近日，全球企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)協(xié)會(huì)（CoreNet Global）中國(guó)分會(huì)年度高層論壇在上海圓滿(mǎn)閉幕。本次論壇以“價(jià)值重構(gòu)·韌性增長(zhǎng)”為雙核心主題，匯集了來(lái)自多個(gè)領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)袖及企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)決策者，共同探討在全球格局重塑、技術(shù)快速演進(jìn)以及可持續(xù)發(fā)展不斷深化的背景下，企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)（CRE）如何突破傳統(tǒng)的支持職能，轉(zhuǎn)向更具戰(zhàn)略意義的角色，從而支持企業(yè)的韌性發(fā)展與長(zhǎng)遠(yuǎn)布局。

在外部不確定性持續(xù)上升的背景下，企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)管理正從“空間獲取和運(yùn)營(yíng)”走向更綜合的價(jià)值訴求——對(duì)靈活性、效率、可持續(xù)發(fā)展與員工體驗(yàn)的綜合考量；相應(yīng)地，企業(yè)也愈發(fā)依賴(lài)更具敏捷性的資產(chǎn)配置方式、可量化的空間效能，以及以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的精細(xì)化管理能力。人工智能由此成為推動(dòng)轉(zhuǎn)型的重要力量。

作為本次論壇的白金贊助伙伴，仲量聯(lián)行深度參與活動(dòng)核心議程，受邀發(fā)表主旨演講。在“全球視野”分享環(huán)節(jié)，仲量聯(lián)行亞太區(qū)企業(yè)租戶(hù)與可持續(xù)發(fā)展研究負(fù)責(zé)人Kamya Miglani女士，以及仲量聯(lián)行中國(guó)區(qū)科技業(yè)務(wù)商務(wù)運(yùn)營(yíng)資深總監(jiān)吳震東先生，圍繞“人工智能在企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)中的落地圖景與價(jià)值實(shí)現(xiàn)”這一主題進(jìn)行分享，結(jié)合仲量聯(lián)行的全球研究洞察與一線(xiàn)實(shí)踐案例，系統(tǒng)拆解了人工智能如何從多維場(chǎng)景局部試點(diǎn)走向可持續(xù)、可衡量的價(jià)值回報(bào)，并為企業(yè)管理者提供可參考的決策框架。

除主旨演講外，仲量聯(lián)行亦攜手合作伙伴沃熙（HW Spaces），通過(guò)其家具解決方案，以真實(shí)辦公場(chǎng)景營(yíng)造出便于交流與討論的展臺(tái)空間?，F(xiàn)場(chǎng)匯集了來(lái)自選址租賃、空間設(shè)計(jì)、場(chǎng)所運(yùn)營(yíng)及科技解決方案等領(lǐng)域的仲量聯(lián)行專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)，圍繞企業(yè)租戶(hù)全鏈條需求與參會(huì)者展開(kāi)交流。

在主旨演講中，Kamya首先分享了《2025全球房地產(chǎn)科技調(diào)研報(bào)告》中的核心洞察。她指出，企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)領(lǐng)域已步入人工智能轉(zhuǎn)型的“黎明階段” 。過(guò)去三年，全球施行人工智能試點(diǎn)的企業(yè)比例從不足5%飆升至92%，在中國(guó)內(nèi)地，這一比例也高達(dá)89%，展現(xiàn)出企業(yè)的積極探索意愿；然而，從試點(diǎn)數(shù)量的增長(zhǎng)到實(shí)際成效的兌現(xiàn)之間，仍存在顯著差距——多數(shù)項(xiàng)目仍停留在可行性驗(yàn)證或局部測(cè)試階段，真正實(shí)現(xiàn)規(guī)模化部署并帶來(lái)可衡量業(yè)務(wù)回報(bào)的實(shí)踐依然有限，全球僅有6%（亞太區(qū)僅3%）的企業(yè)表示已基本實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。

Kamya強(qiáng)調(diào)：

“人工智能在企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并不在于技術(shù)本身是否可得，也不在于應(yīng)用的數(shù)量，而在于企業(yè)是否具備將局部試點(diǎn)持續(xù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值的系統(tǒng)化實(shí)施能力，并且持續(xù)與核心業(yè)務(wù)目標(biāo)保持對(duì)齊，人工智能才能真正支撐更高質(zhì)量的決策與運(yùn)營(yíng)?！?/p>

針對(duì)這一趨勢(shì)，吳震東也結(jié)合其在業(yè)務(wù)一線(xiàn)的深度觀(guān)察指出，AI在企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用正經(jīng)歷著從“淺層試水”到“深層整合”的三個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)變：

從“聊天”到“動(dòng)作”

AI不再僅僅是簡(jiǎn)單的知識(shí)庫(kù)問(wèn)答，而是開(kāi)始與業(yè)務(wù)流程深度結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提單、會(huì)議室預(yù)訂等實(shí)質(zhì)性交互。

從“服務(wù)人”到“服務(wù)機(jī)器”

通過(guò)與智能建筑和數(shù)字孿生的結(jié)合，AI能夠根據(jù)實(shí)時(shí)人流與環(huán)境數(shù)據(jù)，自主生成并執(zhí)行能源運(yùn)維策略。

從“效率助手”到“決策助手”

AI正在介入復(fù)雜的組合策略生成，從輔助日常工作邁向輔助高層管理決策。

然而，即便方向明確，如何在落地過(guò)程中將試點(diǎn)轉(zhuǎn)化為可衡量、可復(fù)制的業(yè)務(wù)成果，仍是多數(shù)企業(yè)面臨的現(xiàn)實(shí)難題。

