机器人在房地产领域的应用研究

如今，机器人已不再局限于科幻小说或电影的描绘，而是已经渗透到了人类社会的方方面面。在2024年北京召开的世界机器人大会上，就有近170家中外企业携带超过600款展品参展，其中27款人形机器人尤为引人注目，规模创历史之最。从抗击疫情期间负责清洁消杀、物资配送的专用机器人，到如今日益逼近人类行为模式、展现出高度智能化与仿生特性的人形机器人，机器人技术在过去几年间实现了质的飞跃，机器人产业也正式步入了其发展的黄金时代。

据预测¹，2024年全球智能机器人市场规模超过660亿美元。值得关注的是，中国在全球机器人市场中独占鳌头，是当前全球最大的机器人市场。自2017年以来，中国智能机器人市场规模实现了显著增长，从64亿美元攀升至2022年的174亿美元，并在2024年底达到251亿美元，年复合增长率高达20%。

中国智能机器人能实现跨越式发展，主要得益于以下几个方面的共同推动：

（1）科技进步：人工智能与大模型技术的飞速发展，极大地增强了机器人的感知、决策及学习能力，使其能够灵活应对复杂多变的环境与任务挑战，从而显著拓宽了在制造业、服务业、医疗、教育等多个领域的应用边界。

（2）市场需求：自2015年起，中国的劳动力²人口数量及其占总人口的比例均呈现出明显的下降趋势。据预测³，至2035年，中国的劳动人口将缩减至约7.43亿，相较于2020年将减少4700万人。面对人口老龄化、人力成本攀升等现实问题，企业迫切希望通过机器人来提升生产效率并降低运营成本；加之疫情的催化，有效缩减了前期市场教育的成本，加速了机器人的广泛落地应用。

（3）政策支持：十四五期间，为加快推动中国机器人产业高质量发展，中央及地方各级政府出台了一系列政策，从技术革新、规模扩大、应用拓展到生态构建等多维度出发，为机器人产业创新发展和应用落地营造了优越的环境。

表：十四五期间机器人相关政策梳理

（4）供应链优势：机器人产业体系是一个涵盖上中下游的完整产业链，包括核心零部件、软件开发、整机制造、集成应用等多个环节。经过多年的发展，中国成功培育了一批机器人整机制造和系统集成国产厂商，构建了一套全面且高效的供应链体系，极大促进了机器人产业量产能力的提升，生产成本也得到有效控制并逐步下降，国产机器人的竞争力日益增强。

图：智能机器人产业链结构

数据来源：仲量联行研究部整理

当前，中国房地产行业面临多重挑战，亟需加速培育“新质生产力”，以迈向高质量发展。所谓“新质生产力“，是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力，是支撑战略性新兴产业和未来产业创新发展的动力来源，也是推动构建现代化产业体系的关键力量。

随着技术的不断发展，当前智能机器人正处于由^L3 （高度智能）向^L4 （超级智能）进化的关键阶段。这一转变预示着机器人将不再仅仅是生产工具，而将成为真正的生产力，深度融入房地产行业的建设、运营、管理等多个环节，赋能行业实现智能化变革。

根据仲量联行中国房地产科技企业数据库的最新统计，当前国内专注于房地产领域机器人技术研发和应用的企业数量已突破百家。

在机器人类型分布上，服务式机器人凭借其广泛的应用场景占据了市场的半壁江山。自疫情期间清洁消杀、无人配送等应用场景的出现，到如今智能巡检、储能充电等功能的加入，服务式机器人在商业地产中的应用范围正持续拓展并深化。同时，这些机器人通过集成先进的语音、表情、手势等识别技术，极大增强了与人类之间自然流畅的交互能力，进一步提升了用户体验。

相较于服务式机器人，工业机器人更加适用于场景固定、任务重复性高，并且对精度、负载及安全要求严苛的作业，目前生产这类机器人的企业约占总量的四分之一。例如，在建筑建造施工阶段，工业机器人尤为擅长执行装配、测量及喷涂、打磨等高精度和高重复性的工作；而在仓储物流领域，工业机器人则能高效地完成货物的装卸、搬运和分拣等一系列任务，有效降低了人力成本，提升了物流效率。

