四个问题：这个场景的需求端现状是什么？供给端有什么产品？AI

如何与这些产品真正结合（而

不是概念叠加）？未来三到五年会演变成什么样？我们希望本白皮书既能作为理解家庭

AI

全景的“地图

”

，也能作为品牌强化产品、场景与生态布局的“路书

”。2026

家庭全场景AI落地白皮书—2—目录前言.................................................................................................................................................................

2目录.................................................................................................................................................................

3第一章AI技术发展：家庭AI的技术底座与三次跃迁...............................................................................

4第二章丈量家庭：

以“居家停留时间”为轴的场景划分

........................................................................

7第三章需求端现状：从尝鲜心理到刚性价值

..........................................................................................

12第四章

供应端现状：挑战与机遇并存

......................................................................................................

16第五章场景一·空气与能源环境：全天候的无感智能

..........................................................................

19第六章场景二·睡眠：

占据人生三分之一的连续体验

..........................................................................

22第七章场景三·烹饪饮食：家庭烟火气与健康的交汇点

......................................................................

26第八章场景四·休闲娱乐：情感连接与感官体验的复合

......................................................................

29第九章场景五·家务清洁：机器替代逻辑最清晰的板块.....................................................................

36第十章场景六·学习办公：书房场景的确定性需求

..............................................................................

41第十一章场景七·卫浴个护：私密空间里的健康哨兵

..........................................................................

44第十二章场景八·陪伴照护：

一老一小与宠物

......................................................................................

49第十三章场景九·安防出入：家庭安全的第一道防线

..........................................................................

53第十四章

供需耦合：AI如何在趋势与未来之间真正落地

......................................................................

57第十五章品牌行动指南：企业的AI落地路线图.....................................................................................

60结语...............................................................................................................................................................

632026

家庭全场景AI落地白皮书—3—第一章AI技术发展：

家庭AI的技术底座与三次跃迁1.1家庭是AI落地“最难也最值得

”的场景在所有AI应用方向中，

家庭场景具有三个独一无二的属性。第一是高频与长时：人们一生约有三分之二的时间在家中度过，任何在家庭中被验证的

AI

能力都拥有无与伦比的触达密度。第二是多模态的天然试验场：声音、图像、温度、湿度、气体、人体生物信号、设备运行状态——家庭环境的传感维度远超大多数商业场景。第三是强容错与强情感：

家庭不是工厂，任务失败成本相对低，适合AI渐进式落地；同时家庭承载情感，AI一旦真正融入，用户粘性极深。但家庭也是最难的场景：需求高度个性化（每个家庭结构、户型、习惯都不同），支付意愿有限（家庭消费决策理性且价格敏感），隐私敏感度极高（家庭数据是最私密的数据），设备寿命周期长（家电使用八到十年，无法像手机一样快速换代）。

技术可以跑得很快，但家庭只能慢慢改变。这决定了家庭

AI的落地节奏不是互联网式的“闪电战

”

，而是家电式的“持久战

”——而这恰恰是家电家居品牌的主场。1.2全球AI技术发展的宏观背景家庭AI

的爆发不是孤立事件，而是全球AI技术浪潮向消费端传导的必然结果。理解家庭AI，先要理解它身后的技术大河。大模型竞赛进入

“推理与智能体

”下半场。2023

年以来，大模型能力的进化重心经历了从“参数规模

”到“推理能力

”再到“智能体（Agent）

”的三级跳。模型不再只是

“会说话的百科全书

”

，而是能够拆解任务、调用工具、执行多步骤流程的行动者。这一转变对家庭的意义是根本性的：只有智能体，才能把“我要睡了

”这句日常表达，翻译为关窗帘、调温度、熄灯光、启动睡眠监测的一系列设备动作。

2026年初，

以OpenClaw为代表的智能体产品爆火，被业界视为Agent时代的标志性事件，其影响也直接传导至当年

AWE

的智能家居展区——端侧

AI、软硬协同成为头部家电品牌与芯片厂商的共同议题。国产大模型的崛起与开源平权。

DeepSeek等国产开源模型的性能突破，彻底改写了AI能力的获取成本。2025

年初，

海尔、美的、格力、长虹等头部家电企业相继宣布接入DeepSeek——海尔2026

家庭全场景AI落地白皮书—4—HomeGPT与之深度融合实现“一句话生成场景

”

，美的发布首款DeepSeek空调并计划将家用中央空调全面接入，格力将自有多模型框架与

DeepSeek

R1深度融合。开源模型让“AI能力民主化

”

：没有百亿研发投入的品牌，也能获得第一梯队的智能底座。这既是普惠，也是洗牌——当大家都能

“接入AI”，竞争必然回到数据、场景与品牌的深水区。算力格局的端云重构。云端算力的成本与隐私约束，

推动推理算力向端侧迁移。端侧

AI

芯片（AISoC）的迭代让冰箱、门锁、摄像头都能在本地完成视觉与语音推理；行业判断，Agent

时代模

型的

token

消耗与推理频率将提升十到百倍，

端云混合架构成为必然选择。对家庭场景而言，端侧

化的额外红利是“

断网可用

”与“数据不出门

”——这两点直接回应了消费者最深层的可靠性焦虑

与隐私焦虑。具身智能的历史性突破。

人形机器人从实验室走向量产线：特斯拉、宇树、智元等企业均制定了万台级量产计划，

2025年全球人形机器人出货量约1.8万台、中国企业占据前三。虽然人形机器

人进入家庭仍需时日，但其技术外溢已经开始——机械臂扫地机、烹饪机器人、陪伴机器人都是具

身智能在家庭场景的“前哨

”。家电行业因此第一次面对一个根本性命题：

当机器人能动手，

家电

的边界在哪里？1.3第一次跃迁：从连接智能到感知智能（2015—2023）家庭智能化的第一阶段解决的是“连接

”问题：设备联网、App

远程控制、语音指令执行。这一阶段的核心技术是

Wi-Fi/蓝牙/Zigbee等连接协议、

IoT

云平台与语音助手。其标志性产品是智能

音箱、智能灯泡与可远程开关的空调。这一阶段的价值天花板很快显现：用户发现“用手机开灯

”

并不比按开关更方便，语音指令必须字正腔圆、格式固定，设备之间互不联通，所谓智能只是“遥

控器搬家

”。第二阶段始于感知能力的注入。以计算机视觉、毫米波雷达、多传感器融合为代表的技术，让设备从“

听得见指令

”进化到“看得见世界

”。扫地机器人用激光雷达建图避障，空调用红外或UWB

雷达感知人的位置实现“风随人动

”或“风避人吹

”

