導讀：AI 家電落地，頭部企業差異化攻堅。豆包手機的「AI 托管」功能引爆市場，成為 AI 終端落地的現象級案例。
豆包手機的核心亮點在於能像人一樣模擬手指點擊、滑動，跨多個應用自動完成複雜任務鏈：自動多平台比價、檢索、領券、下單，僅支付環節需手動確認；並能與用戶流暢多輪對話、隨時調整需求。首批3萬台工程機短時間內便宣告售罄。
為何 AI 家電不溫不火？
- 硬體底子適配不足：AI 家電常採用「邊緣計算 + 雲端協同」混合架構，但空調、洗衣機等非「電腦屬性」設備在交互硬體與算力分配上並非為語音交互量身打造，因而體驗弱於手機。
- 場景適配與數據流通受限：家電要能落地須對準高頻實用場景（如食材管理、節能），僅靠聊天式便捷並非多數消費者的核心訴求；且數據共享與流通不暢也阻礙模型優化。
- 商業變現渠道偏間接：手機易於構建變現閉環並反哺模型，AI 家電目前更多呈現靠硬體溢價或賦能升級，增值服務的變現體系尚在探索中（奧維雲網監測：具 AI 功能的智能家電溢價約 30%~50%）。
頭部企業如何差異化攻堅
文章指出，美的採「合作 + 自研」策略，旗下「美言」大模型已在多品類大規模應用，覆蓋千萬級設備、單月語音交互過億；TCL 在黑電賽道運用 X-Intelligence3.0 與伏羲等模型優化產品開發與交互，並在硬體端研發 AI 加速晶片（約 20TOPS）以支援端側推理；添可、追覓等新興品牌及方太等深耕單品的企業，則各自以場景落地為核心打法。
總結來看，手機憑藉通用計算架構與高頻使用場景更易成為 AIGC 的先行落地點，而要推動 AI 家電規模化落地，業界需穿透技術表象、找準高頻場景、打通數據流通並構建可持續的變現路徑，頭部企業正透過多種路徑試探突破方向。