本文将逐一探讨每一个角度，研究新兴趋势，并为房地产的人工智能战略提供见解。

首先，我们需要区分人工智能与生成式人工智能的定义以确定讨论的范围。从广义上讲，人工智能执行任务需要具备从经验中学习、理解复杂概念、识别模式、解释自然语言的细微区别以及独立做出决策的能力。

而生成式人工智能是人工智能的一个子集，专注于生成新的内容、设计或者解决方案。它采用先进的算法来输出内容，包括合成数据、图像、文本和音乐。

无论是人工智能还是生成式人工智能都将对商业地产产生一定的影响。在本文中，我们将从一个更大的背景分析人工智能，并重点关注生成式人工智能可以应用的领域。

房地产科技发展为人工智能在房地产领域的应用奠定了坚实的基础

拥抱技术创新已经成为了房地产行业的新气象。在仲量联行2023年全球房地产技术调研中，超过 80% 的房地产租户、投资者和开发商表示，他们计划在未来三年内增加在房地产科技领域的预算。

逐渐成熟的房地产科技生态系统也正在推动这一趋势。目前，科技的解决方案已经几乎覆盖了房地产领域的各个方面，从投资管理、设计施工到设施运营以及项目管理，房地产科技的发展为人工智能的应用奠定了坚实的基础。

在全球范围内，已有超过500家公司在为房地产领域提供人工智能技术服务，并且已经在提高效率和节省成本方面取得了一定的成果，常见的应用案例包括：

• 资产对标分析中的文件分类和标准化处理
• 基于物联网数据挖掘的自动化设施管理
• 投资组合管理的价格建模和预测
• 卫星图像分析用于资产评估和风险管理
• 施工现场监控画面实时捕捉
• 建设项目排期管理
• 租赁和投资交易的智能推荐匹配

生成式人工智能在房地产领域的应用仍处于早期阶段。最新的应用案例包括租赁和物业管理中的客户沟通协助（例如处理租户咨询的聊天机器人）、平面图和设计方案生成，以及通过基于非结构化文档生成报告。尤其是大语言模型提供了从大量文字文件中提炼观点的能力，极大地降低了跨语言和跨国业务的复杂性。预计很快将有更多基于此项技术的产品问世。

如今，早期采用人工智能解决方案的企业已经开始获得回报。英国头部的投资机构——皇家伦敦资产管理公司就在一栋11,600平方米的商业办公大楼中采用了由仲量联行提供的AI赋能虚拟工程平台Hank，成功改善了大楼的暖通空调系统并提高了能源效率，投资回报率达到708%，节约了59%的能源，每年减少碳排放量高达 500 公吨。

仲量联行研究显示，2022年全球人工智能驱动的房地产科技融资总额达到40亿美元，几乎是2021年融资总额的两倍。其中，风险投资（VC）是促进人工智能产品发展的主要驱动力。在所有采用人工智能技术的房地产科技企业中，超过70%的企业背后都有风险投资的支持，其中大约20%的企业处于非常早期的孵化器、天使投资或种子阶段，25%处于风险投资的早期，15%处于风险投资的后期。总体而言，这个生态系统年轻且充满活力，大多数人工智能驱动的房地产科技企业正处于逐渐走向成熟的阶段。

关于人工智能，许多方面仍存在相当大的不确定性，例如人工智能未来的影响力、其能力快速拓展的范围以及与特定行业的融合等。对于房地产投资者、开发商和企业租户而言，掌握人工智能发展的最新动态，从战略的角度去思考如何利用人工智能实现商业目标，并同时兼顾社会责任与道德是至关重要的。

随着对于人工智能的监管系统不断完善，企业也需要与时俱进，尤其应当对以下三类新的法规保持警惕：

• 有关数据质量、知识产权、隐私和数据安全的市场标准和协议
• 减轻社会风险的法规，例如保护劳动力市场免受冲击的措施，或者自动驾驶汽车的安全标准
• 环境法，主要针对因数字经济发展而产生的碳排放

企业和机构在考虑未来前进的方向时，需要考虑几个关键性的问题：人工智能的发展对现有（或新兴）资产类别的投资以及选址会产生怎样的影响？目前需要提前准备和实验哪些现有的或远期的人工智能应用？潜在的商业和社会风险有哪些？

总之，在了解人工智能对业务可能产生影响的基础上，再开展测试工作并制定实施战略，将可以有效帮助企业再利用人工智能的过程中降低未知风险，从而发挥出人工智能的最大潜力。