夜雨聆风今年以来，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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