当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > 软件教程 > 电视市场持续低迷,品牌销量集体下滑

电视市场持续低迷,品牌销量集体下滑

2026-01-19 11:01:06 0浏览 收藏

小伙伴们有没有觉得学习文章很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《电视市场持续走低,主流品牌集体下跌》,以下内容将会涉及到,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!

根据洛图科技(RUNTO)线上监测数据,2025年11月,中国智能电视线上市场销量达115.0万台,同比下滑22.3%;销售额为39.5亿元,同比下降26.8%。

在酷开、Vidda、雷鸟等传统电视厂商旗下互联网子品牌的推动下,40英寸与50英寸两大中尺寸段产品线上销量逆势上扬38%,市场份额升至7.5%,较上年同期提升3.3个百分点。

中国电视市场持续下滑:主力品牌几乎全线下跌

中尺寸机型“以量换价”的趋势明显,叠加“双十一大促”期间整体均价走低,导致销售额降幅显著高于销量降幅。

75英寸仍为市场主力尺寸,销量占比25.2%,但较去年同期回落3.2个百分点。

超大尺寸阵营表现亮眼:85英寸、98英寸及100英寸产品的销量份额同比分别增长1.1、0.5和1.0个百分点。

Mini LED技术持续渗透,全面覆盖从入门级到高端旗舰的各价格区间,本月销量占比达38.2%,较去年同期跃升8.0个百分点,刷新历史纪录。

中国电视市场持续下滑:主力品牌几乎全线下跌

总体来看,进入下半年后,受国补政策退坡及前期消费透支双重影响,电视市场延续下行态势,月度同比跌幅普遍维持在约10%的较高水平。

2025年11月,中国电视市场品牌整机出货量环比10月微降,同比则大幅减少15.7%。

尽管当月涵盖有史以来启动最早、持续时间最长的“双十一大促”,但行业整体复苏乏力,形势依然严峻。

中国电视市场持续下滑:主力品牌几乎全线下跌

国内电视市场前八大头部品牌——海信、TCL、小米、创维、长虹、海尔、康佳、华为,连同其旗下子品牌,合计出货量市占率稳定在95%以上,总出货量约为308万台,同比下降13.9%,跌幅略好于行业整体水平。

主流厂商几乎无一幸免,均呈现不同程度下滑。

展望全年,2025年中国电视市场总出货量预计收于约3300万台,创近年新低;2026年市场规模或将继续承压下行。

以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于文章的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

自定义月份年份选择器实现方法自定义月份年份选择器实现方法
上一篇
自定义月份年份选择器实现方法
PHPAPI接口设计与开发详解
下一篇
PHPAPI接口设计与开发详解
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    295次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    350次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    353次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    315次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    135次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码