家居 AI 进入下半场：我们用五个维度实测了几款主流产品
家居装修设计网2026-10-10 11:53
过去两年，AI 几乎已经成为家居软件的标准配置。从 AI 设计、大模型，到智能体、自然语言交互，越来越多企业开始发布自己的 AI 产品。但当“有没有 AI”已经不再构成明显差异，一个更实际的问题开始出现：这些 AI，究竟已经做到什么程度？ 对于普通消费者和设计师而言，模型名称、参数规模并不是最直接的评价标准。真正影响体验的，往往是几个非常具体的问题： • 首次生成的方案是否合理？ • 能否支持文字
过去两年，AI 几乎已经成为家居软件的标准配置。从 AI 设计、大模型，到智能体、自然语言交互，越来越多企业开始发布自己的 AI 产品。但当“有没有 AI”已经不再构成明显差异，一个更实际的问题开始出现：这些 AI，究竟已经做到什么程度？
对于普通消费者和设计师而言，模型名称、参数规模并不是最直接的评价标准。真正影响体验的，往往是几个非常具体的问题：
• 首次生成的方案是否合理？
• 能否支持文字、图片输入需求？
• 能否使用AI反复修改方案？
• 3D实时画质能否接近最终效果？
• 面对定制柜等复杂家居场景，AI 又能做到什么程度？
为此，笔者选取目前几款具有代表性的产品，进行了一次横向体验。
本次不讨论模型参数，也不评价技术路线，主要观察五个产品层面的指标。
01 首次生成是否够好？
让 AI 在房间里放入沙发、床和柜子已经不难。真正影响效率的是，首次生成之后还需要改多少。
本次测试使用相同的户型，并尽量给予一致的风格要求，观察不同产品第一次生成的结果。
在“奶油风”测试中，生境AI（SenHOME）直接输入“生成奶油风全屋设计”；酷家乐选择“ins 奶油风＋牛油果”模板；三维家选择“温柔治愈－奶油风”模板；ChatGPT-6 Astra 输入“现代奶油风”；Planner 5D 选择“Minimalism 1”模板；本次体验中，Home Planner 未观察到自动排布能力。
【第一组：同一户型奶油风横向截图】
• 户型图
【生境AI APP】
支持直接文字输入：“生成奶油风全屋设计”
以上测试时间均为2026.9.16
为了尽量降低单一户型带来的偶然性，我们又使用另一套户型，以原木风为条件进行了第二轮测试。
【第二组：同一户型原木风横向截图】
• 户型图
【生境AI】
输入：“生成原木风全屋设计”
以上测试时间均为2026.9.16
这里不对审美结果进行主观打分。读者可以直接观察家具尺度、空间关系、动线、整体构图、不同房间之间的风格一致性，以及第一次生成结果距离“可继续使用”还有多远。
从测试过程也可以看到，目前行业对于“AI 生成”的产品定义并不完全一致：部分产品已经允许用户通过自然语言直接提出设计需求，部分产品仍然以预设模板为主要入口。
02 二次修改：首次生成之后，AI 还能不能继续工作？
真实的设计过程很少在第一次生成时结束。用户看到方案以后，通常还会提出大量具体修改，例如“沙发换成浅蓝色”“删除旁边的单椅”“柜子换个颜色”“餐桌换成六人桌”。如果第一次生成以后，方案仍要重新进入传统软件，由设计师完成大量手工调整，原有工作流并没有发生根本变化。
因此，第二项测试观察的是：第一次生成以后，能否继续通过 AI 修改同一个方案，甚至于直接帮用户把方案改完。
在生境AI（SenHOME）的测试中，我们在同一个 3D 空间中连续执行了四次修改：更换浅蓝色沙发、删除单椅、修改柜体颜色、更换六人餐桌。
【“初始方案＋四轮修改结果”】
【生境AI】
【Planner 5D】
【ChatGPT-6 Astra】
以上测试时间均为2026.9.15
本轮体验中，酷家乐、三维家、HOME Planner 等产品完成首次生成后，主要进入传统素材库或手动编辑界面；本次测试只有生境AI（SenHOME），Planner 5D与ChatGPT-6 Astra 有连续 AI 二次修改流程。
