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??2025年，人工智能技術(shù)正以前所未有的深度和廣度重構(gòu)全球產(chǎn)業(yè)格局。

??尤其是在房地產(chǎn)，大家都在談轉(zhuǎn)型、談高質(zhì)量增長，而AI智能體被看作是驅(qū)動行業(yè)變革、穿越周期的核心變量。

??然而，當(dāng)我們深入行業(yè)肌理，會發(fā)現(xiàn)一幅充滿張力的圖景：一方面，企業(yè)對AI驅(qū)動決策變革、重塑價值鏈抱有極高期待；另一方面，AI的實(shí)際應(yīng)用卻步履維艱，多停留在淺層的效率優(yōu)化，難以觸及核心業(yè)務(wù)的根本。

??克而瑞近期發(fā)布的調(diào)研報告數(shù)據(jù)，清晰地揭示了這種“理想豐滿，現(xiàn)實(shí)骨感”的普遍困境。與此同時，全球AI競爭格局正在發(fā)生深刻變化。

??2025年10月21日，OpenAI發(fā)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(yù)示著地產(chǎn)科技將面臨從SaaS系統(tǒng)到AI Agent的范式轉(zhuǎn)換。

??那么問題來了，為什么AI在房地產(chǎn)領(lǐng)域“叫好不叫座”？

??這背后不光是技術(shù)成不成熟的問題，更暴露了傳統(tǒng)行業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中，那些更深層次的、系統(tǒng)性的錯位與矛盾。

??現(xiàn)狀一：從“決策工具”到“智能體引擎”的艱難躍遷 

??房地產(chǎn)行業(yè)對AI技術(shù)的價值認(rèn)知正在經(jīng)歷根本性的轉(zhuǎn)變。AI不再僅是提升運(yùn)營效率的輔助工具，而是能夠自主完成復(fù)雜工作流的智能體。

??克而瑞調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，超過七成的企業(yè)將“精準(zhǔn)的市場預(yù)測和定價”列為最期待AI實(shí)現(xiàn)的突破點(diǎn)。這一數(shù)據(jù)精準(zhǔn)地反映了在投資容錯空間急劇收窄、市場不確定性持續(xù)加劇的背景下，企業(yè)對于提升決策“確定性”的需求已超越單純的效率優(yōu)化訴求。然而，現(xiàn)實(shí)中，盡管應(yīng)用熱情高漲，但AI在投資決策中的應(yīng)用深度和廣度仍顯不足。目前，AI更多扮演“決策支撐”而非“驅(qū)動決策”的角色。多數(shù)企業(yè)的實(shí)踐仍停留在利用AI進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集、信息整合的初級階段，最終的決策判斷依然嚴(yán)重依賴于原有的數(shù)字化投決模型和資深投拓團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)。

??這種期待與現(xiàn)實(shí)的脫節(jié)，根源在于能夠?qū)崿F(xiàn)深度歸因分析、精準(zhǔn)推演的行業(yè)級AI投決模型尚未成熟。這需要海量、高維、長周期的可信數(shù)據(jù)集作為基礎(chǔ)，并需要將復(fù)雜的投決邏輯和專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為AI可以理解和執(zhí)行的規(guī)則。這正是AI投決應(yīng)用從“支撐”走向“驅(qū)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(dú)家行業(yè)數(shù)據(jù)庫、知識庫、專家能力和前沿AI技術(shù)能力，旨在構(gòu)建一個真正的“AI決策引擎”。新增的“AI數(shù)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(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、項(xiàng)目數(shù)據(jù)和土地數(shù)據(jù)，并形成分析和預(yù)測。同時“AI報告”可以一鍵生成覆蓋50+個城市的《城市房地產(chǎn)市場月報》，將原先需要數(shù)周的分析工作縮短至幾分鐘。

??現(xiàn)狀二：數(shù)據(jù)豐富與數(shù)據(jù)可用性匱乏的矛盾

??數(shù)據(jù)是AI的核心生產(chǎn)要素，其質(zhì)量和可用性直接決定了AI應(yīng)用的價值上限。然而，當(dāng)前房地產(chǎn)行業(yè)在AI轉(zhuǎn)型中面臨的最大瓶頸，恰恰是數(shù)據(jù)治理層面的系統(tǒng)性困局。企業(yè)普遍陷入“有數(shù)不能用、有意不敢用”的雙重困境。

