AI案例 2025-10-27 11:03:13 來源：丁祖昱評樓市
??2025年，人工智能技術正以前所未有的深度和廣度重構全球產業格局。
??尤其是在房地產，大家都在談轉型、談高質量增長，而AI智能體被看作是驅動行業變革、穿越周期的核心變量。
??然而，當我們深入行業肌理，會發現一幅充滿張力的圖景：一方面，企業對AI驅動決策變革、重塑價值鏈抱有極高期待；另一方面，AI的實際應用卻步履維艱，多停留在淺層的效率優化，難以觸及核心業務的根本。
??克而瑞近期發布的調研報告數據，清晰地揭示了這種“理想豐滿，現實骨感”的普遍困境。與此同時，全球AI競爭格局正在發生深刻變化。
??2025年10月21日，OpenAI發布了AI原生瀏覽器ChatGPT Atlas，這一變革不僅重新定義了軟件的交互方式，更預示著地產科技將面臨從SaaS系統到AI Agent的范式轉換。
??那么問題來了，為什么AI在房地產領域“叫好不叫座”？
??這背后不光是技術成不成熟的問題，更暴露了傳統行業在智能化轉型中，那些更深層次的、系統性的錯位與矛盾。
??現狀一：從“決策工具”到“智能體引擎”的艱難躍遷
??房地產行業對AI技術的價值認知正在經歷根本性的轉變。AI不再僅是提升運營效率的輔助工具，而是能夠自主完成復雜工作流的智能體。
??克而瑞調研數據顯示，超過七成的企業將“精準的市場預測和定價”列為最期待AI實現的突破點。這一數據精準地反映了在投資容錯空間急劇收窄、市場不確定性持續加劇的背景下，企業對于提升決策“確定性”的需求已超越單純的效率優化訴求。然而，現實中，盡管應用熱情高漲，但AI在投資決策中的應用深度和廣度仍顯不足。目前，AI更多扮演“決策支撐”而非“驅動決策”的角色。多數企業的實踐仍停留在利用AI進行數據搜集、信息整合的初級階段，最終的決策判斷依然嚴重依賴于原有的數字化投決模型和資深投拓團隊的經驗。
??這種期待與現實的脫節，根源在于能夠實現深度歸因分析、精準推演的行業級AI投決模型尚未成熟。這需要海量、高維、長周期的可信數據集作為基礎，并需要將復雜的投決邏輯和專家經驗轉化為AI可以理解和執行的規則。這正是AI投決應用從“支撐”走向“驅動”所必須跨越的鴻溝。
??以克而瑞為例，其即將全面升級的CRIC2025，正試圖逐步破解這一難題，通過獨家行業數據庫、知識庫、專家能力和前沿AI技術能力，旨在構建一個真正的“AI決策引擎”。新增的“AI數智”可以讓用戶通過自然語言交互的方式，快速獲取所需的市場數據、企業數據、項目數據和土地數據，并形成分析和預測。同時“AI報告”可以一鍵生成覆蓋50+個城市的《城市房地產市場月報》，將原先需要數周的分析工作縮短至幾分鐘。
??現狀二：數據豐富與數據可用性匱乏的矛盾
??數據是AI的核心生產要素，其質量和可用性直接決定了AI應用的價值上限。然而，當前房地產行業在AI轉型中面臨的最大瓶頸，恰恰是數據治理層面的系統性困局。企業普遍陷入“有數不能用、有意不敢用”的雙重困境。
??“有數不能用”的困境
??“有數不能用”的困境體現在兩個層面。首先，數據孤島問題嚴重。盡管上一輪數字化轉型積累了大量數據，但這些數據分散在不同業務系統（如CRM、ERP、成本系統）中，形成了難以逾越的“數據孤島”。調研顯示，超過七成（72.7%）的企業存在中度至嚴重的數據隔離問題 。這使得跨系統、跨部門的數據整合與AI訓練難以有效開展，AI模型無法獲得全局、連續的數據輸入，其價值因此大打折扣。
??其次，非結構化數據利用率低。房地產業務流程中產生了海量非結構化數據，如圖紙、合同、會議紀要、營銷視頻等。這些數據蘊含著巨大的價值，但由于格式不統一、處理難度大，長期被困于PDF、圖片及孤立系統中，無法被AI模型有效學習與調用，成為制約ROI實現的“隱形瓶頸”。
??“有意不敢用”的安全焦慮
??與此同時，“有意不敢用”的安全焦慮則為數據共享設置了另一重障礙。調研發現，企業最關注的并非一般性的合規風險，而是核心商業機密（如拿地成本、客戶數據、營銷策略）的泄露風險。這種擔憂使得企業在擁抱數據驅動的同時，又對數據開放和共享心存畏懼，極大地限制了AI應用的深度和廣度。
