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敬请参阅最后一页特别声明 1 行 业 发 展大 势下，众 多新 兴智 能家 居系 统品 牌 诞生，已 占 据行 业前 列：根据 CSHIA 统计，2022 年中国智能家居市 场规模为 6515.6 亿元，2016-2022CAGR6 为 16.5%。智能家居行业近年来快速扩容，已经历了单品智能到场景智能阶段，目前正在从多场景智能联动阶段向全屋主动智能阶段过 渡，并且在 行业快速 发展过程中，众多非 传统家具、家 电 品牌的新兴 智能家居系统 企业 诞生，根据 奥维 云网 统 计，UIOT 超级 智 慧家/睿住 智能/狄耐 克 在精 装房 市 场 中 的 份 额2022 年已分别达 9.1%/8.5%/6.2%，在智能家居系统市场中份额位居前列，此外，华为、小米等巨头也早已开始在相关领域布局。智 能 家 居 系统 厂 商是否 会 占据 传 统家 居产 品流 量入 口：短期来看，我们认为全屋智能家居解决方案提供商或较难显著影响传统家居企业（非家电类）流量入口，主要基于两方面原因：1）全屋智能系统仍存痛点：站在当前时 点，由于全屋智能系统尚在发展初期，还面临基础设施不完备、被动智能 等瓶颈，同时设计安 装全流程 服务也较 难 跟 进，消费者体验感仍有较大提升空间，后续 在AI 迭代发展助力下或仍有部分痛点待解决。2）传统家居产品（非家电类）品类特性限制：其对远程控制的需求度不高，并且目前 传统家居产 品自身智 能化程度仍 较低，即 使全屋系 统 逐步 具备主动感知、交互能力，传统家居产品 短期或 仍较 难与 其他 单品 在 主动 智能 的场 景中 产 生协 同。而中 长期 来 看，随着消费者对于智能化体验要求进一步提升，并且供给端 逐步 解决 当 前的 相关 痛点，全 屋 智能 系统 厂商（解 决 方 案 提供商）或许也 将对传统家居 产品原 流量入口产生 冲击。AI 发 展对 传统 家居 行业 格局 影响 几何：分析框架:此前我们在家居供给侧解构新思:“整家定制 能否破解集中度难题?报告中，提出家居行业 供 给侧研究新框架，我们认为家居企业在组织能力构建为顶层竞争 要素的基础 下，直接推 动格局变 化的是 四 项 能 力(对应服务链条的不同环节)的比拼(即产品研发与选代、供应链整合与生产能力、信息化、渠道管理与赋能能力)。在AI 时代该框架或仍然适用，AI 对于传统家居行业的格局影响或可从AI 为上述四项能力带来的变化进 行探究。具体影响路径:此前头部家居企业虽然随着四项能力的领先优势扩大，其份额可稳步提升，但由于:1)企业受限于技术、成本等原因，仍不具备全面个性化定制能力，价位 段、产 品类 型、风格 的 约束 使得 无法 覆 盖 所 有 客群;2)目前家居产业链仍有较多环节以人为主导，存在人工的产能和效率瓶颈，两方面因素共同使得终端流 量 获取及转化率均存在对应提升瓶颈，一定程度上限制了行业集中度提升的速度与上限。而在 AI 助力下，头部企业四项能力将持续迭代突破，使头部企业真正实现完全个性化定 制能力的同 时，突破人 工导致的 各环节 效 率、产能瓶颈。在此基础上，头部企业有望显著扩大自身优势，加速 提升份额，相应人力因 素导致的 瓶颈突 破 后 也 有望进一步打开行业集中度天花板。基于 我们提出的家居行业供给侧研究 框架，AI 或将助力头部企业份额加速提升，在打破原本因人力限制造成 的 成 长瓶颈后，行业集中度上限也有望进一步提升。推荐 重点 关注 各环 节 信息 化、数字 化能 力 及智 能制 造领 先的 头 部 家 居企业欧派家居、索菲亚、顾家家居、志邦家居、慕思股份。AI 应用落地速度与效果不及预期；竣工速度低预期；原材料价格大幅上涨。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录 1.智能家居持续迭代发展，传统家居行业流量入口是否会受影响？.4 1.1 行业正向全屋主动智能阶段迈进，新兴智能家居系统品牌份额领先.4 1.2 AI 发展趋势下，智能家居系统厂商能否占据传统家居产品流量入口？.5 2.AI 发展对传统家居行业格局影响几何？.8 2.1 产品研发方面：AI 助力新品推出更精准、更高效.9 2.2 信息化（设计能力）方面：AI 有望显著提升全屋方案设计效率与效果.10 2.3 生产能力方面：AI 助力实现全面个性化定制，拉升生产效率与品质.11 2.4 AI 助力下，渠道赋能及管理的精准度与广度或可显著提升.13 3.投资建议.14 4.