万字干货 克而瑞CEO张燕发布《2025房地产行业AI应用发展报告
2025年9月13日上午，由中国房地产业协会人工智能应用分会承办的“数字化工作座谈会”顺利召开。
本次活动汇聚了央国企、头部房企、科技企业、金融机构以及各省市行业协会代表。会议聚焦“AI在房地产行业的应用”，深入挖掘AI在房地产行业中的应用场景，让技术更好地服务于行业发展、推动AI从实验室走向业务现场、打破技术应用壁垒、推动AI的普惠化和平民化，并致力于生态化建设，共建行业基础设施。
2025年是人工智能技术全面爆发的关键年份。无论是底层大模型技术的突破，还是各类智能体应用的涌现，都在短时间内实现了爆发式增长。我们已经能够清晰地观察到AI技术塑造千行百业的发展雏形。
基于这一背景，克而瑞集团加快了在AI应用领域的实践步伐，并持续监测行业各AI应用场景的发展状况。本次调研针对TOP30房地产开发企业、TOP20物业管理企业以及不动产运营领域的核心企业进行了深度访谈，调研对象涵盖数字化团队和业务团队，确保了调研结果的全面性和实用性。业务前端的反馈对于AI技术与实际应用的结合具有重要的启示意义。
AI大模型作为新型通用技术，通过对生产要素的无限供给和高效重组，正在颠覆传统的生产关系，催生基于人机协同的新经济范式。这不仅是生产力的巨大推动，更是对商业社会底层逻辑的深刻重构。
这一消费驱动特征在五大代表性应用场景中尤为明显。以智能客服为例，垂直地产领域独角兽EliseAI借助租赁与物管对话语料训练专业模型，精准识别租金、维修等语义，实现90%以上沟通自动化，并通过响应、催缴、语音等智能体矩阵实现全场景赋能，覆盖纽约超70%公寓，展现出AI重构传统行业的巨大潜力。其它如智能问答（ChatGPT日请求超10亿）、文档自动化（微软Copilot）、编程辅助（GitHubCopilot服务数千万开发者），均显示出美国在消费与企业应用双向拉动下的生态活力。
相比之下，中国更侧重于“战略投入与场景攻坚”的推进方式。绝大多数企业（92.3%）计划增加AI预算，超90%拟在1–2年内开展试点，投资意愿非常活跃。当前应用高度聚焦于数据分析、客户运营与产品研发三大核心场景。AI不仅作为提质增效的关键工具，也正逐步深入产业流程，开启对传统业务的重构与变革，显示出以战略布局驱动技术落地的典型特征。
企业对AI应用的期待，清晰反映出其角色正从表层工具向核心决策系统跃迁。降本仅仅是AI价值的开始，而远非终点。超过七成企业将精准的市场预测和定价列为首要突破点，这正对应着当前投资容错空间缩小背景下，行业对提升决策确定性的刚性需求。与此同时，全流程的成本优化与AI驱动的个性化产品设计也成为关注焦点，此举恰好契合了行业从规模扩张向高质量发展转型的内在需要。
上一轮数字化应用中，头部企业基本都完成了基础的数据建设，但是这些数据基本上大多集中在结构化数据当中，而对于图表、文本语音等数据类资产应用相对较为薄弱。但在这一轮的AI应用，基于非结构化数据的挖掘及应用就出现了瓶颈。高质量数据集的建设涵盖了结构化和非结构化两个部分，尤其是在知识库建设中，使用的RAG技术，也就是搜索增强生成，近6成的企业，在目前仍然处于评估的阶段，而且对AI的可靠性还是持谨慎的态度。对于AI多智能体的应用，基本现在还处于初步的了解阶段。
当前企业在AI技术部署上呈现出审慎与探索并存的特点。近半数企业采用“公私混合”的部署模式，体现出对数据安全与模型灵活性的双重考量。然而，多项关键技术的落地仍处于早期阶段：近60%的企业仍在评估RAG（检索增强生成）技术，同时对AIAgent（智能体）的应用，近半数企业仅停留在了解层面，尚未进入大规模实践。
许多企业（尤其是头部企业）在上一轮数字化中已完成基础数据建设，但数据资产多集中于结构化数据，对文本、图像、语音等非结构化数据的处理与应用能力仍较为薄弱。而本轮AI应用高度依赖多模态、高质量的数据集，尤其需要打通结构化和非结构化数据以构建企业知识库，这也正是RAG等技术被高度重视、但同时多数企业仍持谨慎评估态度的原因。此外，AI的可靠性问题尚未得到完全验证，进一步延缓了智能体等更深层次AI应用的推广。技术落地与人才短缺，因此成为制约AI从“可用”走向“可信、可推广”的关键难题。
