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2025年7月25-27日，世界华人不动产学会2025年会暨城市和房地产高质量发展国际研讨会在北京举行。其中，圆桌论坛
由中指研究院主办。论坛上，中指控股CEO兼总裁、中指研究院常务副院长黄瑜发表致辞，小冰科技CEO徐元春、龙湖龙智造千丁数科COO兼首席科学家魏振华分别发表主题演讲，品览（杭州）科技有限公司董事长李一帆、金隅地产集团总建筑师梅林奇、中国电建地产集团投资部副总经理吴疆、中国建设银行总行高级研究员李秦参与对话研讨。
中国房地产行业正处于深度调整的关键阶段，行业既需要直面并妥善解决过往积累的结构性问题，更要主动拥抱全球AI技术浪潮带来的新机遇以实现突围。在新的发展时期，中指始终相信，只有用数据驱动和智能引领，才能在变革浪潮中稳步实现房地产行业的转型提质、持续发展。
，从指数系统到构建行业大数据基座，经历了企业信息化时代和云计算时代，也见证了行业30年的迭代发展。面对市场深度调整，中指以“数据+算法+算力”融合行业场景和AI能力，2025年4月率先联合微软小冰首发“
，实现招标文件解析、方案生成与风险预警自动化；后续覆盖开发、交易、商办、物业等全链条的多场景Agent将陆续落地。通过开放数据与平台，中指愿携手伙伴推动行业从经验驱动跃迁至智能驱动，为房地产转型注入持久动能。
随着AI大模型应用的边际成本优势显现，数字员工与智能体应用市场的快速增长，正成为企业智能化发展新趋势。企业级AI应用，依托场景大模型技术，深度融合优质行业数据，已逐渐落地业务闭环。
训练而成，整合物业行业专家经验与百强企业数据，可助力物业企业实时洞察投标商机，捕捉新增项目，深挖存量机会，提供竞争分析与趋势预判；通过自动解析招标文件的技术、商务、资格等全面要点，一键生成完整标书，大幅缩短编制周期；同时支持细致审核，严防废标风险，全面追溯数据安全。AI招投标Agent，增强标前决策质量，提升标书撰写效率，将为企业带来智能高效的投标新体验，在激烈竞争中赢取更多中标机会。
千丁数科持续AI企业场景落地深耕8年，依托龙湖集团丰富场景与海量数据，形成“三步三化”（AI Ready→AI Byside→AI Inside）企业智能化演进路径。自主研发AI智能体平台及各类AI智能体，覆盖投资、建造、运营、物管全链条，助力不动产运营效率提升与成本优化。
在AI落地应用层面，投资数据分析专家可以通过自然语言交互与解析，借助大模型的能力，实现对异常指标的解读、根因的分析追溯，快速生成专项分析报告，彻底改变传统简单的列表式数据展示方式。经营数据专家不仅能快速给出数据查询结果，还能够进行归因分析并给出经营策略优化的建议。冷站智控专家通过先进算法与智能设备实现冷站精准调控，显著提升能源利用效率，降低运营成本。
千丁数科已总结形成企业AI智能体实施落地方法论，帮助合作伙伴搭建和开发AI智能助手体系，推动行业从规模驱动向科技驱动价值再造进阶。
中国的房地产行业当前正面临着深度调整的阶段，当前AI 在工程设计领域，AI对传统绘图审图的改变也是因市场而异。目前国内虽不缺人力，但AI能助力头部企业拉开差距，更关键是大幅压缩了时间、提升了效率；纵观海外，如日本，专业人才短缺且老龄化严重，AI成为传承设计经验的重要载体。展望未来，在国内房地产注重“好房子”品质的趋势下，AI的赋能重点不在流程标准化，而在于产品迭代，因行业处于调整期，流程本身就多变。类似像小米的人车家系统那样，让AI融入房屋产品环节，比如精装交付中整合智能方案，让用户无需自行挑选，实现居住品质的智能化升级。
设计端:AI优化空间功能与节能指标，超前响应政策标准(如好房子”层高≥3米);
未来，随着金隅“1+N+X“科技创新体系深化，AI将在新材料研发，城市更新等领域持续赋能其
）。然而，房地产行业对AI的应用尚停留在表面化、局部化阶段，点状尝试，亟需转变。对企业而言，应用AI应超越仅优化现有数字化系统（嵌入智能），选择更高级的智能化道路，其中开发协同工作的“智能体Agent”是当前阶段解决垂直模型成本高、收益低问题的可行方案。实施AI需同步解决技术与业务关键问题：技术上需具备整合结构化与非结构化数据、自建可控AI平台以适应独特场景并规避外部风险、以及平衡AI效益与自身能耗的能力；业务上需能分解复杂场景并持续迭代。
建行近年深耕“AI+金融”领域，以数据积累为基础推动技术落地。目前已形成多个成熟应用场景：在授信审批环节，财务大模型通过解析企业年报等数据，可直接生成审批结论与报告，大幅提升效率；在房地产开发贷款领域，正探索全流程AI支持，但仍面临挑战。
核心痛点集中在三方面：一是数据瓶颈，住建、跨银行回款等关键数据难获取，影响模型全面性，需未来联合中指研究院补充宏观以及微观类数据；二是合规平衡，需明确AI管理边界，避免过严流失客户或过松引发内控风险；三是技术障碍，银行间数据并未打通，导致按揭贷款贷后监管困难。
未来，随着政策动态支持、贷后管理技术升级及跨机构合作深化，AI在金融领域的应用将释放更大价值。