1 智能家居：ChatGPT 等大模型為行業(yè)發(fā)展帶來新機遇
1.1 現(xiàn)狀：智能家居產(chǎn)品的用戶體驗(交互能力、智能化水 平)及安全性待提升
智能家居：智能化的家庭系統(tǒng)，增加生活便利、舒適、安全。智能家居是指通 過互聯(lián)網(wǎng)技術和智能設備，將家庭設備、家庭電器、家庭安全等各種家居設施連接， 實現(xiàn)智能控制、自動化管理和遠程控制的一種家居生活方式。其主要運用通信(智 能電視、智能家庭影院)、傳感器(溫度、濕度、光照、氣體傳感器)、安全(智能門 鎖)、機器視覺(智能監(jiān)控)、無線充電(無線充電器)、人工智能(智能音響)六大 技術，其中傳感器、機器視覺及 AI 技術最為核心。智能家居較傳統(tǒng)家居在控制方式、 設備互聯(lián)、功能、自動化程度、安全性、便捷性和舒適性等方面有顯著的優(yōu)勢。
用戶體驗：智能家居產(chǎn)品的用戶體驗正變得更加豐富、智能化和個性化。智能 家居用戶體驗從單一的遙控操作到智能語音控制、自動場景聯(lián)動和個性化需求滿足 的綜合體驗不斷演進。具體來看：1)操控便攜性、交互性方面：例如掃地機器人導 航模式不斷迭代更新，從隨機碰撞模式發(fā)展至 dTof 導航模式，增加清潔，同時從單 一的清掃功能迭代至清掃、拖地、烘干一體化，并同時具備語音/觸控/手機 APP 交 互模式;2)安全性：智能門禁從卡片門禁發(fā)展至生物、手機、密碼識別模式一體化; 3)節(jié)能性：智能燈具從點控開關模式發(fā)展至自動感應模式，且具備自動調(diào)節(jié)光暗功 能，幫助用戶實現(xiàn)節(jié)能需求。
我們認為當前智能家居產(chǎn)品主要存在三大問題：1)用戶體驗達到瓶頸(產(chǎn)品智 能化水平、交互能力不足);2)智能家居產(chǎn)品涉及到用戶隱私信息，其安全性問題 由于其本身的特性而導致(例如需要聯(lián)網(wǎng))，但保護用戶隱私成本較高，部分產(chǎn)品安 全性有待加強;3)標準規(guī)范不統(tǒng)一導致不同品牌產(chǎn)品間的兼容性問題。 問題一-用戶體驗達到瓶頸：當前智能家居產(chǎn)品仍存在智能化程度低，交互能力 不足的問題。據(jù)唯奧體驗咨詢 2021 年 11 月統(tǒng)計，62%的智能家居消費者認為產(chǎn)品 無法精準理解用戶需求，58%認為產(chǎn)品自主智能弱，更多依賴人工設置。除偏好傳統(tǒng) 手機交互模式外，分別有 71%和 57%偏好限制更少的語音交互以及自動感應交互。 我們認為用戶接受度低下主因：1)市場標準不統(tǒng)一，設備間互聯(lián)能力低;2)人機 界面交互設計存在過量無用信息，增加操作難度;3)傳統(tǒng)智能家居語音技術能力欠 缺。未來隨著 ChatGPT、GPT4.0 等大語言模型的應用，智能家居生產(chǎn)廠商可通過 利用大語言模型 1)提高對自然語言的理解;2)增強智能輔助功能;3)提供個性化 服務等方式，以改善產(chǎn)品交互能力和智能化水平，進一步提升智能家居的用戶體驗。
問題二-安全性待提升：智能家居系統(tǒng)的網(wǎng)絡連接和數(shù)據(jù)傳輸安全性待提升。據(jù) 智標委智慧住區(qū)分委會數(shù)據(jù)，45%尚未采用智能家居的消費者擔心數(shù)據(jù)隱私。目前 智能家居系統(tǒng)架構主要包括云端、設備終端以及手機終端，三者之間需要使用網(wǎng)絡 協(xié)議和傳輸數(shù)據(jù)，如果這些協(xié)議和數(shù)據(jù)傳輸沒有得到充分的保護和加密，那么黑客 就有可能利用漏洞入侵智能家居設備，從而獲取用戶的個人信息、密碼、家庭地址 等敏感信息，或者控制設備進行惡意操作，威脅用戶的安全和隱私。此外，如果智能 家居制造商沒有采取足夠的安全措施，或者用戶沒有設置強密碼、更新軟件、關閉 不必要的端口等安全措施，那么智能家居設備也容易受到攻擊。
1.2 機遇：家居企業(yè)接入大模型，或從用戶體驗、安全性、降 本增效三方面提升
海外多行業(yè)、多領域頭部公司已接入 ChatGPT，預計未來將滲透更多行業(yè)。 ChatGPT 在海外公司的應用可以分為搜索引擎、工具軟件、企業(yè)服務和垂直行業(yè)四 類。微軟于 2023 年 2 月 8 日推出 New Bing，根據(jù)用戶需求，并結合相關的搜索結 果給出個性化解答，同時以微軟為代表的企業(yè)推出各類工具軟件，幫助用戶在辦公、 寫作和代碼開發(fā)等領域大幅提高效率;此外，ChatGPT 可以應用于各垂直行業(yè)如語 言培訓、電商、金融服務和社交媒體等;在未來，ChatGPT 有望與更多行業(yè)領導者 合作，為各個行業(yè)帶來巨大的變革和價值。
