每日經濟新聞 2024-04-12 19:13:44
◎4月12日,奧維云網(AVC)消費電子事業部研究總監王軍接受《每日經濟新聞》記者采訪時稱,隨著行業的快速發展,價格門檻持續降低,知名品牌的中低端產品已跌破500元,中小品牌生存空間被壓縮。
每經記者 陳鵬麗 每經編輯 董興生
“國內智能鎖零售市場品牌格局初定,從百家爭鳴混戰時期,走到了如今的諸王爭霸時代。”4月11日,中國日用五金技術開發中心副主任吳慶在澳門出席2024德施曼全球新品發布會時發表講話稱。吳慶透露,過去十余年,國內智能門鎖經歷了大浪淘沙的洗牌期,目前剩下的品牌不足1000家,其中叫得出名字的頭部品牌數量穩定在數十家,品牌格局已相對穩定。而全國五金工業信息中心此前統計的數據顯示,智能鎖行業發展初期,賽道上曾有3000余家品牌。
品牌數量從3000多家銳減至不足1000家,足以看出智能鎖行業競爭的激烈程度?!睹咳战洕侣劇酚浾吡私獾剑斍?,智能鎖行業“內卷”依然激烈,各品牌廠商卷價格、卷技術、卷配置……據洛圖科技(RUNTO)統計,2023年,中國智能門鎖的線上市場均價創近三年新低。技術方面,目前,華為正式推出新款AI人臉識別鎖;德施曼率先發布GPTfinger技術,推動智能鎖行業進入GPT算法識別時代。
4月12日,奧維云網(AVC)消費電子事業部研究總監王軍接受《每日經濟新聞》記者采訪時稱,隨著行業的快速發展,價格門檻持續降低,知名品牌的中低端產品已跌破500元,中小品牌生存空間被壓縮。
圖片來源:企業供圖
記者獲悉,中國智能門鎖行業自2015年開始進入增長期,2016年迎來市場爆發。近三年,智能門鎖市場規模維持增長態勢。據全國五金工業信息中心統計,2023年,全國智能門鎖產銷量數據約2230萬套,同比增長約為12.7%。從產值上分析,2023年,智能門鎖全行業工業總產值達到180億元左右,同比增長約20%。
王軍表示,智能門鎖近幾年才在C端興起,當前國內滲透率僅20%左右,新購換鎖空間大。隨著智能鎖規模的不斷攀升,市場普及教育正在加強,消費者換鎖欲望也在增強。這是在房地產低迷環境下,智能門鎖銷售量/額依然能同比增長的原因。奧維云網(AVC)預測,未來三年,國內智能門鎖的零售規模仍將維持5%—10%的年同比增幅。
4月11日,吳慶出席2024德施曼全球新品發布會時提到,經過十余年發展,智能門鎖行業從最初品牌混戰階段,走到了如今“諸王爭霸”時代。目前,智能門鎖行業的頭部品牌格局相對穩定。
全國五金工業信息中心今年2月最新發布的《2023年智能門鎖行業調研報告》稱,智能鎖零售市場品牌格局初定,小米、德施曼等三家品牌占據了主流位置。據奧維云網(AVC)線上監測,2023年,傳統電商渠道中國家用智能門鎖市場TOP10品牌零售量占比為66.6%。
王軍向記者透露,目前,奧維云維的監測體系中,包括傳統電商、新興渠道、精裝市場、線下KA在內,有實際銷售的品牌已不足600家。行業激烈競爭,智能門鎖品牌減少的趨勢明顯,中小品牌生存空間被壓縮。
《2023年智能門鎖行業調研報告》同樣指出,二線品牌智能鎖近兩年受到擠壓,“內卷”更為激烈,一線品牌的份額正在擴大,低端品牌也在不斷侵蝕二線品牌銷量。
這幾年,智能門鎖行業的一個關鍵詞就是“內卷”。這種“卷”體現在價格上,也體現在技術的更新迭代上。
王軍告訴記者,智能門鎖的“卷”是各方面的。隨著行業逐步成熟,上游材料商/技術供應商開始“卷”,上游降價讓制造廠家在價格上也有了較大的操作空間,行業價格戰隨之而來。據奧維云網監測,2023年,智能門鎖線上均價為1114元,同比下降了7%。
再就是“卷”技術。王軍表示,智能門鎖行業的技術迭代基本是一年一個新主推技術、多技術疊加。當前,智能門鎖的主流技術包括智能貓眼、3D人臉、指靜脈、掌靜脈、大屏可視、內外雙攝/三攝、人性化功能(收快遞/語音提醒等)等。
此外,智能門鎖行業還在“卷”顏值,部分門鎖企業已開始打破常規,在外觀材質/設計上找國際大咖合作。
目前,頭部品牌正加大對AI智能鎖技術的發力,并試圖將技術“卷”向GPT算法識別。4月9日,華為對外發布了新款AI人臉識別鎖——華為智能門鎖Plus。據悉,該新品的AI 3D人臉識別2.0技術,采用了自研AI芯片、AI動態學習算法與AI訓練等三大核心技術。
4月11日,德施曼在澳門舉行全球新品發布會,對外發布了GPTfinger、龍霆電機、D-Power智能續航系統三項突破性技術,以及多款旗艦新品。記者通過線上參會獲悉,德施曼總裁祝志凌介紹,要將ChatGPT4技術應用到智能鎖指紋識別功能中并不容易,這兩項技術在算力、參數上差距很大。德施曼的研發團隊經過300個日夜的技術攻堅,率先推出GPTfinger技術,該技術可解決指紋質量不佳人群指紋識別不靈敏的痛點。
清華大學大數據領域專家鄧仰東介紹,生成式預訓練模型為智能門鎖帶來的突破包括自適應、反饋學習、分析用戶行為習慣、通過識別異常抖動模式幫助識別潛在的安全風險等。
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