，摄像头能区分家人与陌生人、人与宠物。感知智能的本质是让设备拥有环境理解能力，从而为

“主动服务

”奠定前提。2026

家庭全场景AI落地白皮书—5—1.4第二次跃迁：大模型让家庭拥有“大脑

”（2024—2025）大模型的出现改变了家庭智能的底层逻辑。此前，智能家居的“智能

”是规则式的：工程师预先写好联动规则，系统在有限规则集内运行，无法处理规则之外的表达与情境。大模型带来的根本

变化有三点：其一，

自然语言的真正理解。

人机对话从“精准指令时代

”进入“意图理解时代

”。其二，

垂域大模型把

“家庭知识

”变成系统能力。

通用大模型懂世界，

但未必懂厨房。垂域模型的竞争，本质上是行业数据资产的竞争——这正是传统家电品牌相比纯科技公司的护城河。其三，

智能体（Agent）架构让系统从

“应答

”走向“办事

”。

2025年起，

头部品牌相继发布家庭智能体：海尔智家大脑结合

HomeGPT

实现“一句话生成场景

”

；华为鸿蒙智家推动全屋智能

从“被动响应

”向“主动智能

”演进。家庭因此开始具备一个真正意义上的“大脑

”。1.5第三次跃迁：端侧AI与具身智能（2026—2030）如果说大模型给了家庭一个大脑，那么正在发生的第三次跃迁则解决“大脑放在哪里

”和“谁来动手

”两个问题。端侧

AI

回答

“大脑放在哪里

”。

家庭数据高度私密，全部上云既不安全也不经济；同时，

空调风随人动、门锁人脸识别等场景要求毫秒级响应，云端往返延迟不可接受。2026

年

AWE

期间，端侧AI

与软硬协同成为头部家电品牌与AI

芯片厂商共同的核心议题，有芯片厂商明确提出“2026年是端侧AI

需求爆发的元年

”

：智能体时代，模型需要持续看、持续想、持续调用工具，token消

耗与推理频率将提升十到百倍，

纯云架构无法支撑成本与体验。海尔的HomeGPT

Edge已完成备案，可在超低功耗、超低算力的家居硬件上部署，断网状态下持续提供智能服务。端云协同——端侧负

责实时感知与即时决策、云端负责复杂推理与模型进化——将成为家庭AI的标准架构。具身智能回答

“谁来动手

”。

感知和决策再强，

如果最终仍需人动手，

家务就无法真正被接管。

2026年AWE上，海尔发布家务、清洁、陪伴三大类家庭机器人，

与AI之眼协同推进“无人家务

”

；科沃斯依托多传感器、VLM

大模型与家庭数据库向收纳整理与情感陪伴延伸。具身智能是家

庭AI的“最后一块拼图

”

，也是未来十年最大的变量。2026

家庭全场景AI落地白皮书—6—第二章丈量家庭：以

“居家停留时间

”为轴的场景划分2.1为什么用“停留时间

”而不是“空间

”或“品类

”划分场景行业内对家庭场景的惯常划分有两种：按物理空间（客厅、卧室、厨房、卫生间等）或按产品品类（白电、黑电、厨电、小家电）。这两种划分都是供给端视角——它们回答的是“我们有什么产品、放在哪里

”

，而不是“用户的生活是什么样的

”。本白皮书选择需求端视角：以消费者在家庭中的时间分配为轴划分场景。理由有三：第一，停留时间决定体验密度。

用户在一个场景停留越久，

与

AI

交互的机会越多，

AI

创造价值（节省时间、提升舒适、保障健康）的空间越大。第二，

停留时间决定数据厚度。AI

的能力来自数据。长时场景产生连续、丰富的行为与环境数据流（睡眠全程的体动、心率、室温变化），是训练垂域模型与个性化服务的重要支撑。第三，停留时间决定付费深度。

消费者为“

陪伴自己时间最长的体验

”付费意愿最强——这解释了为什么床垫可以卖到数万元。AI服务化（订阅制）

最可能率先在长时场景跑通。需要说明的是，停留时间不是唯一坐标。

一个场景的

AI

价值还取决于痛点强度（家务劳动时间不长但痛苦度高）与刚需属性（安防是低频但强刚需）。因此本白皮书采用“停留时间为主轴、痛点强度为修正

”的排序方法。2.2数据基线：

中国居民的家庭时间账本国家统计局

2024

年发布的《第三次全国时间利用调查公报（第二号）》提供了权威的家庭时间账本（按一周7天计算的每日平均时间）：活动大类居民每日平均时间睡觉休息9小时46分文化休闲娱乐2小时33分学习培训1小时47分（参与者7小时9分）用餐饮食1小时43分家务劳动1小时17分（参与者1小时59分）个人卫生护理56分2026

家庭全场景AI落地白皮书—7—有几个细节值得注意：其一，“参与者每日平均时间

”往往远高于全体居民平均——学习培训的参与者每天投入

7

小时9

分，

家务劳动参与者每天1

小时59

分，说明这些场景对特定人群（学生家庭、全职主妇/主夫、多代同堂家庭）是重度场景，

分人群的深度运营比全民平均更有意义；其二，家务劳动参与率约

65%，且女性显著高于男性，家务减负存在巨大的未满足需求；

其三，陪伴照料家人看似平均仅30分钟，但对有老有小的家庭是高压场景，且照护缺口的支付意愿极强。2.3从“活动时间

”到“居家场景时间

”时间利用调查统计的是居民在所有地点的活动时长，而非居家时长——睡眠包含出差住酒店，文娱包含影院、

KTV

与球馆，用餐包含下馆子与食堂。如果直接把公报数据当作“居家场景停留时长

”

，排序轴在方法论上是站不住的。本白皮书因此在官方数据基础上做一次居家归因折算：平均时长

×居家渗透率

≈居家等效时长。活动全体日均时长居家渗透率（白皮书估算）居家等效时长睡眠休息9小时46分约95%（旅行住宿等除外）约9小时17

分文化休闲娱乐2小时33分约70%（剔影院/KTV/球馆等）约1小时47分学习培训1小时47分约55%（剔学校/培训机构等）约59分用餐饮食1小时43分约60%（剔外食、食堂等）约62分（未含备餐时间）家务劳动1小时

17分约100%（全部发生在家庭）约1小时

17

分个人卫生护理56分约

95%约53分运动健身35分约30%（户外/健身房为主）约10分陪伴照料30分约

90%约

27分折算后，

居家等效时长的真实排序为：睡眠（9h17m）＞

文娱/客厅（1h47m）＞

家务劳动（1h17m）＞

居家用餐（62m）＞

居家学习（59m）＞

卫浴个护（53m）＞

陪伴照护（27m）＞

居家健身（10m）

。与公报表面排序相比，

出现三个关键变化：活动大类居民每日平均时间运动健身35分陪伴照料家人30分（参与者1小时46分）2026

家庭全场景AI落地白皮书—8—需要特别说明的是：

空气（温度、湿度、洁净度、新鲜度等）

与能源（用电、光储等）不以“人在某处停留

”的方式存在，而是全天候包裹所有其他场景，因此以“环境场景

”单列，停留时间记为“全时

”。安防场景类似，以事件触发而非时长计量。任何分析框架都有其边界，

“停留时间

”框架也不例外，

参考时需要注意三点：

其一，停留时间衡量的是

“机会大小

”

