AI在居住领域的创新应用

贝壳智库 贝壳智库工作组 工作组成员 王超贝壳集团基础技术平台总经理李添翼贝壳集团架构师、技术负责人王雨晨贝壳集团用户技术中心负责人杨跃贝壳集团算法架构师邹伟贝壳集团算法架构师卫海波贝壳集团工程架构师李雨龙贝壳集团算法工程师刘远匀贝壳集团研发工程师韩伟贝壳集团贝壳智库负责人田雪贝壳集团贝壳智库研究总监李玲贝壳集团公共事务线政府事务 编 辑 贝壳智库：田雪 工作组联系邮箱tianxue009@ke.com 前言 随着人工智能技术的飞速发展，居住领域的创新应用正以前所未有的深度和广度，重塑行业生态、引领未来生活。在居住设计施工、营销服务、居家生活、社区管理等多个维度，人工智能不仅提升了人居环境的舒适性、安全性、便利性，还推动了居住行业的智能化、绿色化、适老化转型。本报告结合国内外最新实践成果与实践案例，系统梳理AI在居住领域的应用现状及未来趋势，为AI在居住领域的创新应用提供参考和借鉴。 目录 前言 一、 AI在居住领域的创新应用现状01 （一）智能创意与智能设计（二）智能硬件与智慧工地（三）智能助手与智慧营销（四）智能家居与智慧空间（五）智能物业与智慧社区0101010202 二、AI在居住领域的创新应用案例03 （一）应用场景（二）应用路径（三）应用效果030304 三、AI在居住领域的创新应用趋势05 （一）科学规划与智能开发（二）全屋智能与未来空间（三）个性化、定制化服务（四）智能机器与机器人（五）低碳生活与可持续发展0505050506 一、AI在居住领域的创新应用现状 （一）智能创意与智能设计 随着BIM和生图大模型等技术的发展，AI在建筑设计和家装设计领域实现了大规模应用落地。在建筑设计领域，AI应用突破了传统设计局限，通过数据驱动和算法优化，能够帮助设计师在短时间内生成大量设计方案，提高设计效率，并通过深度学习和神经网络理解设计师的意图，自动调整设计参数，生成符合要求的设计方案，减少错误和重复工作，显著提升设计效率与质量。同时，AI不仅是一个辅助工具，它通过学习迅速掌握建筑行业垂直领域的专业知识并跨界融会贯通，已经打破常规实现创意上的启发。如中南建筑设计院在AIGC技术加持下，用自研的建筑创意具现软件，实现了一杯咖啡时间让手绘草图变效果图、建筑“一键换皮肤”等功能；广联达建筑行业AI大模型AecGPT，具有继承开源基础模型的基础能力，覆盖数十万份高质量行业数据的行业能力，以及自动化、分析决策、辅助生成等专业能力。在家装设计领域，AI高效提供方案和反复修改的能力，实现了家装设计服务工具和流程的重构，提高了交付效率。如贝壳依托自研的“梦想家”大模型，推出了首款AIGC家装设计产品“设牛”，具备实拍生图、户型生图、参考图生图等多种生图功能，为用户提供更多装修灵感，以及“所想即所见、所见即可得”的家装体验；尚品宅配打造AI设计工厂，通过深度学习用户偏好，生成个性化家居设计方案，并实现设计与生产链路的无缝对接；部分装饰企业等接入DeepSeek等大模型，进一步推动家装在客服、设计等方面的智能化革新。 复杂、装修难盯等问题一直困扰着家装消费者。AI一方面重塑了家装工地管理，通过智能摄像头实现了无人施工监测、材料进场识别、抽烟监测、工服识别、整洁度识别、工艺识别等功能和数字化管理，帮助服务者提高施工质量与工期管理效率。另一方面，通过AI赋能视频数据整合分析，可以让家装消费者查看装修进度、监督装修质量。基于AI视觉算法，还可以每日/每周生成工地视频报告，解读装修进展，实现了“装修不用盯”。除了家装智能摄像头，还有许多智能硬件发挥了重要作用。如手持3D智能扫描仪可以自动生成尺寸和结构精准的图纸；多模态“AI工牌”，可以自主总结提炼服务内容并完成系统记录，并提供多维度改进服务的分析建议；智能全景记录仪，以“人+AI检”的方式3D实现家装标准化验收。 （三）智能助手与智慧营销 AI技术在居住领域衍生出了一系列智能营销工具与助手，帮服务者展业、助消费者决策。