乐居财经 徐迪 3 月 17 日，仲量联行发布《AI 赋能商业地产：挑战、实践与未来布局》全球房地产科技调研中文版报告。

报告显示，全球企业不动产领域 AI 试点普及率已从 2023 年不足 5% 飙升至 92%，但仅 5% 企业实现 AI 规模化价值兑现。与此同时，88% 的投资者已启动 AI 试点、87% 的投资者计划增加地产科技预算，行业正式从 " 效率工具 " 迈向 " 增长引擎 "，数据底座、场景落地与组织能力成为 AI 时代核心竞争力。

本次调研覆盖全球 16 个国家和地区、超 1500 位房地产投资者及企业房地产管理层决策者，并结合中国市场深度实践，全景呈现 AI 在商业地产的应用现状、战略转向、落地瓶颈与未来趋势，揭示行业正加速从 " 试点探索 " 迈向 " 规模落地 "。

房地产投资者的 AI 布局：从 " 效率工具 " 到 " 增长引擎 " 的战略跃迁

尽管房地产行业长期被视为在技术应用方面相对谨慎，但此次调研显示，88% 的投资者与业主正在开展 AI 试点项目，较 2023 年的 5% 实现显著跃升。87% 的受访投资者正在增加房地产科技预算，其中排名前五的预算支出均与 AI 直接相关。

多数受访企业平均同时推进约五个 AI 试点项目，并将 AI 优先配置在最贴近核心业务的价值环节，首要其应用场景包括：投资与资产组合管理、数据相关工作流程、资本项目与开发管理等。报告指出，企业在部署 AI 时正瞄准更高阶的价值目标：战略重心正在从提升运营效率转向驱动业务增长；房地产投资者们普遍期待 AI 能从后台走向前台，从成本中心走向利润中心。

企业房地产 AI 挑战：从 " 试点爆发 " 到 " 价值兑现 " 的艰难跨越

企业房地产管理领域的 AI 应用速度同样迅猛。过去三年间，开展 AI 试点的企业比例从不足 5% 激增至 92%。然而，热情背后存在严峻现实：仅有 5% 的企业表示已实现其大部分既定目标。

尽管 AI 的部署虽已高度普及，但大多数项目仍停留在试验阶段，尚未实现规模化落地。企业普遍面临三重挑战：数据基础薄弱、人才能力缺口、投资回报要求趋严。

调研进一步揭示，61% 的企业将 " 人才与能力缺口 " 列为采购决策延长的主要原因，57% 的企业因 " 对投资回报率要求更加严格 " 而放缓推进节奏。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，但不少企业仍缺乏系统化的落地路径。这一不足正加剧企业间的分化——具备成熟技术体系的企业持续扩大领先优势，" 强者恒强 " 的格局已然形成。

中国市场洞察：三大方向引领 AI 深度落地

中国商业地产的 AI 探索并非简单跟随，而是在独特的市场节奏中演化出更具实操性的路径。从 " 追模型 " 到 " 重数据 "，从 " 买工具 " 到 " 变流程 "，中国企业正以实质性投入校准 AI 的价值坐标。

数据为王：在 " 百模大战 " 的热潮褪去后，中国企业正回归一个理性共识：AI 的真正效果更多取决于数据基础，而非模型本身。数据的准确性、及时性、合规性及其与业务场景强相关性，远比模型参数更重要。这意味着，若租金、空置率、运营数据散落于各部门且口径不一，再先进的模型亦难发挥作用。数据管理已从 IT 后台走向前台，成为企业在 AI 时代的核心竞争力。

多模态：2026 年，AI 已全面进入多模态时代。模型能同时理解和生成文本、图像、音频及视频，人机交互正变得更加直观和沉浸。对于商业地产而言，这意味着项目展示和客户沟通方式的革新。从二维图纸与静态资料，升级为更具沉浸感的空间展示与互动体验，客户可通过自然语言参与设计与构想。

智能体：未来几年，AI 对工作方式的影响将日益显著。预计到 2026 年，约 40% 的企业软件将具备智能体工作流能力。AI 从 " 对话交互 " 走向 " 自主执行 "。单纯采购一套 AI 系统难以带来效率飞跃，真正的突破点在于员工是否具备 AI 素养，并主动调整工作习惯以适配智能体。

仲量联行科技业务负责人强盛表示：" 我们观察到，中国企业正面临‘双重压力’：一方面需补齐基础技术能力，解决系统老旧、数据孤岛、历史欠账等问题；另一方面又要参与 AI 创新的前沿竞争。并且，调研中超过 60% 的企业尚未以 AI 规模化做好准备，这正是专业服务机构创造价值的关键所在——在帮助客户夯实地基的同时，利用 AI 实现高价值场景的快速突破，同时建立在安全、合规、可审计的坚实基础之上。"

把握当下的行动窗口期

调研显示，AI 对商业地产行业的影响将在三个阶段持续叠加：未来 1 – 2 年聚焦生产力提升，3 – 5 年推动商业模式重塑，2030 年后或将引发组织形态变革。

对于房地产投资者而言，AI 正成为挖掘价值、控制风险、优化回报的核心驱动力。投资者需要将 AI 能力内化为核心资产，构建数据驱动的投资决策体系，以在日益复杂的市场环境中把握先机。企业房地产团队的工作重心也必须随之转变，从单纯的技术引入，转向更深层次的业务流程重塑与组织能力升级。