面对这一困局，企业正从组织与人力资源策略层面积极应对。40%的企业选择“积极推动员工转型，提供系统性的AI技能培训”，24%的企业则“计划逐步以AI替代部分重复性、标准化岗位”。这显示出，企业正尝试通过内部转型与外部引进相结合的方式突破人才约束。要实现AI应用的纵深发展，必须在组织架构、薪酬激励与人才培养机制上进行系统性的调整与重塑，从而构建真正支持AI赋能业务的新型人才体系。
从应用深度来看，多数企业仍依赖原有数字化工具与人工研判相结合的方式，真正基于高质量数据集、能够实现归因分析与精准推演的行业级AI模型尚未完全成熟。即便部分企业自称已实现“规模化应用”，其对AI应用深度的理解仍存在差异，反映出当前AI技术在投资决策中尚未实现从“支撑”到“驱动”的根本性跨越。
多模态AI技术也在该领域逐步发挥价值。60%的企业将其用于设计规范与标准检查，提升设计合规性与审核效率。此外，AI在供应链协同与提效方面作用显著，超过50%的企业反馈AI对供应链效率产生较大提升。值得注意的是，此类应用不仅限于房企，还包括大量建造与服务类平台企业，体现出AI在建筑产业生态中的渗透性与通用价值。
从应用价值来看，客户画像分析与精准营销、客户需求挖掘与匹配，以及广告文案与宣传素材的自动创作，被企业视为最具价值的三大方向。尤其值得注意的是，数字人技术已获得超过30%企业的试点或实际应用。由于其服务流程标准化程度高、降本增效效果显著，数字人有望成为客服与营销自动化中发展最快的细分赛道。
造成智能客服渗透率偏低的原因主要有三：一是人工服务在响应速度和效率方面不断优化，大幅提高了替代门槛；二是物业行业长期依赖“人本服务”，形成较强的人文服务路径依赖；三是当前AI技术在语义理解、多轮对话和复杂问题处理方面仍与人工存在明显差距。这些因素共同导致AI在物业服务中的容错空间较小，企业推进态度趋于审慎。
尽管面临现实应用瓶颈，多数企业仍将“智慧服务”（以AI为核心的客户服务体系）和“智慧运营”（AI驱动的内部效率提升）列为未来重点发展方向，希望借助AI推动物业服务从“成本中心”逐渐转向“价值中心”，并实现绿色低碳与数据资产化的协同发展。然而调研显示，真正在这两个领域取得实质性突破的企业仍然较少，反映出愿景与落地之间仍存在一定差距。
在落地路径上，克而瑞重点打造三大特色方向：一是建设高质量行业知识库，强化底层数据能力；二是通过MCP多平台生态（如阿里云、腾讯云、百度等）实现知识库的便捷调用，大幅降低企业使用门槛；三是创新性推出“物业AI陪练”模式，与钉钉合作将垂直知识库与工程化能力相结合，切实解决行业“学用脱节”的痛点。目前，克而瑞已从“AI陪练”等单点应用切入，并计划逐步拓展至物业管理更多场景，旨在与更多企业共建开放、协同、可持续的AI生态，推动行业实现从“可用”到“好用”的跨越。
值得关注的是，超过40%的企业已明确将AI纳入其ESG战略框架。其中，建筑全生命周期碳排放的精准评估与动态优化被视为最具价值的应用方向，AI技术正从局部节能延伸至“设计-运营-改造”全流程的碳管理。这一价值的认可也直接反映在企业支付意愿上——近60%的企业表示愿意为AI带来的节能效果支付5%-15%的溢价，体现出“基于效果付费”的实用主义倾向。
首先，企业应明确自身资源与目标，选择适配的AI战略路径，无论是自研、合作还是融入生态；其次，必须将高质量数据集建设视为“一号工程”，夯实AI应用的底层数据基础；第三，应遵循“高频、刚需、有数据、可闭环、可量化”原则，筛选高价值场景切入；第四，需大力培育“业务+技术”复合型人才，打破组织壁垒，构建新型组织能力；最后，应积极拥抱生态合作，通过资源共享与能力互补共建行业级AI解决方案。
与此同时，行业也正迎来三大技术浪潮：2025年将成为多模态融合广泛应用之年，2026年智能体技术预计迎来爆发，而2027年有望成为AGI（通用人工智能）元年。对企业而言，唯有清晰定位、夯实数据、聚焦场景、培优人才、开放协同，才能在AI重塑行业的过程中把握先机，实现从效率提升到价值创造的跨越。
