撰文 | 曹双涛
编辑 | 杨博丞
题图 | 豆包AI
2026年，家居行业面对的已不再是简单的周期调整，而是一场增长逻辑、竞争逻辑与价值创造方式的系统性切换。
过去十余年，家居行业的扩张高度依托地产红利释放，形成了以“规模化生产+标准化产品+广泛经销商网络覆盖”为核心的供给侧增长模式。企业依靠渠道铺设、产能复制与市场外溢，便能够承接房地产上行周期带来的增量需求，行业发展长期与房地产开发投资、新开工面积及商品房销售面积保持高度同频。
图源：国金证券
然而，随着国内地产红利逐渐退潮，这套传统打法正在加速失效。多家上市家居企业业绩增长承压，利润持续缩水；部分企业甚至通过出售、出租厂房等方式盘活资产、缓解经营压力；区域市场上，装修公司与家居经销商更是不乏跑路、暴雷。
图源：基于公开信息整理 DoNews制图
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当行业依赖外部红利实现扩张的路径愈发难以维系，技术迭代、材料革新、人口结构变迁与消费观念升级，也在持续改写家居行业的需求结构。
如今的消费者不再仅满足于风格、价格与基础功能，而是更关注健康环保、宠物友好、适老化改造、空间功能细分等真实生活场景，需求呈现出细分化、场景化、个性化、健康化与空间美学化的鲜明趋势。
这意味着，家居行业正经历一场底层逻辑切换，即从供给侧规模复制转向需求侧场景经营，从一次性交付转向持续服务，从经验驱动转向数据驱动。
AI对行业而言，不只是一条降本增效的路径，更是能够嵌入营销、设计、生产、服务全环节，连接分散链条、重构协同机制，推动行业从“卖产品”转向“经营居住场景”的核心变量，进而重塑整个行业的价值创造、价值交付与价值分配方式。但AI究竟能在行业哪些环节真正发挥作用、在哪些层面难以穿透，它的能力边界又在哪里？
一、AI切入家装：图纸可以重做，现场很难重构
传统家装是一条高度碎片化、强协同、高度依赖现场落地的长链条，环节繁杂、材料多样、参与主体多元。任一环节出现疏漏，业主都极易踩坑，这也是社交平台上各类装修踩坑经历频发的核心原因。
地产周期下行，让这种问题进一步放大。当前，全国多地装修公司为争抢客源，纷纷推出5.8万元、8.8万元包工包料的一口价低价套餐。但这类模式往往暗藏隐患：要么压缩建材品质，要么后期不断增项收费，要么利用合同模糊地带规避责任。
安徽省消保委数据显示，2025年三季度，全省各级消保委受理房屋装修类投诉同比上涨21.82%，签约、合同履行、售后等全流程均为纠纷高发阶段。
图源：基于公开信息整理 DoNews制图
而当前AI大模型本质上仍是基于海量数据训练的概率生成系统，更擅长处理已有知识、成熟模式与规则清晰的任务，能在既有样本基础上完成总结、归纳、重组与生成。
这意味着AI进入家装，更适合切入标准化程度高、信息表达强、流程重复性高的环节。例如，方案出图、风格匹配、预算整理、报价审核、客户沟通、施工节点提醒与流程可视化管理。
无论是家居企业、平台，还是近期入局家装赛道的京东，都在尝试将AI嵌入设计、选品、报价、监理、调度等关键节点。
以京东为例，其依托自营与平台协同能力，一方面强化源头直采、专业仓储物流和送装一体体系，通过供应链管理提升建材品质可控性；另一方面通过AI设计、AI监理、智慧工地调度等系统，压缩从方案生成到施工管理的周期，推动服务流程更高效、更标准化。
图源：基于公开信息整理 DoNews制图
“AI能优化行业流程，但想单凭技术重构家装行业，并不现实。”来自安徽阜阳的资深家装设计师杜洋表示。在他看来，AI大模型可以解决标准化呈现的问题，却很难解决家装最复杂的线下落地执行问题。
业主可以反复修改指令，让AI快速生成美观完整的效果图，但真正进入施工环节后，墙面、管线、尺寸误差、施工条件、工人配合、物业限制等变量，都可能让原有方案被迫调整。
从供应链层面看，京东核心优势之一是集采能力，但这一优势能否转化为终端价格优势，仍存在不确定性。
近两年，各类主材、辅材、家居品牌总部为冲刺业绩持续向经销商压货，不少经销商库存积压严重。为快速回笼资金，部分经销商以平价甚至低价供给本地小型装修公司，导致行业价格、品质、售后长期处于混乱状态。AI能提升前端报价与选品效率，却很难在短时间改变这种供应链格局。
