今天小編分享的科技經驗：智能床，如何叫醒沉睡的市場？，歡迎閱讀。
「睡不着」這件事，對于現代人來說肯定不陌生。每天早出晚歸，雖然身體很勞累，但緊張的精神狀态，卻總是讓人輾轉難眠。
根據《中國睡眠研究報告 2023》顯示，調查中 47.8% 受訪者的睡眠不足 7 小時。八成受訪者存在各式各樣的睡眠困擾，以 85 後、90 後和 95 後最為高發。其中，眠淺易醒是最為普遍的睡眠問題。夢多、醒後疲憊等均超過三成，有失眠和入睡障礙者也接近三成。
睡眠問題正在成為整個社會不得不面對的問題。而承載人們睡眠的床，也成為了智能家居行業新的焦點。
圖片來源：AI 生成
還沒睡醒的生意
相比于每個人從小睡到大的傳統床，「智能床」具有更豐富的功能性。簡單來說，智能床是一種依托電機驅動，通過傳感器進行監測，對用戶的睡眠、打鼾等活動做出輔助的產品。
智能床最早出現于上世紀末，主要結構除了傳統的床架、床圍、床板、床頭外，還配置了電機，從而實現睡姿調節、睡眠監測、放松按摩等功能，目前售價普遍在 2 萬元以上。
根據《中國智能床市場現狀深度研究與投資戰略調研報告（2023-2030 年）》數據顯示，2022 年全球智能床行業市場規模約為 52.07 億美元，較上年同比增長 13.37%。
目前北美地區是全球智能床的最大消費國，占比高達 44%，滲透率約為 14%，年銷量約在 400 萬張左右。随後亞太地區占比 22%，歐洲地區占比為 17%。值得一體的是，中國地區智能床滲透率僅為 0.2%，每年銷量大約在 10 萬張左右，市場認知不足使得行業存在非常廣闊的提升空間。
具體到國内市場，受益于整體消費結構改變及老齡人口增多，國内智能床行業正在快速發展，市場規模呈現增長态勢。2021 年中國智能床市場規模為 24.07 億元，較上年同比增長 10.56%；2022 年中國智能床市場規模為 26.42 億元，較上年同比增長 9.76%。
圖片來源：智研咨詢
目前國内智能床集中程度較高，頭部企業包括麒盛科技、匠心家居、趣睡科技、夢百合家居等。其中麒盛科技生產的智能床，在 2022 年北京冬奧會時依靠短視頻平台出圈，推動了人們對于智能床這一產品的認知。
據麒盛科技介紹，當時奧運同款床的上半年國内收到的線上訂單為 3048.60 萬元，相比去年同期增長 228.54%。目前該公司的智能床產品年銷量達 150 萬套，覆蓋 52 個國家和地區，占到了北美市場 30% 左右的市場份額，以及球智能床市場份額的 14%。
麒盛科技董事長唐國海認為，美國一年售出的床數量大約為 3000 萬張，而中國每年床的需求量是 4500 萬張，市場容量足夠大。一個全新的品類需要較長的市場準備時間，随着人們生活水平和富裕程度不斷提升，價格已不是最重要的因素。
目前行業有兩大痛點，一是消費者對于整個品類的認知度還是不高，二是智能床是一個耐用消費品，消費者購買時需要體驗，但布局不足。舒福德正在補體驗渠道不足的短板，但不會走傳統家居企業走的路子，而是線上線下融合的新零售路線，全渠道布局。
舒福德總經理姚榮君表示，舒福德除了公司開設的直營門店，也會借助經銷商的力量鋪設渠道，目前全國門店已超 100 家，預計 24 年底突破 300 家。目前有 55% 門店實現當月盈利，83% 的門店實現次月盈利，此前北京居然之家年銷超過千萬，這是傳統床行業難以實現的。
會動的床，睡得香？
3 月 18 日，麒盛科技旗下面向中國市場的品牌舒福德，發布了全新更新的智能床產品。針對如今普遍存在的睡前難入睡問題，舒福德智能床提供了支持定制的一鍵入眠的功能，可以自定義按摩力度與入睡角度，幫助縮短用戶入睡時間。針對用戶可能存在的打鼾問題，舒福德智能床可根據打鼾程度輕重，智能匹配不同打鼾幹預角度，在強靈敏度模式下，可用于睡眠呼吸暫停綜合症患者。
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據舒福德介紹，一健減鼾功能可使 61.67% 的阻塞型呼吸暫停患者血氧水平提升：平均每小時氧減事件發生次數平均 30.13%。可使 48.33% 的阻塞型睡眠呼吸暫停患者睡眠期間低血氧症得到改善：最低血氧是升 5.82%。
姚榮君表示，就像當初特斯拉對傳統油車的衝擊、蘋果對諾基亞的迭代。智能與便捷，是勢不可擋的。傳統床都是人去适應床，但智能床是要讓睡眠的問題在睡眠中得到解決。睡前難入睡，舒福德的一鍵入眠功能平均可以縮短 55% 的入睡時間；睡中鼾聲大，一鍵減鼾功能可以自動化幹預，不吵醒枕邊人；睡後則可以讓用戶實時獲取睡眠報告，早早察知異常。
為了實現更加智能化的體驗，麒盛科技近年來也在不斷提高研發投入。旗下已有數據研究院、電動床研究院、企業創新研究院，這 3 大研究院一年花費占整個銷售額的 4.5%。與嘉興秀洲區所規劃建設的 " 中國睡谷 " 總計計劃投資 37 億元，前不久正式投入第三期工程，三期項目總投資 11.5 億元，将年產 100 萬套傳感器和 24000 張電動床，通過設計、測試、生產、實驗等環節，為大規模開展數字化產品生產做好準備。（本文首發钛媒體 App 作者 / 吳泓磊 編輯 / 鍾毅）