从产品形态来看，目前已经出现两种不同方向：一种是 AI 主要负责生成第一版方案，后续继续使用传统编辑工具；另一种则开始尝试让 AI 继续参与后续修改过程。
03 套模板，还是能够文生空间、图生空间？
第三项测试关注 AI 接收需求的方式。不同产品目前已经表现出明显差异：部分产品允许直接输入自然语言描述设计需求，部分产品仍以预设风格模板作为主要入口。
如果用户只能从固定模板中选择风格，个性化程度仍然有限。今天大量家居灵感来自小红书、短视频、或者朋友家的照片。如果打通了文字尤其是图片生空间，等于该APP把 AI 设计的入口从设计软件内部推向整个互联网。因此我们分别观察了文字输入和图片输入两种场景。
【不同产品输入方式截图】
以上截图时间均为2026.9.17
因此我们又进行了一个测试：上传一张参考图片，尝试将其中的设计语言迁移到另一套真实户型。
【从一张参考图，到自己的真实户型】
这里需要区分“图生图”和“图生空间”。简单生成一张视觉相似的图片并不能真正解决设计问题。AI 还需要将参考图中的设计语言重新适配到新的空间约束中，最终生成一个结构合理、可以漫游、可以继续修改的 3D 空间。
以上测试时间均为2026.9.16
本轮体验中，生境AI（SenHOME）实现了完整的闭环：上传任意参考图 → 迁移到真实户型 → 生成整体3D空间 → 继续浏览和修改。且把时间压缩到了40秒以内。
除了生境AI，Planner 5D和ChatGPT-6 Astra 其余产品均不支持AI上传参考图生成3D空间。
04 画质：实时 3D 与效果图之间，还有多大距离？
过去行业依赖网页云设计平台，一直存在两套体验：3D 模型负责设计，效果图负责展示。图像生成 AI 又走向另一个方向：画面足够漂亮，用户却无法真正走进去，也无法稳定地拿起其中一张沙发继续修改。
因此，本次测试不单独比较最终渲染图片，而是观察：在保持实时漫游和编辑能力的情况下，各产品的 3D 画面能够达到什么程度。
更重要的是，这套体验需要直接进入手机。消费者应该能够在手机上直接打开、浏览和继续修改，而不用坐在电脑前，为了看一次效果等待漫长渲染。
其中，生境AI（SenHOME）的测试素材直接来自 HONOR GT 手机实机运行，lumen模式。
【3D实时画质对比】
以上测试时间均为2026.9.16
05 定制柜：AI 能否进入更复杂的行业场景？
相比沙发、桌椅等标准家具，定制柜更接近家居设计中的实际生产环节，也对空间理解提出了更高要求。它不仅涉及视觉风格，还涉及墙体尺寸、门窗避让、柜体结构、功能分区以及与真实空间之间的匹配关系。
我们以定制柜最复杂的厨房场景为例，测试各家产品的行业深度能力。
以上测试时间均为2026.9.17
一张表看完：目前家居 AI 做到了哪一步？
最后的表格建议只记录本次实际测试结果，不打分、不做星级、不评“第一名”。
结尾：从“有没有 AI”到“AI 到底能做什么”
从这次体验来看，家居 AI 的竞争正在从“有没有 AI”，进入“AI 实际能做到什么”的阶段。
真正拉开差距的，不再只是第一次生成，而是生成合理性、连续修改、开放式输入、实时 3D 和定制设计，能否真正串成一条完整工作流。
不同产品路径各不相同，但验证方法其实很简单：同一个户型、同一个需求，看第一次生成；再连续修改几轮；拿同一张互联网参考图测试图生空间；最后看定制设计和手机端实际表现。
模型、参数和技术路线可以不同，最终还是要落到真实体验。产品会给出答案。
作为本次测试中相对新的一款产品，生境AI（SenHOME）在连续 AI 修改、图生空间和移动端实时 3D 等能力上，呈现出了一些颇具特色的产品思路。对于正在关注家居 AI 落地的行业从业者，也不妨亲自体验和验证。
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