新华财经上海12月15日电 房地产行业正处于从增量开发全面转向存量运营的转型期。站在这一时间节点，人工智能技术给这个围绕着“人、钱、地、房”四个基本要素展开的传统行业，提供了一种新的提质增效的路径。

　　从购房决策的智能化升级到资产运营的坪效提升，再到房企战略转型的路径重构，AI技术已经渗透到房地产产业链的各个环节。业内专家普遍认为，这场跨界融合催生了诸多创新实践，推动行业新质生产力发展，但也暴露出行业转型中技术落地、价值转化等共性难题，未来仍需在场景挖掘、生态构建与协同创新中持续探索。

　　多元应用落地 AI渗透房地产行业多个环节

　　“2026年一定是中国垂直行业AI应用的爆发年。”易居控股董事局主席周忻表示，什么样的AI技术能够适用于房地产这个垂类行业，迅速变成生产力，能够判断、研究与分析，把好的、有用的、合适的技术封装到系统里面尤其关键。

　　对于购房者而言，AI技术正打破信息不对称的壁垒，让选房决策从“经验判断”转向“数据支撑”。据周忻介绍，易居旗下的房地产网站以专属AI空间为技术底座，构建了涵盖1万个新房小区、50万个二手房小区、8000个长租公寓和9000个康养地产项目的结构化数据和知识库。基于这套数据体系，AI可对每个项目进行多维度分析，形成包含综合评测、市场口碑、价值区位等二十余个参数的评测报告，为购房者提供精准参考。

　　在资产运营领域，AI技术也正在成为提升空间价值的核心引擎。作为集成多类信息流与算力流的边缘服务器，万物云旗下科技产品“灵石3.0”近日宣布全面开启商业化，该产品可连接楼宇的摄像头、空调、门禁等硬件，调度对应岗位员工及清洁、巡逻等各类新型机器人。万物云灵石首席商务官程家森在发布现场喊出了“让每平米空间多赚20%”的口号。据介绍，以上海国际传媒港项目为例，“灵石3.0”可实现园区多品牌机器人的互联互通与高效协同，环境事件发现与调度效率提升了30%以上。

　　房企层面也在积极拥抱AI转型，主动开放场景资源推动技术落地。绿地集团近日宣布向社会全域开放AI应用场景方案，首批开放100个项目试点，涵盖商业、酒店、办公、会展、住宅小区及在建工程等多元业态，且后续将根据试点情况逐步全面开放。

　　转型趋势显现行业AI应用重在深耕场景

　　从以上案例可以看到，当前房地产行业的AI转型虽未进入成熟阶段，但已呈现出清晰的发展趋势，行业对AI的认知与实践正在不断深化。多位专家认为，场景选择是AI在房地产行业落地的核心关键，只有将技术与业务深度融合，才能实现可持续发展。

　　在技术选择上，国内房地产企业普遍偏重于国产化与性价比。德勤中国数智工程服务全国主管合伙人孙晓臻认为，从应用场景分布来看，营销环节的AI应用最为集中，因其能带来明显且直接的商业价值；而工程环节的应用目前多集中在预测性维护领域，在安全防护等方面仍有较大挖掘空间。在部署架构上，私有化部署成为主流选择，这与房地产行业对数据安全与隐私保护的重视密切相关。

　　孙晓臻特别强调，AI应用的生命周期并非止于开发、实施与上线，而是从上线才真正开始。“人工智能现在的重点是简单场景非常容易上手，这导致有大量应用是以很小投入去做的，但一个AI应用真正的价值在于未来给客户带来的持续回报，在于迭代次数与实际效用。”

　　孙晓臻坦言，目前很多行业都存在AI应用上线三至六个月后用户使用率下降的问题，房地产行业也面临同样挑战，“真正的挑战在应用上线之后”。因此，房地产企业做好AI转型的核心挑战不在于技术本身，而在于围绕场景找准价值导向。

　　上海人工智能行业协会秘书长钟俊浩认为，人工智能与房地产行业的结合，不仅是算法的胜利，更是行业知识的沉淀和升华，让AI学会用房地产的语言思考、用专业视角审视、用运营逻辑决策，才是垂类领域落地生根的扎实路径。基于此，足够丰富的应用场景是技术企业进入地产领域的一大难题，毕竟单纯的技术企业往往缺乏行业“know-how”。

　　从“孤岛”到“资产” 数据瓶颈亟待突破

　　综合多位业内专家观点，房地产行业的AI转型虽成效初显，但仍面临诸多瓶颈制约，其中尤以数据方面的问题突出，需要行业各方协同发力破解。

　　“数据质量将成为房地产行业AI落地的最大‘拦路虎’。这不仅是单个企业面临的挑战，而是未来一两年整个房地产行业共同需要面对的。”孙晓臻建议，对于未知问题，或缺乏明确交易形式和企业运作的业务场景，可从原有数据中通过AI技术来想象和预测潜在问题与改善方向，实现从数据到价值的转化。

　　克而瑞集团董事长丁祖昱则认为，在当前房地产行业的AI转型中，企业普遍陷入“有数不能用、有意不敢用”的双重困境。其表示，“有数不能用”的症结首先在于严重的数据孤岛问题，上一轮数字化转型积累的大量数据分散在不同业务系统中，调研显示超过七成的企业存在中度至严重的数据隔离，导致跨部门数据整合与AI训练难以推进。其次，图纸、合同、营销视频等海量非结构化数据格式杂乱、处理难度大，长期处于“沉睡”状态，难以被AI模型有效利用，成为制约数据价值转化的隐形障碍。

　　而“有意不敢用”的核心则是数据安全焦虑。丁祖昱表示，调研发现，企业最担忧拿地成本、客户隐私、营销策略等核心商业机密泄露，这使得数据开放共享举步维艰，极大限制了AI应用的深度拓展。丁祖昱认为，破解这一困局，企业需将高质量数据集建设提升至战略高度，加大数据治理的投入，推动数据从“孤岛”转化为“资产”，才能让AI在房地产行业真正释放价值。