《中國房地產(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)平臺課程。課程目標(biāo)為：

第一，分析中國房地產(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)合理論分析和實踐經(jīng)驗總結(jié)，掌握行業(yè)分析框架，并能將方法論拓展到其他領(lǐng)域未來機會與挑戰(zhàn)的分析中。

2025年秋《中國房地產(chǎn)發(fā)展之路》第7課

上課時間：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)展與核心認知、企業(yè) AI 落地思考與實踐路徑、不動產(chǎn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型框架，核心邏輯是“技術(shù)演進驅(qū)動行業(yè)變革，落地方法支撐轉(zhuǎn)型實踐，場景應(yīng)用兌現(xiàn)價值增量”。

二、AI 技術(shù)發(fā)展與核心認知

1. 技術(shù)發(fā)展三階段演進

信息化時代（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)庫構(gòu)建 “端 - 網(wǎng) - 庫” 閉環(huán)，支撐政務(wù)電子化、企業(yè) ERP 等場景。

數(shù)字化時代（2010 年起）：核心是“業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)全面在線化融合”，以云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn) “資源、數(shù)據(jù)、物、人” 全在線，完成從 “結(jié)果記錄” 到 “線上運營” 的跨越。

智能化時代（2025 年起）：核心是“數(shù)據(jù)驅(qū)動的自主決策與行動”，以機器學(xué)習(xí)、大語言模型（LLM）、計算機視覺（CV）等為核心，實現(xiàn)從 “被動響應(yīng)” 到 “主動智能” 的升級。

2. AI 核心能力層級

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

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

認知智能：具備思考、學(xué)習(xí)、行動能力，核心是模擬人腦神經(jīng)元的深度學(xué)習(xí)技術(shù) AlphaGo 圍棋對弈、大語言模型對話

3. 關(guān)鍵技術(shù)與局限

大語言模型（LLM）：核心是下一個 token 預(yù)測，可處理文本生成、對話交互等任務(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，補充工具調(diào)用、長期記憶、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。

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

三、企業(yè) AI 落地實踐路徑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，適用于創(chuàng)意、編程等場景。

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）：快速驗證場景可行性，適用于內(nèi)容創(chuàng)作、頭腦風(fēng)暴等。

檢索增強生成（RAG）：補充企業(yè)內(nèi)部知識或最新信息，適用于專業(yè)知識問答、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)報告解讀等專項任務(wù)。

3. 企業(yè) AI 落地核心認知

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 實施改進的閉環(huán)。

復(fù)合式 AI 是最佳選擇，需結(jié)合大模型、小模型、知識庫、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劃、從因果邏輯轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)煉金錯誤成為系統(tǒng)進化動能、重組人機技能、重視 AI 倫理。

四、不動產(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)：精細化運營需求提升、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)智化推動存量提質(zhì)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)服務(wù)、線上平臺等新價值。

運營模式：建立“投建管運服” 全鏈路智慧運營體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機合一。

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. 不動產(chǎn)數(shù)智化關(guān)鍵場景應(yīng)用案例

地產(chǎn)開發(fā)全周期通過管理駕駛艙實現(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)運營管理：實現(xiàn)空間、招商、商戶、會員、運營“五在線”。在此基礎(chǔ)上，基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)精細化運營，實現(xiàn)對商戶的賦能，以及針對會員的精準(zhǔn)營銷。

物業(yè)管理數(shù)智化：搭建智慧空間平臺、智慧運營平臺以及客戶端，提升物業(yè)服務(wù)及管理水平，客戶滿意度提升93%，工單處理時長縮減 80%，降低50%巡檢頻次以及工作量。典型場景包括：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)大模型進行車場審計，替代 90% 人工復(fù)核工作。通過 AI 冷站智控、能耗監(jiān)測等技術(shù)，實現(xiàn)公區(qū)能耗節(jié)省 27%，降低運營成本。

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)測等技術(shù)，實現(xiàn)公區(qū)能耗節(jié)省 27%，降低運營成本。

4. 四大核心技術(shù)支撐

(1)BIM：一模貫通設(shè)計、施工、運營全周期，大幅度提升設(shè)計施工質(zhì)量，提升效率，如審圖時長縮至原來 1/4、項目變更率控制在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，實現(xiàn) 7×24 小時實時監(jiān)測。

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

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

五、關(guān)鍵結(jié)論

不動產(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” 的演進規(guī)律，以 AI 為核心驅(qū)動力，結(jié)合業(yè)務(wù)場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，最終通過精細化運營、智慧化服務(wù)實現(xiàn)降本增效與價值再造。

清華大學(xué)土木水利學(xué)院院長 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城鄉(xiāng)建設(shè)專委會到場嘉賓合影

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