??“有數(shù)不能用”的困境

??“有數(shù)不能用”的困境體現(xiàn)在兩個層面。首先，數(shù)據(jù)孤島問題嚴(yán)重。盡管上一輪數(shù)字化轉(zhuǎn)型積累了大量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)分散在不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如CRM、ERP、成本系統(tǒng)）中，形成了難以逾越的“數(shù)據(jù)孤島”。調(diào)研顯示，超過七成（72.7%）的企業(yè)存在中度至嚴(yán)重的數(shù)據(jù)隔離問題 。這使得跨系統(tǒng)、跨部門的數(shù)據(jù)整合與AI訓(xùn)練難以有效開展，AI模型無法獲得全局、連續(xù)的數(shù)據(jù)輸入，其價值因此大打折扣。

??其次，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用率低。房地產(chǎn)業(yè)務(wù)流程中產(chǎn)生了海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖紙、合同、會議紀(jì)要、營銷視頻等。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的價值，但由于格式不統(tǒng)一、處理難度大，長期被困于PDF、圖片及孤立系統(tǒng)中，無法被AI模型有效學(xué)習(xí)與調(diào)用，成為制約ROI實(shí)現(xiàn)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(shù)據(jù)共享設(shè)置了另一重障礙。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)最關(guān)注的并非一般性的合規(guī)風(fēng)險，而是核心商業(yè)機(jī)密（如拿地成本、客戶數(shù)據(jù)、營銷策略）的泄露風(fēng)險。這種擔(dān)憂使得企業(yè)在擁抱數(shù)據(jù)驅(qū)動的同時，又對數(shù)據(jù)開放和共享心存畏懼，極大地限制了AI應(yīng)用的深度和廣度。

??破解數(shù)據(jù)困局，企業(yè)必須將高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)提升到“一號工程”的戰(zhàn)略高度。行業(yè)已經(jīng)認(rèn)識到數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性，40%的企業(yè)認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理的投入應(yīng)占到AI總投入的20%-30% 。從“數(shù)據(jù)孤島”到“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的跨越，是房地產(chǎn)AI轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路，也是最艱難的一步。只有當(dāng)數(shù)據(jù)能夠安全、高效、合規(guī)地流動起來，AI的價值才能得到真正的釋放。

??現(xiàn)狀三：技術(shù)成熟與人才匱乏的錯配

??技術(shù)和數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)之外，人才短缺正成為制約房地產(chǎn)行業(yè)AI戰(zhàn)略落地的最大瓶頸。當(dāng)前的核心矛盾在于，“擁有場景和數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)企業(yè)”與“既懂業(yè)務(wù)又懂AI的復(fù)合型人才”之間存在嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性錯配。

??調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，目前在房企中，復(fù)合型人才的占比普遍低于10% 。企業(yè)CIO最渴求的人才類型清晰地反映了AI落地的重點(diǎn)方向：營銷策劃+AI產(chǎn)品經(jīng)理（75%）、地產(chǎn)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(chǎn)業(yè)務(wù)的專業(yè)知識，又要掌握AI的技術(shù)邏輯和應(yīng)用方法。這種人才的極度稀缺，直接導(dǎo)致了AI應(yīng)用“水土不服”、技術(shù)與業(yè)務(wù)場景結(jié)合不緊密等一系列問題，成為阻礙AI從“可用”走向“好用”的關(guān)鍵障礙。

??面對這一嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，企業(yè)正從“內(nèi)培外引”兩個方面積極應(yīng)對。40%的企業(yè)選擇“積極推動員工轉(zhuǎn)型，提供系統(tǒng)性的AI技能培訓(xùn)”，試圖從內(nèi)部挖掘和培養(yǎng)復(fù)合型人才。然而，零散的培訓(xùn)和崗位替代遠(yuǎn)不足以解決根本問題。要真正突破人才瓶頸，企業(yè)必須進(jìn)行系統(tǒng)性的組織變革，且組織變革必須先于技術(shù)應(yīng)用，無法建立新型人才體系和組織能力的企業(yè)，終將在AI驅(qū)動的下半場競爭中掉隊(duì)。

