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智能锁行业进入“诸王争霸”时代:头部品牌“卷”技术 中小品牌生存空间被持续压缩

时间: 2024-06-25 07:54:53 |   作者: 竞技宝官网登录入口

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  ◎4月12日,奥维云网(AVC)消费电子事业部研究总监王军接受《每日经济新闻》记者正常采访时称,随着行业的加快速度进行发展,价格门槛持续降低,知名品牌的中低端产品已跌破500元,中小品牌生存空间被压缩。

  “国内智能锁零售市场品牌格局初定,从百家争鸣混战时期,走到了如今的诸王争霸时代。”4月11日,中国日用五金技术开发中心副主任吴庆在澳门出席2024德施曼全球新品发布会时发表讲话称。吴庆透露,过去十余年,国内智能锁经历了大浪淘沙的洗牌期,目前剩下的品牌不足1000家,其中叫得出名字的头部品牌数量稳定在数十家,品牌格局已相对来说比较稳定。而全国五金工业信息中心此前统计的多个方面数据显示,智能锁行业发展初期,赛道上曾有3000余家品牌。

  品牌数量从3000多家锐减至不足1000家,足以看出智能锁行业竞争的激烈程度。《每日经济新闻》记者通过调查了解到,当前,智能锁行业“内卷”依然激烈,各品牌厂商卷价格、卷技术、卷配置据洛图科技(RUNTO)统计,2023年,中国智能锁的线上市场均价创近三年新低。技术方面,目前,华为正式推出新款AI人脸识别锁;德施曼率先发布GPTfinger技术,推动智能锁行业进入GPT算法识别时代。

  4月12日,奥维云网(AVC)消费电子事业部研究总监王军接受《每日经济新闻》记者正常采访时称,随着行业的加快速度进行发展,价格门槛持续降低,知名品牌的中低端产品已跌破500元,中小品牌生存空间被压缩。

  记者获悉,中国智能门锁行业自2015年开始步入增长期,2016年迎来市场爆发。近三年,智能锁市场规模维持增长态势。据全国五金工业信息中心统计,2023年,全国智能锁产销量数据约2230万套,同比增长约为12.7%。从产值上分析,2023年,智能锁全行业工业总产值达到180亿元左右,同比增长约20%。

  王军表示,智能锁近几年才在C端兴起,当前国内渗透率仅20%左右,新购换锁空间大。随着智能锁规模的不断攀升,市场普及教育正在加强,消费者换锁欲望也在增强。这是在房地产低迷环境下,智能锁销售量/额依然能同比增长的原因。奥维云网(AVC)预测,未来三年,国内智能锁的零售规模仍将维持5%10%的年同比增幅。

  4月11日,吴庆出席2024德施曼全球新品发布会时提到,经过十余年发展,智能锁行业从最初品牌混战阶段,走到了如今“诸王争霸”时代。目前,智能锁行业的头部品牌格局相对稳定。

  全国五金工业信息中心今年2月最新发布的《2023年智能锁行业调研报告》称,智能锁零售市场品牌格局初定,小米、德施曼等三家品牌占据了主流位置。据奥维云网(AVC)线年,传统电商渠道中国家用智能锁市场TOP10品牌零售量占比为66.6%。

  王军向记者透露,目前,奥维云维的监测体系中,包括传统电商、新兴渠道、精装市场、线下KA在内,有实际销售的品牌已不足600家。行业激烈竞争,智能锁品牌减少的趋势明显,中小品牌生存空间被压缩。

  《2023年智能锁行业调研报告》同样指出,二线品牌智能锁近两年受到挤压,“内卷”更为激烈,一线品牌的份额正在扩大,低端品牌也在不断侵蚀二线品牌销量。

  这几年,智能锁行业的一个关键词就是“内卷”。这种“卷”体现在价格上,也体现在技术的更新迭代上。

  王军和记者说,智能锁的“卷”是各方面的。随着行业逐步成熟,上游材料商/技术供应商开始“卷”,上游降价让制造厂家在价格上也有了较大的操作空间,行业价格战随之而来。据奥维云网监测,2023年,智能锁线%。

  再就是“卷”技术。王军表示,智能锁行业的技术迭代基本是一年一个新主推技术、多技术叠加。当前,智能锁的主流技术包括智能猫眼、3D人脸、指静脉、掌静脉、大屏可视、内外双摄/三摄、人性化功能(收快递/语音提醒等)等。

  此外,智能锁行业还在“卷”颜值,部分门锁企业已开始打破常规,在外观材质/设计上找国际大咖合作。

  目前,头部品牌正加大对AI智能锁技术的发力,并试图将技术“卷”向GPT算法识别。4月9日,华为对外发布了新款AI人脸识别锁华为智能门锁Plus。据悉,该新品的AI 3D人脸识别2.0技术,采用了自研AI芯片、AI动态学习算法与AI训练等三大核心技术。

  4月11日,德施曼在澳门举行全球新品发布会,对外发布了GPTfinger、龙霆电机、D-Power智能续航系统三项突破性技术,以及多款旗舰新品。记者通过线上参会获悉,德施曼总裁祝志凌介绍,要将ChatGPT4技术应用到智能锁指纹识别功能中并不是特别容易,这两项技术在算力、参数上差距很大。德施曼的开发团队经过300个日夜的技术攻坚,率先推出GPTfinger技术,该技术可解决指纹质量不佳人群指纹识别不灵敏的痛点。

  清华大学大数据领域专家邓仰东介绍,生成式预训练模型为智能锁带来的突破包括自适应、反馈学习、分析用户行为习惯、通过识别异常抖动模式帮助识别潜在的安全风险等。

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