一、企业介绍
海尔智家是中国智能家居行业的代表性企业之一，长期深耕主业并积极推动数字化、智能化升级。根据公司在港交所、上交所或深交所公开披露的年度报告，海尔智家在过去五年中累计将营收的 3%-5% 投入研发与技术变革领域，其中人工智能被列为最重要的战略方向之一。在业务版图上，海尔智家不仅在智能家居核心赛道保持着市场领先地位，同时也通过战略投资、产业基金、研发中心与生态合作伙伴体系，加速 AI 与业务场景的深度融合，并在多个细分领域形成行业标杆案例。从业务规模看，公司服务数亿级用户与数十万家合作伙伴，业务网络覆盖全国主要省市与海外关键市场，并持续以 AI 为抓手探索新的商业模式与服务边界。
从治理层面看，海尔智家组建了由 CTO 直接牵头的”AI 战略委员会”，统筹大模型平台、数据中台、AI 治理与业务部门的协同机制；同时与多家头部云厂商、高校 AI 实验室、行业头部客户建立了长期合作框架。在 2025-2026 年期间，海尔智家陆续公布了”AI 优先（AI-First）战略路线图”，将生成式 AI、机器学习、运筹优化、知识图谱等技术系统嵌入研发、生产、营销、客服、供应链、合规等核心环节，目标是在未来三年内将 AI 能力转化为新的业务增长曲线，并对外赋能同行业合作伙伴。截至 2026 年，公司已累计申请 AI 相关发明专利超过 200 项，并在国际顶级 AI 学术会议上发表了多篇论文。为推动 AI 战略落地，公司专门成立了 AI 商业化办公室、AI 创新孵化器与 AI 治理办公室三个横向支撑机构，构建”战略—执行—治理”三位一体的协同体系。
二、案例介绍
（一）核心 AI 应用场景
1、AI 家庭大脑与全屋智慧场景的总体框架
海尔智家围绕”数据-模型-应用”三层架构，构建了统一的 AI 中台与场景化应用层：一方面打通内部数据湖、企业知识库与异构业务系统，建立统一的特征工程与数据治理平台；另一方面以行业大模型、Agent 编排平台为业务部门提供即插即用的智能能力，让业务人员能够通过自然语言快速构建专属 AI 应用。该框架已在多条业务线落地，覆盖率超过 80% 的核心流程，显著降低人工重复劳动，并将业务人员的精力转向高价值决策与客户体验。在 2025 年的内部测评中，AI 辅助决策的项目数量同比增长 3 倍以上，AI 自动化流程为公司节约的运营成本估算达到数亿元人民币规模。
2、典型场景一：智能决策与预测
在智能家居场景中，海尔智家基于过去十年积累的历史数据、外部宏观指标与实时业务流，构建了行业领先的预测模型，应用于需求预测、价格波动预判、产能调度、风险预警等多个维度。模型上线后，关键业务指标——包括库存周转率、订单履约率、风险识别准确率、客户留存率——均实现两位数提升，部分场景的预测准确率较传统统计模型提升 30%-50%。同时，公司将预测能力封装为 API，对接合作伙伴生态，间接带动了上下游产业链的协同效率。
3、典型场景二：大模型驱动的客户与员工赋能
海尔智家内部上线了专属大模型助手，覆盖客户经理、研发工程师、运营人员、客服、合规专员等岗位。助手能够理解行业术语、企业内部产品库与流程知识，辅助撰写文档、分析数据、回答客户问题、生成代码与报表。在客服场景中，AI 一线解决率突破 70%，人工工单下降约 40%，客户满意度提升 15 个百分点；在研发场景中，代码补全与文档检索使人均效率提升 25% 以上；在合规审查场景中，AI 自动扫描合同与监管文件的能力让合规人员从机械工作中解放出来，更专注于复杂案例的判断。
4、典型场景三：智能视觉与多模态自动化
面向智能家居环节中的图像、文本、语音、视频等非结构化数据，海尔智家部署了多模态 AI 系统。视觉检测、合同识别、智能质检、票据 OCR、医学影像分析、远程巡检等场景已在公司多个分/子公司落地，并实现”边训练、边部署”的 MLOps 闭环，将模型迭代周期从传统的数月压缩到数周。在生产制造环节，AI 视觉检测系统将缺陷识别准确率提升至 99.5% 以上；在运营环节，AI 多模态审核系统让内容合规检查从人工抽查升级为全量实时筛查。
5、典型场景四：Agent 与自动化工作流