而對于智能家居企業(yè)，我們認為大語言模型對其的提升主要體現(xiàn)在以下幾個方 面：1)用戶體驗升級;2)用戶信息安全性提升;3)幫助企業(yè)自身降本增效。 提升一—用戶體驗：預計智能化水平、交互模式的提升帶來用戶體驗升級。人 機交互指使用某種對話語言、以一定的交互方式完成確定任務的人與機器之間的信 息交換過程，交互主要自上個世紀 60 年代以命令交互模式開始發(fā)展，中間經(jīng)歷圖形 界面與用戶界面交互模式時代，至 21 世紀逐步發(fā)展至多通道交互模式，主要涵蓋智 能語音、智能觸控、智能視覺三種交互模式，分別從聲音維度、動作維度以及空間圖 像維度延申與人進行交互，且智能視覺產(chǎn)品可主動快速響應外部世界，執(zhí)行操作指 令，更加接近人與人之間直接對話的模式。
中國細分交互市場技術逐漸成熟，傳感器技術能夠滿足智能家居所需。從市場 發(fā)展趨勢來看，智能語音、智能視覺和觸摸屏的技術逐漸成熟，應用場景也不斷擴 大。1)智能語音：據(jù)德勤，中國智能語音市場規(guī)模 2021 年規(guī)模為 301 億元，過去 三年 CAGR26.1%，預計 2021-30 年 CAGR 達 19.9%。目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法用于 語音識別顯著提升語音識別性能，預計將助力智能語音大規(guī)模商業(yè)化應用落地;2) 智能視覺：據(jù)艾瑞咨詢，2020 年中國智能視覺市場規(guī)模為 331 億元，過去兩年 CAGR82.9%，預計 2021-25 年 CAGR 達 19.1%。結合人工智能深度學習+機器視 覺以及大規(guī)模數(shù)據(jù)集出現(xiàn)，3D 視覺功能未來將成主流，進一步擴大應用范圍;3) 智能觸控：據(jù)環(huán)洋市場資訊，2020 年中國觸摸屏人機界面市場規(guī)模 20 億元，過去 兩年 CAGR2.6%，預計 2021-27 年 CAGR12.7%。傳統(tǒng)行業(yè)智能化、數(shù)字化、信息 化的轉(zhuǎn)型升級需求提高將成為推動智能觸控人機界面市場增長的主要動力。
案例：涂鴉智能推出類 ChatGPT 技術智能應用 Demo，帶來用戶體驗升級。 2023 年 2 月，全球化 IoT 開發(fā)平臺服務商涂鴉智能宣布推出智能家居和智慧商業(yè)場 景下，通過整合類 ChatGPT 技術而成的智能應用 Demo。該 Demo 產(chǎn)品在意圖理解 能力、個性化服務能力、預測性能力以及情感互動四個方面表現(xiàn)優(yōu)秀。預計未來伴 隨大語言模型結合智能家居產(chǎn)品的商業(yè)化應用落地，產(chǎn)品將進一步提升智慧家庭和 垂直行業(yè)數(shù)字化水平，為用戶帶來更高效智能的體驗。
提升二—信息安全性：可從數(shù)據(jù)保護、漏洞預測、監(jiān)管三方面帶來提升。自 2000 年智能家居誕生以來，智能家居安全性問題隨之產(chǎn)生，經(jīng)歷了 2010 年前安全性問題 尚未引發(fā)關注的隱匿期、2010-15 年數(shù)據(jù)隱私問題、黑客攻擊、安全漏洞逐漸暴露 期、2015-18 年安全問題持續(xù)關注期間;2018 年隨著廠商和用戶開始重視智能家居 安全問題，政府、廠商、各國際組織齊發(fā)力，推廣智能家居安全標準、安全技術和解 決方案持續(xù)涌現(xiàn)，智能家居安全性持續(xù)提升。隨著大語言模型的應用，我們認為從四個方面帶來安全性提升：1)數(shù)據(jù)保護：可幫助廠商加強數(shù)據(jù)隱私保護，避免用戶 隱私泄露;2)漏洞預測：可幫助開發(fā)者預測產(chǎn)品可能存在的安全漏洞，實時監(jiān)測并 修復，防止黑客攻擊;3)安全監(jiān)管：可幫助監(jiān)管部門全面地監(jiān)管產(chǎn)品安全性。
提升三—降本增效：大模型或可降低智能家居企業(yè)生產(chǎn)成本和產(chǎn)品開發(fā)成本。 1)生產(chǎn)成本：大語言模型可提高智能家居企業(yè)的自動化程度和產(chǎn)品設計的準確性， 從而優(yōu)化生產(chǎn)成本和提高效率。2018 年 BCG(波士頓咨詢集團)認為 AI 使用可降低 制造業(yè) 20%的生產(chǎn)成本，促進自優(yōu)化運營。2)開發(fā)成本：嵌入式智能家居產(chǎn)品開發(fā) 流程特殊，包含嵌入式軟件與硬件開發(fā)，上市前需集成測試。大語言模型可模擬特 定需求場景，通過數(shù)據(jù)收集、處理、模型訓練、測試以及部署模擬智能家居需求，學 習智能家居場景數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)了解用戶需求、降低研發(fā)成本，提高效率。
