AI赋能商业地产：挑战、实践与未来布局

joneslanglasalle.com.cn AI赋能商业地产：挑战、实践与未来布局 仲量联行全球房地产科技调研 目录 01 02 03 前言 当人工智能（AI）技术的发展步入规模化应用的关键阶段，其变革性力量正深度渗透商业地产全价值链，在市场不确定性加剧的行业背景下，AI已成为房地产投资者与企业不动产管理团队突破发展关键因素、构建核心竞争优势的引擎，技术的落地实践与价值兑现也逐步成为全球行业探索的核心议题。 本报告基于此次全球调研的核心数据与深度洞察，通过两大维度系统解析人工智能赋能商业地产的真实图景：一方面聚焦房地产投资者的AI布局策略，剖析其从效率到增长的战略转型，以及构建可持续竞争优势的关键路径；另一方面还原企业不动产领域AI落地的真实图景，挖掘高价值应用场景，总结规模化落地的核心经验。 2025年，仲量联行开展全球房地产科技调研，涵盖16个国家和地区、超过1500位行业高层决策者——其中1000余位参与者来自企业端，500余位则深耕房地产投资领域，旨在系统探究AI在商业地产领域的应用现状、战略布局、落地挑战与未来趋势。 此外，报告还围绕中国商业地产的AI发展特征、核心趋势与实践要点进行了解读，结合全球AI技术发展方向，精准回应本土市场AI布局中的实际挑战——尽管企业布局热情高涨、相关预算持续倾斜，但多数仍存在战略规划缺失、基础能力薄弱、规模化落地困难等问题，为中国商业地产行业参与者探索更适配本土发展的AI落地路径，提供兼具前瞻性与实操性的参考指引。 本次调研打破了房地产行业技术应用偏保守的固有认知，清晰捕捉到人工智能在商业地产领域之落地速度与战略重心的深刻转变：从投资者端的试点爆发到增长导向转型，再到企业不动产端的全面探索与高价值场景聚焦，人工智能正从单一的效率优化工具，逐步成为重塑商业地产竞争格局、重构价值创造方式的关键力量。 我们希望，本报告在人工智能逐步重塑商业地产行业的浪潮中，能助力企业与投资者找准AI落地的关键切入点，于行业转型中把握机遇、蓄势前行，真正实现人工智能技术与商业地产全链路的深度融合，解锁行业高质量发展的新篇章。 战略重点正从“提升效率”转向“驱动增长” 房地产投资者正逐步将其AI的关注重点从提升运营效率转向直接支持业务增长的应用场景。当前排名前六的AI目标中，有五项与业务增长及竞争定位直接相关，而非单纯的成本削减。 AI应用进程显著快于预期 尽管房地产行业长期被认为在技术采纳方面相对谨慎，但调研结果显示，88%的投资者已开始试点AI应用，并在房地产全价值链层面平均同时推进约五个应用场景。 准备不足正在削弱竞争优势 尽管87%的投资者因AI而增加房地产技术预算，但仍有超过60%的投资者在战略、组织和技术层面仍未为AI的规模化 落 地 做 好 准 备，行 业 领 先 者 与 落 后 者 之 间 的 差 距 持 续扩大。 01 AI赋能业务增长，房地产投资者构建竞争优势 在2025年充满不确定性的市场环境下，房地产投资者正面临一系列关键抉择。AI是否能够成为拉开市场领先者与跟随者之间差距的竞争优势，抑或仅是一拥而上、令人失望、难以兑换长期价值的技术热潮？在当前宏观经济环境下，企业应如何证明这项投资的合理性？ 问题的关键已不在于AI是否会重塑房地产投资行业，而在于投资者能否驾驭这场变革带来的时代红利，还是被甩在身后、逐渐被淘汰。 在当前经济环境下，技术正成为重要的竞争优势 过去几年间，房地产投资者面临着受地缘政治压力和租户需求波动影响而产生的市场动荡。 然而，在相同的宏观压力之下，拥有成功科技项目的机构，在面对市场波动和风险时普遍展现出更强的信心。93%的受访投资者表示，高品质、科技赋能的物业在整体表现和投资回报方面更具优势；这也与用户端的反馈一致——94%的企业租户愿意为提供更高能源效率和更优体验的科技型空间支付溢价。 94% 的租户认同 “在选择搬迁地点时，我们愿意为科技赋能的空间支付溢价。” 