??破解數據困局，企業必須將高質量數據集建設提升到“一號工程”的戰略高度。行業已經認識到數據基礎設施建設的重要性，40%的企業認為，數據治理的投入應占到AI總投入的20%-30% 。從“數據孤島”到“數據資產”的跨越，是房地產AI轉型的必經之路，也是最艱難的一步。只有當數據能夠安全、高效、合規地流動起來，AI的價值才能得到真正的釋放。
??現狀三：技術成熟與人才匱乏的錯配
??技術和數據挑戰之外，人才短缺正成為制約房地產行業AI戰略落地的最大瓶頸。當前的核心矛盾在于，“擁有場景和數據的房地產企業”與“既懂業務又懂AI的復合型人才”之間存在嚴重的結構性錯配。
??調研數據顯示，目前在房企中，復合型人才的占比普遍低于10% 。企業CIO最渴求的人才類型清晰地反映了AI落地的重點方向：營銷策劃+AI產品經理（75%）、地產投資+AI分析師（66.67%）。這些崗位無一例外地要求人才既要深諳房地產業務的專業知識，又要掌握AI的技術邏輯和應用方法。這種人才的極度稀缺，直接導致了AI應用“水土不服”、技術與業務場景結合不緊密等一系列問題，成為阻礙AI從“可用”走向“好用”的關鍵障礙。
??面對這一嚴峻挑戰，企業正從“內培外引”兩個方面積極應對。40%的企業選擇“積極推動員工轉型，提供系統性的AI技能培訓”，試圖從內部挖掘和培養復合型人才。然而，零散的培訓和崗位替代遠不足以解決根本問題。要真正突破人才瓶頸，企業必須進行系統性的組織變革，且組織變革必須先于技術應用，無法建立新型人才體系和組織能力的企業，終將在AI驅動的下半場競爭中掉隊。
??現狀四：長期價值與短期ROI的博弈
??房地產行業的AI革命并非一蹴而就的沖刺，而是一場需要戰略耐心與系統布局的持久戰。然而，行業的現實壓力使得企業在AI投入上普遍表現出強烈的短期投資回報（ROI）導向。調研中，幾乎所有企業都要求AI投資在兩年內產生明確的回報 。這種普遍的理性務實態度深刻影響著AI在行業內的落地路徑：資源優先配置于“高頻、剛需、有數據、可閉環、可量化”的應用場景。
??這種ROI導向具有雙重效應。一方面，它為AI落地提供了明確的商業導向和強大的執行動力，有效避免了技術與業務“兩張皮”的問題；另一方面，它也可能導致企業過度關注短期效益，而忽視那些更具顛覆性但需要更長培育周期的戰略性應用。這也導致了投資層面的“兩極分化”：頭部企業（特別是央國企）憑借資金優勢進行千萬級甚至更高級別的戰略性投入，而大多數企業仍處于百萬級的試點階段，采取更為審慎的“小步快跑”策略。
??盡管面臨重重悖論，但行業領先者已經開始在實踐中探索突破路徑，AI技術正在設計建造、投資決策、行業研究、營銷服務、物業管理和不動產運營等全價值鏈環節，展現出巨大的賦能力量。
??設計建造端：從經驗驅動到數據驅動
??在設計建造端，AI正推動行業從傳統的、依賴個人經驗的生產方式，轉向標準化的、智能化的、數據驅動的工業化生產方式。例如，萬科的“AI數字工程管理平臺”利用建筑圖紙大語言模型，將圖紙查找效率提升6倍，核對效率提升15倍；越秀地產的“YUE智工坊AI平臺”將設計方案初期時間縮短60%；廣聯達的AecGPT在試點中將智能評審時間節省了46%。Autodesk的生成式設計工具能夠幫助建筑師在幾分鐘內生成數百種滿足特定約束條件的設計方案，體現了AI在創意和效率上的完美結合。
??營銷服務端：從流量運營到精準轉化
??在營銷服務端，AI正成為驅動增長的核心引擎。它不僅能通過自動化內容生成來降本增效，更能通過深度客戶洞察和精準匹配，真正提升轉化效率。深度智聯推出的AI地產銷冠面向房產經紀人和經紀公司,提供一房一價評估、多平臺內容AI生成、客戶管理等賦能工具,幫助經紀人提升專業能力和業績。貝殼通過其AI CRM智能體“來客”系統和C端AI助手“布丁”，賦能經紀人與服務購房者，高頻使用AI的經紀人委托轉化率可高出30%；綠城中國與旺小寶合作的“AI工牌”，實現了成交轉化率提升15%的顯著成效。