2 ChatGPT 等大語言模型，將如何改變智能家 居?
2.1 ChatGPT、GPT 4.0 等大語言模型加速 AI、人機交互領 域發(fā)展
ChatGTP 及 GPT4.0 等大語言模型引領自然語言處理技術發(fā)展，為人機交互、 AI 等領域帶來革命性升級。大語言模型是人工智能領域中自然語言處理技術的重要 發(fā)展方向之一，是 AI 實現(xiàn)自然語言理解和生成能力的重要工具。2022 年 12 月 OpenAI 推出的 ChatGPT(基于深度學習、運用最先進的自然語言處理技術的大預 言模型)和 2023 年 3 月推出的 GPT 4.0(大型多模態(tài)模型)相繼面世引起了廣泛的 討論和關注。ChatGPT 是 GPT 等大型語言模型的一個特殊應用，基于 GPT-3.5 模 型構建，在針對對話生成領域的任務上進行了微調(diào)，提高了模型在這個特定領域上 的表現(xiàn)。使得模型在生成對話時的流暢度、連貫性和邏輯性提升，以及生成結果更 加符合對話場景的語境和邏輯，更加自然流暢，更符合人類談話交流的習慣和方式。
大模型的發(fā)展在 2018 年中期后呈現(xiàn)加速發(fā)展態(tài)勢。2018 年 6 月，OpenAI 發(fā) 布 GPT 模型，使大語言模型領域開始受到廣泛關注;同年 10 月，Google 發(fā)布了 BERT 模型，極大地推動自然語言處理技術發(fā)展。此外，2019 年中旬至 2020 年， GPT-2、T5 的推出也進一步加快其發(fā)展速度。 大模型具備五大能力，其中自然的溝通與多模態(tài)感知能力對智能家居最為重要。 ChatGPT、GPT 等大語言模型擁有：1)自然的溝通能力(通過自然語音處理技術); 3)多模態(tài)感知能力;3)運算能力;4)全面的專業(yè)能力(通過問答系統(tǒng));5)動態(tài) 學習五大能力?？紤]到 1)智能家居所處空間較固定，操作和控制任務已較固定和簡 單;2)應用場景和具體實現(xiàn)方式對用戶的直接程度。我們認為大語言模型五種能力 中的溝通能力以及多模態(tài)感知能力對于智能家居設備更為重要。隨著大語言模型的 溝通能力更加自然以及多模態(tài)感知能力的持續(xù)提升，預計智能家居的多項能力將得 到提升。
2.2 大語言模型能夠提升智能家居硬件設備的智能化水平、交 互能力
發(fā)展一：溝通能力更加自然。智能家居設備的控制和操作，需要先通過語音與 用戶進行交互。自然溝通能力強的大語言模型，可以更加準確地理解用戶語言中的 細節(jié)和上下文，幫助用戶更快更準確地完成操作(例如用戶可以通過自然語言命令 控制照明、電視等設備的開關、調(diào)整亮度和音量等功能)。未來隨著 1)多模態(tài)信息 融入;2)引入更多的上下文信息/長時記憶;3)提高文本生成能力(eg.采用最新的 記憶增強型神經(jīng)網(wǎng)絡等自然語言處理技術)，大語言模型的溝通能力將更加自然。
ChatGPT 使得智能家居設備語音交互的響應速度、準確性得到提升。智能家居 采用的語音交互技術是一種基于自動語音識別、自然語言理解、對話狀態(tài)控制、對 話管理等技術手段，實現(xiàn)人機交互的技術。ChatGPT 所采用的 NPL 在驅(qū)動方式、上 下文感知、語言表達能力、精度、應用范圍、靈活性上較傳統(tǒng) NPL 有了極大的升級。 ChatGPT 的自然語言處理技術(NPL)應用于語音交互可以提高其響應速度和準確 性，更加流程自然，充滿人性化。
案例：思必馳借助 AI 技術為智能家居產(chǎn)品提供更人性化智能語音交互解決方 案。思必馳全面掌握語音與語言交互技術，包括語音信號處理、識別、合成、語言理 解、問答聊天和知識圖譜等領域，實現(xiàn)了類人化的語言互動風格。公司與眾多國內(nèi) 知名企業(yè)例如海信、美的、海爾和華為等建立深度合作。與美的合作 ET100 空調(diào)具 備卓越的語音互動能力。在智能清潔領域，公司與追覓攜手開發(fā)了全自動掃拖機器 人 S10 Plus 系列和新 10 代掃拖旗艦 W10s Pro。這些產(chǎn)品上市后展現(xiàn)了強大的智 能語音交互性能，這歸功于思必馳對AI技術在智能語音交互領域的深度應用和創(chuàng)新。
