主持嘉賓

黎振偉　世聯(lián)行首席技術(shù)官

討論嘉賓

陳振連　華潤置地科創(chuàng)與智數(shù)部副總經(jīng)理

趙　原　華潤萬象生活有限公司智能與數(shù)字化部總經(jīng)理

苗　坤　鑫苑科技服務(wù)集團有限公司大物管產(chǎn)品中心總經(jīng)理

劉天旸　中原集團首席運營官

王曉華　增城產(chǎn)業(yè)投資集團總助、廣州東進數(shù)智技術(shù)發(fā)展有限公司董事長

吳震東　仲量聯(lián)行科技部高級商務(wù)運營總監(jiān)

黎振偉：上午我們參加了走進華為，討論很熱烈，探討了很多話題。緊接著下午的討論就更多是從企業(yè)的角度了，我知道今天華為很關(guān)注在AI時代的企業(yè)如何用AI，科技企業(yè)包括金蝶，他們都在關(guān)注究竟怎么樣為企業(yè)服務(wù)？

企業(yè)剛才也談到有點焦慮，我們怎么樣去迎接AI時代。剛才我跟越秀張總也在探討，其實數(shù)字化跟智能化并不是今天才有，早就有了。

為什么AI的到來，使得我們大家都如此去思考呢？上午華為提出AI是場革命、是場變革，我們今天房地產(chǎn)也在面臨一場變革，所以這兩場變革應(yīng)該說對當今社會沖擊也是最大的。我們怎么把這兩場變革合在一起，一起推動社會的進步，可能也是今天我們在座各位探討的。

今天的討論總共有6位嘉賓，大概討論一輪，然后再補充，每人可以談5到6分鐘。

第一位嘉賓，華潤陳總，您剛才介紹了華潤，您是公司層面，他是應(yīng)用層面的，一個公司從兩個層面來探討。作為傳統(tǒng)的行業(yè)企業(yè)，其實過去并不是沒有用IT，用了很多IT，也投了很多錢，信息化早就做了。

我們今天來探討AI的時候，你覺得我們過去跟未來怎么去延續(xù)？剛才您也談到在這個節(jié)點，今年是AI革命元年，我們?nèi)绾卧谶^去已有的數(shù)字化、智能化基礎(chǔ)上再提升？這個很重要。

還有一個是，這個提升不是推倒重來，不可能再來一遍。

過去的數(shù)字化跟今后的AI所設(shè)計的系統(tǒng)最大的差別在哪里？這個變化難不難？

陳振連：我覺得黎總剛才問的問題其實是挺好的問題，當前是處在轉(zhuǎn)變期或轉(zhuǎn)型期，不管是做數(shù)字化，或者用AI，或者更早的信息化，它是要解決企業(yè)運營的問題、競爭力的問題，根本的還是解決這些問題。這個過程實際上是持續(xù)的過程，不是要拋棄過去所有的東西。我覺得是有傳承的，當然也有迭代和進步的地方。

剛才華為的領(lǐng)導在講很多基礎(chǔ)的東西，其實本質(zhì)上還有很多管理是否是規(guī)范，就是管理水平的問題。今天講到AI，有數(shù)據(jù)準備的問題，數(shù)據(jù)的質(zhì)量怎么樣？用來做調(diào)優(yōu)、訓練，你的數(shù)據(jù)有沒有？

我們最近做一些應(yīng)用的時候，發(fā)現(xiàn)要用大量的時間去做知識庫、知識圖譜，做很多很基礎(chǔ)的東西，這些東西跟過去是緊密關(guān)聯(lián)的。有了過去的基礎(chǔ)，可能有些管理、流程梳理沉淀下來，這個就形成了今天要去做一些。大家在談的DeepSeek，在通用的場景上用起來挺不錯的。但是真正落到企業(yè)里面用的時候，你會發(fā)現(xiàn)存在很大的鴻溝。比如說企業(yè)專有的知識要嵌進去，實際上你拿到的答案跟你的預期會發(fā)現(xiàn)有挺大的差別。比如說天天寫材料，能不能用這個東西幫你把材料完成呢？發(fā)現(xiàn)還是沒有達到預期或者達到跟領(lǐng)導直接溝通的程度，你會發(fā)現(xiàn)很多差距。

