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报告概述

本报告基于仲量联行2025年全球房地产科技调研，覆盖16个国家和地区、超过1500位行业决策者，系统探究AI在商业地产领域的应用现状、战略布局与落地挑战。报告聚焦两大维度：投资者AI布局策略从效率提升向增长驱动的转型，以及企业不动产AI落地的真实图景与高价值场景。同时，针对中国商业地产的AI发展特征，解读了数据、多模态、智能体三大演进方向，并指出多数企业仍面临战略缺失、基础薄弱等问题，为行业参与者提供兼具前瞻性与实操性的参考。

报告的核心结论

投资者AI重心从效率提升转向增长驱动

当前投资者推动AI项目的前六大目标中，有五项直接与收入增长和竞争定位相关，如识别投资机会、数据驱动决策、差异化吸引资本等。试点数量最多的八大应用包括市场趋势分析、自动化估值、风险建模等增长导向场景。

多数投资者尚未为AI规模化落地做好准备

60%的投资者在战略、组织和技术层面缺乏支持AI有效落地的路线图和基础设施，导致行业领先者与落后者差距持续扩大。拥有成熟技术体系的企业在AI应用成效上显著领先，而准备不足的企业面临双重压力：补齐基础与参与AI创新竞争。

AI应用非但未缩小技术差距，反而扩大了领先者与落后者差距

调研显示，原本拥有成熟技术体系的企业在AI应用成效上继续领先，而技术能力不足的企业因资源有限、决策周期延长，难以实现跨越式发展。例如，在降低运营成本、发掘新洞察等领域，成功企业的实现比例远高于其他企业。

数据、多模态、智能体是AI在商业地产的三大演进方向

数据治理成为AI效果的关键，超过60%企业因数据治理不力面临瓶颈；多模态AI（文本、图像、视频融合）将改变项目展示与客户沟通方式；智能体技术将推动工作方式变革，员工AI素养和业务流程重塑是成功关键。

报告回答的关键问题

商业地产投资者如何看待AI的战略价值？

投资者普遍将AI视为塑造未来竞争力的关键趋势。93%的投资者认为科技赋能型物业能带来更强资产表现，87%因AI增加房地产科技预算。战略重点正从成本削减转向增长驱动，定制化技术能力已成为前五大业务优先事项。

企业不动产（CRE）的AI落地进展如何？

92%的企业不动产团队已启动AI试点，但仅5%实现了大部分既定目标，多数项目仍处于试验阶段。试点首选高影响力领域：数据相关工作流程、资产组合优化和能源管理。预算压力与战略规划缺失是主要障碍，且技术差距因AI进一步扩大。

中国商业地产的AI应用有哪些核心挑战？

中国企业面临“补齐基础技术能力”和“参与AI创新竞争”的双重压力。预算优先事项中，部署AI项目、升级数字基础设施和网络安全位列前三。技术采购决策周期显著延长，人才与能力缺口以及更严格的ROI要求是主要原因。

AI在商业地产规模化落地的关键条件是什么？

报告指出，企业需要系统化的方法：制定清晰路线图和成功衡量指标，建立跨职能团队，争取高管支持，并注重变革管理。同时，应平衡“快速见效”的应用与长期基础建设，避免全面铺开，战略聚焦高价值场景。

报告中的代表性数据

88%

投资者AI试点渗透率

2025年，接受调研的全球投资者中，88%已开展AI试点项目，相比2023年的5%显著跃升。

92% vs 5%

企业不动产AI试点比例与成效

2025年，92%的企业不动产团队正在开展AI试点，但仅有5%表示已实现大部分既定目标，多数项目仍停留在试验阶段。

60%

投资者中尚未为AI做好准备的比例

2025年，60%的投资者（不分类型与规模）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。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 全球调研方法论：涵盖16个国家和地区、超过1500位行业高层决策者（1000余位企业端及500余位投资端），系统解析AI赋能商业地产的真实图景。
  • 投资者AI应用场景分布图：梳理28个AI应用场景，展示投资者试点重点从效率导向向增长导向的转变，以及八大最广泛试点的应用。
  • 大中华区预算优先项分析：对比全球与大中华区投资者和企业的预算配置，显示AI相关项目（试点、基础设施升级、安全体系）在大中华区占据更高优先级。
  • 企业不动产AI试点项目选择框架：基于27个应用场景，详述数据工作流程、资产组合优化和能源管理三大高影响力领域的实践与价值。
  • 成功与失败企业的对比分析：通过对比AI应用成功企业与其他企业的实现比例，揭示成熟技术体系、战略规划、变革管理对成效的决定性作用。
  • 中国企业AI落地的具体案例：仲量联行中国区实践，如智慧化招商管理解决方案和Ren·AI关系情报工具，展示数据驱动商机挖掘的成效。
  • 三大技术演进方向深度解读：数据治理（Gartner预测）、多模态AI（2026年75%模型具备多模态能力）、智能体（40%企业软件将具备智能体能力）对商业地产的影响。
  • 面向未来的行动建议：包括多阶段规划、内外兼修投资AI人才、加强数据与网络安全体系、将AI部署与企业决策周期对齐等四项优先事项。

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