，不直接等于

“落地顺序

”。

家务清洁场景时间不长，

却因痛点最强、替代逻辑最清晰而成为

AI

落地最成熟的场景——痛点强度可以超越时间长度，品牌的落地排序应综合两者。

其二，

时间数据是全民平均值，

真实家庭千差万别。

有婴儿的家庭，客厅可能是全天候战场；远程办公者，书房停留超过八小时。本框架提供的是“地图比例尺

”而非“每户的导航

”。其三，

时间结构本身在变化。

老龄化加深会拉长居家时间，后疫情时代的

“宅经济

”回落与反弹仍在拉锯。建议品牌以本框架为基础，叠加自身用户数据做动态校准。排序场景排序逻辑AI的任务1空气与能源场景全屋隐形的空气与能源底座润物无声，账单可证2睡眠场景人生三分之一的连续体验无感干预，整夜好眠3烹饪饮食场景烟火刚需，

一日三餐享受烹饪，健康有据4休闲娱乐场景家庭情感连接与感官体验的复合全感官沉浸，重建连接5家务清洁场景机器替代逻辑最清晰的板块让劳动自然消失6学习办公场景分人群重度场景守护专注，兼顾健康7卫浴个护场景一早一晚，

每天开始与结束的

“仪式

”感知身体，晨昏守护8陪伴照护场景老人、小孩、宠物，情感密度最高全时陪伴，无界照护9安防出入场景每天多次的信任入口关键时刻万无一失这套折算依赖渗透率假设，精度有限，但方向是稳健的：

凡是依赖

“在外发生

”的活动，其居家时长都被高估了；凡是只能在家发生的活动，其排序都被低估了。

后者正是家务、卫浴、照护——这三类场景恰恰也是当前AI家电渗透最快的方向，数据修正与产业现实相互印证。2.4家庭九大场景的划分和说明基于居家等效时长主轴，

兼顾痛点强度与刚需属性，本白皮书将家庭全场景划分为九大场景：2026

家庭全场景AI落地白皮书—9—2.5场景交叉：家庭动线与复合场景真实生活不按场景的边界发生。早晨的动线是“卧室—卫浴—厨房—玄关

”：闹钟唤醒、洗漱、早餐、离家布防；晚上的动线是“玄关—厨房—客厅—卫浴—卧室

”

：回家联动、晚餐、观影、沐

浴、入睡。这些跨场景动线正是“场景联动

”的真实载体——AI

的价值往往不在单场景内，

而在场

景之间的衔接处：回家开门瞬间，灯光、空调、热水器按季节与习惯就位；入睡信号确认后，全屋

设备进入夜间模式。这意味着品牌的场景战略要有“双重视角

”

：纵向做深单场景体验，横向打通

跨场景动线。

前者靠品类产品力，后者靠系统集成力——这也正是全屋智能方案相对单品组合的本

质差异所在。另一类复合场景是“人群叠加

”

：一个家庭可能同时包含婴儿（照护+空气+夜灯）

、学生（书房+护眼）、老人（适老+监测）

，场景需求在同一空间内叠加。复合场景的产品含义是：设备必须

支持多用户画像——空调的温度该听老人的还是孩子的？家庭智能体的“家庭角色理解

”能力，将

成为下一阶段体验分层的隐性分水岭。2.6场景矩阵下的结构性特点将九大场景放入“停留时长

×AI落地成熟度

”二维矩阵，

可以看到三个结构：长时停留区（睡眠、空气与能源）：深体验、强系统。

这些场景的

AI

价值在于全程伴随与系统协同，单品难以独立成立，必须以“睡眠系统

”“空气系统

”的形态交付，服务化空间最大，但

当前AI落地成熟度反而偏低——这是最大的“价值洼地

”。高频短停区（家务清洁、安防出入、卫浴个护）：

快决策、强单品。

这些场景的

AI

价值在于替代劳动或瞬时判断，单品逻辑成立，

也是当前

AI

落地最成熟的区域，

比如扫地机器人、智能门

锁。中间地带（休闲娱乐

、烹饪饮食、学习办公、

陪伴照护）

：入口之争。

这些场景的共同点不是时长，而是多设备协同密度——休闲娱乐有屏幕与氛围设备、烹饪饮食有整套厨电、办公学习有

光与终端、陪伴照护有监测与呼叫，它们是“家庭大脑

”与“家庭入口

”的必争之地：谁控制了客

厅的交互总台和厨房的健康中台，谁就控制了家庭数据的主动脉。2026

家庭全场景AI落地白皮书—10——11—第三章需求端现状：从尝鲜心理到刚性价值3.1需求端的三个特点高增长、低渗透和强分化。中国智能家居的需求端正处在一个微妙的阶段：

市场规模足够

x`大

，但渗透率足够低。，这是一个被供给反复教育、却始终未被真正打动的市场。需求端的分化体现在三个维度。

城市层级分化

：一二线城市智能家居使用率显著高于其他市场。代际分化

：90后、

00后为便捷与科技感买单，

80后关注环保、健康与家庭情感价值，70后及以上

更关注空间健康与操作简易；

品类分化：扫地机器人、智能门锁、智能马桶已完成从尝鲜到刚需的

转化，

而大量“智能家电

”的联网功能激活率与使用率低，形成“买时智能、用时传统

”的落差。消费者不缺对美好生活的向往，

缺的是值得信任的

AI。省事、省电、健康、安全等锚点清晰，但价值感知模糊、使用门槛、隐私安全等堵点制约着需求释放。对品牌而言，需求端策略的关键词

不是“教育市场

”

，而是“

兑现价值

”——把AI藏在可验证的结果后面。3.2需求端的四个趋势从新装市场到存量焕新。伴随人口红利、城镇化红利、房地产红利的褪去，大部分家电家居品类步入成熟期，居民的家电家居保有量基本触顶。

过去，

家电家居从无到有，

新房加速家电/家居

的普及；

现在，

以旧换新推动家电/家居迈向从有到优；未来，老旧小区改造

、城市更新下的房屋

升级驱动部品升级。从功能满足到情感共鸣。家的价值正在从“居住容器

”升级为“情绪修复空间

”。一是正面的情感满足，二是负面的情感缓解。正向的情感满足包括感官满足和价值认同，比如多巴胺配色、艺

术电视就是视觉的感官满足，而懒人洗、户外与适老产品就是身份与价值的认同；负面的情感缓解

包括消除顾虑和提供关怀，比如效果的可视化就是在消除顾虑，而睡眠监测就是提供关怀。适老化需求加速显性化。截至

2025

年底，我国

60

岁及以上老年人口达

3.2

亿人，

预计到2035年，这一群体数量将超4亿人，

银发经济规模有望突破30万亿元。2026

家庭全场景AI落地白皮书—12—从拥有产品到购买结果。消费者开始为“结果

”而非“产品

”付费：不是买一台睡眠监测仪，而是买“睡得更好

”

