過去，房地產(chǎn)變天，都是政策影響。但這一次，真的不一樣，它是由當(dāng)下最具顛覆性的科技變革帶來的。

剛剛過去的春節(jié)長假期間，科技圈發(fā)生了很多大事，且基本都與AI相關(guān)——央視春晚成了AI和機(jī)器人的舞臺(tái)，特斯拉純無人駕駛出租車Cybercab正式量產(chǎn)下線，AI領(lǐng)域技術(shù)升級(jí)和巨額融資的案例更是不勝枚舉，比如，由李飛飛聯(lián)合創(chuàng)辦的World Labs完成了10億美元的新一輪融資。

據(jù)了解，World Labs專注于「空間智能」領(lǐng)域，通過構(gòu)建世界模型使AI能夠理解、導(dǎo)航和推理三維空間。其首款產(chǎn)品Marble可根據(jù)圖像、視頻或文本輸入生成交互式高保真3D環(huán)境……

近幾年，人工智能已經(jīng)貫穿不動(dòng)產(chǎn)的全產(chǎn)業(yè)鏈，不僅實(shí)現(xiàn)了提效降本、提高了產(chǎn)品溢價(jià)，還創(chuàng)造出了新的商業(yè)模式。

而空間智能則更進(jìn)一步，通過整合地理信息系統(tǒng)（GIS）、人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和遙感技術(shù)，其具備對空間數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和動(dòng)態(tài)建模的能力，它不僅能理解「在哪里」，還能預(yù)測「會(huì)發(fā)生什么」，將對包括房地產(chǎn)在內(nèi)的不動(dòng)產(chǎn)行業(yè)帶來系統(tǒng)性變革。

投資決策

從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

小明曾跟眾多標(biāo)桿房企的投資總、總裁深度交流。過去，投資拿地十分依賴個(gè)人和團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)。

做得精細(xì)一點(diǎn)的，布局一個(gè)陌生城市，除了會(huì)構(gòu)建一套投資拿地的指標(biāo)體系，還會(huì)派出一個(gè)小分隊(duì)，提前進(jìn)入該城市考察風(fēng)土人情，逛菜市場、下館子，了解當(dāng)?shù)厝说纳盍?xí)慣和喜好。

但即便精細(xì)模式下，選址、定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)評估常因信息碎片化導(dǎo)致失誤。而且，依賴經(jīng)驗(yàn)，意味著人為因素干擾無法排除，評估時(shí)間也很長……

比如，地塊強(qiáng)排和投資測算，不少企業(yè)每成功拿下一塊地的背后，是幾十塊做過地塊強(qiáng)排和投資測算的地塊。需要消耗大量的人力。

早在幾年前，借助AI，只需輸入地塊大小、形狀、產(chǎn)品系的限制性參數(shù)等，系統(tǒng)就可以快速從幾千種方案中挑選出對應(yīng)方案，且耗時(shí)只有傳統(tǒng)方式的1/10。進(jìn)入空間智能時(shí)代，耗時(shí)只有傳統(tǒng)方式的1/100。而且，其不僅能整合人口流動(dòng)、交通網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、環(huán)境數(shù)據(jù)（如氣候、污染），生成動(dòng)態(tài)區(qū)域價(jià)值熱力圖，還能實(shí)時(shí)接入氣象、地質(zhì)數(shù)據(jù)（如洪水、地震風(fēng)險(xiǎn)地圖），AI模型自動(dòng)評估不動(dòng)產(chǎn)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指導(dǎo)投資避險(xiǎn)，進(jìn)而大幅提高投資成功率和回報(bào)率。

比如，某房企利用實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)等，讓AI優(yōu)化寫字樓選址，使投資回報(bào)率提升了15%-20%。

規(guī)劃與設(shè)計(jì)

從靜態(tài)圖紙到智能動(dòng)態(tài)模擬

早在房地產(chǎn)沖頂回落之前，小明外出調(diào)研交流時(shí)，很多標(biāo)桿房企的老總就感慨：現(xiàn)在很多城市的規(guī)劃理念很超前，我們常常覺得跟不上步伐。

不過，傳統(tǒng)的城市規(guī)劃依賴靜態(tài)圖紙，難以模擬真實(shí)場景，隨著時(shí)代變化，常導(dǎo)致資源浪費(fèi)或功能沖突。比如，某些城市規(guī)劃時(shí)未預(yù)留非機(jī)動(dòng)車道，在當(dāng)下就十分被動(dòng)。