如“价格”是购房、售房或租房用户的核心考量因素，估价工具可以助力购房者和卖房者理性决策，美国Zillow网站提供的房产估价工具，通过综合考虑地理位置、面积、建造年份、周边设施等，利用先进算法可以为房产提供相对准确的预估价值；国内贝壳依托房源数据库和先进算法，能够提供准确可靠的房产价格预估，估价准确率高达80%。“光照”是购房者考虑的重要因素，基于机器学习、神经网络、图像识别、数字孪生等技术，贝壳日照模拟应用“3D楼书”，可以全方位、全视角、效果逼真地模拟不同户型全年日照体验以及建筑间日照影响。虚拟现实与增强现实技术让沉浸式远程看房成为可能，基于增强学习的场景生成算法，居住行业实现沉浸式VR看房，足不出户就可以全方位身临其境看房。在生成式人工智能、自然语言处理技术的加持下，居住领域的智能语音助手已经可以实时解答客户问题，提供24小时在线服务，帮助房地产经纪人、家装设计师、租赁管家等提升客户满意度，甚至可以针对不同服务者的特点“因材施教”，加快服务者职业化成长。通过AI技术做千人千面的推荐在住房交易过程中也得到了一定应用，比如房产经纪机构会基于用户行为轨迹和语言表达匹配房源，同时匹配更了解房源和用户的经纪人，实现了人、房、客三者智能匹配。 （二）智能硬件与智慧工地 在建筑施工和家装施工过程中，智能化解决方案重新定义了施工流程和施工工艺。在建筑施工过程中，围绕施工过程管理，人工智能、物联网、互联网、虚拟现实、传感等技术，让建筑结构、施工机械、可穿戴设备、节点关口等，实现普遍互联、有效协同。在这个过程中，智能设备进一步提升了施工的效率和安全性。如智能摄像头可以监控工地内外部情况，识别可疑人员和异常行为；智能手环可以监测工人的心率、体温和疲劳程度等状况；智能安全帽可用于监测工人的头部姿态和疲劳程度；智能施工机器人能够搬运物料、砌砖、喷涂、焊接，以减轻人力负担，提升施工效率。在家装施工过程中，工期较长、链条 （四）智能家居与智慧空间 行为习惯、兴趣需求，可以实现个性化推送定制资讯、社区活动等，促进社区资源共享和居民互动。在智能管控方面，智能环境控制系统能够实时监测和调节物业区域内的温度、湿度、空气质量、噪声等环境因素。智慧停车系统可以通过传感器跟踪空间使用率，动态调整停车位布局分配、停车动线等。智能设备监测系统可以利用传感器与AI预测模型，实时监测设备运行状态，提前发现故障隐患，一些智能分析网关已经实现了优化设备调度方案，以减少设备事故风险，延长设备使用寿命。此外，AI在提升社区安全与灾害应对能力方面也发挥了关键作用，比如新冠疫情期间通过AI辅助社区医疗防疫资源的配置和调度。 居住空间作为人们日常生活的基本载体，正经历着一场前所未有的智能化变革，深刻地影响着人们的居住方式。物联网实现家居设备互联互通、信息数据实时采集后，智能家居成为AI在居住领域应用最广泛的领域之一。如智能门锁可以通过指纹、密码或面部识别技术，让居民告别传统钥匙，享受更加便捷安全的出入体验；智能照明控制系统能够依据环境变化与时段差异，动态调整光线明暗和冷暖色调，精准营造契合心境的室内光环境；智能温度调节装置运用智能算法学习居住者的生活习惯，实现温度参数的个性化适配，让居家空间温度始终保持体感最佳状态；智能音箱或者智能网关通过自然语言处理技术可以实现语音控制家电、窗帘等；智能摄像头能够实时监测室内情况以及通过行为分析预判风险，一旦检测到老人长时间静止、火警等异常情况，就会启动紧急通知并联动其他设备采取响应措施；智能监测设备，可以实时监测家居设备的运行状态，提前预警设备故障或能耗异常，降低维护成本；远程控制的空调、热水器、电饭煲等智能家电，则让人民在回家前就能提前调好室内温度、准备好美食，提高了生活的便利性。此外，随着人们对健康居住环境需求的提升，智能家居综合控制系统逐渐成为新建住宅的标配，通过智能感知、智能调控温度、湿度、光线，过滤水垢、持续输送新风等，智能化构筑室内健康环境。