行业转型拐点：AI 成为存量时代的核心引擎
房地产行业从增量开发向存量运营的转型，本质上是一场 “效率革命”。
当土地红利逐渐消退，“人、钱、地、房” 的传统逻辑被打破，AI 技术以其数据处理与智能决策能力，成为行业提质增效的关键变量。正如易居控股董事局主席周忻所言，2026 年垂直行业 AI 应用的爆发，将推动房地产行业从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。
以购房者决策场景为例，易居构建的 AI 数据体系涵盖 1 万个新房小区、50 万个二手房小区等海量资源，通过二十余个核心参数生成精准评测报告，彻底打破了信息不对称的行业痛点。这种技术落地并非简单的工具升级，而是对传统购房逻辑的重构 —— 当 AI 能基于区位价值、市场口碑、居住舒适度等多维数据进行智能匹配，购房者的决策效率提升何止数倍。
场景深耕：技术落地的 “最后一公里” 破局
AI 在房地产行业的价值转化，核心在于场景与技术的深度融合。德勤中国数智工程服务全国主管合伙人孙晓臻指出，营销环节的 AI 应用因商业价值直接而最为集中，但工程、运维等领域的场景挖掘仍有巨大空间。绿地集团开放 100 个 AI 应用试点，涵盖商业、酒店、住宅等多元业态，正是场景深耕的典型实践。
以万物云 “灵石 3.0” 为例，其通过连接楼宇硬件与机器人协同调度，实现 “每平米空间多赚 20%” 的目标，上海国际传媒港项目的环境事件处理效率提升 30% 以上。这类成功案例的核心逻辑的是：AI 应用必须嵌入具体业务流程，而非独立于运营体系之外。
以下是 AI 在商业地产运营中的核心应用模块示例：
上海人工智能行业协会秘书长钟俊浩强调，AI 要 “用房地产的语言思考”，这意味着技术企业必须沉淀行业知识。单纯的算法模型无法解决复杂的运营问题，只有将行业 “know-how” 与 AI 技术结合，才能实现可持续的价值创造。
数据破壁：从 “孤岛困境” 到 “资产化革命”
当前房地产 AI 转型最大的瓶颈，在于数据层面的 “双重困境”—— 克而瑞集团董事长丁祖昱提出的 “有数不能用、有意不敢用”，精准点出了行业痛点。超过七成企业存在中度至严重的数据隔离，非结构化数据处理难度大，加上数据安全焦虑，导致大量数据处于 “沉睡” 状态。
破解这一困局，需从两方面发力：
- 一方面，企业要将数据治理提升至战略高度，通过建立统一的数据中台，打破业务系统间的 “孤岛”。
- 一方面，需构建数据安全保障体系，通过加密技术、权限分级等手段，消除企业对核心机密泄露的担忧。
数据资产化的核心逻辑是：让数据从分散的 “信息碎片” 转化为可复用、可增值的 “核心资产”。
以下是数据治理的关键步骤：
数据标准化：统一图纸、合同、营销数据等格式规范
结构化处理：通过 OCR、自然语言处理技术激活非结构化数据
安全分级：对客户隐私、拿地成本等核心数据设置访问权限
价值转化：基于 AI 算法挖掘数据中的潜在需求与优化方向
未来展望：生态协同下的行业新图景
房地产行业的 AI 转型，绝非单一企业的 “独角戏”，而是需要房企、科技公司、行业协会等多方参与的生态协同。当绿地开放场景资源、万物云输出技术方案、德勤提供咨询支持，一个跨界融合的创新生态正在形成。
未来，AI 在房地产行业的发展将呈现三大趋势：
一是国产化技术成为主流，性价比与数据安全双重需求推动本土 AI 方案崛起
二是场景应用向纵深拓展，从营销、运营延伸至设计、施工、康养等全产业链
三是生态化合作成为常态，技术企业与房企的深度绑定将替代简单的供需关系
正如孙晓臻所言，AI 应用的生命周期从上线才真正开始。房地产行业的 AI 转型没有捷径，需要在场景挖掘中积累经验，在数据治理中突破瓶颈，在生态协同中实现共赢。当技术不再是 “空中楼阁”，当数据真正转化为资产，AI 将彻底重塑房地产行业的核心竞争力，推动行业新质生产力实现质的飞跃。
