2025年，人工智能技术正以前所未有的深度和广度重构全球产业格局。

  尤其是在房地产，大家都在谈转型、谈高质量增长，而AI智能体被看作是驱动行业变革、穿越周期的核心变量。

  然而，当我们深入行业肌理，会发现一幅充满张力的图景：一方面，企业对AI驱动决策变革、重塑价值链抱有极高期待；另一方面，AI的实际应用却步履维艰，多停留在浅层的效率优化，难以触及核心业务的根本。

  克而瑞近期发布的调研报告数据，清晰地揭示了这种“理想丰满，现实骨感”的普遍困境。与此同时，全球AI竞争格局正在发生深刻变化。

  2025年10月21日，OpenAI发布了AI原生浏览器ChatGPT Atlas，这一变革不仅重新定义了软件的交互方式，更预示着地产科技将面临从SaaS系统到AI Agent的范式转换。

  那么问题来了，为什么AI在房地产领域“叫好不叫座”？

  这背后不光是技术成不成熟的问题，更暴露了传统行业在智能化转型中，那些更深层次的、系统性的错位与矛盾。

  现状一：从“决策工具”到“智能体引擎”的艰难跃迁 

  房地产行业对AI技术的价值认知正在经历根本性的转变。AI不再仅是提升运营效率的辅助工具，而是能够自主完成复杂工作流的智能体。

  克而瑞调研数据显示，超过七成的企业将“精准的市场预测和定价”列为最期待AI实现的突破点。这一数据精准地反映了在投资容错空间急剧收窄、市场不确定性持续加剧的背景下，企业对于提升决策“确定性”的需求已超越单纯的效率优化诉求。然而，现实中，尽管应用热情高涨，但AI在投资决策中的应用深度和广度仍显不足。目前，AI更多扮演“决策支撑”而非“驱动决策”的角色。多数企业的实践仍停留在利用AI进行数据搜集、信息整合的初级阶段，最终的决策判断依然严重依赖于原有的数字化投决模型和资深投拓团队的经验。

  这种期待与现实的脱节，根源在于能够实现深度归因分析、精准推演的行业级AI投决模型尚未成熟。这需要海量、高维、长周期的可信数据集作为基础，并需要将复杂的投决逻辑和专家经验转化为AI可以理解和执行的规则。这正是AI投决应用从“支撑”走向“驱动”所必须跨越的鸿沟。

  以克而瑞为例，其即将全面升级的CRIC2025，正试图逐步破解这一难题，通过独家行业数据库、知识库、专家能力和前沿AI技术能力，旨在构建一个真正的“AI决策引擎”。新增的“AI数智”可以让用户通过自然语言交互的方式，快速获取所需的市场数据、企业数据、项目数据和土地数据，并形成分析和预测。同时“AI报告”可以一键生成覆盖50+个城市的《城市房地产市场月报》，将原先需要数周的分析工作缩短至几分钟。

  现状二：数据丰富与数据可用性匮乏的矛盾

  数据是AI的核心生产要素，其质量和可用性直接决定了AI应用的价值上限。然而，当前房地产行业在AI转型中面临的最大瓶颈，恰恰是数据治理层面的系统性困局。企业普遍陷入“有数不能用、有意不敢用”的双重困境。

  “有数不能用”的困境

  “有数不能用”的困境体现在两个层面。首先，数据孤岛问题严重。尽管上一轮数字化转型积累了大量数据，但这些数据分散在不同业务系统（如CRM、ERP、成本系统）中，形成了难以逾越的“数据孤岛”。调研显示，超过七成（72.7%）的企业存在中度至严重的数据隔离问题 。这使得跨系统、跨部门的数据整合与AI训练难以有效开展，AI模型无法获得全局、连续的数据输入，其价值因此大打折扣。

  其次，非结构化数据利用率低。房地产业务流程中产生了海量非结构化数据，如图纸、合同、会议纪要、营销视频等。这些数据蕴含着巨大的价值，但由于格式不统一、处理难度大，长期被困于PDF、图片及孤立系统中，无法被AI模型有效学习与调用，成为制约ROI实现的“隐形瓶颈”。