??現(xiàn)狀四：長期價值與短期ROI的博弈

??房地產(chǎn)行業(yè)的AI革命并非一蹴而就的沖刺，而是一場需要戰(zhàn)略耐心與系統(tǒng)布局的持久戰(zhàn)。然而，行業(yè)的現(xiàn)實(shí)壓力使得企業(yè)在AI投入上普遍表現(xiàn)出強(qiáng)烈的短期投資回報（ROI）導(dǎo)向。調(diào)研中，幾乎所有企業(yè)都要求AI投資在兩年內(nèi)產(chǎn)生明確的回報 。這種普遍的理性務(wù)實(shí)態(tài)度深刻影響著AI在行業(yè)內(nèi)的落地路徑：資源優(yōu)先配置于“高頻、剛需、有數(shù)據(jù)、可閉環(huán)、可量化”的應(yīng)用場景。

??這種ROI導(dǎo)向具有雙重效應(yīng)。一方面，它為AI落地提供了明確的商業(yè)導(dǎo)向和強(qiáng)大的執(zhí)行動力，有效避免了技術(shù)與業(yè)務(wù)“兩張皮”的問題；另一方面，它也可能導(dǎo)致企業(yè)過度關(guān)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(zhàn)略性應(yīng)用。這也導(dǎo)致了投資層面的“兩極分化”：頭部企業(yè)（特別是央國企）憑借資金優(yōu)勢進(jìn)行千萬級甚至更高級別的戰(zhàn)略性投入，而大多數(shù)企業(yè)仍處于百萬級的試點(diǎn)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(yè)領(lǐng)先者已經(jīng)開始在實(shí)踐中探索突破路徑，AI技術(shù)正在設(shè)計建造、投資決策、行業(yè)研究、營銷服務(wù)、物業(yè)管理和不動產(chǎn)運(yùn)營等全價值鏈環(huán)節(jié)，展現(xiàn)出巨大的賦能力量。

??設(shè)計建造端：從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動

??在設(shè)計建造端，AI正推動行業(yè)從傳統(tǒng)的、依賴個人經(jīng)驗(yàn)的生產(chǎn)方式，轉(zhuǎn)向標(biāo)準(zhǔn)化的、智能化的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)化生產(chǎn)方式。例如，萬科的“AI數(shù)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(chǎn)的“YUE智工坊AI平臺”將設(shè)計方案初期時間縮短60%；廣聯(lián)達(dá)的AecGPT在試點(diǎn)中將智能評審時間節(jié)省了46%。Autodesk的生成式設(shè)計工具能夠幫助建筑師在幾分鐘內(nèi)生成數(shù)百種滿足特定約束條件的設(shè)計方案，體現(xiàn)了AI在創(chuàng)意和效率上的完美結(jié)合。

??營銷服務(wù)端：從流量運(yùn)營到精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化

??在營銷服務(wù)端，AI正成為驅(qū)動增長的核心引擎。它不僅能通過自動化內(nèi)容生成來降本增效，更能通過深度客戶洞察和精準(zhǔn)匹配，真正提升轉(zhuǎn)化效率。深度智聯(lián)推出的AI地產(chǎn)銷冠面向房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人和經(jīng)紀(jì)公司,提供一房一價評估、多平臺內(nèi)容AI生成、客戶管理等賦能工具,幫助經(jīng)紀(jì)人提升專業(yè)能力和業(yè)績。貝殼通過其AI CRM智能體“來客”系統(tǒng)和C端AI助手“布丁”，賦能經(jīng)紀(jì)人與服務(wù)購房者，高頻使用AI的經(jīng)紀(jì)人委托轉(zhuǎn)化率可高出30%；綠城中國與旺小寶合作的“AI工牌”，實(shí)現(xiàn)了成交轉(zhuǎn)化率提升15%的顯著成效。

??運(yùn)營管理端：從成本中心到價值中心

??在物業(yè)管理與不動產(chǎn)運(yùn)營領(lǐng)域，AI技術(shù)正在驅(qū)動這兩個領(lǐng)域從傳統(tǒng)的“成本中心”向“價值中心”深刻轉(zhuǎn)型。萬物云的“AI員工”已實(shí)現(xiàn)規(guī)?；蠉彛厮芄ぷ髁鞒?；永升服務(wù)通過與釘釘合作，實(shí)現(xiàn)了管理效率提升30%、工單處理效率提升60%的系統(tǒng)性突破。在不動產(chǎn)運(yùn)營端，AI與ESG戰(zhàn)略深度融合，美國JLL的Hank平臺通過AI主動優(yōu)化建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)，在實(shí)際案例中將能耗降低45%。萬象云通過AI全局優(yōu)化技術(shù)，在北京清河萬象匯實(shí)現(xiàn)了顯著的節(jié)能減排效果，將“綠色”真正轉(zhuǎn)化為“金色”的資產(chǎn)價值 。