；不是买一台空调，而是买“

电费更省、风不吹人

”。需求端的这一转变，为

供给端的商业模式创新打开了空间。3.3消费者决策的五个关口理解需求端，还需要理解消费者如何完成一次家庭

AI

产品的购买决策。本白皮书将其拆解为五个关口：关口一

：认知（我为什么需要它）

。

触发点越来越来自真实生活场景而非广告：

加班回家不想扫地、父母独自在家不放心、孩子成绩下滑、电费账单心疼。品牌在内容平台上的“场景化种草

”

（展示问题被解决的过程）远比参数传播有效。关口二：评估（它真的有用吗）

。

消费者在这一步的怀疑空前强烈——“AI

是不是智商税

”的搜索量居高不下。

打破怀疑的关键是：真实用户的长期使用评价、可量化的效果承诺（省电率、清

洁覆盖率）

、以及权威背书（认证、奖项、医疗机构合作）

。哔哩哔哩（B站）发布的《2026年轻

人智能家电消费洞察》显示，

56%的

B

站家电用户遭遇过“产品实际效果与宣传不符

”。过往“买

家秀

”与“卖家秀

”的落差经验，让他们对官方广告信任度低于真实用户测评。

“真实用户的长期

使用体验

”成为他们最渴望却最难获取的信息。关口三：比价（值不值这个价）

。

消费者不是不买贵的

，而是不愿意买贵了。关口四：

体验（好不好用）。

这是流失率最高也最被忽视的关口：联网失败、配网复杂、App难用，大量产品在激活环节就变成了“普通家电

”。适老化家庭尤其如此——子女远程帮父母完成

配网，

已是许多产品的“隐藏刚需功能

”。关口五：留存与复购（值不值得再买/续费）

。决定复购的不是功能数量，而是“关键瞬间

”的兑现：扫地机第一次绕过狗屎、床垫第一次提示鼾症风险、空调账单第一次同比下降。品牌应当

主动设计并强化这些瞬间的可见性（App推送、月度报告），

因为它们是口碑与续费的种子。《2026

年轻人智能家电消费洞察》

中表明：

对于追求品质生活的年轻一代而言，他们的消费决策日益依赖一个能够提供硬核信息、真实体验、场景化预览，并能通过高互动性社区进行即时验2026

家庭全场景AI落地白皮书—13—证与共识沉淀的信任场域。在这里，信赖通过内容与互动被共同构建，而关于美好生活的消费答案，也在此汇聚成型。3.4需求随家庭阶段迁移同一个“家

”

，在不同的家庭生命周期阶段，场景优先级完全不同。品牌理解需求，必须理解这条迁移曲线：单身/二人世界阶段：

客厅娱乐与家务减负优先。投影、游戏设备、扫地机、洗碗机、咖啡机等“悦己型

”品类是核心，价格敏感但愿意为情绪价值买单，是内容平台种草的主力军。新手父母阶段（0—3

岁）

：需求剧烈转向——婴儿看护（哭声识别、睡眠监测）

、健康空气（新风净化）、安全防护（插座、门窗传感器）、夜奶场景的照明与恒温，家电购买决策中“母婴级

”成为高频关键词。学龄家庭阶段（3—15

岁）

：书房场景崛起（学习机、护眼灯、打印），厨房权重上升（健康饮食），家务减负持续（全家衣物洗护），消费决策高度理性、参数研究深入，是最难被营销打动

也最看重真实口碑的人群。空巢/银发阶段：健康安全成为绝对主题——适老化卫浴、跌倒监测、用药提醒、极简交互。付费者往往是异地子女，

“远程安心

”是核心价值主张。家庭

AI

产品的真正战场是

“家庭阶段的转换时刻

”——结婚、生子、入学、退休、装修、换房，每一个转换时刻都伴随场景优先级的重排与集中采购。营销资源的投放，应当围绕这些时刻而

非均匀铺开。2026

家庭全场景AI落地白皮书—14—15第四章

供应端现状：挑战与机遇并存4.1政策支撑：从

“

以旧换新

”到“人工智能+”供给端当前最大的宏观变量是政策。两条政策线正在叠加发力：第一条线是消费刺激线。

大规模设备更新和消费品以旧换新政策自

2024年加力实施以来持续

显效，

推动家电消费向绿色化、高端化升级。第二条线是产业战略线。

2025

年

8

月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意

见》（国发〔2025〕11

号），明确提出大力发展智能机器人、智能家居等新一代智能终端，

打造一

体化全场景覆盖的智能交互环境，并设定

2027

年新一代智能终端、智能体等应用普及率超

70%、

2030年超

90%的目标。

2026年

6

月，商务部等

8

部门印发《关于加快“人工智能+消费

”发展的

实施意见》，首次将智能厨卫单列作为重点扶持消费场景，提出加快普及智能扫拖机器人、智能冰

箱、智能厨房设备，面向“一老一小

”加快养老机器人、陪伴机器人应用示范，并研究将智能家居

及服务应用纳入“好房子

”建设指南。对家电家居品牌而言，这两条线叠加意味着：

智能化不再是加分项，而是政策资源分配的入场券。能效等级、适老化设计、AI

能力将直接影响产品能否进入补贴目录、集采清单与“好房子

”供应链。4.2供给端的四个问题问题一：伪智能供给过剩，真智能供给不足。供给端的“AI含量

”与消费者期待的“主动服务

”之间存在代差，大量供给只是把旧产品贴上新标签。问题二：

协议割裂与生态围墙。

不同品牌、不同协议之间设备难以“互懂

”