已拥有成功科技项目的投资者 73% 其他投资者 48% 93% 的投资者表示 “科技赋能型物业能带来更强的资产表现和投资回报。” 已成功推进科技项目的投资者，普遍将技术视为应对市场波动与风险管理的关键工具。 上述趋势进一步推动了市场对定制化技术能力的需求增长：即能够精准匹配企业特定商业模式、投资策略及运营需求的专属技术解决方案。相比通用化、模板化的技术路径，定制化方案能够在不确定的市场环境中，更有效地支持投资决策、提升风险管理能力，从而形成关键竞争优势。 不同类型投资者的前五大业务优先事项2 资管机构/私募基金 机构投资者 私人投资者 尽管未来三年内，提升利润率仍是所有类型投资者的首要业务目标，但构建定制化技术能力已普遍跻身其前五大核心优先事项。这一变化清晰表明，在一个日益由数据驱动、复杂性不断上升的市场环境中，科技赋能已经成为保持竞争力的必要条件。 社会变革浪潮势不可挡，房地产投资者正在加速推进AI落地 在上述“定制化技术能力”中，AI是最为突出的主题。虽然房地产行业长期被视为在技术应用方面相对谨慎，但调研显示，已有88%的投资者和业主正在开展AI试点项目，相比2023年的5%，实现了显著跃升。 自 2 0 2 3 年 以 来，A I 技 术 的 快 速 突 破 成 为 投 资 者 加 速 试 点 的 重要 外 部 推 动 力 。当 前，多 数 A I 试 点 仍 聚 焦 于 成 熟 的 分 析 型 A I（如机 器 学 习 ）以 及 近 年 兴 起 的 生 成 式 A I 。然 而，行 业 领 军 者 们 的讨 论 焦 点 已 开 始 转 向 下 一 阶 段 —— 具 备 推 理 能 力 、能 运 用 多 种工 具 和 数 据 源 、独 立 执 行 多 步 骤 策 略 的 代 理 型 A I（A g e n t i cA I）系统。 仲量联行对上一经济周期资产管理规模增长的分析显示，将投资布局与正确的主题趋势（如城市化和可持续发展）保持一致，是推动投资组合增长的主要动力。如今，AI正成为未来几年最具影响力的主题之一。AI的持续突破及其在各行业的广泛应用，预示着范式转变的到来——许多业内人士认为，它是继工业革命与数字化革命之后最大的变革。 正如互联网催生了电子商务、社交媒体变现以及共享经济等全新商业模式，AI也正在重塑房地产行业的竞争格局，并改变其价值创造方式。 行业对AI长期潜力的高度共识，正推动商业地产领域迎来“快进时刻”。尽管仍有部分人士将AI视为阶段性技术热潮，但从整体来看，行业层面的投入与行动已十分明确。在不同类型投资者及各主要区域市场中，87%的受访者正在增加房地产科技预算，以推进AI的应用。在大中华区，预算支出排名靠前的三项都直接与AI相关——部署AI项目，或用于为AI项目落地做好充分准备，例如升级网络与数据安全体系。 瞄准更高价值目标：投资者正将AI重心从效率提升转向增长驱动 仲量联行在房地产价值链中梳理出28个AI应用场景。调研显示，多数企业平均同时推进五个试点项目。当前的应用分布清晰反映出，哪些应用在2025年获得更高的市场关注度。 以上AI应用场景分布图揭示出一个重要变化，即部署AI的战略重心正在重新调整：从提高运营效率转向增加业务收入及增长机会。在大中华区，73%的受访投资者已启动投资与资产组合管理相关的AI应用试点，部署数据相关工作流程和资本项目与开发管理AI应用试点的投资者也分别达到了62%和58%。 如今，这一关注点正发生显著转变。在推动当前AI项目的前六大目标中，有五项与收入增长及增长机会直接相关——这标志着投资者关注的战略重心正显著转向更为复杂的、与商业模式创新相关的成果目标。 2 0 2 3 年，房 地 产 领 域 关 于 A I 的 讨 论 大 多 集 中 在 效 率 提 升 。