风险提示.15 附录：全屋智能企业梳理.16 1.1 华为：全屋智能引领交互革命，1+2+N 解决方案全面升级.16 1.2 小米：打造完善全屋智能生态链，多场景全方位布局智能生活.18 1.3 UIOT 超级智慧家：全屋智能家居系统企业，提供整体云及硬件一体化服务.21 图表目录 图表 1：智能家居从单品为核心向场景为核心阶段发展.4 图表 2：中国智能家居市场快速扩容（亿元，%）.5 图表 3：2021 年中国智能家居细分市场规模（亿元）.5 图表 4：中国智能家居产品使用率占比情况.5 图表 5：2022 年智能家居系统精装修市场格局.5 图表 6：短 期内全屋智能难以影响传统家居企业流量入口.5 图表 7：消费者更青睐购买智能家居单品.6 图表 8：全屋智能有线技术方案与无线技术方案主要优势对比.6 图表 9：全屋智能前装市场解读.7 图表 10：全屋智能后装市场解读.7 图表 11：起床唤醒场景被动智能及主动智能机制对比.7 图表 12：消费者对传统家居智能程度关注度较低.8 图表 13：拆解获客单全过程.9 图表 14：阿里平台沙发头部品牌 sku 数量明显领先电商品牌.9 图表 15：阿里平台床垫头部品牌 sku 数量明显领先电商品牌.9 图表 16：中国家居消费者越来越关注家装风格搭配.10 图表 17：顾家经销商新品及次新品营收占比超 80%.10 图表 18：传统家居头部企业研发费用高（百万元）.11 图表 19：家居企业使用酷家乐系统后设计端提效明显.11 图表 20：三维家软件大幅提升出图效率.11 图表 21：家居企业使用酷家乐系统后生产端提效明显.12 图表 22：索菲亚工厂平均交货周期显著缩短.12 XVDWwPnQsRoPqOmPsPsNpO6M8Q6MoMnNnPpMlOpPtOeRnMwP6MnMrRMYnPmPwMpMrQ行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 3 图表 23：欧派存货周转率显著提升.12 图表 24：生产智能化降低单位人工成本（元）.13 图表 25：家具质量问题投诉率呈现降低趋势.13 图表 26：欧派渠道赋能举措.13 图表 27：各公司衣柜单店提货额稳步提升（万元）.14 图表 28：各公司橱柜单店提货额稳步提升（万元）.14 图表 29：各公司单一经销门店总部销售人员数量（人）.14 图表 30：各公司单一门店对应销售费用（万元）.14 图表 31：各家居公司盈利预测表（市盈率法）.15 图表 32：不同企业全屋智能系统对比.16 图表 33：华为推出 1+2+N 全屋智能解决方案.16 图表 34：PLC 全屋智能解决方案.16 图表 35：全屋 Wi-Fi6+覆盖无死角.16 图表 36：华为起床唤醒场景.17 图表 37：丰富生态奠定子系统基石.17 图表 38：华为提供前装/后装全屋智能实现方式.18 图表 39：小米全屋智能实现形式.18 图表 40：小米网络连接主要依托 Wifi 及蓝牙.19 图表 41：小米智能家庭生态.19 图表 42：小米智能家庭子系统及解决方案.20 图表 43：米家智能家居部分产品及相关生态链公司.20 图表 44：IoT 与生活消费品收入稳步提升（亿元，%）.21 图表 45：连接设备数量逐年提升（百万台，%）.21 图表 46：拥有五个及以上设备用户数量逐年提升（百万人，%）.21 图表 47：小爱同学及米家 APP 月活及增速（百万人，%）.21 图表 48：UIOT 全屋智能实现形式.21 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 4 1.根据 CSHIA 统计，2022 年中国智能家居市场规模为 6515.6 亿元，2016-2022CAGR6 为16.5%。智能家居 行业 近年来快速扩容，已经历了单品智能到场景智能阶段，目前正在 从多场景智能联动阶段向全屋主动智能阶段过渡，并且 在行 业快 速发 展 过程 中，众 多 非 传统 家具、家电 品牌 的企业 入局，在智能家居系统市场 中份额位 居前列，这 些新 兴 智 能 家居系统企业是否会影响传统家居产品流量入口已成为 市场核心 关注点之一。整 体 来 看，站在目前节点，我们认为由于全屋智能系统仍存痛点,叠加 传统家居 产品（非家电类）品类特性限制，短期内全屋智能家居解决方案提供商 仍较难 占据 传 统家 居 产 品的 流 量 入 口。而 中长期来看，随着消费者对于智能化体验要求进一 步提升，并且 供给 端 也已 经 解 决 当前时点的相关 痛点，全屋智能解决方案提供商 或将对传统家居品牌流量入口产生影响。