發(fā)展二：多模態(tài)感知能力提升使設備獲取信息更全面。智能家居設備(例如中 控屏、智能浴室鏡)不僅可通過語音進行操作，還可以通過其他模態(tài)進行交互，例如 圖像、視頻等。因此，在智能家居領域中，多模態(tài)感知能力的大語言模型可以幫助設 備通過多種方式獲取信息，包括語音、圖像、視頻等，從而提供更準確的答案，提升 用戶交互體驗。GPT 4.0 推出，可以進一步提升設備的多感官感知能力，實現(xiàn)多種 感官輸入的整合和協(xié)調(diào)(圖像+音頻+文本)，從而獲得更全面、更準確和更可靠的信 息。例如微軟的 KOSMOS-1 和 OpenAI 最新推出的 GPT4.0 均為大型多模態(tài)模型。 例如：用戶詢問“哪里有空氣質(zhì)量好的公園?”問題時，1)智能家居設備可通 過語音識別技術將用戶的語音轉(zhuǎn)化為文本，理解用戶的需求;2)設備可以結合用戶 所在的位置信息和天氣狀況，利用互聯(lián)網(wǎng)及公共數(shù)據(jù)庫中的環(huán)保數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量數(shù) 據(jù)等信息，篩選出空氣質(zhì)量好的公園，并提供相應的地圖和位置指示，方便用戶前 往;3)設備可以通過圖像識別技術，分析該公園是否綠化率高、無污染等，通過視 頻展示公園的實際情況，讓用戶更直觀了解該公園的環(huán)境和氛圍;4)最終通過多種 方式獲取信息和展示結果，設備可以提供最全面、準確的答案，提升用戶交互體驗。
多模態(tài)感知+傳感器技術(人體、聲音)提升設備的智能化水平(反饋信息的準 確性、靈活度)。家用智能傳感器技術運作首先借助傳感器通過感知語音、圖像、手 勢等，收集數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，在這一環(huán)節(jié)中使用多模態(tài)感知可以幫助不 同傳感器的數(shù)據(jù)更好的融合，形成更有效的數(shù)據(jù)信號，使得后續(xù)的控制與反饋更加 精準，智能家居由被動智能變?yōu)橹鲃又悄堋Ｎ④浲ㄟ^一系列豐富的試驗，從語言任 務、跨模態(tài)遷移、非語言推理等評價 KOSMOS-1 這一多模態(tài)大預言模型，發(fā)現(xiàn)其在 以上各個任務完成中相比于單模態(tài)準確性、抗干擾性更高,更加靈活。
案例：麥樂克專注智能傳感探測技術形成智能家居整體解決方案。麥樂克公司 是一家專注于智能家居解決方案的公司，他們創(chuàng)新并成功推出了一系列家居傳感產(chǎn) 品(例如一鍵開關、水浸傳感器、門窗開關傳感器、燃氣泄漏傳感器、智能網(wǎng)關、紅 外人體移動傳感器、溫濕度傳感器、煙霧傳感器八大傳感產(chǎn)品)。其中最具代表性的 是“多功能”的人體移動傳感器，它采用毫米波雷達探測方式，顛覆了傳統(tǒng)人體存在傳 感器只能探測動態(tài)人物的痛點，不僅能感知用戶的行為軌跡，而且監(jiān)測睡眠呼吸和 老人跌倒等，成為打造智能家居的重要器件之一。麥樂克融合了物聯(lián)網(wǎng)技術，形成 了智能家居傳感的整體解決方案，能夠應用于各種家居場景。
2.3 展望未來，迭代方向明確，因體驗提升帶來滲透率加速
大語言模型未來或從三方面持續(xù)迭代，增強自身語言表達、邏輯分析能力?；?于 Transformer 的大語言模型可以通過大規(guī)模的無監(jiān)督訓練從海量未標注、無結構 化的數(shù)據(jù)中學習，獲取語言的深層次結構和規(guī)律，從而在各種自然語言處理任務中 取得優(yōu)異的效果，目前還在不斷刷新著各項任務的性能。但現(xiàn)有模型存在著 1)缺少 外部知識指導;2)耗用大量資源、成本高;3)體積大、推導慢的問題，針對這些問 題，目前主要從 1)數(shù)據(jù)量增加;2)調(diào)整參數(shù);3)模型優(yōu)化三個方向改進，分別對 應了 1)數(shù)據(jù)知識增強;2)參數(shù)微調(diào);3)模型效率優(yōu)化三條迭代路徑。預計未來模型還將持續(xù)發(fā)展，不斷提高其自身的語言表達及邏輯分析能力。
大語言模型迭代的驅(qū)動因素包括：1)硬件設備升級(支持計算資源和儲存資源 持續(xù)增加);2)數(shù)據(jù)的豐富與優(yōu)化(模型知識增強);3)算法的優(yōu)化與創(chuàng)新(提升 效率)。未來隨著大語言模型的持續(xù)迭代，預計智能家居硬件設備的交互能力、智能 化水平將進一步提升。具體來看：
驅(qū)動一：硬件升級(芯片+服務器)支持算力增長。芯片和服務器可以處理海 量的數(shù)據(jù)，為語言模型提供算力來源。AI 服務器是 ChatGPT 的基礎，隨著計算 場景從 PC→云計算→邊緣計算→AI 訓練，服務器從通用服務器→云計算服務器 →邊緣服務器→AI 服務器。芯片是 AI 服務器的基礎，以 ChatGPT 為例，其 AI 算 力芯片泛指加速 AI 類應用，主要分為 CPU(中央處理器)、GPU(圖像處理器)、 FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)、ASIC(專用集成電路)四類。其中 ChatGPT 的底 層算力芯片以高性能 GPU 為主，采用的是英偉達的 GPU A100。為提供 ChatGPT 龐大的算力支撐，已導入了超過 10000 顆英偉達 GPU A100。隨著芯片朝著更快 速的計算能力、更低的能耗、更廣的集成效果、更低的價格發(fā)展，推動服務器優(yōu) 化，使得模型 1)訓練效率提高(模型迭代加速);2)模型準確率和表現(xiàn)提升;3) 推理能力提升(響應速度加快)。