仲量联行的研究表明，2024年投资者主要在以下四个方面进行AI试点，这些应用均以运营为导向： •将日常物业管理任务自动化 •优化物业服务交付 •简化数据流程以强化风险监控 •在集中化数据库上训练AI，以提升数据查询效率 这一战略重心的转变，体现在投资者正在推进的具体应用中。当前试点数量最多的前八大AI应用包括：12 仲量联行的专有平台Horizon展示了AI在重塑投资决策过程中的能力。该平台通过分析过去20年、超过90万宗物业及房地产交易数据，生成由AI驱动的市场情报，从而助力我们能够在机会出现之前预判潜在机会、预测市场变化，并通过AI分析识别非公开市场（off-market）投资机会。 与以节约成本为主要目标的应用不同，以增长为导向的AI试点项目旨在为业务成功提供竞争差异化优势。从长远来看，增长带来的投资回报预期通常高于单纯的效率提升。然而，雄心勃勃的目标能否转化为切实的成果？调研结果呈现出一幅更为复杂的图景。 图04. 增长导向型应用并不天然比效率导向型应用更难或更易落地。部分增长型应用（如自动化市场分析或风险预测）可以作为独立工具运行，并在不干扰既有流程的前提下为决策者提供洞察。相比那些需要对日常运营流程进行更为根本性调整的效率导向型应用，增长导向型应用反而更容易实施。 AI应用落地过程中真正的复杂性，主要体现在基础设施与工作流程的整合上。凡是需要重构既有流程、重新培训员工，或对团队协作方式作出根本性调整的AI应用，不论其战略目标如何，在实施阶段都面临最大的挑战。 AI项目的成功，取决于清晰的整体统筹与分阶段推进，而非在“效率提升”与“业务增长”间二选一。领先企业通常能够在建立信心、快速见效的应用成果落地，与最终赋能业务创造最大价值、更为复杂且更具变革性的能力建设之间取得平衡。然而，这种推进方式对战略、组织与技术准备不足的企业而言尤为具有挑战性。 多数房地产投资者仍未做好准备，且差距正在扩大 现实情况是，60% 的投资者（不分类型与规模）尚未为AI的有效落地做好准备，他们缺乏能够支持AI融入业务流程的技术路线图与整体战略规划。 在高管指令下仓促启动人工智能试点项目，并不代表企业已做好技术落地的各项基础准备；如果缺乏AI系统性的技术引入与整合策略，多数机构将难以从零散的试点探索，迈向对业务产生规模化的实际影响。 与此同时，有备而来的企业正加速领先。拥有成熟技术体系的企业，在当前AI项目中收效显著，竞争优势持续扩大。这些领先者通常以系统化方式部署AI，包括制定清晰的路线图、战略性分配资源、确保利益相关方的参与，以及在变革管理流程支持下构建稳健的基础设施。 图07. 战略性领先者与技术能力滞后者间的AI应用成效差距正在扩大 通过 AI 在以下目标上取得“显著成效”的比例（%） 对于技术与能力相对落后的投资者而言，需要夯实基础能力，而非试图直接跨越到高级应用阶段。想要获得成功，需要将AI推进工作牢牢嵌入稳健的技术与战略基础设施之中。 “ 领先窗口正在收窄，投资者宜趁势而动。 上述各项举措的实施都需要时间与资源。为部署AI做好业务基础设施准备的投资者，将获得显著的竞争优势——但这一窗口期即将缩短。 未来三年内，或者说2030年前，由AI赋能的战略将重塑商业地产市场，这些战略在洞察获取的速度和质量上将显著超越传统模式。AI技术发展的指数级速度意味着，越早开展准备，其价值越大；而行动迟缓的代价也将随时间推移不断上升。 研究数据已清晰表明，准备充分的组织已在AI应用方面取得领先地位。当前的关键已不在于AI是否会改变房地产行业，而在于贵机构将在这一转型进程中，选择成为主动引领者，还是被动跟随者。 AI试点方向由战略优先级主导 在预算压力持续加大的背景下，企业不动产团队正将有限资源集中投入到对业务影响更为显著的领域，如资产组合优化、能源管理以及数据驱动类工作流程，这些方向更贴近高层管理者的核心业务目标，而非简单推行“容易落地”的低门槛应用。 技术能力不足的企业，在AI应用成效上被进一步拉开差距 尽管市场对AI的热情空前高涨，但