AI技术赋能家居行业升级创新

23年以来，ChatGPT点燃AIGC产业趋势，通用型AI大模型的超预期发展有望加速赋能下游千百行业，短期抬升估值、中期降本增效、长期生态变革。 对于家居板块，AI技术有望在设计和产品环节提升转化率、优化消费者体验及驱动生态互联。基于此，本篇报告将从AI技术视角出发，从智能设计和智能家居两方面，探讨应用层及产品层的产业趋势、应用场景及具体标的。 智能设计：上游设计为整家/整装策略精准落地的基础，优化生产效率与管理半径，降低设计师依赖度，本质为将非标的设计师转化为可训练迭代的AI层。 对定制家居企业及渠道商，专业水平过硬、创新能力强和服务态度好的设计师团队是装修设计中极为核心的一环，但囿于团队稳定性较弱难以构建强前端设计壁垒。AI技术对设计师层面可替代和优化的环节为：1）设计师能力参差不齐；2）设计效率和方案满意度提升；3）公司管理难度和成本大幅降低。对应至渠道成本端节约为：优秀人才发掘和招募成本+终端门店培训成本+案头工作时间精力+客户沟通成本+服务不畅的平台形象损失或小概率投诉风险。AI设计层有望优化为快捷专业、创意素材丰富、消费者契合度高、沟通修改反馈效率高的规模定制化设计师，即从沟通测距到效果施工图出库的全流程服务体验大幅优化且服务成本骤减。建议关注：尚品宅配、欧派家居、索菲亚。 智能家居：AI赋能驱动技术革新，渗透率稳步提升阶段。全屋智能改变以往主要依靠单品功能和简单联动为用户提供服务的模式，当前逐步走向定制化和个性化，即对品类矩阵、适用人群和功能集成开展模块化设计。根据艾瑞咨询数据，2022年智能家居的AI技术应用渗透率约为25%，随着未来消费升级和技术成熟，预计2025年渗透率将接近50%；具体至核心单品，智能清洁AI技术渗透率22年为70%，智能安防约为47%。 卫浴场景：座便器为代表品类，AI技术驱动品类间联动。伴随智能家居渗透率提升及家居品质消费意识崛起，卫浴场景内的智能座便器、智能花洒、智能浴室镜等品类影响力逐步扩大，AI技术有望通过品类联动使用提升终端套系化销售占比。具体品类方面，智能座便器是当前受众面最广和最具代表性的品类，与普通马桶比较，增值功能主要包括自动翻盖、女性洗净和座圈加热等。 建议关注：箭牌家居、瑞尔特、惠达卫浴。 安防场景：门庭安防场景，关注智能门锁系列产品。门庭场景的智能家居解决方案主要以智能门锁产品展开，智能门锁集门锁、猫眼、监控和门禁系统联动多功能为一体。建议关注：王力安防、公牛集团。 卧室场景：AI赋能交互性和功能性提升。伴随用户使用时间不断增加，其个体用户数据积累及品牌端画像反馈将进一步丰富，AI将基于自我学习能力优化模块化功能，并根据不同用户个人习惯及偏好持续迭代升级，为用户提供个人定制化服务；在品类联动方面，卧室场景主要体现在智能晾晒、智能门窗、智能照明和扫地机器人等品类，以打造全屋智能空间。建议关注：好太太、喜临门、慕思股份、梦百合。 品牌端建议关注：欧派家居、顾家家居、索菲亚、志邦家居、金牌厨柜、尚品宅配、江山欧派、好莱客、皮阿诺、我乐家居等；渠道端建议关注：居然之家、美凯龙；卫浴场景建议关注：箭牌家居、瑞尔特、惠达卫浴；安防场景建议关注：王力安防、公牛集团；卧室场景建议关注：好太太、喜临门、慕思股份、梦百合。 风险提示：地产政策力度及复苏不及预期，原材料大幅上涨，行业竞争加剧等。 重点公司盈利预测、估值及投资评级 投资主题 报告亮点 23年以来，ChatGPT点燃AIGC产业趋势，通用型AI大模型的超预期发展有望加速赋能下游千百行业，短期抬升估值、中期降本增效、长期生态变革。 对于家居板块，AI技术有望在设计和产品环节提升转化率、优化消费者体验及驱动生态互联。基于此，本篇报告将从AI技术视角出发，从智能设计和智能家居两方面，探讨应用层及产品层的产业趋势、应用场景及具体标的。 投资逻辑 智能设计：上游设计为整家/整装策略精准落地的基础，优化生产效率与管理半径，降低设计师依赖度，本质为将非标的设计师转化为可训练迭代的AI层。