豆包手機的「AI 托管」功能引爆市場：該功能能模擬手指點擊與滑動，跨多個應用自動完成複雜任務鏈（例如比價、檢索、領券、下單等），並支援多輪對話調整需求；首批 3 萬台工程機短時間內售罄，成為 AI 終端落地的現象級案例。
用戶在體驗到手機端的智能便利後，自然期待電視、冰箱、空調等家電也能搭載類似 AI 功能，但 AI 家電整體市場熱度遠低於手機，呈現「手機熱、家電冷」的分化。
AI 家電為何火不起？
- 硬體底子適配不足：家電多以制冷、洗滌等核心功能為設計重心，硬體並非為語音或跨應用交互量身打造；即便採用邊緣＋雲端混合架構，算力與交互硬體仍構成適配瓶頸。
- 場景適配與數據流通受限：大模型家電需在高頻且實用的場景中交付價值（如食材管理、節能、精準送風等），但場景感知、數據共享與跨品牌協同不足，導致用戶難以感知 AI 帶來的實質升級。
- 商業變現渠道偏間接：手機更容易形成完整的變現閉環並反哺模型迭代；家電則仍以硬體銷售為主，AI 增值服務的直接變現路徑尚未成熟。
企業差異化攻堅：文章指出三類企業路徑：全品類龍頭（如美的、TCL）以「合作＋自研」推動規模化落地（美的「美言」大模型、TCL 自研 AI 加速晶片達 20TOPS）；專業型或單品起家企業（如追覓、添可）在垂直場景以硬體＋自研模型實現差異化；高端細分企業（如方太）則在烹飪等垂直場景融合自研模型與平台合作落地。
從單品到生態：單品 AI 化為全屋智能與跨設備生態奠定基礎，文章提到需推動跨平台、跨品牌、跨設備的互聯（例如 Model Context Protocol，MCP），並關注 2025 年多項智能家電國家標準的出台，這些有助於規範化與互通。
消解成本壓力與路徑：文章指出 AI 家電因搭載大模型與專用晶片導致成本上升（文中提及國外方案每台約增加 10~15 美國美元），業界提出通過深度場景化剪裁、輕量化部署與邊緣智能重構等技術路徑降本，並預計需數年技術與產業協同才能實現大規模普及。文章總結，頭部廠商的規模化攻堅、專業企業的垂直深耕與產業協同降本，是未來 AI 家電從「叫好不叫座」到規模化落地的關鍵。