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2025年秋第7課—李博:從 AI Ready 到 AI Inside :不動(dòng)產(chǎn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型探索

《中國(guó)房地產(chǎn)發(fā)展之路》課程被清華大學(xué)研究生院列為全校研究生學(xué)術(shù)與職業(yè)素養(yǎng)平臺(tái)課程。課程目標(biāo)為:

第一,分析中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的歷程、面臨的挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展方向,使學(xué)生能夠理解房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的基本制度環(huán)境、商業(yè)邏輯,建構(gòu)房地產(chǎn)行業(yè)未來的發(fā)展圖景;

第二,為房地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的未來發(fā)展提供一個(gè)分析的框架,也力求為有意愿在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)展的學(xué)生提供未來職業(yè)發(fā)展規(guī)劃的前景指導(dǎo);

第三,結(jié)合理論分析和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié),掌握行業(yè)分析框架,并能將方法論拓展到其他領(lǐng)域未來機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)的分析中。

2025年秋《中國(guó)房地產(chǎn)發(fā)展之路》第7課

上課時(shí)間:2025年11月3日(周一) 18:45-22:00

Part Ⅱ 20:30-22:00 主題演講

李博:從 AI Ready 到 AI Inside :不動(dòng)產(chǎn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型探索

第七課:從 AI Ready 到 AI Inside :不動(dòng)產(chǎn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型探索

一、課程核心框架

本次課程圍繞不動(dòng)產(chǎn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型展開,核心分為三大模塊:AI 技術(shù)發(fā)展與核心認(rèn)知、企業(yè) AI 落地思考與實(shí)踐路徑、不動(dòng)產(chǎn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型框架,核心邏輯是“技術(shù)演進(jìn)驅(qū)動(dòng)行業(yè)變革,落地方法支撐轉(zhuǎn)型實(shí)踐,場(chǎng)景應(yīng)用兌現(xiàn)價(jià)值增量”。

二、AI 技術(shù)發(fā)展與核心認(rèn)知

1. 技術(shù)發(fā)展三階段演進(jìn)

信息化時(shí)代(1995 年起):核心是“數(shù)據(jù)記錄與管理數(shù)字化”,以 PC、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建 “端 - 網(wǎng) - 庫(kù)” 閉環(huán),支撐政務(wù)電子化、企業(yè) ERP 等場(chǎng)景。

數(shù)字化時(shí)代(2010 年起):核心是“業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)全面在線化融合”,以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn) “資源、數(shù)據(jù)、物、人” 全在線,完成從 “結(jié)果記錄” 到 “線上運(yùn)營(yíng)” 的跨越。

智能化時(shí)代(2025 年起):核心是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自主決策與行動(dòng)”,以機(jī)器學(xué)習(xí)、大語言模型(LLM)、計(jì)算機(jī)視覺(CV)等為核心,實(shí)現(xiàn)從 “被動(dòng)響應(yīng)” 到 “主動(dòng)智能” 的升級(jí)。

2. AI 核心能力層級(jí)

計(jì)算智能:基于統(tǒng)計(jì)分析和算法處理數(shù)據(jù),挖掘規(guī)律,如淘寶千人千面推薦、天氣預(yù)測(cè)等。

感知智能:具備看、聽、說能力,如人臉識(shí)別、語音識(shí)別、圖像分類,典型案例為 Google 貓臉識(shí)別系統(tǒng)。

認(rèn)知智能:具備思考、學(xué)習(xí)、行動(dòng)能力,核心是模擬人腦神經(jīng)元的深度學(xué)習(xí)技術(shù) AlphaGo 圍棋對(duì)弈、大語言模型對(duì)話

3. 關(guān)鍵技術(shù)與局限

大語言模型(LLM):核心是下一個(gè) token 預(yù)測(cè),可處理文本生成、對(duì)話交互等任務(wù),但存在幻覺、短記憶、無感知外部能力等局限。

AI 智能體(AI Agent): LLM 為控制中樞,補(bǔ)充工具調(diào)用、長(zhǎng)期記憶、規(guī)劃反思能力,解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問題,但目前在嚴(yán)肅生產(chǎn)環(huán)境落地仍處于探索階段。

建筑機(jī)器人:應(yīng)用成熟度較高的機(jī)器人集中在高危場(chǎng)景(如拆除、消防機(jī)器人),清潔、施工類機(jī)器人受成本限制,尚未大規(guī)模普及。

三、企業(yè) AI 落地實(shí)踐路徑1. AI 應(yīng)用落地三種模式

Embedded 模式:人類設(shè)定目標(biāo),AI 提供信息或建議,以人為主導(dǎo)。

Copilot 模式:人類設(shè)定目標(biāo),AI 完成任務(wù)初稿,人類修改確認(rèn),適用于創(chuàng)意、編程等場(chǎng)景。

Agent 模式:人類設(shè)定目標(biāo)并監(jiān)督結(jié)果,AI 自主完成任務(wù)拆分、工具選擇、進(jìn)度控制,落地案例尚不成熟。

2. 從淺到深的 AI 使用路徑

提示詞工程(Prompt Engineering):快速驗(yàn)證場(chǎng)景可行性,適用于內(nèi)容創(chuàng)作、頭腦風(fēng)暴等。