1.1 行业正向全屋主动智能阶段迈进，新兴智能家居系统 品牌份额领先 多场景智能联动向全屋主动智能阶段发展：智能 家居 是以 住宅 为平 台，利 用物 联 网、云边计算、人工智能等技术 将家居生活有关设备升级并 集成，使 其具有集中 管理、远 程 控制、互联互通、自主学习等功能，为住户创造 包括 安 全、娱乐、运 动等 多 种生 活 场 景。通过拆解智能家居的发展阶段，我们认为智能家居的 发展起始 于智能单品 阶段，这 一 阶段聚焦于各细分品类的智能升级，各家电巨头纷纷入 局，智能 音箱、门锁 等产 品 层 出 不穷；随着单品智能化逐步普及开，底层通信协议互通，以单场 景为中心、智能 单 品 为 纽带的智能互联解决方案开始兴起，中控系统进一步迭 代升级打 通了场景间 难以 互 联 的 壁垒，全屋智能雏形初现，过程中催生了如小米、华为、海尔等全 屋智能解 决方案 提 供 商。而随着 AI 技术的进一步迭代升级，以人为核心、满足用户交互需求及情感需求的全屋主动智能阶段正在显 现。目前智能家居行业正处于多 场景智能 联动（3.0 阶 段）向 全 屋 主动智能（4.0 阶段）过渡。图表1：智能家居 从单品 为核 心向 场景 为核 心阶 段发 展 来源：艾媒咨询，CBNData，国金证券研究所 智能家居市场 规模已超6500 亿元，全屋智能 新势力份额领先：根据CSHIA 统计，2022 年中国智能家居市场规模 为 6515.6 亿元，2016-2022CAGR6 为 16.5%，近年来持续扩容。从2022 年中国智能家居产品使用率占比来看，智能家电、智能锁、智能音响的使用频率 最高，占比合计为 55.4%。从市场格局角度看，根据奥 维云网统计，2022 年 智能 家居 系 统精装修市场 CR5 为 37.9%，其中 UIOT 超级 智慧家/睿住智能/华为 精装市场份额分别 为9.1%/8.5%/8.0%，非传统家具、家电或互联网企业的 新兴 品牌 在全 屋智 能 家居 解 决 方 案市场已占据一席之地。阶段特征智能单品 AI 全屋智能2.0 单场景智能阶段 3.0 多场景智能联动阶段 1.0 智能单品应用阶段 4.0 全屋主动智能阶段家用摄像头 智能门锁智能音箱智能床（床垫）智能窗帘智能马桶跨界企业 家电企业全屋智能新势力+互联网企业行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 5 图表2：中 国 智 能家 居 市场 快 速扩 容（亿元，%）图表3：2021 年中国智能家居细分市场规模（亿元）来源：CSHIA、中商产业研究院，国金证券研究所 来源：共研网，国金证券研究所 图表4：中 国 智 能家 居产 品使 用率 占比 情况 图表5：2022 年智 能 家居 系统精装修市场格 局 来源：CSHIA，中商产业研究院，国金证券研究所 来源：奥维云网，国金证券研究所 1.2 AI 发展 趋势下，智能 家居系统 厂商 能否占据 传统家居 产品 流量 入 口？我们认为短期内 全屋智能 家居 解决方案提供商 或较 难 显著 影响 传统 家居 企 业流 量 入 口，主要 基于两方面 原因：1）全屋智能系统仍存痛点：站在当前时点，由于全屋智能系统 尚在发展初期，还面临基础设施不完备、被动智能等瓶 颈，同时 设计安装全 流程 服 务 也 较难跟进，消费者体验感仍有较大提升空间，后续在 AI 迭代发展 助力下或 仍有部分痛点 待解决。2）传统家居 产品（非家电类）品类特性限制：其 对 远程控制 的 需求 度不高，并 且目前 传统家居 产品自身智能化程度仍 较低，即使全屋 系 统已 经具 备主 动感 知、交 互 能 力，传统家居产品或仍较难 与其他单品 在 主动智能的场景中 产生协同。而 中长期来看，随着消 费 者 对 于智 能 化体 验要 求进 一步 提 升，并且 供给 端也 已经 解决当前 时点的相关痛点，全 屋 智 能解 决方 案提 供商 或将对 传统家居 品牌 流量入口 产 生影 响。图表6：短 期 内 全屋 智能 难以 影响 传统 家居 企业 流量 入口 来源：国金证券研究所 0%10%20%30%020004000600080002016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 yoy0100020003000400050006000 19.60%18.10%17.70%13.80%12.50%4.30%4.20%3.20%2.80%0.90%9.10%8.50%8.00%6.20%6.10%62.10%UIOT AI 赋能后技术瓶颈设计安装服务全流程 传统家居智能化程度低 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 6 1.2.1 全屋智能 系统：目前 仍有 较 多痛 点 亟待解决 在物联网技术、硬软件系统及 AI 技术的持续迭代下，全屋智能逐渐从概念层面 走进 实际生活中。