更关键的是，家装行业具备极强的本地化属性，难以完全工业化复制。各地施工工艺、验收标准、服务流程都带有鲜明地域特征，行业核心始终在于材料合规、施工细节到位、现场问题及时处理。本地装修企业深耕区域市场多年，早已与当地优质施工团队、设计师形成稳定合作关系。
AI监理、智能工地这类数字化监管手段，本质是对施工过程的全程管控，容易引发施工人员抵触。施工需要合理收益与基本信任，过度监控反而影响积极性。
此前地产行业试水智能工地，就曾因工人配合度不足推进受阻。没有顺畅落地的施工团队支撑，再理想的AI方案也难以真正落地。
比现场变量更难处理的，是家装行业深层的利益与人情博弈。业主选择装修公司，多是因为时间有限，希望付费获得一站式服务与责任兜底。家装从设计到验收的各个环节，都伴随着复杂的利益协调，很多问题并非标准化流程就能自动解决。
AI可以规范流程、提升响应速度，却很难真正解决责任推诿、利益冲突与突发状况处理。例如装修出现漏水、延期等问题，业主真正需要的是快速对接专人、立即现场处理，而非AI客服的标准化回复。过度依赖AI，反而会降低用户对服务与责任的真实感受。
也就是说，AI在家装行业的优势，在于标准化表达、信息整合、流程提效与过程可视化，能显著改善沟通低效、报价冗长、流程不透明等痛点；但一旦进入供应链灰度、本地化施工、现场调整、利益协调与责任承担这些深水区，AI的作用便会快速减弱。
说到底，家装并不是单靠技术就能彻底改造的行业，它仍是一门高度依赖现场、依赖人、依赖交付责任的服务生意。AI可以成为修补链条、提升效率的重要工具，却很难替代行业最核心的落地能力。
二、单品分化：从功能成立走向价值验证
相较于AI对家装全链条的改造仍需较长周期，当前AI家居单品的商业化落地已明显提速。从智能门锁、照明床垫到沙发、座椅、玩具，AI正快速渗透家庭生活的多个细分场景。然而，单品数量的迅速扩张，并不意味着每一类产品都已完成真实的市场价值验证。
以AI床垫为例，睡眠问题的普遍性叠加国内深度老龄化趋势，为这一赛道提供了广阔的市场想象空间。
头豹研究院数据显示，65%的人群每周会遭遇1至2次睡眠问题，其中女性睡眠困扰比例为51.1%，高于男性的45.9%；65岁及以上老年群体睡眠困扰率高达73.7%，显著高于18岁及以上人群48.5%的平均水平。“睡眠健康”与“养老适老”的双重叙事，吸引喜临门、慕思股份、趣睡科技等众多家居厂商纷纷入局。
图源：头豹研究院
但看似火热的市场背后，AI床垫依旧属于“大市场基数、低渗透率”的典型品类。国信证券数据显示，预计2025年，真正具备AI智能属性、而非仅停留在预设功能层面的普通智能床垫，行业销量渗透率仍不足1%。作为对比，洛图科技数据显示，2025年中国智能门锁全渠道销量达1781万套，支持语言助手及搭载AI大模型在智能门锁市场的渗透率超过40%。
这种渗透率差异，表面上源于不同品类对应的风险强度不同。智能门锁、居家安防、跌倒监测等产品，对应家庭安全、财产安全与风险管理，天然更容易被消费者归入“必要支出”。
相比之下，AI床垫、智能沙发、智能座椅等产品更多聚焦舒适度提升、健康优化与体验升级，在多数家庭的消费排序中更接近“可选消费”而非“刚需消费”。在消费日趋理性的背景下，前者更容易进入家庭预算优先级，后者则更容易在高客单价面前遭遇观望与质疑。
更深层原因，则是AI家居产品能否形成完整且可感知的价值闭环。智能门锁带来的便利性、安全性与远程管理能力，几乎不需要额外解释，用户在安装与使用过程中便能迅速感知收益。
而AI床垫虽能记录体动、鼾声、睡眠时长等数据，提示用户睡眠质量不佳，却难以进一步回答三个关键问题：为什么睡不好？应该如何干预？能否实现持续改善？对不少用户而言，仅知道自己“没睡好”，并不足以支撑高价购买。真正能够支撑溢价的，是从识别问题到改善结果之间的完整价值闭环。尤其是当部分用户通过健身、中药调理等更低成本，实现睡眠的持续改善，AI床垫更难建立足够的市场说服力。
同样的逻辑也适用于智能沙发、智能座椅等品类。这类产品大多主打舒适体验、情绪价值与陪伴感，厂商也乐于通过零重力、按摩、加热、语音控制、电动调节等功能包装产品故事、拉高价格带。
然而，功能的叠加并不天然等于价值成立。如果这些功能无法转化为用户稳定、清晰且可感知的收益，所谓“智能化”便容易沦为概念包装。消费者最终关心的，始终不是功能列表有多长，而是这些功能究竟解决了什么痛点，以及解决方案是否具备足够强的不可替代性。
