人工智能赋能房地产行业
AI导读:
房地产行业正在经历从增量开发到存量运营的转型期。人工智能技术在房地产产业链各环节得到广泛应用。AI不仅打破了信息不对称的壁垒,让选房决策更加数据化;还在资产运营中提升了空间价值。但数据质量成为AI落地的最大障碍。企业需要围绕场景找准价值导向并协同破解数据瓶颈。
新华财经上海12月15日电 房地产行业正处于从增量开发全面转向存量运营的转型期。站在这一时间节点,人工智能技术给这个围绕着“人、钱、地、房”四个基本要素展开的传统行业,提供了一种新的提质增效的路径。
从购房决策的智能化升级到资产运营的坪效提升,再到房企战略转型的路径重构,AI技术已经渗透到房地产产业链的各个环节。业内专家普遍认为,这场跨界融合催生了诸多创新实践,推动行业新质生产力发展,但也暴露出行业转型中技术落地、价值转化等共性难题,未来仍需在场景挖掘、生态构建与协同创新中持续探索。
多元应用落地 AI渗透房地产行业多个环节
“2026年一定是中国垂直行业AI应用的爆发年。”易居控股董事局主席周忻表示,什么样的AI技术能够适用于房地产这个垂类行业,迅速变成生产力,能够判断、研究与分析,把好的、有用的、合适的技术封装到系统里面尤其关键。
对于购房者而言,AI技术正打破信息不对称的壁垒,让选房决策从“经验判断”转向“数据支撑”。据周忻介绍,易居旗下的房地产网站以专属AI空间为技术底座,构建了涵盖1万个新房小区、50万个二手房小区、8000个长租公寓和9000个康养地产项目的结构化数据和知识库。基于这套数据体系,AI可对每个项目进行多维度分析,形成包含综合评测、市场口碑、价值区位等二十余个参数的评测报告,为购房者提供精准参考。
在资产运营领域,AI技术也正在成为提升空间价值的核心引擎。作为集成多类信息流与算力流的边缘服务器,万物云旗下科技产品“灵石3.0”近日宣布全面开启商业化,该产品可连接楼宇的摄像头、空调、门禁等硬件,调度对应岗位员工及清洁、巡逻等各类新型机器人。万物云灵石首席商务官程家森在发布现场喊出了“让每平米空间多赚20%”的口号。据介绍,以上海国际传媒港项目为例,“灵石3.0”可实现园区多品牌机器人的互联互通与高效协同,环境事件发现与调度效率提升了30%以上。
房企层面也在积极拥抱AI转型,主动开放场景资源推动技术落地。绿地集团近日宣布向社会全域开放AI应用场景方案,首批开放100个项目试点,涵盖商业、酒店、办公、会展、住宅小区及在建工程等多元业态,且后续将根据试点情况逐步全面开放。
转型趋势显现行业AI应用重在深耕场景
从以上案例可以看到,当前房地产行业的AI转型虽未进入成熟阶段,但已呈现出清晰的发展趋势,行业对AI的认知与实践正在不断深化。多位专家认为,场景选择是AI在房地产行业落地的核心关键,只有将技术与业务深度融合,才能实现可持续发展。
在技术选择上,国内房地产企业普遍偏重于国产化与性价比。德勤中国数智工程服务全国主管合伙人孙晓臻认为,从应用场景分布来看,营销环节的AI应用最为集中,因其能带来明显且直接的商业价值;而工程环节的应用目前多集中在预测性维护领域,在安全防护等方面仍有较大挖掘空间。在部署架构上,私有化部署成为主流选择,这与房地产行业对数据安全与隐私保护的重视密切相关。
孙晓臻特别强调,AI应用的生命周期并非止于开发、实施与上线,而是从上线才真正开始。“人工智能现在的重点是简单场景非常容易上手,这导致有大量应用是以很小投入去做的,但一个AI应用真正的价值在于未来给客户带来的持续回报,在于迭代次数与实际效用。”
孙晓臻坦言,目前很多行业都存在AI应用上线三至六个月后用户使用率下降的问题,房地产行业也面临同样挑战,“真正的挑战在应用上线之后”。因此,房地产企业做好AI转型的核心挑战不在于技术本身,而在于围绕场景找准价值导向。
上海人工智能行业协会秘书长钟俊浩认为,人工智能与房地产行业的结合,不仅是算法的胜利,更是行业知识的沉淀和升华,让AI学会用房地产的语言思考、用专业视角审视、用运营逻辑决策,才是垂类领域落地生根的扎实路径。基于此,足够丰富的应用场景是技术企业进入地产领域的一大难题,毕竟单纯的技术企业往往缺乏行业“know-how”。
从“孤岛”到“资产” 数据瓶颈亟待突破
综合多位业内专家观点,房地产行业的AI转型虽成效初显,但仍面临诸多瓶颈制约,其中尤以数据方面的问题突出,需要行业各方协同发力破解。
“数据质量将成为房地产行业AI落地的最大‘拦路虎’。这不仅是单个企业面临的挑战,而是未来一两年整个房地产行业共同需要面对的。”孙晓臻建议,对于未知问题,或缺乏明确交易形式和企业运作的业务场景,可从原有数据中通过AI技术来想象和预测潜在问题与改善方向,实现从数据到价值的转化。
克而瑞集团董事长丁祖昱则认为,在当前房地产行业的AI转型中,企业普遍陷入“有数不能用、有意不敢用”的双重困境。其表示,“有数不能用”的症结首先在于严重的数据孤岛问题...
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