來 源丨深藍財經
撰文丨鄭婷
過去幾年,地產圈聽得最多的詞是“降本增效”,但很多時候,所謂的數字化不過是把 Excel 換成了 SaaS,把人肉搬磚變成了電子搬磚,地產人白天做方案、晚上改 PPT、凌晨核對競品數據的疲憊循環并未被真正打破。
而現在,房地產行業終于掀起了一場像模像樣的AI革命。
5月27日,易居中國在上海舉辦了一場名為“走進那扇門:不動產的模數共振”的發布會。現場一口氣發布了四大核心產品:
房地產行業專屬大模型 DeepLink RE-LLM、企業級 AI 工作平臺 CoWork、GEO 系統“極客問道”,以及全球首個房地產經紀人智能體“易居·小新”。
如果用一句話來概括這場變革,那就是那個勤勤懇懇的房地產“服務生”,現在正式進化成了懂行、能干活的房地產“AI 服務生”。
與以往那些停留在概念里的 AI 不同,這次易居拋出的,是能真干活、真交付,甚至能直接幫企業賺錢的硬核工具。
一切的基礎,源于對行業本質的重新理解。
這兩年,大家已經被各種通用大模型“教育”過了。寫詩可以,聊天也行,可一問到具體的房地產問題,往往就開始“一本正經地胡說八道”。
原因在于地產從來不是一個標準化的行業,地塊屬性、政策風向、城市周期、客群畫像等海量信息,大多是非結構化的,許多寶貴的經驗直接藏在老地產人的腦子里。
易居發布的首個房地產專屬大模型 DeepLink RE-LLM要做的,就是把這些沉淀了30年的行業智慧,重新“喂”給 AI。它背后接入了覆蓋新房、二手、土地、商辦等全業態的15大專業數據庫,更將專家經驗封裝成了數字化的“技能庫(Skills)”。
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這意味著,過去地產公司的核心資產是“幾個大神”,而現在DeepLink RE-LLM直接把大神們的方法論數字化了。以后一個地產行業新人,也能隨時調用頂級投拓總、營銷總、產品總的思維方式。
為了證明DeepLink RE-LLM有多強,易居中國董事局主席、深度智聯董事長周忻在活動現場展示了一個極具說服力的案例:AI 僅用2小時15分就生成了一份多達50萬字、818頁的《中國房地產年鑒30年特刊》底稿,且在專家多維打分中獲得了8.91的高分。這說明其不僅效率高,而且具備一定的專業價值。
有了深厚的行業認知作為底座,易居發布了第二個產品“CoWork”,你可以理解為房地產行業版的“小龍蝦”。
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試想一下,如果一家房企要研究虹口一塊剛掛牌的地塊,傳統模式下,投資團隊需要拉取宏觀數據、分析競品、調研二手房、解讀政策、測算投資回報……一套流程跑下來,至少要花一兩周時間。
但在 CoWork 里,工作人員只需下達一個任務目標,它便能自主在本地文件夾和歷史資料中檢索,連接克而瑞數據庫,調用企業內部的拿地標準與測算模型。短短5分鐘,一份包含風險研判、敏感性分析及建議出價區間的完整可研報告就能生成。
更妙的是,CoWork 擁有“記憶”與迭代能力:如果你反饋“180平米戶型市場接不住”,它會立刻結合最新的競品和客群數據,重新推演并給出新的定位方案。
當企業內部的生產力被重塑后,外部的營銷戰場也迎來了顛覆性的變化。這就是第三個產品 GEO(生成引擎優化)“極客問道”的用武之地,也是整場發布會中最具“周忻風格”的產品。
他提出了一個“營銷六道”的概念:從案場“等道”、廣告“看道”、百度“搜道”、抖音“推道”、渠道“找道”,到 AI 時代新增的第六道——“問道”。
未來的購房者,未必會第一時間走進售樓部,而是先去問豆包、DeepSeek 或 Kimi,“上海哪個樓盤最值得買?”“這個項目得房率怎么樣?”
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如果你的項目在 AI 的回答中缺席,甚至被誤解,你可能連被客戶看見的機會都沒有。因此,GEO 的本質就是在訓練 AI 如何正確理解你的樓盤,通過建立知識圖譜、輸出標準化測評和百問百答,搶占權威信源的傳播高地。
業內普遍認為,“極客問道”或許會重構整個地產營銷的底層邏輯。未來,房企的營銷費用可能會大規模流向“投 AI 認知”。以前研究的是“怎么讓百度搜到我”,以后必須研究“怎么讓 AI 推薦我”。
如果說前三者是在重塑企業的內部大腦和外部聲量,那么最后一個產品——全球首個房地產經紀人智能體“易居·小新”,則是對終端服務模式的一次大膽破局。
“易居·小新”的野心極大,它承擔了專業參謀、精準匹配、順暢溝通和服務陪伴的角色,相當于把售樓部的經紀人全面 AI 化。
更絕的是,它0傭金。也就是在智力決策層面,AI 提供的資訊、配對、撮合與推薦完全免費且中立,只有在帶看、按揭、過戶、驗房等履約執行層才收取費用。
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當然,理性一點說,當下的 AI 產品難免面臨“Demo 很豐滿,落地很骨感”的現實困境,更何況房地產是中國商業環境中最為復雜的賽道之一。
但這場發布會之所以值得關注,恰恰在于它沒有停留在“用 AI 做海報、寫文案”的表層應用,而是正兒八經探討 AI 如何深入真實的業務肌理。
過去三十年,房地產行業積累了最復雜的數據、最難標準化的經驗,也背負了沉重的歷史包袱。AI 能否真正改變這個行業,值得期待~
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