，用户被迫在生态之间站队

，生态割裂仍是全场景体验的最大技术摩擦。问题三：重硬件、轻服务，盈利模式单一。硬件企业向“硬件+服务

”转型普遍乏力。供给端尚未找到硬件一次性变现之外的第二曲线——这是睡眠、健康、能源等服务化赛道被视为新蓝海的原因。2026

家庭全场景AI落地白皮书—16—问题四：

渠道承压与价值重塑。

线下实体店在过去几年面临“一机两网

”（手机、互联网、物流网）的冲击和挑战，到店客流被明显分散。在“人找货

”的存量背景下，线下渠道的分化因运

营能力的差异出现明显分化。线上“流量触顶”，过去几年平台通过用户基数扩张与时长提升，依

托算法推荐、精准广告等实现流量变现，但当前流量带来的收入与成本“剪刀差”持续缩小，依赖

付费转化、电商变现的粗放型模式已难以为继。4.3

供给侧的三个确定性方向垂域大模型成为头部品牌的标配资产。各家的命名不同，逻辑相同：用通用大模型的底座能力+自有垂直数据，构建“懂家庭、懂烹饪、懂画质等

”的专业大脑。垂域模型的质量取决于数据资

产厚度，这是老牌家电企业相对新玩家的结构性优势。端云协同成为产品架构共识。

成本、延迟、隐私三重约束下，

端侧

AI

芯片与轻量化模型加速进入家电品类，

“端侧感知决策+云端进化训练

”成为标准架构。对品牌而言，端侧能力还意味着

断网可用——这是智能体验可靠性的底线。具身智能从实验室走向货架。

机械臂扫地机已经量产上市，

家庭服务机器人进入头部品牌的正式产品路线图。虽然人形机器人在家庭场景的规模化仍需五到十年，但“扫地机长手、家电成组、机器人进门

”的渐进路径已经清晰。4.4渠道与交付：供给触达的最后一公里供给端的竞争力最终要在渠道与交付上兑现，

而家庭AI对渠道提出了三个新要求：体验化。

AI

的价值差异（主动服务与被动响应之别）必须在真实场景中才能被感知，这推动线下渠道从“

陈列式卖场

”向“场景式体验空间

”转型，本质都是把“卖设备

”变成“卖生活

”。在AI

时代，体验店不是成本中心，

而是转化率最高的媒介。

3

月

28

日，苏宁易购旗下创新业态——Suning

Fun

年轻力中心在南京新街口商圈精彩亮相

，通过空间重构重新定义线下商业价值，从购物

场所到社交平台，这是苏宁易购在实体商业转型方向上的重要探索，其在深度融入年轻消费群体、

构建体验式消费场景方面迈出了关键一步，为行业提供了实践参考。2026

家庭全场景AI落地白皮书—17—方案化。场景套装的交付需要设计、安装、调试、售后的全链路能力，

“卖方案

”要求渠道从“坐商

”变“行商

”——上门勘测、方案设计、施工交付。这对习惯标准品的家电渠道是组织能力

的考验

，也是区域性服务商的价值重估机会。在线化与内容化。

在线化是对应消费者目前信息的获取主要在线上；

内容化要求我们做真实的、有创意的种草。过去的竞价营销导致了消费信任缺失。《给阿嬷的情书》背后，反映出在信息爆炸、审美疲劳的当下，真实是最好的滤镜，在情感普遍被过度消费的今天，这种稀缺而真挚的情感，反

而成了最强的“爆款密码

”。2026

家庭全场景AI落地白皮书—18—第五章场景一

·空气与能源环境：

全天候的无感智能5.1场景定义与需求端现状空气与能源是弥散型场景：它不以“人在某处停留

”计量，而是全天候包裹所有其他场景。空气维度包括温度、湿度、洁净度（PM2.5、甲醛）

、新鲜度（CO₂),核心硬件为空调、新风、净化器、加湿/除湿机；

能源维度包括用电、燃气、光伏储能，

核心硬件为热水器、热泵、家庭能源管理系统、光储设备。需求端的驱动是健康意识觉醒与用能成本敏感的双重叠加：室内空气与健康（尤其是儿童与老人）的关联被广泛认知；“省电

”是消费理性周期中最硬的付费理由；而在海外市场，能源价格上涨已让家庭能源管理成为智能家居最可落地的生态场景。5.2供给端现状与AI

结合点空气场景的需求几乎不以“我要买

”的形式表达，却以“我总觉得不舒服

”的形式持续存在。晨起口干、午后昏沉、孩子过敏、老人咳嗽、新房的甲醛焦虑、梅雨季的霉味、冬季的干燥——这些弥散的不适感构成了空气健康的真实需求底盘。医学研究对室内污染与呼吸道疾病、过敏、睡眠质量的关联已有充分证据。这个场景的需求表达机制也因此特殊：它往往依附于其他场景的购买决策被触发——买空调时顺便关注新风，孩子出生后加购净化器，装修时为甲醛买单一一台除醛设备。消费者很少为

“空气系统

”整体付费，因为他们从未被提供过一个可理解的“空气结果

”。这正是

AI

可以改写的地方：当全屋空气数据被持续采集、可视化呈现，

抽象的空气就变成了可管理、可验证的家庭资产。从“卖空气设备

”到“卖空气结果

”，是这个场景价值跃迁的关键一跃。AI

在空气场景的价值链已经清晰：感知人（位置、体感）→理解环境（温湿洁净新鲜）

→协同设备（空调+新风+净化+加湿）

→优化能耗（峰谷电价、负荷调度）

。能源管理正成为智能家居短期可落地的较大生态场景

，一端连接光伏、储能、充电桩、热泵与各类家电负荷，

另一端连接实时电价、天气预测、AI算法与需求响应平台。AI在其中的角色是家庭2026

家庭全场景AI落地白皮书—19—能源的智能调度员

：光伏发电预测与自用优化、峰谷电价下的负荷转移、储能与电动车充电协同、全屋能耗的可视化与诊断。家庭能源场景虽然起步最慢，却可能孕育最性感的商业模式，因为它天然连接着“钱

”。参照海外市场的演进，至少三种模式值得关注：

节能分成模式——品牌为用户托管全屋用能优化，按节省电费的一定比例收费，这要求能耗数据的高度可信与可审计；能源聚合模式——成千上万家庭的储能、热泵、电动车被聚合为虚拟电厂，

参与电网的需求响应与电力交易，

家庭从纯消费者变为

“产消者

”

，平台从中分享收益；设备租赁模式——光伏、储能、热泵等高价值设备以“零首付+

长期服务合约

”进入家庭，类同海外光储市场的成熟玩法。当家庭成为能源网络的一个智能节点，

家电企业的角色将从

“用电设备的制造商

”变为

“家庭能源的运营者

”。5.3代表品牌实践案例空气场景中，格力以

Star5

中央空调的

AI

动态全感科技主打“人感

”舒适，AI

动态节能达

23.5%；美的以“酷省电

”系列建立

AI

节能心智，

并推出Air

Agent

全屋空气智能体，把空气管理从单品升

级到系统；

海尔以

UWB

人感雷达与“洗空气

”六效合一主打健康空气。新风与净化领域，

AI

的核心应用是“按需通风

”——依据

CO₂

、PM2.5、甲醛的实时浓度自动调节风量，把“一直开着

”的浪费变成“恰到好处

”的精准。海信

5G+荣耀家中央空调创新推出空净氧三合一新风室内机，一台

设备集成新风、净化器、空调三重功能，标配H13级高效滤网，能提供120m³/h的强劲新风量，

同时支持-25℃至60℃的超宽温域稳定运行能源场景中，头部家电企业的布局已悄然展开：美的、格力均布局光伏空调与储能业务，海尔将热水器纳入全屋能源调度；海外市场，

特斯拉“光伏+储能+电动车

”的家庭能源闭环提供了终极参照范式。未来竞争的关键是谁能率先构建“家庭能源操作系统

”——一端连接光伏、储能、充电桩、热泵与家电负荷，另一端连接实时电价、天气预测与

AI算法。5.4市场机会与趋势展望空气与能源场景下

，给品牌三个启示：第一，

“省电

”是最诚实也最有力的

AI

卖点——它可被电费单验证，建议所有AI节能功能标配“节能报告

”（本月AI为您节省X

度电）

，把算法贡献变成用户可感知的数字；第二，

空气是

“跨场景公共品

”