而通過數(shù)字孿生城市，構(gòu)建城市級(jí)3D空間模型，模擬人口密度、交通流量、能源消耗、消費(fèi)等，可以極大地優(yōu)化社區(qū)布局。

在國外，新加坡「虛擬新加坡」平臺(tái)已用于規(guī)劃低碳社區(qū)。在國內(nèi)，雄安新區(qū)在全國首次提出「數(shù)字孿生城市」概念。新區(qū)的每一棟建筑，都在建設(shè)之初便開始形成與之孿生的數(shù)字化建模。公園、綠地和水系，數(shù)字化建模也始終在同步規(guī)劃建設(shè)。在雄安，AI 紅綠燈系統(tǒng)具備自主「思考」能力，車流增多時(shí)，綠燈時(shí)間會(huì)自動(dòng)延長。

落到房企開發(fā)的某個(gè)項(xiàng)目，AI+空間智能深度融合，不僅可以快速輸出規(guī)劃方案，匹配城市整體規(guī)劃和社區(qū)生長模型，還可以通過分析太陽軌跡、風(fēng)向等空間數(shù)據(jù)，自動(dòng)推薦建筑朝向、采光設(shè)計(jì)，能耗降低30%以上。空間智能與BIM相結(jié)合，更能實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)到施工的全流程優(yōu)化。

比如，一個(gè)20萬方的工程項(xiàng)目，人工測量要四五天，AI+無人機(jī)土方測量，只需十幾分鐘就能完成精準(zhǔn)的自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集。

閔房集團(tuán)的智慧工程系統(tǒng)，讓項(xiàng)目現(xiàn)場管理自動(dòng)化、工地巡檢數(shù)字化，傳統(tǒng)的保障房工地變身智慧前沿。幫您管好每一個(gè)工程項(xiàng)目，點(diǎn)擊了解

客戶體驗(yàn)

從線下看房到沉浸式交互

這幾年，傳統(tǒng)房產(chǎn)營銷人一個(gè)最大的感受是：客戶不輕易到案場了。小明認(rèn)為，這很正常。

一方面，潛在客戶越來越多的通過線上獲取信息，AI讓信息的獲取十分高效，如果你的項(xiàng)目沒有打動(dòng)他的點(diǎn)，他不會(huì)浪費(fèi)時(shí)間去案場。

另一方面，很多置業(yè)顧問的能力堪憂。講一個(gè)小明多年前親身經(jīng)歷的事情。當(dāng)時(shí)，房地產(chǎn)還十分火爆，小明去大灣區(qū)某個(gè)城市參訪一個(gè)項(xiàng)目。對方安排了一個(gè)置業(yè)顧問接待和講解?？墒菃柤绊?xiàng)目的核心亮點(diǎn)，置業(yè)顧問翻來覆去就只有一個(gè)點(diǎn)：我們項(xiàng)目地段好。

不少銷售顧問比上面提到的這位要好得多，但也僅僅停留在熟練地背誦銷講資料而已，很難打動(dòng)客戶。這在AI時(shí)代，是非常致命的……

現(xiàn)在，VR看房，AI分析用戶偏好精準(zhǔn)推送房源等，已經(jīng)很成熟了。最近，小明參訪某項(xiàng)目時(shí)，對方表示，他們在前述基礎(chǔ)上，還在推定制服務(wù)，客戶在購房簽約時(shí)，就可以通過VR選裝系統(tǒng)，在虛擬空間中「走」進(jìn)未來的家，系統(tǒng)可以精準(zhǔn)還原空間尺寸與光影效果，還支持風(fēng)格、材質(zhì)、功能布局的實(shí)時(shí)切換與比對，讓客戶沉浸式體驗(yàn)個(gè)性化設(shè)計(jì)的最終呈現(xiàn)……VR沉浸式看房，打動(dòng)客戶加速成交，點(diǎn)擊了解

AI算法讓這種體驗(yàn)的深度進(jìn)一步增強(qiáng)，這比銷售人員任何漂亮說辭都有效。

運(yùn)營革命

從被動(dòng)維修到主動(dòng)預(yù)測

至于進(jìn)入運(yùn)營階段，AI的應(yīng)用范圍就更廣泛了。比如，現(xiàn)在小區(qū)門禁的人臉識(shí)別，就是AI技術(shù)最基礎(chǔ)的應(yīng)用。