但 目前 全屋智能 系统 仍然 面临 被动 智能、基 础能 力不 足，前装 模 式需 与 装 修 相结合、安装售后服务体验差 等亟待解决的痛点。在此 情况 下，消费 者现 阶 段仍 更 青 睐 智能单品，全屋智能系统 选择度相对较低。根据 2021 年 消费者对智能家居产品购买意愿调查显示，66%的消费者倾向于购买智能家居单品，仅有 28%的消费者会选择定制全屋智 能系统。技术瓶颈及 设计安装流程较为复杂繁琐 导致的 体验 感不 佳 或是 消费 者 现 阶 段 更 青睐智能单品的核心原因。图表7：消 费 者 更青 睐购 买智 能 家居单品 来源：CBNData，国金证券研究所 AI 助 力下 短期内仍无法解决的痛点：技术瓶颈 1)生态 不兼容：目前智能化 已经在单品中普及开，但全 屋智 能 系统 可能 存 在 生 态 不 兼容的问题，如小米生态链产品难以接入华为全屋智能系统，消费者在单 品 的 选 择 上有较大局限性。2)基础能力不足：目前物联网 通信 技术分 为无 线和 有线 方案，前者 以 Wifi、蓝 牙 及ZigBee 为主，后者以 KNX、PLC 为主。i）无线传输信号不稳定：当前 主流智能家居系统多采用无线接入，随着智能设备数量增多，家庭中无线 通讯越来越 频 繁，不 同网络之间可能会形成干扰，组网超负荷可能会导致设备断联。ii）有线 传 输 尚 在 发展初期：有线技术目前应用处于早期，尚未形成稳定规模与 份额，且对 前 期 设 计、安装、预算要求较高。iii）传感器技术发展瓶颈：目前传感器局限于人体移动、光照、空气质量等基础方面，且测量精准度往往受周身环境因 素、网络延 迟 等 因 素 出现误差，而要实现完全智能需要更多种类、更精确的信息以提升用户体验。图表8：全 屋 智 能有 线技 术方 案与 无线 技术 方案 主要 优势 对比 来源：艾媒 咨询，国金证券研究所 设计安装全流程 服务 1)前装模式需要与装修环节关联：目 前全 屋智 能 的实 现 分为 前 装与 后 装两 种 模 式，前装 指线路走向、开关预留、功能联 动、设 备安装、系统 调试等 都需 与装修 同 步 进 行，有线+无线的双传输模式使得全屋智能系统更加稳定；后装则是在软硬装结 束 后 再 配置 智能家居 系统，以无 线传 输为 主，受 制于 原 先的 装 修环 境 及 非智 能设 备 只 能 够 实现部分智能。因此，若用户想要实 现真 正意义 上的全 屋智能，只能 选择 前 装 模 式，需结合装修环节对住宅进行改造，对于 目前的 大量 已 交付 非 智能新房 及 存 量 住 宅 消费者而言，整体安装过程将较为繁琐。2)安装、售后体验差：由于全屋智能 尚在 发展初 期，各 方案提 供商在 安装、售 后 等 等服务方面仍没有建 成 较完 善的 体系，因 此在 安 装过 程 中，存 在因 部 分厂 商 专 业 安 装6%28%66%0%10%20%30%40%50%60%70%无线技术方案有线技术方案成本低、无繁杂、大规模布线工程安装简易，后期加装、拓展方便灵活性高，适应技术/产品的不断迭代成本低、无繁杂、大规模布线工程自带屏蔽层，抗干扰能力强布线距离即传输距离，信号衰减率低行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 7 人才短缺导致安装工期不定的现象；在 实际使 用过程 中可能 会出现 乱收 费、代 理 商相互推诿等不良现象，从而影响用户体验。图表9：全 屋 智 能前 装市 场解 读 图表10：全 屋 智 能后 装市 场解 读 来源：亿欧智库，国金证券研究所 来源：亿欧智库，国金证券研究所 AI 助 力下 未来能够被解决的痛点：技术瓶颈 主动智能尚在初级阶段：全屋智能 系统 的智能化程度一方面取决于智控系统 内置芯片 AI算法的成熟度与精准度，另一方面依赖于用户生活习惯的行为数据库的丰富程度，AI 基于数据库进行自我学习与推理从而形成智能解决方案。当前受制于 AI 技术的发展，系统主动智能仍在初级阶段，仍以单点、线性操控为主。