，天然属于全屋智能而非单品——卧室睡眠2026

家庭全场景AI落地白皮书—20—曲线、厨房油烟、书房新风、卫浴除湿共用一套空气系统，空调企业应主动向“空气系统集成商

”转型；第三，能源管理是中国市场的

“慢变量快机会

”——慢在电价机制与光储成本，快在热泵、

阳台光伏、便携储能等单品已先行爆发，品牌应从“节能单品

”起步卡位，等待机制成熟后的系统红利。空气与能源场景的特殊性在于它是唯一

“用户不要求感知、只要求结果

”的场景——最好的空气智能是让用户忘记空气的存在。这决定了其

AI

形态必然是“全自动+可验证

”

：全自动运行，用

电费账单与空气质量报告证明价值。未来三到五年，空气系统将成为全屋智能中“系统协同

”程度

最高的子系统；家庭能源管理将随光储成本下降与电价市场化改革从别墅高端市场向普通家庭渗透；

“空气+能源

”的合并运营（舒适与能效的联合优化）

将诞生新的服务品类。对品牌而言，这是

“AI节能

”叙事的终点，也是“家庭碳账户

”等未来业务的起点。2026

家庭全场景AI落地白皮书—21—第六章场景二

·睡眠：

占据人生三分之一的连续体验6.1场景定义与需求端现状睡眠是家庭场景的绝对王者：公报口径下每日9小时46分，居家折算后仍约9小时17分，超过其余所有家庭场景的总和。它涵盖入睡准备（洗漱后的放松、灯光渐暗）

、睡眠过程（温度、湿度、声音、光线、体感支撑）、睡眠监测（质量评估、异常预警）与唤醒过渡（自然唤醒、晨起联动）四个阶段，涉及的核心硬件包括床与床垫、枕头、空调、新风、加湿器、灯光、窗帘、音箱、可穿戴与非接触式监测设备。需求端的关键词是“困扰

”。中国睡眠研究会数据显示，

我国

18

岁及以上人群睡眠困扰率接近五成，

完全没有睡眠障碍的人群仅约两成；64%的

80

后、

90

后存在睡眠困扰。睡眠问题不再是个人烦恼，而是全民健康议题——睡眠障碍被医学界视为多种慢性病的催化剂。与之对应的是消费热情的持续高涨。奥维云网（AVC）监测数据显示，2026上半年线上床垫、被子、枕头的销量分别为1306万件、

4266万件、5053万件。但需求端同时存在“焦虑—付费—失望

”的循环：

消费者买过褪黑素、香薰、助眠喷雾、冥想App，收效有限。这意味着睡眠场景的需求是真实的、支付意愿是被反复验证的，

缺的是真正能交付

“睡得更好

”这一结果的系统性供给——这正是AI的机会。6.2供给端现状与AI

结合点供给端主要分为智能床与

AI

床垫、

睡眠环境系统、监测与数据服务三条路线。第一条产品路线由家居企业主导

，慕思推出

AI

智能床垫

，喜临门发布

AI

深睡智能床

，舒福德提出

”从卖床到经营睡眠

”。第二条产品路线由家电企业主导

，空调企业通过

AI

睡眠曲线，在入睡期快速降温、深睡期恒温静音、晨醒前渐进调温；新风与加湿设备负责温湿度与空气质量的整夜维稳。

第三条产品路线由科技企业主导

，智能手环/手表的睡眠监测、床头非接触式毫米波雷达监测带、智能枕头的鼾声干预，

共同构成数据入口。其价值不在硬件利润，

而在数据衍生的健康管理服务。睡眠场景的AI不同于其他场景，

它的底层是人体科学，技术供给必须回答三个科学问题。2026

家庭全场景AI落地白皮书—22—支点一：

如何准确地

“读懂

”睡眠。

医疗级睡眠监测（多导睡眠图）

需要满身电极，

无法家用。家用方案的技术路线分三类：

可穿戴（手环手表的光电心率+体动，

便利但精度受限）

、非接触式（毫米波雷达或床垫内置传感器，

监测呼吸、心率、体动，

无感是最大优势）

、以及影像式（摄像头+AI，隐私争议大）。AI

算法在其中承担的核心工作是从微弱信号中还原睡眠分期——深睡、浅睡、快速眼动、清醒，分期准确度每提高一个百分点，

后续的干预与建议才有意义。支点二：

环境如何影响睡眠。

睡眠科学的共识已经明确：核心体温的下降引导入睡，

卧室温度、湿度、光线、噪音、床垫支撑性都显著影响睡眠结构。AI

的价值在于把“静态的黄金标准

”变成“动态的个体曲线

”——每个人的最佳睡眠微环境不同，且随季节、年龄、健康状态变化，只有持续学习个体数据的AI才能给出因人而异的调节方案。支点三：干预如何不打扰。

这是睡眠

AI

独有的设计：所有干预必须在用户无意识中完成——床垫分区支撑的毫米级调节、空调

0.5℃的渐进调温、灯光在唤醒窗口的缓慢渐亮。任何让用户“感知到干预

”的干预都是失败的。这决定了睡眠

AI的交互范式是“零交互

”

，是全行业最纯粹的“主动智能

”试验场。睡眠场景的AI落地，本白皮书认为存在三个递进层次：第一层：感知与描述（已基本实现）。

非接触式传感+AI

算法，实现无感睡眠分期（深睡、浅睡、

REM、清醒）、心率呼吸监测、鼾声与体动识别。技术已相对成熟，关键在算法准确度与医疗级背书。第二层：干预与调节（正在突破）。AI

根据实时睡眠状态反向调节环境：检测到浅睡期体动频繁时微调床垫支撑分区，监测到鼾声时微抬床头，深睡期联动空调进入静音恒温模式，依据睡眠分期在浅睡窗口触发灯光与声音渐亮的自然唤醒。这一层的技术核心是闭环——传感数据实时驱动执行器，

人全程无感。第三层：经营与预测（未来方向）

。

睡眠数据与饮食、运动、情绪、慢病数据打通，

AI

扮演“家庭健康守夜人

”

：识别睡眠呼吸暂停风险并建议就医，根据连续睡眠负债调整次日起居建议，为老人提供夜间离床跌倒预警。这一层的商业模式是订阅服务——Eight

Sleep

的会员费已经验证了付费意愿，

中国市场的睡眠订阅服务尚在起步期，是未来三年最值得关注的商业模式创新点。2026

家庭全场景AI落地白皮书—23—6.3场景协同：睡眠是

“全家设备的总和

”睡眠场景的本质是一个系统级场景：床垫负责体感，空调负责空气环境，监测设备负责数据。没有任何单一产品能交付“好睡眠

”

，这决定了睡眠场景的终局形态是

“睡眠场景套装+AI

睡眠管

家

”