随着社会各界对安全作业标准的持续提升，房地产行业对特种机器人的需求也呈现出增长态势，当前生产这类机器人的企业占比已超过20%。在商业地产中，这类机器人主要聚焦于高空作业与安防两大领域，通过替代人在极端环境下完成作业，在保障人员安全的同时提升工作效率和质量。

此外，值得关注的是，随着生成式人工智能与机器人技术的融合不断深入，人形机器人作为具身智能的典范，正成为投资热点。其拥有与人类相似的操作能力，预示着在工业、物流、服务业等人力密集型行业，以及高危、高强度作业环境中，将展现出巨大的应用潜力和价值。尽管当前人形机器人距离商业化落地尚有一段距离，但在科技巨头的推动下，其发展前景令人充满期待。

图：商业地产领域中不同类型机器人企业占比

数据来源：仲量联行中国房地产科技企业数据库

通过细致梳理商业地产中机器人应用的主要场景，并根据自主性水平和场景复杂性进行分类和定位，仲量联行绘制出了当前商业地产领域机器人的应用分布概貌。在此基础上结合生产各类机器人的企业数量，可以得出以下几点结论：

目前，应用于商业地产领域的机器人普遍自主性水平偏低。这限制了机器人学习与感知能力，使它们主要聚焦于执行单一且明确的任务。在结构化环境中，这类机器人凭借其精准、稳定且高效的工作表现，在工业化场景中展现出了显著优势；然而，面对复杂多变的非结构化环境时，由于自主性不足，它们更多地依赖于人机协同的模式来有效应对和处理复杂的任务。以地面清洁与养护为例，机器人目前更多的是起到辅助、节省人力的作用，并不能完全取代传统清洁服务人员。

未来，商业地产领域对高自主性机器人的需求将日益增长。一方面，随着技术的不断进步，这类机器人将展现出更高的专业化水平，即便在不确定因素干扰下，也能通过自主学习与持续优化，确保任务执行的精准与高效，从而拓宽其应用场景。另一方面，为了能提供更优质的人性化服务体验，高自主性机器人将融合基于机器学习的感情分析与自然语言模型，更好地满足用户的个性化需求，这同样也是人形机器人未来发展的主要方向。

图：商业地产领域机器人应用分布图

注：⚪的大小代表生产这类机器人的企业数量。

数据来源：仲量联行中国房地产科技企业数据库

在商业地产领域的众多机器人应用中，商用地面清洁机器人以惊人的增长速度和巨大的市场规模脱颖而出。这一趋势的背后，一方面是中国城市化进程的推进，众多商业办公物业的涌现极大地增加了对地面清洁服务的需求，特别是购物中心与高端办公楼，因其清洁区域面积大且标准化程度高，成为了商用地面清洁机器人的核心目标市场；另一方面则是中国劳动力人口的持续减少，预示着清洁服务行业即将面临劳动力短缺的严峻考验。当前，清洁服务行业员工老龄化问题已较为突出，老龄化程度显著高于社会平均水平，且行业内普遍规定劳务人员的适宜工作年龄上限多为55岁，预示着70后即将成为该领域的主力军。然而，结合我国出生人口数据，自70年代起，劳动力人口数量逐年减少，加之劳动力整体文化水平的提升，使得既符合要求又愿意从事清洁服务工作的劳动力资源大幅缩减，进一步加大了行业的招聘难度。在此情境下，商用清洁机器人的引入，无疑成为了应对上述挑战的最优选择。

在巨大的市场潜力驱动下，众多新兴企业纷纷涌入这一赛道。尤为引人注目的是，商用地面清洁机器人的国产化比例遥遥领先于其他类型机器人，就当前市场格局而言，高仙机器人凭借其多年在商用清洁机器人领域的深耕细作，占据了优势地位。此外，还有一批跨界而来的参与者同样值得关注，例如从消费市场拓展至商用市场的科沃斯；以餐饮配送起家的普渡机器人；从事人工智能基础研究和应用开发的深兰科技等。同时，派特纳、禧涤、麦岩智能等众多创业公司也积极投身于这片蓝海。