驅(qū)動二：數(shù)據(jù)質(zhì)量優(yōu)化(單模態(tài)→多模態(tài))使得模型知識增強。如今 AI 垂直應 用場景呈現(xiàn)碎片化特征，單一模態(tài)小規(guī)模數(shù)據(jù)已無法滿足其高準確率和跨領域應用 的要求。為滿足聊天機器人所需要的預料訓練數(shù)據(jù)需求，GPT-1 預訓練數(shù)據(jù)量僅為 5GB，GPT-3 預訓練數(shù)據(jù)量已達 45TB。以公安、金融等場景身份鑒定場景下數(shù)據(jù)為 例，指紋、人臉、虹膜、聲紋以及靜脈數(shù)據(jù)在單一模態(tài)下都面臨各種可能干擾，數(shù)據(jù) 損耗難以避免，多模態(tài)大規(guī)模數(shù)據(jù)已成為模型迭代優(yōu)化的重要方向。在更好地優(yōu)化 模型性能、增強模型泛化性能和軟硬件結合方面，數(shù)據(jù)質(zhì)量優(yōu)化是必不可少的。
多模態(tài)數(shù)據(jù)(聽覺、觸覺、動作等)帶來 AI 全新應用場景。多模態(tài)學習(對應 單模態(tài))以多模態(tài)大規(guī)模數(shù)據(jù)為基礎，同時利用多種感官進行學習，提供更豐富信 息。除傳統(tǒng)的語言以及圖像間的交互作用，其結合聲音、觸覺以及動作等多維度信 息進行深度學習，從而形成更準確、更具表現(xiàn)力的多模態(tài)表示。據(jù)布谷實驗室統(tǒng)計， 多模態(tài)內(nèi)容主要應用于商業(yè)定制、游戲領域、影視領域、教育領域以及醫(yī)療領域五 大行業(yè)，2020 年中國多模態(tài)內(nèi)容市場規(guī)模達 2020 億元，2018-20 年 CAGR 達 126.2%，預計 2021-25 年商業(yè)定制類需求增速最大，規(guī)模將達 164 億元，CAGR 達 55%。
驅(qū)動三：算法的優(yōu)化與創(chuàng)新(n-gram→RNN、CNN→GAN→Transformer)助 力大語言模型提升效率。通過不斷地改進算法，可以提高模型的準確性和效率，而 無需增加計算資源。回顧發(fā)展歷史，大語言模型自上世紀 50 年代 Shannon 提出基 于 n-gram 語言模型的概率論方法以來經(jīng)歷了機器學習階段(1980-2012)，深度學 習階段(2012-)，并產(chǎn)生了三大學習算法(CNN，RNN，GAN)，并開始重點關注人 腦學習過程。在此基礎上，Google 于 2017 年提出了基于 SelfAttention 機制的 Transformer 模型，該模型突破了 RNN 模型不能并行計算的劣勢，相比 CNN，計算 兩個位置之間的關聯(lián)所需的操作次數(shù)也不會隨距離增長。同時，自注意力機制也具 備強大的可解釋能力，可學習執(zhí)行不同任務。算法的優(yōu)化不僅僅可以提高模型的準 確性和效率，還可以為大語言模型帶來更多的功能和應用，如自適應學習、遷移學習、增量學習、多任務學習等。
ChatGPT 等大語言模型的持續(xù)迭代或加速智能家居行業(yè)發(fā)展。大語言模型基 于自然語言處理技術、機器學習中的深度學習以及多模態(tài)感知，能夠更準確與用 戶交互，應用到智能家居行業(yè)中可以提升智能家居語音交互技術的交互性、機器 視覺的自動化程度，以及人體、語言傳感技術的準確性，為智能家居使用者提供更 加人性化、個性化、智能化的服務。我們認為隨著 1)上游硬件產(chǎn)品的持續(xù)升級; 2)模型算法的優(yōu)化與創(chuàng)新;3)數(shù)據(jù)的豐富與優(yōu)化，或?qū)⑼苿哟笳Z言模型的持續(xù) 迭代升級，提升智能家居設備的體驗感(交互能力+智能化水平)，從而加速智能 家居行業(yè)發(fā)展。
3 智能家居中游多個硬件細分市場或?qū)⒂瓉硐到y(tǒng) 性增長
3.1 行業(yè)整體：正由互聯(lián)互通邁向主動智能時代，中國起步 晚、滲透率低
所處階段：已從智能單品時代跨越為互聯(lián)互通時代，正向主動智能時代發(fā)展。 我國智能家居行業(yè)已經(jīng)過 20 多年的發(fā)展，2010 年后行業(yè)隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展， 步入互聯(lián)互通時代(智能家居 2.0)，主要體現(xiàn)為以場景為中心(如智能安防系統(tǒng)， 智能廚衛(wèi)系統(tǒng))，初步實現(xiàn)了智能化，通過用戶感知觸發(fā)智能設備。而在 2020 年后 進入主動智能時代(智能家居 3.0)，設備可以主動感知用戶并主動提供智能化服務， 產(chǎn)品形態(tài)為全屋智能。我們認為智能家居發(fā)展為全屋智能時代的主要阻礙為 1)人工 智能技術發(fā)展水平;和 2)設備的兼容性問題(不同品牌和類型的設備難以互通)， 而 ChatGPT 等大語言模型有望顯著提升當前人工智能技術水平，促進行業(yè)發(fā)展。