从这个意义上看，当下不少AI家居单品已进入由市场主导的价值筛选阶段。过去，行业比拼的是谁先做出功能、谁先讲出更完整的智能化故事；如今，市场真正追问的是，这些功能能否转化为用户可感知、可验证、可持续支付的真实价值。表面上看，这是不同单品之间的发展分化；更深层地看，这是AI家居单品从“功能竞争”走向“价值重估”的必经之路。
未来真正能够实现广泛渗透的，不一定是参数最复杂、功能最多的产品，而更可能是最贴近真实痛点、最能形成行动闭环、最容易获得家庭预算优先级的产品。也就是说，AI家居单品的下一轮竞争，不再只是“谁更智能”，而是“谁能把智能转化为稳定、可感知、可支付的真实价值”，并最终证明自身值得被持续买单。
三、从卖设备到控入口，AI家居进入生态争夺战
当前家居AI化已是不可逆趋势，尤其是随着深度老龄化的到来，围绕居家安全、异常预警和照护协同构建完整闭环，成为AI家居最具现实意义的落地方向。
《全国伤害监测数据集》显示，跌倒是我国65岁以上老年人意外伤害的首要原因。这意味着家庭环境的实时监测与安全预警并非锦上添花，而是具备真实需求的刚性场景。
图源：国信证券
随着通信、边缘计算、AI视觉与传感技术持续进步，家用摄像头、毫米波雷达等设备对家庭环境的识别能力不断增强，未来行业有望逐步打通“老人跌倒识别→即时向家属预警→对接社区医院”的全流程闭环。这不仅会带动相关设备进一步普及，也将推动AI家居从单品智能走向照护协同。
图源：国信证券
但理想路径清晰，现实落地却远比想象中还要复杂。智能家居时代，各品牌设备大多采用独立通信协议，需要专属APP控制，跨品类、跨厂商兼容率低，大幅抬高全屋智能的使用门槛。表面上看，这是互联互通问题。更深层次来看，却是厂商围绕生态入口、数据控制与后续服务收益展开的利益博弈。
相比单品销售的有限毛利，生态体系能够沉淀用户关系、承载持续服务，并延伸出更长期的收益空间。小米、华为、美的、海尔等头部企业，均是自建生态。
进入AI时代，这种争夺被进一步放大：谁掌握家庭入口，谁就有机会掌握家庭数据流、场景调度权、用户关系，以及未来对接医疗、养老、社区的关键接口。利益的博弈，让实现真正意义上的互联互通面临不少考验。
比生态割裂更棘手的问题是，适老化悖论。AI家居面对养老场景的真正挑战，并非“给老人增加更多功能”，而是“能否在不加重老人学习负担的前提下，将照护能力自然嵌入家庭日常”。理想状态下，AI家居应让老人生活更安全、更便捷；但现实中，各类智能设备、配套系统与操作流程往往过于繁杂，反而抬高了老人的使用门槛。
这不仅会直接劝退老年用户，也会降低年轻家庭的购买意愿。尤其在不少家庭中，老人还承担着照看下一代的责任，若家中智能化功能过多、操作过于复杂，即便年轻人愿意买单，也会担心老人难以适应，最终影响产品实际落地。
更深层的约束，则来自中国家庭的代际资源分配逻辑。AI家居生态很难单纯依靠“老人自我消费升级”跑通商业模式。当前国内消费呈现明显的代际倾斜特征，多数家庭优先将资源向子女倾斜，老人为自身投入高客单价消费的意愿相对有限。
在此市场语境下，一套动辄数万元的AI家居生态，市场说服难度远高于几百至几千元的单一智能单品。它不仅要证明技术先进性，更要向消费者说明“为何这笔钱值得优先投入”。对厂商与经销商而言，真正的难题不只是产品研发，更是如何突破消费意愿壁垒，获取足够规模的有效客户。
表面上看，AI家居生态迟迟难以跑通，源于设备互联不足、适老化改造不彻底、产品价格偏高等具体问题；更深层次看，这是一场围绕家庭入口、数据控制、照护责任与支付意愿展开的系统性博弈。
厂商希望依托生态掌握用户关系与持续服务收益，因而不愿轻易开放互通；老年照护场景虽有真实需求，但技术方案一旦提升使用复杂度，便会削弱实际可用性；而在国内家庭长期存在的代际资源倾斜逻辑下，高客单价AI家居面临的不仅是支付能力问题，更是消费正当性问题。
这意味着，AI家居真正需要跨越的不只是技术门槛，更是从“可连接的设备集合”向“可持续的家庭照护基础设施”的跃迁。谁能在不显著增加用户学习成本的前提下，真正打通安全预警、场景协同、服务连接与支付逻辑，谁就有望在下一阶段占据AI家居生态的核心位置。
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