未来随着 AI 算法 更加成熟、自主学习能力提升，全屋智能系统将能够主动感知用户需求，从而自 主构建不同 场景，提 升 使用体验。设计安装全流程 服务 全屋智能设计难度大：在进行全屋智能的设计时，需要考虑用户 需求、房 屋结构 等 因 素，布线时预设传感器、网关、设备位置，根据不同的需 求和实际 情况，进行 灵活 的 设 计，才能确 保全屋智能的运行效果。此外，更高功能的全 屋智能往 往需要多个 设备 联 动，如智能安防的布局会用到传感器、智能门锁、智能猫眼、智能中 控一系列设 备联 合 发 挥 效力。需求的个性化及设计的复杂性使得业主自主设计 难度大，往往需要专 业设 计 师 协 助下实现。未来随着 AI 进一步升级迭代，设计端或可实现 AI 自主设计，实现精准、合理布局的同时提升用户体验感。图表11：起 床 唤 醒场 景 被动 智 能及 主动 智能 机制 对比 来源：华为发布会，国金证券研究所 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 8 1.2.2 传统家居产品：智能化程度 仍较低，产品迭代需跟进 传统 家居 产品 远程控制需求 度低：由于目前全屋智能 系统仍处 在由被动智 能向 主 动 智 能的 过渡 阶段，大部分情况下仍需要人为预设场景后由 中控系统 控制单品的 开关 来 构 建 服务场景，通过系统实现远程控制替代人为操作提升用 户体验感。但 传统 家 居本 身产品 属性决定了 用户体验建立在直接使用该产品的基础上，不同于灯具、窗 帘等 产品，其 远程控制开关的需求 度较低，即远程控制并不能够提升用户体验感。产品本身智能化程度仍低，即使在主动智能环境下 短 时间 内 也 难与 其他 单 品形 成 协 同 作用：传统家居品类智能性 程度 普遍还较低，如 智能 功 能在 衣柜、厨 柜等 定 制家 居 上 运用仍较少，而 沙发、床类 产品 的智能化水平还处在初级阶段。在此情况下，即使 AI 技术持续优化，全屋智能 系统具备主动智能基础，但受产品 本身 智能 化水 平 较低 的 限 制，也 难与其他单品联通交互形成主动智能 场景。整体来看，全屋智能系统处在发展初期、传统家居本 身智能化 程度也较低，供 给 端 难 以提供能够满足消费者需求、切实提升体验感的产品，因此 消费 者对 于传 统 家居 的 需 求 仍集中在质量、性价比、家装风格搭配等方面，对于智 能化的要 求程度不高，根 据 艾 媒 咨询统计，在 2021 年消费者家居消费关注因素中，产品质 量/价格 合理/环 保占 比 分 别 为47.9%/42.2%/40.0%，对于智能程度需求关注度仅为 26.9%。全屋智能解决方案提供商 所具备的科技优势在传统家居 产品 上的 应用场景 仍需 进 一步 探索，在相 应便 利性、智 能 化程度仍不高的情况下，传统家居产品被全屋智能系统品牌商连带销售的契机仍不充分。图表12：消 费 者 对传 统家 居智 能程 度 关注度 较低 来源：艾媒咨询，国金证券研究所 2.AI 此前 我们在 家居供给侧解构新思：整家定制 能否破解集中度难题？这篇报告中，提出 家居 行业 供给侧研究框架，我们认为 家居 企业 在 组织 能力 构建 为顶 层 竞争 要 素 的 基础 下，直接推动格局变化的是 四项能力 的比拼（产 品 研发 与迭 代、供应 链 整合 与 生 产 能力、信息化、渠道管理与赋能能力）。在 AI 时代该框架 或 仍然适用，AI 对于传统家居行业 的 格 局影 响或 可从 AI 为 上述四项能力带来的变化进行探究。此前头部家居企业虽 然 随着四项能力的领先优势扩大，其份额可稳步提升，但由于：1）企业受限于技术、成本 等原因，仍不具备全面个性化定制能力，价位段、产品 类型、风 格的约束使 得无 法 覆 盖 所有客群；2）目前家居产业链仍有较多环节以人为主导，存在人工的产能和效率瓶颈，两方面因素共同使得终端流量获取及转化率均存在对应 提升瓶 颈，一 定程 度 上限 制 了 行 业集中度提升的速度与上限。而在 AI 助力下，头部企业四项能力将持续迭代突破，使头部企业真正实现完全个性化定制能力的同时，突破人工 导致的各 环节效率、产能 瓶 颈。在此基础上，头部企业有望显著扩大自身优势，加速提 升份额，相应人力因 素导 致 的 瓶 颈突破后，也有望进一步打开行业集中度天花板。0%10%20%30%40%50%60%/行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 9 图表13：拆 解 获 客单 全过 程 来源：国金证券研究所 2.1 产 品 研发 方 面：AI 助力 新品 推出更精准、更高效 提升转化率：随着年轻消费群体正在成为消费主力，消费 需求 的更 迭速 度 明显 加 快，消费者对于家装风格一体化的诉求也越发明显，因 此对 家居 企业 产品 研发、体系 化 迭 代 速度提出了更高的要求。