中國智能家居市場規(guī)模超 2000 億元，預計未來保持雙位數(shù)的持續(xù)增長。據(jù)艾 媒咨詢，2020 年中國智能家居市場規(guī)模 1705 億，過去四年 CAGR 為 28.8%。預計 2022 年市場規(guī)模達到 2175 億元。此外，根據(jù) IDC，2021 年中國智能家居設備出貨 量 2.2 億臺，預計未來五年 CAGR 達 18.9%。預計傳統(tǒng)家居產(chǎn)品智能化替代需求進 一步增加，智能家居技術進步和成本不斷下降，產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷完善，相關企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈不斷成熟，中國智能家居市場將在未來繼續(xù)保持增長態(tài)勢。
全球智能家居市場高速增長，預計中國發(fā)展?jié)摿^大領跑歐美國家。與中國情 況類似，全球智能家居市場也呈現(xiàn)出高速增長態(tài)勢。據(jù) Statista，2021 年全球智能 家居銷售收入為 1072.8 億美元，過去四年 CAGR 達到 26.5%，預計 2022-24 年 CAGR 達 16.7%。中國市場是世界智能家居的第三大市場，僅次于美國和歐洲，中 國憑借其豐富的技術沉淀和龐大的消費市場，與美國和歐洲差距逐漸收窄。據(jù) Statista、eMarkerter，預計2021-25年中國智能家居市場銷售收入CAGR為27.1%， 高于美國(19.0%)和歐洲(22.3%)。
增長空間：中國智能家居市場起步晚、滲透率低，預計隨年輕一代成為主流消 費者增長空間較大。中國智能家居市場起步晚于歐美發(fā)達國家。據(jù) Statista 數(shù)據(jù)， 2021 年中國智能家居家庭滲透率為 14.5%，同時期英國家庭滲透率為 32.9%，美國 為 36.6%。從消費的屬性和特征來看，中國智能家居的消費者在性別結構與收入結 構方面的情況與歐美類似，但中國消費者年齡結構整體呈現(xiàn)年輕化。據(jù) Statista，中 國 44 歲以下的智能家居消費者占比 75.4%，顯著高于歐美國家，我們認為這與中國 市場起步較晚有關?？紤]到 1)具有消費能力的年輕一代逐漸成為主流消費者，他們 注重品質(zhì)、設計和智能化體驗的需求將推動產(chǎn)品不斷升級和普及;2)中國市場在消費升級、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面具有更強的動力和潛力。預計在政策支持、技 術創(chuàng)新、企業(yè)競爭和消費需求推動下，行業(yè)未來增加空間較大。
3.2 中游硬件：細分市場眾多，智能音箱、中控屏是全屋智能 的入口
智能家居硬件供應商處于產(chǎn)業(yè)鏈中游，細分市場眾多。智能家居產(chǎn)業(yè)鏈上游主 要為元器件和底層技術供應商，為智能家居的基礎環(huán)節(jié)，上游技術進步為智能家居 應用端提供驅(qū)動力。元器件國產(chǎn)化程度低，市場份額主要由德州儀器、Gemalto、博 世等外資企業(yè)占據(jù)。智能家居產(chǎn)業(yè)鏈中游為智能家居應用企業(yè)，為產(chǎn)業(yè)價值鏈的核 心環(huán)節(jié)。中游玩家眾多，競爭激烈，可以分為智能家居單品供應商(硬件)和智能家 居解決方案集成供應商(主要為軟件)。智能家居產(chǎn)業(yè)鏈下游為消費市場，可分為 B 端(家裝、房地產(chǎn)公司)和 C 端(線上和線下渠道)。
智能家居自 2014 年后進入大眾市場快速普及階段，各細分領域發(fā)展階段不同。 其中，智能音箱已進入高速增長期后的調(diào)整轉(zhuǎn)型期;智能中控屏、智能照明進入爆 發(fā)增長期;智能安防正處于快速發(fā)展黃金期;智能床處于起步階段;而智能插座和 智能門鎖處于增長快速的初期，而智能廚房則處于慢慢開始啟動的初期。具體看：
智能音箱：2014 年后快速增長，但 2019 年后進入調(diào)整轉(zhuǎn)型期。2011-14 年 Amazon 獨占市場，并于 2014 年推出 Echo 音箱，標志智能家居行業(yè) 開始進入大眾市場快速普及階段。2015 年開始，智能音箱進入巨頭混戰(zhàn)階 段，京東、小米、百度和蘋果推出音箱產(chǎn)品。但由于產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重，市場 缺乏創(chuàng)新，行業(yè)從 2019 年開始進入調(diào)整期，增長放緩、市場集中度提升;
智能中控屏：2021 年巨頭入場行業(yè)進入爆發(fā)增長期。2017-2020 年，中控 屏處于萌芽期，歐瑞博占據(jù)中國市場第一。自 2021 年開始玩家明顯增加， 巨頭紛紛入場，行業(yè)進入爆發(fā)增長期;
