从 "能联网" 到 "自己干"，50% AI渗透率背后的家电新战场 原创

产联社作者 | 郑青春

图片由AI生成

AI终端的竞争，正在从手机、PC和智能眼镜，进入冰箱、洗衣机和空调所在的日常生活场景。

2026年一季度，我国家电AI渗透率已突破50%，预计全年将达到65%以上，AI家电市场规模同比增长约60%。在AI手机、智能眼镜仍普遍面临功能闲置、退货率高企等问题时，家电正在成为AI终端产业中被重新评估的样本。

海尔智家北京分公司营销总监冯硕丽在与产联社对话中表示，家电领域的AI终端首先要能够实现全场景互联，在此基础上，还要具备主动决策、环境感知、语义理解能力，更进一步则是拥有自学习、自决策能力；用户为AI家电买单，核心仍然是“便利性”，即决策被简化、家务被托管、风险被提前识别。

这一趋势在2026年9月的AI终端创新发展大会上集中体现：多家头部消费电子与家电企业展出L3级AI终端。与消费电子主打“新入口”不同，家电AI化更隐蔽、也更贴近日常：不在重塑交互，而是融入生活流程、替代重复判断与操作。

L3分级落地：从“联网终端”到“自主执行”

过去很长一段时间，“智能家电”的定义边界模糊。一台可以联网、支持语音控制、能接入手机APP的冰箱或空调，往往就被归入智能终端。但在用户体验层面，这类产品更多解决的是远程控制问题，并未真正改变用户与设备的关系，也没有减少用户的决策成本。

2026年5月，工信部等部门联合启动实施《人工智能终端智能化分级》（GB/Z 177—2026）系列国家标准，首次为终端AI能力划定清晰的量化标尺。7月，首批L3级产品测评结果出炉，数十款终端达标。中国软件评测中心智能终端研究测评室主任马子扬给出界定：“L3等级核心特征是具备复杂意图理解、任务自主拆解、工具调用的自主执行能力。”

冯硕丽表示，家电领域的AI终端首先要实现全场景互联，更进一步则是拥有自学习、自决策能力。这意味着，家电AI的竞争不再只是把语音助手、联网模块或大模型接口放进产品，而是要回答一个更核心的问题：设备是否能够理解用户意图，并在家庭场景中自主完成一部分原本由人承担的判断和操作。

从产业影响看，分级标准正在推动终端AI能力从模糊的营销表述，转向可测试、可比较的硬指标。而分级标准的出台，让家电企业对产品的定义方式发生根本变化。

高频场景里的AI：让便利性可感知

分级标准解决的是“怎么评价AI能力”的问题，而用户是否愿意买单，最终取决于AI功能能否嵌入真实的高频生活场景。

当前AI终端普遍面临一个痛点：消费者可能愿意为新功能支付溢价，却未必会在购买后持续使用。AI手机和智能眼镜的部分功能被闲置，正说明“能用”和“常用”之间仍有距离。相比之下，家电天然处在更稳定的生活流程中：洗衣、做饭、储存食材、清洁空气，这些需求每天都会发生，且不需要用户主动创造使用场景。

冯硕丽的核心判断是：用户为AI家电买单，核心仍然是“便利性”。落到具体产品上，对应的是决策被简化、家务被托管、风险被提前识别，本质是降低日常生活中的判断成本和管理成本。

在洗护场景中，具备AI能力的洗衣机可自动识别衣物材质、重量与污渍程度，实时匹配水量、洗衣液用量与洗护模式。用户不需要再反复判断“什么面料的衣服应该怎么洗”，AI替代的不是一个炫技功能，而是原本依赖经验完成的洗护决策。

在食材储存场景中，AI冰箱可以主动感知箱内异味与食材状态，自动完成除菌、净味、防霉等处理。对用户而言，这类功能的价值不在于理解复杂参数，而是打开冰箱时不再担心串味、食材保存不当或清理不及时。

这类能力正是当前AI家电落地的共同方向：相比在家电上简单叠加语音助手或大模型入口，行业更关注AI能否进入具体任务链条，并在用户不需要额外学习的情况下完成决策辅助。它不一定让用户意识到自己正在使用AI，却会在反复使用中形成用户黏性。

从单品智能到全屋协同：下一道行业门槛

如果说冰箱、洗衣机、厨电解决的是单品AI能力问题，那么家电AI要进一步深度融入家庭生活，就必须跨过全屋协同这一关。

智能家居长期存在“单品智能、系统不智能、生态难贯通”的行业困境。协议不统一、物模型不互通，使不同品牌设备之间形成数据孤岛。对用户而言，最直接的感受是：设备都能联网，但真正使用时仍要在多个APP之间切换；不同品牌的产品难以围绕一个场景形成连续服务。

冯硕丽也坦言，目前家电行业普遍还是单品智能，不同品牌设备很难深度协同，多数只能实现简单开关联动。海尔的解题思路“不是简单拼设备”，而是通过UHomeOS建立统一设备模型，开放SDK接口，同时依靠智家大脑，让第三方家电设备不只是联网，还能参与全屋场景感知与AI决策。

标准层面的推进也在加速。2026年3月，全球智慧物联网联盟智家工委会牵头制定的《智家统一互联系列标准》正式发布；八部门联合印发的促进智能家居消费行动方案也提出，制定智能家居互联互通强制性国家标准。

端侧算力、隐私与供应链：规模落地的底层约束

全屋协同解决的是设备之间的协同问题，端侧AI要解决的则是设备内部的算力、成本和隐私问题。

在AI终端的技术路线中，一个行业共识正在形成：日常高频、轻量化任务由本地模型处理，复杂任务则在脱敏后交由云端完成。这样既可以降低云端调用成本，也可以提升响应速度，并减少敏感数据外传。而在家电场景中，端侧AI还有更强的隐私和稳定性要求：图像、语音、家庭成员习惯、厨房和卧室等场景数据，都涉及较高的个人隐私。

冯硕丽表示，行业普遍采取“本地优先”的策略：把图像语音这类敏感数据留在本地计算，只上传脱敏信息；本地网关负责日常家电联动，云端只做模型升级，同时遵循个人信息保护法规，由用户掌握数据权限，实现智能体验和隐私安全平衡。

这也推动家电企业与上游供应链的关系发生变化。过去家电企业更多采购标准化芯片、传感器和控制模块；进入AI终端阶段后，硬件能力需要围绕家庭场景重新定义。头部企业已开始联合上游供应链反向定制芯片与传感器，基于真实家庭场景需求优化硬件适配，实现软硬协同开发，同时搭建多元供应商体系，支撑AI终端对芯片、传感器和边缘算力的新需求。

这意味着，AI家电的竞争正在从终端产品延伸到供应链前端。谁能更早把家庭场景需求转化为芯片、传感器、算法和系统能力，谁就更有可能在下一轮家电产品定义中获得主动权。

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