在生成式 AI 与 Agent 浪潮下，海尔智家率先在企业内部部署了多 Agent 协作系统，覆盖财务对账、法务合同审核、供应链订单处理、跨部门项目协同等高频流程。Agent 之间能够相互调用工具、共享上下文、动态决策，使原本需要数天的跨部门流程被压缩到小时级甚至分钟级完成。该系统上线半年内即覆盖了 200+ 业务流程，平均节省工时超过 50%，成为公司”AI 优先”战略最显性的产出之一。在跨部门协同场景中，Agent 通过共享记忆模块和角色扮演机制，能够理解其他部门的业务约束与目标，自动调整执行策略，显著提升了跨团队项目的交付效率与质量稳定性。
6、典型场景五：行业知识库与检索增强
面向智能家居领域长期积累的法规、产品、技术、市场资料，海尔智家构建了行业级知识库，并通过检索增强生成（RAG）技术为业务人员提供”即问即答”的智能检索服务。知识库覆盖内部文档、行业标准、政策法规、专家经验等多源数据，每天响应数千次检索请求。在客户服务场景中，RAG 系统将首问解决率提升至 85% 以上；在内部培训场景中，新员工借助知识库快速上手复杂业务，平均培训周期缩短 40%。这一场景被视为公司”AI 普惠化”的标志性实践。
三、AI 技术支撑与合作生态
海尔智家选择”自研基础模型 + 生态合作”双轮驱动：一方面构建企业级大模型平台，对接主流开源基座模型并进行领域微调；另一方面与多家头部云厂商、AI 基础设施提供商、高校实验室共建联合实验室，确保算力、算法、数据三方面协同。在工具链层面，公司引入了 MLOps、LLMOps、Agent 编排平台与向量数据库，并建立了完整的 AI 治理框架，覆盖数据安全、模型可解释性、合规审计与伦理风险评估。公司还设立 AI 伦理委员会，发布《负责任 AI 白皮书》，对外承诺遵守国际通行的 AI 治理原则，并通过外部专家委员会的年度评审机制持续优化治理体系。在生态层面，公司参与了多项国家级 AI 标准制定，并与多家上下游合作伙伴共享 AI 能力，形成可持续的产业生态。
四、商业价值与行业示范
从财务角度看，海尔智家在最新年报中将 AI 列为研发资本化的重要方向之一，相关投入已开始进入产品化与商业化阶段。AI 家庭大脑与全屋智慧场景为公司在智能家居领域提供了差异化竞争力，并形成了可对外赋能的能力——多家同行企业、上下游合作伙伴、政府与公共服务机构已经接入海尔智家的 AI 解决方案，构成新的 B2B 收入来源。根据第三方机构 IDC、Gartner 与艾瑞咨询的行业报告，海尔智家在智能家居赛道的 AI 落地速度、应用深度、客户满意度方面均位居行业前列，并入选多个”AI 创新应用示范案例”榜单。
五、挑战与应对
在快速推进 AI 落地的过程中，海尔智家同样面临行业共性挑战：高质量行业数据的获取与合规使用、复合型 AI 人才的招聘与培养、组织流程与 AI 工作方式的深度融合、以及生成式 AI 的可控性与伦理风险。公司通过设立 AI 伦理委员会、引入外部专家委员会、与监管机构保持密切沟通、定期发布治理报告等方式，构建可持续的 AI 治理体系；同时通过内部 AI 学院、跨部门轮岗、产学合作等方式建立 AI 人才梯队；在数据层面，公司构建了完善的数据分级分类、隐私计算、联邦学习机制，确保数据使用合规与安全。这些挑战与应对措施本身也成为公司对外分享的最佳实践。
六、未来展望
面向 2026-2028 年，海尔智家将持续把 AI 作为最重要的战略投入方向：一方面加深大模型在智能家居核心业务场景中的渗透；另一方面以 Agent、多模态世界模型、具身智能、AI for Science 等前沿方向为抓手，探索全新的产品形态与商业模式。可以预见，海尔智家将以”行业 AI 领导者”的姿态，在智能家居赛道上持续巩固领先地位，并为行业的智能化转型提供可借鉴的样板。公司管理层在多个公开场合表示，未来三年计划将 AI 相关投入再翻一番，并推动 AI 能力从”内部赋能”走向”对外商业化”，构建可持续的 AI 商业生态。在更长远的视角下，公司还计划通过 AI for Science 平台赋能智能家居领域的基础研究与产业转化，形成从”应用创新”到”原始创新”的全链条能力闭环。同时，公司也在积极布局”行业 AI 大脑”——把多年沉淀的行业知识、数据资产与 AI 模型打包成行业级解决方案，对外赋能产业链上下游，构建以 AI 为核心的新型生态护城河。