智能照明：2017 年行業(yè)進入增長爆發(fā)期。智能照明進入市場時間較早，但 由于定位高端，市場未成型。自 2011 年起國家全面推廣 LED 燈，這也促 進了智能照明行業(yè)的發(fā)展。2017 年起，智能照明行業(yè)進入爆發(fā)期;
智能安防：2013 年后進入快速增長黃金期。2009 年開始人工智能初步應 用于安防行業(yè)，2014 年開始多個企業(yè)開發(fā)出圖像識別和物聯(lián)網(wǎng)技術并應用 于安防行業(yè)，同時傳統(tǒng)安防行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求也被提上日程;
智能床：發(fā)展初期，尚未迎來高速增長。2005-16 年，電動床功能較為單 一，智能化程度低;2017 年麒盛科技提出智能床概念，并發(fā)布第一款舒福 德智能床，2018 年起大量企業(yè)推出功能多樣的智能床產(chǎn)品。
ChatGPT 等大語言模型使得產(chǎn)品智能化、交互能力提升，為智能家居硬件細分 市場帶來增長新動力。智能音箱、中控屏、床、照明和安防市場規(guī)模均處于不斷增長 中，市場增長潛力逐漸釋放，由于處于不同增長階段，各行業(yè)增速不同。具體看：
智能音箱：2022 年中國智能音箱銷量為 2631 萬臺，YoY-28%。傳統(tǒng)音響 市場規(guī)模超過 600 億元，發(fā)展平穩(wěn)。市場集中度高，產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重，市 場缺乏創(chuàng)新，預計隨著技術突破及人口結構變化(老齡化、家庭規(guī)?？s小、 年輕消費者增加)，市場具備增長潛力。
智能中控屏：2021 年中國智能家居中控屏出貨量臺 31.5 萬臺，預計 2022- 26 年出貨量 CAGR 達到 50.8%。預計隨著全屋智能興起，智能中控屏作 為全屋智能入口受到廣泛青睞，將驅(qū)動未來銷量將進一步增長;
智能照明：2021 年中國智能照明市場規(guī)模約 1000 億元，過去五年 CAGR 為 46.7%。LED 照明市場規(guī)模 6552.0 億元。中國智能照明市場發(fā)展時間 較久，市場相對成熟。預計隨著節(jié)能環(huán)保、舒適升級、智能互聯(lián)和產(chǎn)業(yè)升 級趨勢延續(xù)，市場規(guī)模將進一步增長;
智能安防：2021年中國智能安防市場規(guī)模將達到566.6億，過去四年CAGR為 42.7%。傳統(tǒng)安防市場規(guī)模超 9000 億元。隨著技術創(chuàng)新、居民對安全 便捷需求增加、政府公共安全關注度提升，市場規(guī)模也會得到拓展。
中國市場整體滲透率低于歐美國家，且各子市場增速和滲透率存在差距。智能 床、中控屏滲透率在中國市場遠低于英美。中國智能音箱增速低于全球，智能照明 增速遠高于全球，智能安防領域處于世界領先地位。具體看：
智能音箱：滲透率 10.0%低于加拿大、美國。全球智能音箱市場自 2015 年 起保持高增長，2015-21 年 CAGR 達 58.3%，高于中國。據(jù) Strategy Analytics，2019 年亞馬遜、谷歌和蘋果占據(jù)全球 50%以上份額，中國的阿 里、小米和百度占據(jù)超過 35%的份額。中國滲透率 10%遠低于歐美國家;
智能中控屏：中國滲透率 4.9%遠低于英美。根據(jù) Verified Market Research， 全球與中國智能中控屏都處于高速增長期，預計 2020-28 年全球市場規(guī)模 CAGR 為 22.4%。而相關的智能控制設備，中國滲透率遠低于英美;
智能照明：中國滲透率 6.4%低于英美。2017-21 年全球市場 CAGR 為 25.0%，大幅低于中國市場增速。中國智能照明品牌憑借產(chǎn)品優(yōu)勢和成本優(yōu) 勢，已向國外大量出口。但國內(nèi)市場智能照明的滲透率低于英美;
智能安防：中國滲透率 6.3%較其他設備中與美國差距最小。2017-21 年全 球市場增速 26.7%，低于中國市場增速。中國智能安防技術處于世界領先 地位，2020 年我國智能安防占據(jù)全球世界的近三分之一。在智能安防領域 中國與歐美差距最小。
我們認為未來智能家居各細分領域的發(fā)展除用戶需求和市場競爭情況等市場因 素外，取決于 1)技術的進步;2)自身智能化程度。為研究大語言模型技術對智能 家居設備的增量價值，我們對不同設備的智能化水平進行對比分析。認為對于智能 化程度較低的設備，大語言模型技術的應用將產(chǎn)生更為顯著的效果。對于智能化程 度較高的設備，大語言模型技術的應用更多將以提升用戶體驗為主。
