“国补”不力,DeepSeek电视能否逆袭?

2025-02-27 11:47:02 来源: 大科技网 点击数:

2025新春伊始,DeepSeek的横空出世,犹如一石激起千层浪,在中国电视产业掀起了静谧却汹涌的革命。海信、长虹、TCL等领军企业纷纷宣布拥抱DeepSeek大模型,搭载“深度思考智能体”的新品如雨后春笋般涌现。电视行业正试图借助这场AI引领的技术革新,重写电视这百年的媒体生命剧本。

家庭观影中心角色的解构

随着移动互联网的冲击,电视正遭遇空前的“身份”危机。根据《2024年中国智能电视交互新趋势报告》披露,18-35岁的年轻群体平均开机时间已降至不到15分钟,仅是中老年人的五分之一。这种代际差异,反映出技术迭代对家庭观影模式产生了结构性的变革。

这一变革的直接影响是电视销量下滑。洛图科技(RUNTO)发布的《中国电视市场品牌出货月度追踪(China TV Market Brand Sell in Monthly Tracker)》显示,2024年全年,中国电视市场品牌整机出货量为3596万台,同比2023年下降1.6%。

值得注意的是,2024年正值欧洲杯、美洲杯、奥运会齐聚,还有史上最长的“双十一大促”以及“国补”政策扶持,理论上应该能推动电视销量,然而,市场的整体表现却并未如预期,反而刷新了自2010年以来至少十余年来的中国市场出货量新低。

“国补”未能拯救的电视,DeepSeek能行吗?

尽管政策利好、购物狂欢、体育营销等以往能有效拉动电视销量的手段齐上阵,却未能点燃用户的购买热情。除了市场饱和之外,更大的问题是电视作为家庭观影中心的地位逐渐被削弱。

随着智能手机的普及和短视频平台的兴起,用户几乎每分钟都能接触到超过20个兴趣点,这使得传统电视线性播出的内容节奏显得笨拙而低效,电视在家庭中的使用率也逐步下降。

DeepSeek:激活电视市场的“灵丹妙药”

近年来,AI被视为推动各个行业产业革新的关键技术。去年,海信、TCL、长虹等电视品牌都推出了自研大模型,利用生成式AI的能力优化自身产品。今年,随着DeepSeek的火爆,其与Open AI相媲美的深度思考与推理能力,使其成为各行业的宠儿,从手机到汽车再到电视,品牌们纷纷在自家产品上“嵌入”DeepSeek。

然而,在电视产业整体表现不佳的背景下,电视与DeepSeek的结合是否真能成为激活市场的关键?目前来看,电视接入DeepSeek后,可以通过语音助手直接唤醒。

过去,电视上的传统语音助手常因“答非所问”而受用户诟病。如今,搭载DeepSeek-R1模型的电视,在用户对话理解能力上更进一步,首次具备上下文连贯的交互逻辑。此外,DeepSeek还使得电视的语音助手能更精准地识别用户意图,从而推荐更符合用户需求的电视节目,使电视产品显得更加智能。

“国补”未能拯救的电视,DeepSeek能行吗?

此外,智能电视接入AI大模型,结合自身的AI智能芯片,在技术上可以更优化画质表现,改善观影体验。DeepSeek加持后的电视,语音交互更加精准,内容搜索更便捷。然而,目前大多数人并不爱看电视,即便有了AI的加持,也难以有效提升开机率。

企业若想打破“智能越高、开机越少”的魔咒,不仅需要接入新兴技术,更重要的是重新定义电视的生态位价值。这要求AI技术从工具属性升维为场景架构师,再次创造其独特且不可替代的属性,才有机会重新占据用户“心智”。

因此,即便AI加持的技术路线正确,电视产业仍需面临:注意力衰减的先天劣势。电视接入再多新兴能力,关键还是要争夺家庭场景中的“黄金三平米”注意力。但手机、平板、智能健身镜、闺蜜机等显示设备已形成包围之势。数据显示,用户选择开机的前三大动机仍是"背景音"、"老人需求"和"客人来访",因而如何提高用户使用率更为关键。

过去几年电视行业整体出货量的低迷,说明技术升级未能创造新需求,只是加速了存量市场的设备更替。当技术创新无法突破市场天花板,行业将陷入内卷化竞争。

重新获得存在价值的进化论

电视开机率保卫战本质上是家庭空间主导权的争夺。DeepSeek带来的不应只是更聪明的机器,而应是重新定义"共同在场"的价值创造。当AI技术能够为电视赋予更多功能,让电视突破工具属性,进化为数字时代不可替代的生活伴侣。

比如,当分辨率、刷新率等硬件参数竞争触及天花板时,真正的突破在于重构“人与空间”的关系。未来的电视或许不再是被观看的“黑镜”,而是能理解家庭情感、协调生活节奏、创造记忆价值的智能生命体。

因此,未来电视的胜负手,在于厂商能否超越“功能叠加”的竞争逻辑,转而构建“离开电视就无法完整”的家居生态。这需要行业建立统一的数据标准、开发真正破圈的杀手级场景,以及重建“大屏价值”的消费认知。在这场生存进化中,技术只是入场券,生态重构才是真正的决赛圈。

关键字:家电电视DeepSeek

责任编辑:Dino
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