  “有意不敢用”的安全焦虑

  与此同时，“有意不敢用”的安全焦虑则为数据共享设置了另一重障碍。调研发现，企业最关注的并非一般性的合规风险，而是核心商业机密（如拿地成本、客户数据、营销策略）的泄露风险。这种担忧使得企业在拥抱数据驱动的同时，又对数据开放和共享心存畏惧，极大地限制了AI应用的深度和广度。

  破解数据困局，企业必须将高质量数据集建设提升到“一号工程”的战略高度。行业已经认识到数据基础设施建设的重要性，40%的企业认为，数据治理的投入应占到AI总投入的20%-30% 。从“数据孤岛”到“数据资产”的跨越，是房地产AI转型的必经之路，也是最艰难的一步。只有当数据能够安全、高效、合规地流动起来，AI的价值才能得到真正的释放。

  现状三：技术成熟与人才匮乏的错配

  技术和数据挑战之外，人才短缺正成为制约房地产行业AI战略落地的最大瓶颈。当前的核心矛盾在于，“拥有场景和数据的房地产企业”与“既懂业务又懂AI的复合型人才”之间存在严重的结构性错配。

  调研数据显示，目前在房企中，复合型人才的占比普遍低于10% 。企业CIO最渴求的人才类型清晰地反映了AI落地的重点方向：营销策划+AI产品经理（75%）、地产投资+AI分析师（66.67%）。这些岗位无一例外地要求人才既要深谙房地产业务的专业知识，又要掌握AI的技术逻辑和应用方法。这种人才的极度稀缺，直接导致了AI应用“水土不服”、技术与业务场景结合不紧密等一系列问题，成为阻碍AI从“可用”走向“好用”的关键障碍。

  面对这一严峻挑战，企业正从“内培外引”两个方面积极应对。40%的企业选择“积极推动员工转型，提供系统性的AI技能培训”，试图从内部挖掘和培养复合型人才。然而，零散的培训和岗位替代远不足以解决根本问题。要真正突破人才瓶颈，企业必须进行系统性的组织变革，且组织变革必须先于技术应用，无法建立新型人才体系和组织能力的企业，终将在AI驱动的下半场竞争中掉队。

  现状四：长期价值与短期ROI的博弈

  房地产行业的AI革命并非一蹴而就的冲刺，而是一场需要战略耐心与系统布局的持久战。然而，行业的现实压力使得企业在AI投入上普遍表现出强烈的短期投资回报（ROI）导向。调研中，几乎所有企业都要求AI投资在两年内产生明确的回报 。这种普遍的理性务实态度深刻影响着AI在行业内的落地路径：资源优先配置于“高频、刚需、有数据、可闭环、可量化”的应用场景。

  这种ROI导向具有双重效应。一方面，它为AI落地提供了明确的商业导向和强大的执行动力，有效避免了技术与业务“两张皮”的问题；另一方面，它也可能导致企业过度关注短期效益，而忽视那些更具颠覆性但需要更长培育周期的战略性应用。这也导致了投资层面的“两极分化”：头部企业（特别是央国企）凭借资金优势进行千万级甚至更高级别的战略性投入，而大多数企业仍处于百万级的试点阶段，采取更为审慎的“小步快跑”策略。

  尽管面临重重悖论，但行业领先者已经开始在实践中探索突破路径，AI技术正在设计建造、投资决策、行业研究、营销服务、物业管理和不动产运营等全价值链环节，展现出巨大的赋能力量。

  设计建造端：从经验驱动到数据驱动

  在设计建造端，AI正推动行业从传统的、依赖个人经验的生产方式，转向标准化的、智能化的、数据驱动的工业化生产方式。例如，万科的“AI数字工程管理平台”利用建筑图纸大语言模型，将图纸查找效率提升6倍，核对效率提升15倍；越秀地产的“YUE智工坊AI平台”将设计方案初期时间缩短60%；广联达的AecGPT在试点中将智能评审时间节省了46%。Autodesk的生成式设计工具能够帮助建筑师在几分钟内生成数百种满足特定约束条件的设计方案，体现了AI在创意和效率上的完美结合。