这些企业同样受到了资本市场的广泛关注。截止至2024年上半年，近五年国产商用地面清洁机器人企业累计融资规模已超过30亿美元。在资本的助推下，商用地面清洁机器人更新迭代速度加快，机器人功能的多样性与专业化水平均实现了显著提升，能够针对各类材质的地面、各类细分的场景提供更加专业、高效的清洁方案。与此同时，激烈的市场竞争与国内日益完善的机器人产业链共同作用，有效降低了产品成本，进而促使市场价格呈现出明显的下降趋势。

在运营模式方面，近年来，“机器人即服务”（RaaS）模式逐渐兴起。这种模式通过提供订阅或租赁的灵活选项，让买方能够轻松获得机器人的使用权以及全面的售后服务，从而有效减轻了一次性购买机器人的资金压力与潜在风险。更进一步，部分清洁服务企业已经率先探索并推出了商用地面清洁机器人与人力相结合的打包服务方案，彻底消除了业主的后顾之忧。

随着国产商用地面清洁机器人性价比的不断提升，预计其逐步取代人工进行清洁作业的趋势将率先在一、二线城市显现。根据当前市场上主流商用清洁机器人的性能数据，平均而言，一台商用地面清洁机器人的工作效率已经可以达到人工的5倍之多。更为关键的是，商用清洁机器人的月租费用已逼近甚至低于一、二线城市清洁工人的平均月薪，这极大地改变了成本结构。在此背景下，相较于传统人力，“机器换人”策略展现出了显著的优势和吸引力，众多清洁服务企业在当前降本增效的大环境下，正积极考虑采用这一策略。

表：商用地面清洁机器人与清洁工人参数对比

然而，通过实机性能测试与广泛调研，我们发现商用地面清洁机器人在实际应用中的表现往往参差不齐，部分机型甚至与其理论性能参数存在显著差距。因此，对于期望通过“机器换人”策略达成降本增效目标的清洁服务企业而言，必须清醒地认识到，这一转型远非简单的劳动力直接替换，而是一场需要深入考量、全面布局的系统性变革，其核心在于促进人机之间的高效协同作业。基于此，我们提出从以下三个关键方面重新评估并优化其策略布局。

1. 系统性梳理量化清洁任务

地面清洁机器人具备扫地、吸尘、拖地等多种清洁功能，每道工序在清洁效率和效果上均存在差异。鉴于清洁工作的多样性和个性化需求，并非所有清洁任务都适宜由机器人承担。因此，需要对清洁工作的各个环节进行系统性的梳理，并通过量化评估来确定哪些任务最适合交由机器人执行。这一过程有助于精确计算出机器人能够高效替代的人力工作内容比例，为人机协同提供有效的数据支撑。

2. 灵活配置人机协同比例

在积极推广机器人应用的过程中，应避免盲目地以固定比例替代人力。相反，应当依据现场机器人的实际作业效率、场地环境的独特性以及地面的具体清洁需求等关键因素，进行详尽而细致的分类评估。在此基础上，科学地规划机器人与人力之间的协同作业方案。例如，在宽敞、布局规则且障碍物较少的区域，可以合理增加机器人的部署以提升效率；而在环境复杂多变、需要精细操作的地方，则应保留或增加人力支持，以确保清洁工作的效果和服务质量。

3.构建智慧化清洁管理系统

为了达成真正意义上的高效清洁，不能仅仅依赖于硬件的堆砌，更需要在软件层面进行深度的整合与优化，形成一个人机协同的闭环机制。智慧化的清洁管理系统，能够帮助企业更科学地管理机器人以及物业的设施设备，通过实时监控机器人的工作状态、预测清洁需求、优化排班计划等多种措施，实现机器人与人力之间的高效动态调度。此外，通过引入能实时与客户沟通反馈的线上平台，及时处理问题和意见，将有助于进一步提升整体的工作效率和服务水平。

图：智慧化清洁管理系统的主要功能

数据来源：仲量联行研究部整理

根据Gartner的技术成熟度曲线(The Hype Cycle)，新兴技术往往在期望膨胀后遭遇现实考验，技术的局限与不足逐渐浮现，企业面临严峻的市场筛选，甚至可能被淘汰。只有当该技术为企业创造实际价值的案例开始具体化，并获得更广泛的认可时，该技术才能走向成熟。