??運營管理端：從成本中心到價值中心
??在物業管理與不動產運營領域，AI技術正在驅動這兩個領域從傳統的“成本中心”向“價值中心”深刻轉型。萬物云的“AI員工”已實現規模化上崗，重塑工作流程；永升服務通過與釘釘合作，實現了管理效率提升30%、工單處理效率提升60%的系統性突破。在不動產運營端，AI與ESG戰略深度融合，美國JLL的Hank平臺通過AI主動優化建筑暖通空調系統，在實際案例中將能耗降低45%。萬象云通過AI全局優化技術，在北京清河萬象匯實現了顯著的節能減排效果，將“綠色”真正轉化為“金色”的資產價值 。
??房地產行業AI落地過程中的現狀，其本質是技術突破的速度與企業組織能力、戰略認知、數據基礎之間的結構性錯配。AI技術正在消解傳統房地產行業的信息不對稱和資源壁壘。當投資決策可以被AI精準推演，當產品設計可以被算法優化，當客戶需求可以被智能匹配，行業的競爭邏輯將被徹底改寫。規模不再是唯一的護城河，數據資產、算法能力、組織敏捷性將成為新的核心競爭力。
??要成功穿越J型曲線，從當前的困境走向未來的價值躍升，企業需要構建“三級火箭”戰略：
??一級火箭：構建“可信數據基座”
??從“治理孤島”轉向“構建活水”。不僅要打通內部數據，更要思考如何合規地利用外部數據（如另類數據、輿情數據），并利用AI進行數據清洗和標注。數據不再是“資產”，而是AI Agent決策的“燃料”。
??將高質量數據集建設視為“一號工程”，系統推進數據治理，打通數據孤島，夯實AI應用的底層數據基礎。只有當數據能夠安全、高效、合規地流動起來，AI的價值才能得到真正的釋放。
??二級火箭：打造“人機協同的敏捷組織”
??從“培養復合人才”轉向“建立Agent協同工作流”。成立跨部門的“AI創新小組”，試點引入編程Agent、分析Agent，探索AI與人類員工的協作模式，重構業務流程。組織變革必須先于技術應用。大力培育“業務+技術”復合型人才，打破組織壁壘，構建新型組織能力，為AI應用提供人才支撐。
??三級火箭：搶占“垂直場景的智能體入口”
??從“試點高ROI場景”轉向“打造’護城河’應用”。識別1-2個能形成數據飛輪和網絡效應的核心場景，深度構建垂直Agent，將其從成本中心變為利潤中心。遵循“高頻、剛需、有數據、可閉環、可量化”原則，篩選高價值場景作為突破口，確保AI投入能夠產生可衡量的業務價值。同時，積極擁抱生態合作，通過資源共享與能力互補，共建行業級AI解決方案，避免重復投入和資源浪費。
??未來，隨著智能體技術的成熟，AI將實現從“工具”到“伙伴”的決定性飛躍。屆時，AI將不再僅僅被動地響應指令，而是能夠主動地為企業完成復雜的聚合式任務。
??房地產行業的AI轉型之路，充滿挑戰，也蘊藏著巨大機遇，要求企業決策者既要有前瞻性的戰略視野，也要有務實的執行能力。
??AI技術正在消解傳統房地產行業的信息不對稱和資源壁壘，行業的競爭邏輯將被徹底改寫。規模不再是唯一的護城河，數據資產、Agent能力、組織敏捷性將成為新的核心競爭力。
??這是一場沒有終點的馬拉松，唯有保持戰略定力、夯實數據基礎、構建Agent能力、培育復合人才、深耕應用場景的企業，才能在智能體重塑行業格局的歷史進程中贏得未來。
中國城市住房價格288指數
(2023-02)1571.9點
- 0.13%
- -0.91%
| 日期 | 指數 | 環比 | 同比 |
|---|---|---|---|
| 2023.01 | 1569.9 | -0.97% | -0.14% |
| 2022.12 | 1572.1 | -0.92% | -0.11% |
| 2022.11 | 1573.9 | -0.12% | -1.08% |
| 2022.10 | 1575.8 | -0.20% | -1.01% |
| 2022.09 | 1579.0 | -0.02% | -0.87% |
| 2022.08 | 1579.3 | -0.04% | -0.62% |