  营销服务端：从流量运营到精准转化

  在营销服务端，AI正成为驱动增长的核心引擎。它不仅能通过自动化内容生成来降本增效，更能通过深度客户洞察和精准匹配，真正提升转化效率。深度智联推出的AI地产销冠面向房产经纪人和经纪公司,提供一房一价评估、多平台内容AI生成、客户管理等赋能工具,帮助经纪人提升专业能力和业绩。贝壳通过其AI CRM智能体“来客”系统和C端AI助手“布丁”，赋能经纪人与服务购房者，高频使用AI的经纪人委托转化率可高出30%；绿城中国与旺小宝合作的“AI工牌”，实现了成交转化率提升15%的显著成效。

  运营管理端：从成本中心到价值中心

  在物业管理与不动产运营领域，AI技术正在驱动这两个领域从传统的“成本中心”向“价值中心”深刻转型。万物云的“AI员工”已实现规模化上岗，重塑工作流程；永升服务通过与钉钉合作，实现了管理效率提升30%、工单处理效率提升60%的系统性突破。在不动产运营端，AI与ESG战略深度融合，美国JLL的Hank平台通过AI主动优化建筑暖通空调系统，在实际案例中将能耗降低45%。万象云通过AI全局优化技术，在北京清河万象汇实现了显著的节能减排效果，将“绿色”真正转化为“金色”的资产价值 。

  房地产行业AI落地过程中的现状，其本质是技术突破的速度与企业组织能力、战略认知、数据基础之间的结构性错配。AI技术正在消解传统房地产行业的信息不对称和资源壁垒。当投资决策可以被AI精准推演，当产品设计可以被算法优化，当客户需求可以被智能匹配，行业的竞争逻辑将被彻底改写。规模不再是唯一的护城河，数据资产、算法能力、组织敏捷性将成为新的核心竞争力。

  要成功穿越J型曲线，从当前的困境走向未来的价值跃升，企业需要构建“三级火箭”战略：

  一级火箭：构建“可信数据基座”

  从“治理孤岛”转向“构建活水”。不仅要打通内部数据，更要思考如何合规地利用外部数据（如另类数据、舆情数据），并利用AI进行数据清洗和标注。数据不再是“资产”，而是AI Agent决策的“燃料”。

  将高质量数据集建设视为“一号工程”，系统推进数据治理，打通数据孤岛，夯实AI应用的底层数据基础。只有当数据能够安全、高效、合规地流动起来，AI的价值才能得到真正的释放。

  二级火箭：打造“人机协同的敏捷组织”

  从“培养复合人才”转向“建立Agent协同工作流”。成立跨部门的“AI创新小组”，试点引入编程Agent、分析Agent，探索AI与人类员工的协作模式，重构业务流程。组织变革必须先于技术应用。大力培育“业务+技术”复合型人才，打破组织壁垒，构建新型组织能力，为AI应用提供人才支撑。

  三级火箭：抢占“垂直场景的智能体入口”

  从“试点高ROI场景”转向“打造’护城河’应用”。识别1-2个能形成数据飞轮和网络效应的核心场景，深度构建垂直Agent，将其从成本中心变为利润中心。遵循“高频、刚需、有数据、可闭环、可量化”原则，筛选高价值场景作为突破口，确保AI投入能够产生可衡量的业务价值。同时，积极拥抱生态合作，通过资源共享与能力互补，共建行业级AI解决方案，避免重复投入和资源浪费。

  未来，随着智能体技术的成熟，AI将实现从“工具”到“伙伴”的决定性飞跃。届时，AI将不再仅仅被动地响应指令，而是能够主动地为企业完成复杂的聚合式任务。

  房地产行业的AI转型之路，充满挑战，也蕴藏着巨大机遇，要求企业决策者既要有前瞻性的战略视野，也要有务实的执行能力。

  AI技术正在消解传统房地产行业的信息不对称和资源壁垒，行业的竞争逻辑将被彻底改写。规模不再是唯一的护城河，数据资产、Agent能力、组织敏捷性将成为新的核心竞争力。

  这是一场没有终点的马拉松，唯有保持战略定力、夯实数据基础、构建Agent能力、培育复合人才、深耕应用场景的企业，才能在智能体重塑行业格局的历史进程中赢得未来。