AI 或可 基于大数据分析出不同时点最受消费者追捧的装修风格，并及时推出风格一致的套系化产品占领消费者心智，促进 转化 率提 升。而 中小 企 业 相 对有限的客户数量难以分摊由产品快速体系化迭代带来 的成本压 力，新品推 出速 度 难 以 满足消费者需求的 变化，根据 我们在阿里平台统计，以 沙发和床 垫品类为例，头 部 品 牌 目前 所拥有的 sku 均远高于线上销量靠前的小品牌，未来 AI 赋能下，头部品牌 在新品推出的精准度及速度 方面的 优势将进一步显现。图表14：阿 里 平 台 沙发 头 部品 牌sku 数量 明显 领 先 电 商品 牌 图表15：阿 里 平 台 床垫 头 部品 牌sku 数量 明显 领 先 电 商品 牌 来源：天猫，国金证券研究所 整理 来源：天猫，国金证券研究所 整理 AI 赋 能产 品研 发，满足 家居&家装 风 格一 体化 需求 趋势 在消费升级的时代，新消费群体对家装风格一体化需求明显提升，根据调查，37.8%的中国家居消费者主要关注“家装风格搭配”因素。虽 然 家装 整体 配搭 风格 是 否一 致 在 设 计环节才能得到较为清晰的呈现，但产品作为设计端前 置环节，将决定设计 端能 否 呈 现 出整体装修 风格的一体化。AI 或可基于大数据分析出在不同时点消费者最青睐的装修风格，并将其运用在产品研发阶段，推出风格一致的套系化 产品，为 设计端一体 化风 格 呈 现 做铺垫。050100150200250020406080100行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 10 图表16：中 国 家 居 消费 者 越来 越关 注 家装 风 格搭 配 来源：艾媒咨询，国金证券研究所 针 对 消 费需 求改 变，AI 助力产品研发 更快 顺应消费趋势 由于年轻消费群体正在成为主力消费人群，年轻消费 者更追求 潮流的本质 决定 了 其 需 求变化 的速度更快，根据草根调研反馈，目前大多数 顾家家居 经销商 80%的 收入 来 源 于 次新品（推出一年）及新品（当年推出），供给端产品迭代 跟进 已经是基础要求。而当前 各头部品牌更多是通过市场调研、经销商反馈来判断 消 费者 需求 的变 化，在 时间 上可能 具有一定滞后性，产品端更是难以做到及时反馈，AI 或可基于丰富数据库对未来消费者 需求的变化方向做出预判，使得企业在消费者需求变化 方面更具 前瞻性，结 合消 费 者 对 于一体化风格诉求 逐步显现，提升符合消费者需求的套 系化产品 迭代速度，深化 头 部 企 业产品端优势。图表17：顾 家 经 销 商新 品 及次 新品 营 收占 比 超 80%来源：草根调研，国金证券研究所 2.2 信 息 化（设 计能 力）方面：AI 有望显著提升全屋方案设计效率与 效果 提升转化率：AI 实现 进一步赋能设计软件，一方面通过降低设计软件使用门槛、进一 步提 高设计效率，大幅提升设计产能，另一方面辅助设 计师更为 精准地抓取 消费 者 需 求，优化设计效果实现“所想所说即所见”从 而促 进客 流 转化。而 中小 企业 本 身难 以 负 担 高昂的软件购买及研发费用，在 AI 时代下与头部企业的差距将被进一步拉开，行业将呈现份额进一步向头部品牌集中趋势。此外，AI 延申运用下头部 企业突破了设计产能及效 果呈现瓶颈，门店转化率或将进一步提升，从而突破 自身 份额提升上限。0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%80%20%行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 11 图表18：传 统 家 居头 部企 业研 发费 用高（百万元）来源：Wind，国金证券研究所 AI 助力 提升设计产能 目前 AI 在家居设计中的环节多是扮演生产力工具角色，通过减少重复性工作实现效率提升，头部品牌一般通过自研或外购设计软件赋能设计 环节，如 箭牌将酷家 乐软 件 导 入 设计端后设计师下单时间缩短至70 分钟，三维家推出“3D 秀”功能，将全屋设计出图时间缩短至 10 分钟。导入大模型后一方面或能够降低设计软件使用门槛，门店导购人员也能做出简单效果图从而提升设计产能；另一方面或许能 够通过进 一步拆解重 复性 工 作，实现更为细化环节的效率提升促进整体设计环节提效，使 得单一设 计师能够 服务更 多 客 户，增加门店客流量，为后期转化 做铺垫。