智能化程度：音箱、中控屏可作為全屋智能入口，其中音箱功能性突出?？紤] 到 1)智能家居提供更加便利的生活方式必須具備一定的功能性(例如可以遠程控制 家電等);2)智能家居提高用戶滿意度(更好地理解人類需求并進行智能響應)，需 要具備一定的交互性，以及自主性(例如可以自動化地調(diào)節(jié)室內(nèi)光線、溫度、濕度 等);3)需要在不同的生態(tài)系統(tǒng)中進行交互和協(xié)作，需要有開放性。我們采用打分 制度從四個方面對智能家居的智能化水平進行評估： 功能性：系統(tǒng)提供的功能越多、越全面，智能化程度越高。其中智能音箱 最為突出，它不僅可以滿足日常娛樂，還可作為全屋智能的入口; 交互性：系統(tǒng)與用戶之間的交互程度。智能中控屏最為突出，可以通過觸控、手勢、語音多種方式進行交互，也可作為全屋智能的入口; 自主性：智能家居系統(tǒng)是否具備自主學習和自動調(diào)節(jié)的能力。智能照明和 智能安防最為突出，設備可以通過環(huán)境自動探測并進行調(diào)整; 開放性：系統(tǒng)是否能夠與其他智能設備進行互聯(lián)互通，實現(xiàn)更智能化的功 能。智能床和智能安防相比其它設備開放性較低，通常只能連接特定協(xié)議。
3.3 案例分析：華為發(fā)布全屋智能 3.0 在智能化水平、交互能 力等方面實現(xiàn)突破
華為全屋智能 3.0 以智能中控屏為入口，大模型有望提高其語音控制能力。當 前智能家居在國內(nèi)市場的發(fā)展較快，行業(yè)規(guī)模逐年擴大，相關技術和應用也在升級 和完善。華為智能全屋則是其中的佼佼者。華為智能中控屏集成了智能音箱、場景 面板、溫控面板、遙控器等多款產(chǎn)品的核心功能，將多種功能集成在一塊屏幕上，且 可以通過語音控制，做到了“可視可說”。我們認為以華為全屋智能為代表的智能家 居系統(tǒng)未來可通過接入大模型以大幅強化其語音控制的理解力和交互力：1)大模型 具備優(yōu)秀的上下文理解能力，能夠使中控屏能更準確地理解用戶意圖;2)大模型也 能生成自然、流暢的語音回應，讓用戶感受到更為人性化的語音交互體驗。
華為全屋智能 3.0 在智能化程度、交互能力、通信穩(wěn)定性和設備兼容性方面實 現(xiàn)突破。2022 年 11 月 2 日，華為發(fā)布全屋智能 3.0，同時采取了 1+2+N 的架構， 采用高計算能力的主機作為全屋智能的主腦，內(nèi)置鴻蒙 AI，并通過高穩(wěn)定性的中控 設備連接 10 個不同家居場景的子系統(tǒng)。此外，華為自 2022 年 7 月起提供了 19999 元 80 平米和 39999 元 120 平米方案，價格相比 2022 年 3 月發(fā)布的 39999 元 80 平米大幅度下降，這將有效打破全屋智能高端圍城，有望提高全屋智能的滲透率。
提升一—智能化水平：華為全屋智能 3.0 在智能家居主動智能上實現(xiàn)了突破。 華為專為家庭打造了全屋智能主機，取代并重構了傳統(tǒng)弱電箱，簡化了傳統(tǒng)家裝弱 電箱、信息媒體箱、通訊箱等布線復雜、體積龐大的痛點，實現(xiàn)內(nèi)嵌在墻壁的集中管 理。主機還搭載了鴻蒙系統(tǒng)，在實際使用中，系統(tǒng)通過終端收集用戶數(shù)據(jù)，傳遞給鴻 蒙 AI，鴻蒙 AI 再調(diào)用場景模型，在本地進行實時分析計算，形成最合理的決策，控 制設備執(zhí)行各類場景。
提升二—通信穩(wěn)定性：PLC 技術使連接可靠性大幅度增強。PLC(電力載波技 術)的通信穩(wěn)定性遠高于 WiFi 和 ZigBee 等技術，通常應用于工業(yè)制造場景，其工 業(yè)轉(zhuǎn)民用的趨勢將大大促進智能家居通信技術的發(fā)展。區(qū)別于純無線的后裝方案， 依賴 PLC 組網(wǎng)的子母路由依然是基于電力線進行有線連接的，在華為 2021 年首次 推出全屋智能后，尚無智能家居廠商跟進，說明 PLC 技術存在一定壁壘，這側面證 明了 PLC 技術給中國全屋智能行業(yè)帶來的巨大進步。
提升三—交互能力：華為全屋智能 3.0 彌補了傳統(tǒng)全屋智能交互性和自主性的 不足。華為全屋智能 3.0 的交互方式多樣，不僅有手機 APP 交互、觸控交互，還加 入了語音交互和手勢交互，大大增強了用戶體驗感。華為同時實現(xiàn)了無感自主，設 備可以主動感知用戶，提供個性化的智能服務，真正實現(xiàn)了主動智能。
提升四—兼容性：華為全屋智能搭載的子系統(tǒng)可以由用戶自主搭配，多品牌自主選 擇。華為與超過 2200 個品牌，超過 5600 個 SKU 進行合作，解決了全屋智能協(xié)議不統(tǒng) 一，兼容性差的問題。全屋智能入口存在路線之爭，很多品牌選擇使用智能音箱作為入 口，但其交互性和控制能力有限，用戶體驗存在問題;華為使用智能中控屏作為入口， 解決了交互性和控制力問題，同時華為采取“一空間一專屬交互”策略，使用戶在家中 各處都可以實現(xiàn)對設備的控制，大大加強了用戶體驗感。此外，華為利用 PLC 技術的連 接穩(wěn)定性，實現(xiàn)了全球首個全屋 PLC 音樂系統(tǒng)，實現(xiàn)全屋音樂的連接與播控。