图：技术成熟度曲线

数据来源：Gartner，仲量联行研究部整理

目前，商用地面清洁机器人正处于从高期望向稳步发展转变的关键节点，其能否实现大范围普及，深受多方面因素的共同影响，尤其是市场需求端的积极反馈与持续推动。而调研显示，与清洁服务行业相比，房地产企业在接纳商用地面清洁机器人时显得更为审慎和保守，其顾虑主要集中在两个方面：首要的是对机器人作业过程中可能引发的安全风险的担忧；其次则是对机器人清洁效果是否能达到甚至超越传统人力清洁质量的疑虑。

此外，传统的采购流程、招标机制的不适配，以及缺乏统一的机器人应用标准和管理体系，均成为制约商用地面清洁机器人在更大范围内应用的重要因素。因此，为了能有效推动商用地面清洁机器人的广泛普及，不仅要持续优化机器人技术和产品性能，还需要行业上下游从以下多个方面共同努力：

1. 营造机器人友好的作业环境

当前，商用地面清洁机器人在诸如大堂、走廊、电梯间及户外广场等特定场景中已彰显出卓越性能。然而，这些区域仅占到整体清洁作业面积的一小部分。为了拓宽其应用场景，企业还可以通过优化空间布局、设置专属机器人通道、合理安排清洁时段与频次，并引入智能化管理系统来规划机器人作业路径，从而确保机器人在不影响日常运营的前提下高效作业。长远来看，从项目规划设计阶段就前瞻性地融入机器人技术，构想并打造一个人机和谐共融的空间环境，将是未来房地产项目创新的一个发展方向。

2. 重构清洁服务评估与价值体系

在人机协同作业的新时代背景下，市场对清洁服务的评估标准亟需革新，需建立以清洁效率、服务质量和用户体验为核心的综合评估体系，取代单纯基于人力投入和清洁面积来评估服务成本与质量的方法。目前，在香港等发达地区，已经开始尝试引入效率评估机制、设立清洁服务标准和质量认证体系等手段，提升清洁服务行业整体的专业化和标准化水平，为机器人的广泛应用创造了有利的市场环境。

3. 强化机器人管理人才培养与引进

专业人才是确保商用地面清洁机器人高效运行不可或缺的一环。一方面，企业可以通过开展内部培训，不断提升员工对机器人的操作与维护的专业技能；另一方面，企业也可积极寻求与高校、研究机构及机器人企业之间的合作，共同培养具备机器人管理、数据分析、故障排查等综合能力的专业人才。通过构建完善的人才培养与引进机制，企业将能够组建一支技术与管理并重的专业团队，为机器人的全面部署与高效运营提供强有力的支持。

机器人时代已经离我们越来越近。对各行各业，尤其是高度依赖人力资源的房地产业而言，如何适应并有效利用这一变革，已成为决定其未来发展走向的关键所在。表面上看，机器人仅仅是劳动力的替代，实则它将对整个行业的价值链重构、运营模式革新以及人员结构转型都将带来深远而颠覆性的影响。

放眼全球，海外发达国家市场由于更早地面临老龄化加剧和人力成本攀升等挑战，其市场内已孕育出丰富的发展机遇。鉴于中国机器人技术在成本控制上的显著优势，这无疑为中国企业开辟了一个全新的、潜力无限的国际市场蓝海。我们有理由相信，中国机器人技术不仅在国内市场，更将在全球舞台上扮演更加重要的角色。

^{1 中国信息通信研究院《智能机器人技术产业发展白皮书（2023版）》。
2 15-64岁劳动年龄人口，剔除已退休、没有劳动能力或工作意愿等人群。
3 朱勤，《人口老龄化与碳排放：劳动供给与消费模式的影响》，社会科学文献出版社，2018。
4 L3：高度智能。机器人具有很强的自主学习和决策能力，能在复杂环境中执行任务，在特定条件下具备自适应能力，但无法持续自学习、自优化，在某些情况下仍需要人类辅助。
5 L4：超级智能。机器人具有极高的自主学习和决策能力，能在极端复杂的环境中执行任务，完全替代人类。}