：一个统一的睡眠智能体，统筹卧室全部设备，围绕用户的睡眠节律运行完整的“入睡—深睡—唤醒

”程序。对品牌而言，这或许意味着两个战略选项：

家居品牌向上做系统集成，家电品牌向

下做卧室套装；

而生态平台（华为、小米、海尔三翼鸟）

则试图成为那个“睡眠管家

”本身。6.4市场机会与趋势展望睡眠市场不是均质市场。压力型失眠人群（25—40

岁职场人）为“放松入睡

”付费，助眠内容、光声环境、冥想引导有效；质量型不满人群（30—50

岁中产）为“深度睡眠

”付费，床垫支

撑、温度曲线是核心；健康监测人群（慢病与亚健康人群）为“数据与预警

”付费，呼吸暂停筛查、心率变异性分析是刚需；老年照护人群（子女付费）为

“安心

”付费，离床提醒、跌倒预警、异常

告警是买点。四类人群的价格敏感度与渠道偏好完全不同，品牌需要选择主攻人群而非全面铺开。睡眠场景下

，给品牌的三个启示：第一，单品思维在这个场景注定失败——没有任何单一产品能交付好睡眠，套装与系统集成是必答题；第二，数据资产是这个场景的入场券——谁先积累百万

级用户的真实睡眠数据，谁的算法护城河就不可逾越；第三，服务化是唯一的利润出路——硬件毛

利会被竞争抹平，睡眠经营订阅才是长期现金流，

Eight

Sleep的订阅收入结构就是预演。未来三到五年，睡眠场景将呈现：其一，智能床/AI

床垫从高端尝鲜走向中端普及；其二，“卧室空气+寝具

”的跨品类套装成为主流产品形态，空调企业与寝具企业的跨界合作将增多；其

三，睡眠数据服务商业化破冰，围绕鼾症筛查、慢病人群夜间监测的付费服务将出现；其四，适老

化成为睡眠场景最大的增量入口。更长远看，卧室将进化为“家庭健康的第一监测站

”

，睡眠数据

与医疗体系的对接（互联网医院、慢病管理）将打开远超硬件本身的价值空间。2026

家庭全场景AI落地白皮书—24—第七章场景三

·烹饪饮食

：家庭烟火气与健康的交汇点7.1场景定义与需求端现状烹饪饮食场景对应每日约1小时的居家用餐时间（公报用餐时长1小时43分，剔除外食、食堂等在外部分后的居家等效值）；若计入备菜、烹饪与餐后清洁，重度烹饪家庭的实际停留仍超过

2小时。它是家庭中劳动强度最高、安全敏感度最高、健康关联度最高的场景，核心硬件包括冰箱、烟灶、蒸烤箱、洗碗机、净水器、小家电，以及正在兴起的炒菜机器人与烹饪机器人。需求端呈现三个特征：其一

，下厨人群在收缩但要求更高——年轻人做饭频次下降，但留下来的烹饪行为更追求品质、健康与社交分享；其二，

“吃什么

”的决策疲劳是全民痛点，降低烹饪门槛、提升效率、解决“吃什么

”的决策困难是尝试

AI

厨电的前三大动因；其三，

健康饮食管理需求觉醒——减脂、控糖、慢病饮食管理让厨房成为家庭健康管理的第一现场。7.2供给端现状与AI

结合点厨电行业正面临增长困境——与当地产深度绑定，存量时代的惯性思维束缚存量周期的发展。行业的在过去的发展期内集中出现了几百个品牌

，随着近几年市场的变革许多长尾品牌陆续出局。头部企业则凭借自身优势正在通过

AI探索和引领产业的升级。但AI如何真正结合

，需要做好六个方面。落点一：食材管理。

冰箱

AI

视觉识别食材种类、数量与保质期，临期主动提醒，基于库存推荐菜谱——从源头减少浪费，解决“买了忘、忘了坏

”的全民痛点。落点二：烹饪决策。“今天吃什么

”由大模型回答：基于冰箱库存、家庭成员健康数据（体检报告、减脂控糖目标）、口味偏好与时间预算生成菜谱与采购清单。老板“食神

”已能通过面部识别与体检报告分析生成个性化膳食规划。落点三：烹饪执行。

AI

从“动口

”到“动手

”：烟灶联动预判油烟、沸腾识别自动转小火、防溢锅自动关火、蒸烤箱自动识别食材匹配烹饪曲线、炒菜机器人自动翻炒。烹饪从

“手艺

”变成“托管

”。2026

家庭全场景AI落地白皮书—26—落点四：安全守护。

燃气泄漏监测、干烧自动熄火、老人久未关火提醒——厨房是家庭安全事故最高发的空间，AI安全守护是适老化家庭的刚需。落点五：餐后闭环。

洗碗机自动识别餐具脏污程度匹配程序，

厨余处理与清洁联动，完成“购—存—做—吃—洗

”的全链路。落点六

：数据资产。在通用

AI

能力日益平权的时代，传统品牌数十年积累的“行业Know-how数据化

”能力，正从隐性资产变成最核心的竞争力。品牌当下最紧迫的动作之一，就是系统盘点自身的场景数据资产——用户行为数据、产品运行数据、服务记录、工程实验数据——并建立数据治理与模型训练的转化机制。谁先把数据变成模型，

谁就把“老资历

”变成了“新壁垒

”。方太推出全球首个

AI健康烹饪系统Healthy

CookingGPT，实现食材识别、健康菜谱推荐、烹饪曲线自动调节，并发布全球首个机器人总厨

COOK，以机器人与机械臂独立完成复杂烹饪；其搭载知味大模型的智慧原鲜冰箱可按家庭成员数据定制配餐。老板电器以自研“食神”AI

烹饪大模型为核心，

打通食材识别、火候指导、全厨电联动的全链路闭环，

2026

年

3

月发布全球首款会做饭的

AI烹饪眼镜与

AI

调料机器人，形成“大模型做大脑、数字厨电做四肢、AI眼镜做眼睛

”的智能体协同网。华帝围绕中式厨房油烟与清洁痛点，

推出

AI

健康厨房管家，集成

AI

自适应控烟、AI

安全监测。海尔

AI

智慧大厨房覆盖食材存储、烹饪、清洁全流程，卡萨帝“AI

之眼

”烟机靠视觉识别自动调风量。7.3市场机会与挑战厨房是家庭中最可能诞生“杀手级智能体

”的场景，原因是它同时具备：明确的任务闭环（从食材到上桌）、高频刚需（每日三餐）、可量化的价值（时间节省、食材减损、健康管理）、以及垂域数据壁垒（中式烹饪知识库）。制约因素同样明显：多数消费者仍视厨电为功能型产品，不愿为概念性“AI

溢价

”买单。谁能把

AI

厨房的体验做到“零学习成本、全流程托管、价格可及

”

，谁就能拿下这个家庭健康管理的入口。但也直面两个真问题。其一，中式烹饪的复杂度是

AI

的试金石也是拦路虎：火候、锅气、食材差异、口味主观性，让“全自动烹饪

”在相当长时间内只能覆盖标准化菜品。其二，价格锚点尚未2026

家庭全场景AI落地白皮书—27—建立：消费者愿为烟灶付多少钱已被三十年市场教育固化，AI

套系若价格翻倍而体验增量模糊，

复购与口碑都难成立。厨房场景下

，给品牌三个启示：

第一

，厨房是

“健康叙事

”的最佳载体——把

AI

菜谱升级为“家庭膳食管理

”