对定制家居企业及渠道商，专业水平过硬、创新能力强和服务态度好的设计师团队是装修设计中极为核心的一环，但囿于团队稳定性较弱难以构建强前端设计壁垒。AI技术对设计师层面可替代和优化的环节为：1）设计师能力参差不齐；2）设计效率和方案满意度提升；3）公司管理难度和成本大幅降低。对应至渠道成本端节约为：优秀人才发掘和招募成本+终端门店培训成本+案头工作时间精力+客户沟通成本+服务不畅的平台形象损失或小概率投诉风险。AI设计层有望优化为快捷专业、创意素材丰富、消费者契合度高、沟通修改反馈效率高的规模定制化设计师，即从沟通测距到效果施工图出库的全流程服务体验大幅优化且服务成本骤减。 智能家居：AI赋能驱动技术革新，渗透率稳步提升阶段。全屋智能改变以往主要依靠单品功能和简单联动为用户提供服务的模式，当前逐步走向定制化和个性化，即对品类矩阵、适用人群和功能集成开展模块化设计。根据艾瑞咨询数据，2022年智能家居的AI技术应用渗透率约为25%，随着未来消费升级和技术成熟，预计2025年渗透率将接近50%；具体至核心单品，智能清洁AI技术渗透率22年为70%，智能安防约为47%。 一、AI推动家居行业的数字化转型和创新 ChatGPT是一种自然语言处理（NLP）模型，通过利用多层变换器预测下一个单词的概率分布，在大型文本语料库上训练学习到的语言模式来生成自然语言文本。在2023年1月，ChatGPT的用户量迅速增长，平均每天约有1300万独立访客，截至1月末约有1亿用户活跃在ChatGPT上。截至2023年4月，ChatGPT全球访问量再创新高，达到17.6亿次，已达到谷歌的2%、百度的60%。 ChatGPT的出现引发了对“AI+”更多应用场景的思考，本篇报告将主要探讨在家居行业的应用。 图表1 ChatGPT发展历程 （一）智能设计：AI应用提高设计师精度和质量，提升消费者满意度 随着生活节奏日益加快，传统装修流程的繁琐冗杂和割裂化成为消费者痛点，家居消费路径已逐步转向追求一站式、个性化、短周期、实用性，亦驱动家居企业从初期单纯品类扩张逻辑转向流量前置后的套系化销售思路；装修服务链条冗长下对企业综合能力要求更高，定制家居作为相对基装和成品具有更强SKU管理能力和更高技术壁垒的行业，整合装修流程上下游逻辑更为顺畅，当前盛行的整家定制可为终极整装模式提供过渡样本。 从消费者角度：融合材料、软装及家电采购，能缩短决策周期并减少消费流程，优化消费者体验，且多品类往往意味着更高的折扣。 从家居企业角度：1）套餐主打高性价比下有助于终端引流转化效率提升，做大客单价的同时亦利好渠道议价权提升；2）终端费用投放存在规模效应，获客成本边际改善叠加终端价格提升最大化渠道利润下，进一步激发经销商主动寻求多渠道发展（如拓展拎包、经销整装等新渠道）。 上游设计为核心基础：随着消费者的审美意识提升以及消费需求升级，设计已成为家居企业持续增长的核心动力；优秀终端设计师依旧匮乏叠加设计师带单转化率较高下，AI设计应用有望提高终端设计效率，亦能基于海量数据沉淀形成模块化和矩阵化装修样板结构，并激发设计师灵感。 1、定制家居商业模式：优秀设计师为稀缺资源，前端价值链占比较高 从定制家居商业模式出发： C2M 属性凸显，设计师依赖程度较高，且难以构建前端设计壁垒。设计师为装修设计行业最稀缺且流动性极大的资源之一，设计人员由于在教育背景、从业经验和风格偏好等方面个体差异较大，因此同一品牌店铺的不同设计师在交付周期、质量和效率方面或参差不齐。对定制家居企业及渠道商，专业水平过硬、创新能力强和服务态度好的设计师团队是装修设计中极为核心的一环，但囿于团队稳定性较弱难以构建强前端设计壁垒。 