居住空间与人的更多连接和智能交互，让家变得更加舒适和高效。 （五）智能物业与智慧社区 当前，AI在智能物业与智慧社区中的创新应用已渗透到安防、管理、控制、服务等多个领域，显著提升了物业运营效率与居民生活体验。在智能监控与安防方面，智能门禁系统，结合人脸识别与车牌识别，可以实现无感通行。一些物业的智能摄像头可以通过AI算法分析监控画面，检测可疑入侵、烟火、消防通道违停、跌倒或异常滞留等异常行为，并自动取证告警。采用基于AI算法的机器视觉图像感知技术，物业可以对电动车进电梯实现精确检测识别，预警电梯区域内电动车闯入事件。在智能便民服务方面，AI客服通过自然语言处理快速解答居民问题，处理报修、缴费等需求。AI分析社区高频诈骗类型，定向推送反诈警示信息。基于大数据分析和大模型匹配社区居民 二、AI在居住领域的创新应用案例 通过空间控制模型、语义控制模型对基础生成大模型进行一定控制，平衡基础生成模型创意和家装设计图准确性的要求。prompt层可以在语义控制上持续提升，加强对于室内设计的业务的理解，充分发挥设计师价值，把风格字典这种基础能力建设起来，让生成的结果更加有理论依据。策略层可以依赖海量户型图、实勘图数据优势生成户型+实勘的方案，快速提供一套户型生图的解决方案；户型+立面的方案完成2D户型矢量到3D立面/全景从零到一的能力建设和链路跑通。 以基于AIGC技术的家装设计大模型产品“设牛”为例，系统阐述“设牛”在解决家装设计智能化问题中所面临的问题和解决方案，为人工智能在居住领域的场景化落地实践提供更多借鉴和参考。 （一）应用场景 技术的快速发展和人民生活水平的不断提高，对居家空间设计服务提出了新的要求。消费者希望能够在家装设计前期就身临其境地感受到把心仪的装修效果搬到自己家的样子，购房时也希望实时看到空房或者老旧的房子改造后的效果。设计师希望为客户快速呈现基于需求的效果图，解决出图难、出图慢导致沟通过程漫长、用户体验不佳等问题。行业对快速获取装修效果图的需求逐渐凸显。 整个模型架构包含：数据层，能力层，应用层，评价层。基于微调的基座模型，整合了数据和能力输出到不同场景的应用，旨在发掘视觉 AI 技术与家装场景结合的无限可能性。 （2）建立全面的家装效果图标签体系，保证生成效果质量 “设牛”的主要应用场景为：消费者可以通过实拍生图、户型生图、参考图生图等多种生图方式生成装修效果图，获取装修灵感体验，生图成功后可自行更换特定风格进行生图，同时可对生成的效果图进行自主编辑。设计师可以基于客户诉求通过进行草图生图、房源实勘图生图等方式快速生成装修效果图。房产经纪人在带客户看房过程中可以快速生成二手房源的装修效果图，让客户可以一键看到房屋重新装修后的效果。 为了建立足够美观且图文相似度准确的数据集，搭建全面的数据标签体系，从20余个角度对千万级别数据集进行层层筛选，并贴上丰富的标签；同时通过实验得出最佳的caption获取方式，最大化提升数据集图文相似度，拔高模型性能上限。 在这些细致的分类和标签基础上，可以实现设置任意条件来对图像集合进行不同等级的筛选，如模糊度、亮度、是否有水印等。同时建立多个阶段不同质量层次的数据集系统，挑出最高质量的图片，从而对模型进行最终的微调，保证模型的样本分布被纠正到最优的局部领域。此外，通过加入一定配比的通用场景数据，还可以缓解垂类场景的过拟合现象。 （二）应用路径 1.构建贝壳梦想家生图模型 AIGC生图模型主要布局于通用领域，由于数据集信噪比低、扩散链路冗长，在家装这一垂类领域性能受限，生成的效果图风格老旧、推理时间较长，商用十分困难。同时，装修设计领域要求门、窗、墙、顶、地这些关键元素空间布局可控，门窗位置和大小等需要稠密控制。所以家装这个垂直领域建模时，会利用空间深度、线条、语义分割来实现空间的控制。然而目前不管是学术还是工业的前沿都面临两个非常关键的问题：一是创意太强，则控制力太弱；二是控制力太强，则没有创意。如何在保证空间布局可控前