，连接体检数据与慢病管理，厨电就从功能品变成健康品，溢价逻辑随之改写；第二，

单品智能化的尽头是

“厨房操作系统

”——冰箱的数据、烟灶的执行、蒸烤的程序需要一个

统一调度者，这是厨电套装化的技术前提；第三，不要忽视

“轻烹饪

”人群——空气炸锅、咖啡机、净饮机的小家电人群数量远大于重度烹饪人群，AI

对他们是“一键出品

”的确定性价值，客单价低

但渗透更快。7.4未来展望未来三到五年：

其一，烹饪大模型将完成从“菜谱推荐

”到“全链路托管

”的跨越，AI

眼镜、调料机器人等新形态将丰富交互层；其二，冰箱有望成为厨房的数据中台，

食材数据与健康管理、

生鲜电商打通，

“冰箱自动补货

”将从演示走向小规模商用；其三，机器人烹饪进入高端市场，机

械臂总厨先服务品质家庭与养老助餐，再逐步下探；其四，政策端

“智能厨卫

”被单列为

AI+消费

重点场景，

将带动行业补贴与标准落地，

加速市场教育。2026

家庭全场景AI落地白皮书—28—第八章场景四

·休闲娱乐

：情感连接与感官体验的复合8.1场景定义与需求端现状休闲娱乐场景对应每日约

1

小时

47

分的居家文娱时间（公报文娱时长

2

小时

33

分，剔除影院、KTV、球馆等在外部分后的居家等效值）

，覆盖观影、刷剧、游戏、音乐、亲子互动、社交待客等活动。它是家庭中设备密度最高、交互形态最丰富、情感价值最突出的场景，核心硬件包括电视、投影、回音壁、游戏主机、智能音箱/中控屏、

AI

眼镜、氛围灯光，

以及作为“全家总控

”的家庭中枢设备。需求端正经历结构性变化：一方面，电视开机率与出货量长期承压，用户时长被手机、平板持续分流；另一方面，大屏的高端化、场景化需求在增长——Mini

LED、百吋巨幕、游戏电视、

AI电视等细分品类逆势上行。奥维云网（AVC）推总数据显示，2026

上半年国内彩电销量

1249

万台，同比下滑9.2%，零售总额515亿元，

同比下滑8.2%。但大屏化、MiniLED普及、高阶高刷、AI大模型、艺术电视五大赛道同步提速，重构彩电产品竞争体系。消费者不是不看大屏了，而是只为“值得的体验”回到大屏。开机率的答案不在电视里，

而在电视能为家庭做的事里。

·被夺走的是“打发时间”的随意观看，留下的是“郑重其事”的品质体验——周末晚上的家庭观影、重大赛事的直播、主机游戏的沉浸时刻、亲子互动的体感游戏。奥维云网（AVC）推总数据显示，

2026上半年国内85英寸及以上超大尺寸电视保持增长

，85英寸销量同比增长17.6%

，98英寸同比增长40.9%

，100英寸及以上同比增长

20.2%。这场注意力保卫战对AI

的启示是双重的：休闲娱乐设备的

AI

化必须强化“品质体验”的护城河；同时，必须拓展“非观看价值”——视频通话、家庭相册、健身私教、全屋控制，让开机理由从单一功能扩展为多元场景。8.2供给端现状与AI

结合点休闲娱乐场景的供给端正经历从“单一设备”到“多屏多设备协同”的全面重构。电视、智能音箱、智能投影、体感游戏设备、AI眼镜五大品类各自沿着

AI

化的路径演进，同时又在“家庭交互总台”这个方向上汇聚。2026

家庭全场景AI落地白皮书—29—电视：从内容终端到家庭智能总台电视企业的

AI

化是所有品类中发展相对快速的。奥维云网（AVC）监测数据显示，

2025

年上半年AI大模型电视销量份额仅

12.8%

，2025

年下半年跃升至

34.5%

，2026

年上半年进一步增长至38.7%——近四成产品搭载AI大模型技术，AI功能已从营销差异点转变为产品标配。AI

在电视上的落地分两条线：

一是画质线

，AI

超分、AI控光、AI

色彩、场景自适应。海信以星海大模型+信芯

AI

画质芯片实现内容场景智能识别与画质逐帧优化

，TCL

搭载伏羲

AI

大模型与TSR自研

AI

画质芯片。

二是交互线

，大模型语音助手、模糊语义搜片、多轮对话、家庭日程管理。华为

鸿蒙智家通过鸿蒙系统与

AI

大模型结合，

实现教育、会议、健身等场景的智能适配；鸿蒙

AI

“小艺

看世界”实现了多模态交互创新，覆盖家人闲聊、实时识物、识图解读等多元场景。电视正从“内容终端”变成“家庭交互总台”——它是客厅中唯一始终在线、屏幕最大、位置居中的设备，天然适合作为家庭AI的可视化入口。智能音箱与中控屏：

语音与可视化入口如果说电视是客厅的“显示总台

”

，智能音箱与中控屏则是客厅的“语音与交互入口

”。大模型正在重塑智能音箱的能力边界。搭载大模型的智能音箱不再需要用户发出精确的指令格式，而是

能够理解自然语言、进行多轮对话、并执行多步骤任务。用户说“我要看电影

”

，音箱能理解意图

并联动电视、灯光、窗帘、回音壁完成整套场景切换；用户说“家里有点闷

”

，音箱能判断是要开

窗还是开新风。带屏音箱的兴起补上了“可视化交互

”的短板。屏幕让音箱从纯粹的语音设备升级为家庭的信息面板——可视化的全屋设备状态、视频通话、家庭相册、短视频内容，都拓展了音箱的使用场景。智能音箱与中控屏正在成为家庭

AI

的“重要交互触点

”。它们不需要用户“走向

”某个设备，而是以语音和轻触控的方式嵌入日常生活的每一刻——问天气、设闹钟、查菜谱、控灯光，这些高

频但轻量的交互，构成了家庭AI最活跃的数据流。智能投影与回音壁：沉浸体验的“双翼

”在电视之外，智能投影与回音壁构成了休闲娱乐场景中“沉浸体验

”的补充与增强。2026

家庭全场景AI落地白皮书—30—智能投影解决了“大屏移动化

”的需求。相比电视的固定安装，投影可以灵活地在客厅、卧室甚至户外使用，

以相对较低的成本获得百吋以上的巨幕体验。AI

在投影上的应用与电视趋同——自

动对焦、自动梯形校正、自动避障、AI

画质优化，让用户“开机即用、无需调试

”。对于租房家庭

或追求“第二块大屏

”的用户，

智能投影是电视之外的重要补充。回音壁解决了电视“画面够大、声音不够

”的痛点。电视越做越薄，留给扬声器的物理空间越来越小，自带的音质难以匹配大屏的视觉冲击力。回音壁以一条长条形音箱加一个无线低音炮的简洁形态，大幅提升电视音频的厚度与动态范围。AI

在回音壁上的应用主要体现在自动声学校准——通过内置麦克风测量房间的声学特性，自动调