機(jī)器人清掃、安全巡邏也已經(jīng)很常見了。幫助物業(yè)運(yùn)營、資產(chǎn)管理降本提效。在前幾年特殊時(shí)期，還更加安全。

長沙城發(fā)登錄系統(tǒng)，即可實(shí)時(shí)查看集團(tuán)的資產(chǎn)地圖，6000余項(xiàng)資產(chǎn)的前世今生，動(dòng)態(tài)經(jīng)營信息一目了然；在夏茅工業(yè)園區(qū)，廣州城更將一級(jí)土地整理、二級(jí)房地產(chǎn)開發(fā)和三級(jí)物業(yè)運(yùn)營的計(jì)劃運(yùn)營打通，真正實(shí)現(xiàn)了全過程管控，更首創(chuàng)了線上紀(jì)檢庫……帶來的效能提升，肉眼可見……點(diǎn)擊了解云資管，喚醒沉睡資產(chǎn)

而且，搭載AI算法之后，運(yùn)維可以從過去的被動(dòng)響應(yīng)走向主動(dòng)預(yù)測。比如，通過在建筑中部署傳感器，空間智能平臺(tái)實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備故障（如管道漏水、電路過載），提前維修。智能樓宇，運(yùn)維成本整體可以降低20%左右。

與此同時(shí)，通過空間數(shù)據(jù)（如建筑朝向、周邊綠化）優(yōu)化空調(diào)、照明系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)「按需供能」，可以讓樓宇的能耗降低25%左右。

商業(yè)模式

量變到質(zhì)變的自然涌現(xiàn)

提質(zhì)增效很重要，但從終極形態(tài)來看，這只是比較淺層次的應(yīng)用，量變一定會(huì)產(chǎn)生質(zhì)變——AI還能創(chuàng)造新的商業(yè)模式。

比如，AR、VR等技術(shù)除了幫助租戶更合理布置空間，提高空間利用效率，還能發(fā)現(xiàn)空間的新價(jià)值……某頂級(jí)資產(chǎn)管理企業(yè)就有一個(gè)很大的團(tuán)隊(duì)專門做數(shù)據(jù)研究和AI算法的，以便讓AI為業(yè)務(wù)提供更大的賦能。戳這里，助力國有資產(chǎn)經(jīng)營效益穩(wěn)步提升

長租公寓、產(chǎn)業(yè)園區(qū)等運(yùn)營商，通過大數(shù)據(jù)和AI，得以在空間之外，提供大量增值服務(wù)，成為重要收入來源。

空間智能，將不動(dòng)產(chǎn)行業(yè)從「資源消耗型」轉(zhuǎn)向「數(shù)據(jù)價(jià)值型」。比如，普洛斯給寶馬提供了數(shù)年的汽車配件的配送物流服務(wù)，最后竟然能給寶馬定制研發(fā)大樓。因?yàn)檎莆樟藢汃R中國的豐富數(shù)據(jù)，它比寶馬更懂寶馬需要什么樣的大樓。

這些，還是AI還不太聰明的時(shí)候就已經(jīng)能夠做到的。未來，空間高度智能的時(shí)代，定制化的空間解決方案將成為常態(tài)。

小 結(jié)

縱觀世界文明史，每一次科技變革都會(huì)給人類生產(chǎn)生活帶來巨大而深刻的影響。這一次，也不會(huì)例外。

早在幾年前，牛津大學(xué)教授安德魯·鮑姆（Andrew Baum）在其《PropTech3.0:房地產(chǎn)未來》報(bào)告中，將PropTech劃分為三個(gè)時(shí)代：

1.0時(shí)代，PropTech只用于數(shù)據(jù)分析，是輔助工具；2.0時(shí)代，開始助力交易服務(wù)、智慧建筑（如綠色建筑、整體智能家居系統(tǒng)）、共享經(jīng)濟(jì)。目前，1.0時(shí)代已經(jīng)過時(shí)，2.0時(shí)代已經(jīng)日漸成熟，PropTech正加速進(jìn)入3.0時(shí)代——空間智能，其關(guān)鍵詞是區(qū)塊鏈、人工智能、機(jī)器人等。

由于不動(dòng)產(chǎn)是世界上規(guī)模最大的資產(chǎn)類別，科技對不動(dòng)產(chǎn)的改造具有無限性，技術(shù)的一點(diǎn)點(diǎn)改變帶來的影響都是巨大的。這也會(huì)進(jìn)一步拉大房企之間的差距，對房企來說，趕緊行動(dòng)起來，走向數(shù)字化、智能化，比任何時(shí)候都更加緊迫。