今年以来,消费电子发布会上有一个很难忽视的现象,几乎每一款新品都带着“AI”的标签出现。
手机、耳机、空调、扫地机、冰箱… …不管什么品类,AI肉眼可见正在成为新品发布的标准配置。
理论上来说,这是一件好事。消费者能用更智能的产品;品牌也多了一个产品设计点。
然而,从近期的一组用户调研看,这个热闹的局面仍有值得品牌思考的地方。
AI功能加得越多,用户满意度反而跌了?
2025年,美国客户满意度指数(ACSI,American Customer Satisfaction Index,美国一家追踪消费者满意度的研究机构,每年覆盖约27000名受访者)发布了针对智能手机用户的年度调研。
结论有些子出人意料。在各大手机品牌集体加|码|AI功能的这一年,美国智能手机用户的整体满意度从历史最高的82分跌至78分,创下近十年新低。
ACSI的研究明确指出,这一下滑与AI功能“未能兑现承诺”直接相关。
调研中只有8%的受访者表示愿意为AI功能额外付费。用户真正在意的,依然是最基本的那几件事:电池续航够不够用、打电话稳不稳定、手机用起来顺不顺手。
这里不难看出,用户的不满,不能说是因为AI功能本身,而是因为品牌在大量投入AI的同时,基本体验却没有跟上。
消费者并不会从技术角度去理解AI功能背后得模型有多牛,我们只会从产品本身的基本体验来打分,而不是功能数量。
这份调研的受访者是美国市场的智能手机用户,结论自然本身有地域特性。但它揭示的机制——品牌的创新投入方向和消费者的实际判断标准之间存在错位——并不只是美国手机行业的问题。
中国消费者对AI更开放,但“接受”不等于“买单”
如果单看中国市场,情况确实有所不同。
据21世纪经济报道,行业研究机构Omdia对中国智能手机市场的调研(2025年,针对中国手机消费者)显示,超过80%的中国消费者表示,在考虑下一部手机时,AI功能是“非常重要”的考量因素。
这个比例在全球主要市场里都属于非常高的水平了。
但同一份调研同时指出,AI功能目前仍然不是推动换机的主要驱动力。
这两个结论并不矛盾。“认为重要”和“愿意为此掏钱换机”是两回事。
背后的逻辑其实也比较清晰的:消费者愿意接受AI并为其付费,前提是AI要能在日常使用里让他们真实感知到价值。如果感知不到,这个功能在消费者心里约等于不存在,再怎么强调也不会转化成购买决策。
不少手机厂商也感知到了这个变化。
过去两年,品牌宣传AI的方式已经悄悄发生了转变;从”我们的手机能运行XX亿参数的大模型”,转向“这个AI功能帮你解决了什么具体问题”。这个转变很大一部分是被市场反馈倒逼出来的。
品类不同,消费者“感知AI价值”的窗口不完全一样
手机行业的这些信号,放到消费电子的其他品类时,需要先想清楚一件事:每个品类的消费者和产品日常交互方式、使用场景都是不一样的,这直接影响AI功能能不能被感知到。
ACSI同年(2025年)针对家用电器和消费电子产品(覆盖电视、个人电脑、大家电等品类,受访者约16000人)的调研,呈现出截然不同的图景。
这些品类的用户满意度整体稳定甚至微升,消费者评分最高的依然是“耐用性、安装便捷性、基本操作体验”这类基础属性,品牌之间的差距更多来自售后服务质量,而不是功能创新。
这个差异背后有一个很直接的原因,手机是每天打开几十次的高频设备,AI功能有足够多的机会在日常使用中被感知到,好的体验能很快被记住甚至传播,不好的体验同样也会被放大。
而冰箱、洗衣机这类家电,用户和产品的实质|性|交|互相对非常低频,AI功能的“表现窗口“本来就窄;消费者没有足够的使用次数来形成对AI价值的感知。
这并不意味着家电不该加AI,而是说,同样叫AI功能,在不同品类里消费者形成感知的路径完全不同,需要解决的问题也不一样。
海尔今年推出的AI空调提供了一个有意思的案例。
据产品介绍上看,它的AI切入点是自动识别南方回南天、北方沙尘季等具体气候场景,精准调节室内温湿度,同时通过AI诊断自动触发自清洁。
这些功能可以说非常有中国特色了,都指向用户在特定场景里切实存在的痛点(比如南方家里又湿又冷;或者空调久了有异味等)。它在尝试把AI的价值感知,锚定在用户已经有明确困扰的场景里。
这个路径是否最终能让消费者真实感知到价值,还需要时间验证。
但它至少在产品设计逻辑上,依旧走的是以消费者为核心的“找到用户痛点再切入”的方向,而不是“先加AI再找理由”。
同是消费电子,安克今年发布的AI音频芯片,则是把AI直接内嵌在用户听音乐这个核心动作里。用户不需要额外学习任何东西,AI在他们每次戴上耳机时就在工作。
这是另一种让AI价值可感知的路径,让AI融入到使用体验中,而不是作为一个独立功能存在。
两者的共同点是,AI功能都有一个具体的、用户已经在意的落点。
在加AI之前,决策层值得先想清楚几件事
上面说的这些,不是在讨论“要不要加AI”。这个问题在大多数消费电子品类里,答案不言而喻。真正值得决策层想清楚的,是另外几个问题。
第一,消费者在哪些使用场景里会感知到这个AI功能?
感知场景的频率和具体性,直接决定了AI价值(感)能不能被建立起来。一个只在极少数情况下触发的AI功能,即使技术上很先进,在消费者那里也很难快速形成有效的价值认知。
当然,在低频使用的产品上,如果AI产生的增益效果额外突出,那他对消费者体验感的冲击同样是有加成效果的。
第二,它解决的是消费者真实存在的痛点,还是品牌认为他们应该有的痛点/需求?
这两件事的区别很大。前者有市场,后者需要大量教育成本,而且不一定教得动。回到那个手机行业的数据,消费者明确表示在意的,是续航和稳定性,而不是大模型参数。
第三,加了这个AI之后,使用产品这件事本身变简单了,还是变复杂了?
面向大众的消费电子产品上的AI功能,一般情况下是不建议大幅增加消费者的学习负担的。如果一个AI功能的学习门槛很高,它的感知价值就很容易打折。
这三个问题没有通用答案,每个品类、每个价位段、每类用户的情况都不一样。
有些品类的消费者对AI的接受度和期望值差异很大,真正做清楚之前,需要的不是对标竞品做了什么,而是对自己的用户做足够深的洞察。
AI成为加分项之前,是一道判断题
消费电子行业加AI这件事,正在从“要不要做”过渡到“怎么做才有用”。
这个过渡期里,品牌面临的真实挑战不是技术能力,而是判断哪些AI功能真的能在消费者的日常使用里产生价值,哪些只是在给产品贴标签。
消费者不会主动帮品牌做这个区分,他们只会用实际行动告诉品牌。
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