AI+家居行业系列专题深度（一）：AI在家居行业应用现状及展望-20230419-国金证券-30页_2mb

家居行业AI应用现状及展望总结

核心内容概述

本报告分析了AI在家居行业的应用现状及未来发展趋势，涵盖设计、产品及生产三大环节。通过AI技术的赋能，家居行业在功能多样性、智慧性及交互性方面迎来显著提升，同时推动行业降本增效、提升用户体验及个性化定制能力。报告推荐关注欧派家居、索菲亚、顾家家居、志邦家居、慕思股份等在AI应用方面表现突出的头部企业。

主要观点

1. AI在家居设计领域的应用现状及展望

• 现状：AI设计软件在提升设计效率、赋予灵感和智能纠错方面已取得初步成果，如酷家乐和三维家。
• 趋势：未来AI将进一步提升设计效率、提供更精准的灵感建议，并实现“所想所说即所见”的设计体验。
• 案例：
  • 酷家乐：提供智能助手、自动检测功能，显著提升设计效率和准确性。
  • 三维家：推出AI灵感屋，支持关键词输入并生成多种创意方案。
  • 索菲亚DIYHome：利用AI技术实现智能设计，提升用户体验。

2. AI在家居产品方面的应用现状及展望

• 现状：
  • 智能床（床垫）：功能包括智能升降、健康检测、按摩等，但中国仍处于起步阶段。
  • 功能沙发：主要功能为升降、按摩、加热等，智能程度较低。
  • 智能窗帘：主要功能为语音控制和场景联动，功能性仍待提升。
  • 智能坐便器：已实现语音控制和健康监测，市场规模快速扩张。
• 趋势：
  • 产品将实现更高的智慧化和个性化，提升用户体验和使用场景。
  • 智能床有望实现更全面的健康管理，功能沙发与智能家居联动，智能窗帘实现自适应和智能控制。

3. AI在家居生产端的应用现状及展望

• 现状：AI在生产端主要应用于前后端系统打通和流程智能化，如索菲亚、欧派等企业。
• 趋势：未来AI将推动生产流程进一步优化，实现极致增效降本和全面个性化定制。
• 案例：
  • 索菲亚：采用智能化生产线，显著缩短交货周期，降低人工成本。
  • 欧派：通过CAXA系统提升设计与生产的衔接效率，缩短交货时间。
  • 酷家乐：提升拆单效率，降低出错率，优化生产流程。

关键信息

市场规模与增长

• 智能床：2021年中国市场规模24.4亿元，全球市场规模达52.1亿美元，CAGR为21.6%。
• 智能马桶：2022年中国市场规模177亿元，CAGR为24.0%。
• 智能窗帘：2021年中国销售额127.1亿元，CAGR为91.0%，预计2027年达1000亿元。
• 家居设计软件：2022年中国市场规模104亿元，预计2031年达382亿元，CAGR为15.6%。

企业表现

• 慕思股份：智能床研发费用占比逐年提升，2022年Q3研发费用率2.6%，已迭代至T10智能睡眠系统。
• 麒盛科技：智能电动床收入占比达88.4%，2021年智能电动床收入同比增长33.7%，2022年Q3研发费用率5.3%。
• 趣睡科技：智能床研发费用率从2019年的1.14%提升至2022年Q3的2.07%，产品差评率低。
• 敏华控股：全球功能沙发销量第一，2022年营收215亿港元，归母净利润22.5亿港元。
• 箭牌卫浴：智能坐便器线上市占率前三，2022年营收75.1亿元，归母净利润5.9亿元。

投资建议

• 推荐企业：欧派家居、索菲亚、顾家家居、志邦家居、慕思股份、尚品宅配等在AI应用方面表现突出的企业。
• 投资逻辑：AI助力提升设计效率、产品智慧化及生产自动化，推动企业实现降本增效和个性化定制，增强市场竞争力。

风险提示

1. AI应用落地不及预期：可能影响企业成长速度及市场份额。
2. 地产竣工改善不及预期：将影响终端需求。
3. 原材料价格上涨：可能对家居企业利润造成压力。

AI对家居行业未来展望

1. 设计软件

• 虚拟现实技术：提升设计预览和客户沟通效率。
• AI数据分析：挖掘设计趋势，提供精准建议。
• 面部表情识别：根据客户情感反应优化设计方案。
• 智能搜索与推荐：提升设计素材获取效率和个性化推荐能力。

2. 产品端

• 智能床：将实现更精准的智能感知、自适应硬度和高度、睡眠监测、智能交互及安全保障。
• 功能沙发：将实现智能控制、个性化服务、健康管理、家庭娱乐及多端互联。
• 智能窗帘：将实现自动控制、自适应调节、智能联动、远程控制及安全保护。

附录：AI在家居行业的潜在应用方向

• 智能感知与数据分析：提升产品智能化水平，满足个性化需求。
• 交互方式优化：如语音控制、手势识别、全息投影等，增强用户体验。
• 多设备联动：实现全屋智能生态，提升家居整体智能化体验。

总结

AI技术正逐步渗透到家居行业的各个环节，从设计到生产再到产品功能，推动行业向更智能、高效、个性化的方向发展。头部企业凭借技术优势和资源积累，在AI赋能下有望进一步扩大市场份额，提升产品竞争力。然而，AI落地速度、地产竣工情况及原材料价格波动仍是潜在风险因素。