AI 助 力下，或 可更精准抓取消费者真 实需求，实现全面个性化设计 设计效果能否让消费者满意本质上取决于设计师对于 消费者需 求的理解程 度，若 设 计 师能够精准理解消费者的真实需求，将进一步完善设计 效果。大 模型 所具 备 的强 大 分 析、人机交互能力能够及时响应用户需求，根据用户需求 自动优化 设计并生成 反馈，从 而 辅助设计师精准抓取消费者真实需求，实现“所想所说即所见”。图表19：家居企业 使用 酷家 乐 系统 后设 计端 提效 明显 图表20：三维家 软件 大幅 提升 出图 效率 公司 设计端 箭牌 设计师下单时间缩短到 70 分钟，订单出错率降低 顶固集创家居 智能渲染出图效率提升 3 倍，设计下单效率提升 50%，成交客单价提高 2-3 倍，一体化订单占比 91%诗尼曼家居&AI 家居“设计智造一体化”下单占比 100%，设计提效 80%百得胜“一体化”项目落地后，订单驳回率降 低至 12%华帝家居 订单一次性通过率超过 86%来源：酷家乐公众号，国金证券研究所 来源：三维家公众号，国金证券研究所 2.3 生 产 能力 方 面：AI 助力 实现 全面 个性 化定 制，拉升 生产 效率 与品 质 增加客群覆盖面+提升转化率：AI 在生产环节的延申运 用 一方面 能够通过 缩 短拆 单 时 间、组织高性能设备协同运作突破生产环节效率瓶颈，显 著 降低 生 产成 本；另 一方 面，生 产全流程智能化将避免人为干预导致的出错率高、产品 品质 不稳 定等 问题。在极 致 降 本 增效、保障产品品质一致稳定的基础上满足消费者任何 个性化需 求，实现真正 上 的“所 想所见 即所 得”。整体来看，AI 进一步赋能生产环节后，品牌方 将 首先 具备 完全 个 性 化 定制能力 以覆盖更多客群，其次 通过 生产 制造 环节 全流 程智 能化 突破 原先 效 率上 限，进 一步落实降本增效，减少等待时间提升用户体验感的同 时 将成本 优势 传导 至 销售 环 节，在不提价的基础上提供更好的产品，促进转化率提升。在此前提 下，部分以 提供 完 全 个 性化定制为卖点的中小品牌可能因为缺乏成本优势 被行 业淘 汰，叠加 头部 企 业突 破 自 身 效率瓶颈，行业集中度上限提升趋势已较为 确定。AI 或可 助力 头部企业具备全面 个性 化 定制能力，拓宽客户覆盖面 020040060080010001200 2018 2019 2020 2021 2022行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 12 目前各头部品牌出于控本考虑所提供的个性化定制实 际上是有 限制的个性 化定 制，消 费者只能够在品牌方提供的板材、花色基础上进行选择，并不能够完全实现“所想即所得”，这就导致头部品牌在其定位价格段内难以覆盖追求高 度个性化 定制的客群，从 而 限 制 了品牌客流总量。AI 进一步赋能后，生产设备的数据存储进一 步扩容，或能够实现消费 者DIY 花色、款式，并且 AI 或可助力企业通过流程优化实现精准控本，在并不提升成本的基础上实现真正意义上的个性化定制。AI 助力 推进极致降本增效的同时保障 产品品质一致性 1）自动拆单提升效率，降低拆单环节出错率：目前 AI 在拆单软件中更多起到辅助作用，目的在于提升人工拆单效率，但一 方面 人工拆 单效率 上限低，另一 方面 出 错 率 难 以避免。而 AI 进一步 赋能后或可实现全自动拆单，在大幅提升拆单效率的基础上显著降低出错率，使得订单能够 更快速、精准地 流转至生产环节。图表21：家居企业 使用 酷家 乐 系统 后 生产端提效 明显 公司 生 产 端 提效 成果 心海伽蓝 通过酷家乐直接导入生产体系，后端软件自动完成拆分，只需扫码即可进行生产，无 需 人工干预；免漆产品 15 天交货，有油漆的板木结合产品 20 天交货，传统渠道产品 25 天交货。相较之前，整体交货时间缩短一半以上 顶固集创家居 拆单效率 90 单/人天，订单准确率达 99.7%诗尼曼家居&AI 家居 人均拆单量提升 90 单/天 劳卡全屋定制 基于酷家乐&OMS 系统而开发了自动化审核系统。