檢索增強(qiáng)生成(RAG):補(bǔ)充企業(yè)內(nèi)部知識(shí)或最新信息,適用于專業(yè)知識(shí)問答、工作指引等。

模型微調(diào)(Fine-tuning):基于標(biāo)注數(shù)據(jù)優(yōu)化模型輸出,適用于案例分類、專業(yè)報(bào)告解讀等專項(xiàng)任務(wù)。

3. 企業(yè) AI 落地核心認(rèn)知

AI 應(yīng)用關(guān)鍵是數(shù)據(jù)與算法,需建立 數(shù)據(jù)收集 模型訓(xùn)練 反饋生成 實(shí)施改進(jìn)的閉環(huán)。

復(fù)合式 AI 是最佳選擇,需結(jié)合大模型、小模型、知識(shí)庫(kù)、規(guī)則引擎等多種技術(shù)。

要做好AI應(yīng)用,需擁抱 AI 思維。具體包括放棄完美計(jì)劃、從因果邏輯轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)煉金錯(cuò)誤成為系統(tǒng)進(jìn)化動(dòng)能、重組人機(jī)技能、重視 AI 倫理。

四、不動(dòng)產(chǎn)行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型框架1. 行業(yè)轉(zhuǎn)型背景與挑戰(zhàn)

核心挑戰(zhàn):精細(xì)化運(yùn)營(yíng)需求提升、可持續(xù)發(fā)展(雙碳目標(biāo))壓力、業(yè)務(wù)提效訴求迫切、人口老齡化影響行業(yè)供需。

轉(zhuǎn)型邏輯:以土地和資金為核心要素的增量擴(kuò)張,轉(zhuǎn)向 以數(shù)據(jù)為核心要素的存量提質(zhì)增效。

2. 轉(zhuǎn)型三大核心維度

商業(yè)模式:以空間數(shù)智化推動(dòng)存量提質(zhì),創(chuàng)造數(shù)據(jù)服務(wù)、線上平臺(tái)等新價(jià)值。

運(yùn)營(yíng)模式:建立“投建管運(yùn)服” 全鏈路智慧運(yùn)營(yíng)體系,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人機(jī)合一。

技術(shù)范式:依托 BIM、IoT、AI、數(shù)字孿生四大核心技術(shù),構(gòu)建數(shù)智化底座。

3. 不動(dòng)產(chǎn)數(shù)智化關(guān)鍵場(chǎng)景應(yīng)用案例

地產(chǎn)開發(fā)全周期通過管理駕駛艙實(shí)現(xiàn)投、融、建、供、銷、存全鏈路數(shù)據(jù)可視化,提升決策效率。

資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理:實(shí)現(xiàn)空間、招商、商戶、會(huì)員、運(yùn)營(yíng)“五在線”。在此基礎(chǔ)上,基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng),實(shí)現(xiàn)對(duì)商戶的賦能,以及針對(duì)會(huì)員的精準(zhǔn)營(yíng)銷。

物業(yè)管理數(shù)智化:搭建智慧空間平臺(tái)、智慧運(yùn)營(yíng)平臺(tái)以及客戶端,提升物業(yè)服務(wù)及管理水平,客戶滿意度提升93%,工單處理時(shí)長(zhǎng)縮減 80%,降低50%巡檢頻次以及工作量。典型場(chǎng)景包括:利用 AI 巡檢提升15倍巡檢頻次,提升80%響應(yīng)速度。利用多模態(tài)大模型進(jìn)行車場(chǎng)審計(jì),替代 90% 人工復(fù)核工作。通過 AI 冷站智控、能耗監(jiān)測(cè)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)公區(qū)能耗節(jié)省 27%,降低運(yùn)營(yíng)成本。

利用 AI 巡檢提升15倍巡檢頻次,提升80%響應(yīng)速度。

通過 AI 冷站智控、能耗監(jiān)測(cè)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)公區(qū)能耗節(jié)省 27%,降低運(yùn)營(yíng)成本。

4. 四大核心技術(shù)支撐

(1)BIM:一模貫通設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)全周期,大幅度提升設(shè)計(jì)施工質(zhì)量,提升效率,如審圖時(shí)長(zhǎng)縮至原來 1/4、項(xiàng)目變更率控制在1%以內(nèi)。

(2)IoT:支撐 1000 萬 + 智能設(shè)備在線管理,覆蓋 99% 設(shè)備品牌,實(shí)現(xiàn) 7×24 小時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

(3)AI:研發(fā) 500 + 業(yè)務(wù)算法,覆蓋 120 + 場(chǎng)景,打造數(shù)字員工平臺(tái)提升工作效率。

(4)數(shù)字孿生:1 周內(nèi)可還原 100km2 城市底板,實(shí)現(xiàn)基于空間的人流、車流、能耗流等場(chǎng)景化推演。

五、關(guān)鍵結(jié)論

不動(dòng)產(chǎn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是系統(tǒng)性工程,需遵循“信息化 - 數(shù)字化 - 智能化” 的演進(jìn)規(guī)律,以 AI 為核心驅(qū)動(dòng)力,結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的落地模式,依托四大核心技術(shù)構(gòu)建數(shù)智底座,最終通過精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、智慧化服務(wù)實(shí)現(xiàn)降本增效與價(jià)值再造。

清華大學(xué)土木水利學(xué)院院長(zhǎng) 吳璟教授 為講課老師頒發(fā)感謝狀

參加課程的老師和清華校友總會(huì)城鄉(xiāng)建設(shè)專委會(huì)到場(chǎng)嘉賓合影

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