进一步拆解设计师核心能力：1）专业技能：熟悉主流户型图和流行风格趋势，明确行业规则且出错率较低，能根据客户预算、功能需求和样式偏好提供最优解；2）设计创新：装修设计需融合消费者偏好和设计师专业审美，个性化需求趋势下、要求设计师不受传统思路限制并具备庞大想象空间；3）服务能力：从初步设计方案到客户下单为客单转化重要环节，中途可能经历消费者想法变化、设计方案反馈、选择性实施修改等多次返工，因此要求设计师具有较好的服务态度和沟通能力。 图表2 C2M 商业模式 图表3定制家居服务流程 2、AI设计的核心影响：优化生产效率与管理半径，降低设计师依赖度 解决设计师能力参差不齐，本质为可模块化的大规模定制化。AI技术赋能产业打通消费和技术互联，基于海量数据库提供个性化大规模定制，并能自动渲染出VR图和生成短视频，让家居家装产品在PC、iPad、手机等终端互动展示，促进公司营销的同时也提升客户互动效率，实现终端体验式消费。 以三维家为例，公司以3D云设计、云制造、数控系统三大产品矩阵深度赋能家居企业、设计师、家装公司，拥有全球最大的数字家装数据集，覆盖2800万+覆盖全国小区的户型数据，这些数据借助AI技术被整合成真实感极强的三维场景模型。公司还推出“AI灵感屋”，只需要文字输入关键词，便能自动生成趣味性和艺术性兼备的图片，为设计师提多种思路和创意，提高创作效率，比如可以根据客户需求改变沙发床垫的材质、颜色，满足客户的个性化需求。 提高设计效率和方案满意度。传统二维图纸化交付已无法充分满足新一代终端客户需求，设计师需要高质量短周期交付合格且契合客户风格的定制解决方案，且伴随消费者参与度提升，这要求终端设计方案可视化和可共享。 Web平台。传统设计软件由于没有搭建云平台，设计师难以移动办公，在实地调研时无法实时模拟装修方案，且各部门数据分散下空间模拟效果较差；AI技术可通过助力公共云平台搭建实现数据存储和共享，各参与方可通过平台接口开展进度监测和验收，有助于优化工作流程并提供可靠服务。 提高设计效率。设计师利用传统设计软件通常需要从头开始一个项目、产出效率低下，而通过AI可以保存大部分住宅户型平面图，并通过对应模型生产丰富的素材和数据库。设计师不仅能实现模型的即插即用，提高效率，也可以根据设计需求自动化输出。 图表4三维家3D大模型 图表5群核设计系统ManyCore 管理难度大幅降低，促进内部降本增效。基于以上分析，1）AI促进设计师3D设计方案可视化，自动生成短视频，方便公司在主流媒体上借助短视频热度吸引客户；2）优化设计草案到定制成品的流程，打通生产和设计之间的阻碍，促进规模化生产个性化订单； 3）协助统筹安排设计师工作，降低管理难度；4）精准测距，提前模拟安装，避免“装修翻车”，降低返工和隐形增项，在定制家居渠道端和终端消费者环节节省材料和人工费。 图表6 AI优化工作流程 图表7 AI促进公司管理 3、底层逻辑探讨：本质为将非标的设计师转化为可训练迭代的AI层 基于以上分析，AI技术对设计师层面可替代和优化的环节为：1）设计师能力参差不齐； 2）设计效率和方案满意度提升；3）公司管理难度和成本大幅降低。 对应至渠道成本端节约为：优秀人才发掘和招募成本+终端门店培训成本+案头工作时间精力+客户沟通成本+服务不畅的平台形象损失或小概率投诉风险。 AI设计层有望优化为快捷专业、创意素材丰富、消费者契合度高、沟通修改反馈效率高的规模定制化设计师，即从沟通测距到效果施工图出库的全流程服务体验大幅优化且服务成本骤减。 图表8本质为将非标的设计师转化为可训练迭代的AI层 4、尚品宅配：数字化基因及技术底蕴深厚，随心选放大“AI+”经营势能 数字化基因及技术底蕴深厚：设计+营销+生产赋能。1）圆方软件：成立于1994年，以虚拟现实、3D渲染引擎等核心技术，为家具终端门店提供设计服务及互动体验、为定制家居企业提供生产拆单一体化解决方案，其Meta20设计平台具有AI智能设计、百万级房型+资源库、参数化定制等优势。2）新居网：成立于2007年，聚焦互联网营销；MCN成立于2018年，为家居短视频领域TOP1机构。3）工业4.0：率先打通