吳震東分享了兩個(gè)典型案例：

案例一

某大客戶(hù)在盤(pán)點(diǎn)現(xiàn)有系統(tǒng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，其設(shè)施管理系統(tǒng)高度碎片化，甚至需要依靠Word文檔集中記錄十多個(gè)彼此獨(dú)立、互不連通的系統(tǒng)網(wǎng)址與登錄密碼。系統(tǒng)之間缺乏統(tǒng)一入口與數(shù)據(jù)打通，底層技術(shù)堆棧長(zhǎng)期割裂，不僅增加了日常使用與管理成本，也使后續(xù)的系統(tǒng)整合、數(shù)據(jù)分析及智能化應(yīng)用難以推進(jìn)。

案例二

有的企業(yè)在同一辦公區(qū)內(nèi)運(yùn)行著兩套完全隔離的會(huì)議室預(yù)約系統(tǒng)，這種煙囪式的系統(tǒng)架構(gòu)讓人工智能成了無(wú)米之炊。此外，員工對(duì)提示詞（Prompt）使用的熟練度差異，也讓工具的真實(shí)效能大打折扣。

圍繞“為何試點(diǎn)難以規(guī)?；?，吳震東從實(shí)施層面給出了進(jìn)一步解讀。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，93%的企業(yè)在至少三個(gè)現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)中未能實(shí)現(xiàn)預(yù)期成效，系統(tǒng)割裂、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱，成為人工智能落地的主要掣肘。因此，越來(lái)越多企業(yè)開(kāi)始將重點(diǎn)從“單點(diǎn)應(yīng)用”轉(zhuǎn)向“底層能力建設(shè)”——78%的企業(yè)計(jì)劃淘汰或升級(jí)至少一個(gè)舊有系統(tǒng)，80%已準(zhǔn)備投入預(yù)算推進(jìn)技術(shù)現(xiàn)代化，其中三成以上已將其明確列為戰(zhàn)略?xún)?yōu)先事項(xiàng)。

與此同時(shí)，人工智能已成為企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)科技投資的核心方向——前四大重點(diǎn)投入項(xiàng)目均與人工智能相關(guān)，其中戰(zhàn)略咨詢(xún)與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)尤為突出。企業(yè)逐步形成共識(shí)：只有夯實(shí)技術(shù)底座、推進(jìn)技術(shù)堆?，F(xiàn)代化，人工智能才具備穩(wěn)定部署和持續(xù)釋放價(jià)值的前提條件。

針對(duì)如何在實(shí)際部署中破局，吳震東總結(jié)了實(shí)踐中更容易在人工智能部署項(xiàng)目中取得成功的三項(xiàng)關(guān)鍵路徑，即系統(tǒng)性診斷、明確衡量標(biāo)準(zhǔn)和跨職能協(xié)作，并提出了“TMT成功模型”：

T - Team(團(tuán)隊(duì))

跨部門(mén)協(xié)同。建立涵蓋CRE、IT及全球總部的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，確保各方目標(biāo)對(duì)齊并聽(tīng)取多元聲音

M - Methodology (方法論)

閉環(huán)路徑。從現(xiàn)狀診斷、形成路線(xiàn)圖到試點(diǎn)推廣，建立一套擁有清晰標(biāo)準(zhǔn)與流程的實(shí)施路徑

T - Toolbox(工具箱)

量化工具。利用診斷工具與明確的KPI體系衡量成效，并形成可復(fù)制的SOP實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?/p>

在實(shí)踐中，實(shí)現(xiàn)上述的TMT系統(tǒng)化部署，并非僅依靠企業(yè)內(nèi)部摸索即可完成。吳震東指出，由于企業(yè)在技術(shù)基礎(chǔ)和協(xié)作機(jī)制上存在差異，“借力外部專(zhuān)業(yè)力量”已成為彌補(bǔ)能力鴻溝的主流選擇 。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，61%的中國(guó)內(nèi)地企業(yè)正通過(guò)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)與外部合作伙伴協(xié)同推進(jìn)人工智能試點(diǎn)（亞太地區(qū)為77%），以加速能力建設(shè)與實(shí)踐落地。

吳震東強(qiáng)調(diào)：

“人工智能并不會(huì)自動(dòng)為企業(yè)帶來(lái)成功。決定一家企業(yè)能否真正用好人工智能的關(guān)鍵，不在于引入了什么技術(shù)，而在于部署方式本身。成功的企業(yè)往往是那些愿意花70%的精力去打好數(shù)字底座，再用30%的力量推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用的企業(yè)?！?/p>

兩位演講嘉賓一致指出，人工智能在企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)中的落地圖景，正處在從碎片化探索邁向體系化應(yīng)用的關(guān)鍵階段。人工智能在其中的真正價(jià)值，并非來(lái)自單一技術(shù)突破，而在于是否能夠持續(xù)對(duì)齊企業(yè)的核心業(yè)務(wù)目標(biāo)。

要讓相關(guān)投入逐步轉(zhuǎn)化為可衡量、可持續(xù)的回報(bào)，企業(yè)需要在試點(diǎn)實(shí)踐中積累經(jīng)驗(yàn)、在系統(tǒng)評(píng)估中校準(zhǔn)方向，并以更系統(tǒng)化的方式推進(jìn)人工智能建設(shè)——將技術(shù)投資納入整體決策與管理框架，結(jié)合清晰的衡量標(biāo)準(zhǔn)與協(xié)作機(jī)制，逐步構(gòu)建可復(fù)制、可擴(kuò)展的應(yīng)用體系。

在不確定性持續(xù)上升的環(huán)境中，這一能力正成為企業(yè)在不動(dòng)產(chǎn)相關(guān)決策與運(yùn)營(yíng)中，提升判斷力、執(zhí)行力與韌性的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

*本文小標(biāo)題插畫(huà)部分為AI生成后二次創(chuàng)作