??房地產(chǎn)行業(yè)AI落地過程中的現(xiàn)狀，其本質(zhì)是技術(shù)突破的速度與企業(yè)組織能力、戰(zhàn)略認(rèn)知、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之間的結(jié)構(gòu)性錯配。AI技術(shù)正在消解傳統(tǒng)房地產(chǎn)行業(yè)的信息不對稱和資源壁壘。當(dāng)投資決策可以被AI精準(zhǔn)推演，當(dāng)產(chǎn)品設(shè)計可以被算法優(yōu)化，當(dāng)客戶需求可以被智能匹配，行業(yè)的競爭邏輯將被徹底改寫。規(guī)模不再是唯一的護(hù)城河，數(shù)據(jù)資產(chǎn)、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(dāng)前的困境走向未來的價值躍升，企業(yè)需要構(gòu)建“三級火箭”戰(zhàn)略：

??一級火箭：構(gòu)建“可信數(shù)據(jù)基座”

??從“治理孤島”轉(zhuǎn)向“構(gòu)建活水”。不僅要打通內(nèi)部數(shù)據(jù)，更要思考如何合規(guī)地利用外部數(shù)據(jù)（如另類數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)），并利用AI進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注。數(shù)據(jù)不再是“資產(chǎn)”，而是AI Agent決策的“燃料”。

??將高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)視為“一號工程”，系統(tǒng)推進(jìn)數(shù)據(jù)治理，打通數(shù)據(jù)孤島，夯實(shí)AI應(yīng)用的底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。只有當(dāng)數(shù)據(jù)能夠安全、高效、合規(guī)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(jī)協(xié)同的敏捷組織”

??從“培養(yǎng)復(fù)合人才”轉(zhuǎn)向“建立Agent協(xié)同工作流”。成立跨部門的“AI創(chuàng)新小組”，試點(diǎn)引入編程Agent、分析Agent，探索AI與人類員工的協(xié)作模式，重構(gòu)業(yè)務(wù)流程。組織變革必須先于技術(shù)應(yīng)用。大力培育“業(yè)務(wù)+技術(shù)”復(fù)合型人才，打破組織壁壘，構(gòu)建新型組織能力，為AI應(yīng)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(diǎn)高ROI場景”轉(zhuǎn)向“打造’護(hù)城河’應(yīng)用”。識別1-2個能形成數(shù)據(jù)飛輪和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的核心場景，深度構(gòu)建垂直Agent，將其從成本中心變?yōu)槔麧欀行?。遵循“高頻、剛需、有數(shù)據(jù)、可閉環(huán)、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(chǎn)生可衡量的業(yè)務(wù)價值。同時，積極擁抱生態(tài)合作，通過資源共享與能力互補(bǔ)，共建行業(yè)級AI解決方案，避免重復(fù)投入和資源浪費(fèi)。

??未來，隨著智能體技術(shù)的成熟，AI將實(shí)現(xiàn)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(yīng)指令，而是能夠主動地為企業(yè)完成復(fù)雜的聚合式任務(wù)。

??房地產(chǎn)行業(yè)的AI轉(zhuǎn)型之路，充滿挑戰(zhàn)，也蘊(yùn)藏著巨大機(jī)遇，要求企業(yè)決策者既要有前瞻性的戰(zhàn)略視野，也要有務(wù)實(shí)的執(zhí)行能力。

??AI技術(shù)正在消解傳統(tǒng)房地產(chǎn)行業(yè)的信息不對稱和資源壁壘，行業(yè)的競爭邏輯將被徹底改寫。規(guī)模不再是唯一的護(hù)城河，數(shù)據(jù)資產(chǎn)、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(diǎn)的馬拉松，唯有保持戰(zhàn)略定力、夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、構(gòu)建Agent能力、培育復(fù)合人才、深耕應(yīng)用場景的企業(yè)，才能在智能體重塑行業(yè)格局的歷史進(jìn)程中贏得未來。