订单产品通过率(转单率)年度达成99.8%；订单免审占比 46.8%，合格率 99.99%，人工成本年均降低 165 万元 百得胜 工厂拆单提升至 60 单/天/人 皇朝定制 工厂拆单由手工 10 单/天/人提升至 50 单/天/人 艾依格 审单人效提升 25%来源：酷家乐公众号，国金证券研究所 2）制造流程全智能化，兼顾效率及产品品质 双提升：目前，各家居企业已纷纷迈入智 能制造 时代，产线智能化一方面使得头部品牌推进降本 增效，以 目前 智能 制 造较 为 领 先 的索菲亚为例，其交付时间从 20 天缩短至 7-12 天的同时，并且人工成本逐步降低，厨柜单位人工成本从 2017 年的 570 元/单降低至 2022 年的 356 元/单，另一方面 降低 出 错 率保证了产品品质 稳定性，根 据中 国消 费者 协会 统计，2021 年 家具 质 量问 题投 诉 比 例 为29.1%，较 2017 年减少 10.2pct。若 AI 进一步运用在生产制造环节，将实现 全流 程自 动、智能化生产，通过组织高性能 设备协同运转，优化整 个产线的 生产流程进 一步 推 进 降 本增效，突破原先效率提升瓶颈。此外，全流 程智 能生 产将 使得 制造 环节 更 为精 细 化，最终实现生产环节 零出错，进一步提升产品品质稳定一致性。图表22：索 菲 亚 工厂 平均 交货 周期 显著 缩短 图表23：欧 派 存 货周 转率 显著 提升 年份 工 厂 平 均交 货周 期（单 位：天）2015 13-20 2016 10 2017 10-12 2018 7-12 2019 7-12 2020 7-12 来源：索菲亚 公告，国金证券研究所 来源：Wind，国金证券研究所 0%5%10%15%20%2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 13 图表24：生 产 智 能化 降低 单位 人工 成本（元）图表25：家 具 质 量问 题投 诉率 呈现 降低 趋势 来源：Wind，国金证券研究所 来源：中国消费者协会，国金证券研究所 2.4 渠 道 赋能 管 理方 面：AI 助力 下，赋能及管理 的精度与广度或可显 著提升 提升转化率：AI 助力下头部企业或能将自身多年赋能管理经验通过大模型持续迭代优 化输出，或可最终实现 结合不同经销商的经营情况独家 定制从主 动营销到售 后环 节 的 优化方案，从而实现精准赋能，促进 对应 门店 从设 计到 售 后服 务的 相应 能力 的 提升，使 得 门店 流量转化率精准提升。整体来看，AI 助力下，渠道赋能及管理的精准度与广度或可 显著提升，在各环节成本优化的同时或可释放最大赋能成果。家居头部品牌渠道 赋能 优势 已显著：头部 品牌 经过 多 年时 间，在渠 道赋 能 与管 理 方 面 各自 形成了一套相对完善的渠道管理与赋能体系，帮助 品牌战略 进一步落实 的同 时 助 力 经销渠道的健康、良性发展，而中小品牌往往没有体系 化的渠道 赋能管理措 施，导 致 经 销商之间可能存在恶意 竞争，经销渠道发展易进入瓶颈期，因此与 头部品牌 逐步拉 开 差 距。以欧派为例，基于树根理论，集团通过制定严格管理 措施及丰 富的赋能措 施对 经 销 商 成长进行帮扶，得益于渠道赋能措施的不断完善，欧派单店提货额显著高于竞品，2022 年衣柜单店提货额达 322 万元，橱柜单店提货额达 149 万元。图表26：欧 派 渠 道赋 能举 措 来源：国金证券研究所 1003005007002016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 20%25%30%35%40%45%2017 2018 2019 2020 2021行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 14 图表27：各 公 司 衣柜 单店 提货 额 稳步提升（万元）图表28：各 公 司 橱柜 单店 提货 额 稳步提升（万元）来源：Wind，国金证券研究所 来源：Wind，国金证券研究所 AI 与 日常、针对性管理赋能相结合，头部企业有望形成良性正循环，进一步拉大自身渠道 管 理 赋能 优势。头部企业应用 AI 技术的同时，将持续向相应大模型输送自身不同类 型的管理赋能经验，迭代升级相应大模型，从而将自身 领先优势 持续保持，并且 将实现 对不同城市、不同类型的经销商进行精准赋能、管理。1)日常管理赋能方面，AI 或 能够实时更新不同阶段内集团在经营方面的新政策、新方案及新产品，通过支持问答、问题反馈等功能 帮助 经销 商理 解、落实 不 同 时 期 的 经营要求，并根据不同经销商的经营状况自动生成
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