這些差距在前面的數(shù)字化階段沉淀的東西，在這個過程中能不能再發(fā)揮價值用起來？知識圖譜、知識庫能不能很好的梳理出來？是有這樣的一個過程。

對于未來，AI的應(yīng)用或者對于原來的提升，我覺得這是顯而易見，或者是有巨大應(yīng)用價值的領(lǐng)域，這個是毫無疑問的。

我相信未來整體企業(yè)的應(yīng)用架構(gòu)有一個Agent作為入口、路由，底層背后可能有各種應(yīng)用，也有丁總說的數(shù)分的事情，還有一些數(shù)據(jù)洞察，可能還有一些小的獨立的模型去完成不同的任務(wù)。我相信未來是混合的架構(gòu)。

這對于整個企業(yè)來講，有一些原來的應(yīng)用體系還會存在。我們知道今天的模型，說白了底層還是詞庫、概率，它是基于概率的邏輯。比如說會計記賬不是概率，一分錢就是一分錢，一塊錢就是一塊錢，這是非常嚴謹?shù)?，跟生成式還是有很多不一樣。

再就是流程的過程也是嚴謹?shù)墓芾磉^程，也不是說基于概率，今天算一下余總審批通過的概率比較大，我們就到他那邊。丁博士審批比較嚴格，我們就不通過他。它不是基于概率的邏輯。你會發(fā)現(xiàn)肯定還是有很多結(jié)合，會發(fā)揮各自的優(yōu)勢、長處的地方，但是不可否認這個改變是巨大的。

還有一個領(lǐng)域會巨大改變，就是人機交互。過去的流程有大量的輸入，比如用鍵盤、鼠標，可能這一部分在未來肯定是要大量簡化，可能被AI所取代。我更想說整體還是希望這個東西到前面分享的，就是以人為本的，能夠為人賦能的。我不希望提到這個東西就是降本，就是要減人。為什么不能把它變成提質(zhì)的？變成一種做差異化、提升競爭力的工具？我們知道最終不得不卷，如果你知道整個世界是熵增的，但是也得去對抗熵增。

我們有責任讓我們的工作變得更美好，讓生活變得更美好，而不是簡單用這個來減人、降成本，這是我們應(yīng)該去努力的。

黎振偉：謝謝陳總，今天我們工作5天，以后變成3天。今天華為說了這個話，我們革命不要把革命者被革掉，這個我覺得很重要。今天上午你沒有去，華為還是很關(guān)注華潤的意見。

我們下面請問趙總，趙總是來自于華潤萬象生活。剛才陳總談到了很多的架構(gòu)、系統(tǒng)，回到萬象生活在應(yīng)用過程中，覺得AI將對你們產(chǎn)生什么樣的作用？回過頭，你們給總部又提出什么樣的要求？怎么去改進原來的管理系統(tǒng)？

趙原：感謝主持人，其實剛才陳總介紹的整個理念在我們公司內(nèi)部已經(jīng)比較高度達成一致了。尤其是今年春節(jié)前后的人工智能的進步，在節(jié)后公司內(nèi)部也進行過多輪的探討。

從總體的方向上來看，我們并不認為AI真的會馬上催生一場革命，它可能是在很多業(yè)務(wù)革命過程中的一個有利工具。

像剛才說到的，其實業(yè)務(wù)本身的痛點，還是在延續(xù)?？赡苓^去業(yè)務(wù)面臨的痛點，現(xiàn)在仍然還有；過去需要聚焦的場景，現(xiàn)在也還是在聚焦。本身我們業(yè)務(wù)的競爭力，底層的商業(yè)邏輯、商業(yè)模式并沒有發(fā)生根本性的變化。

然后，一個企業(yè)也好，一個行業(yè)也好，它的競爭力和護城河也還是存在。

在這樣企業(yè)的內(nèi)部，從應(yīng)用層面，任何一項技術(shù)不單指AI或大數(shù)據(jù)，任何一個新技術(shù)的出現(xiàn)，我們認為首先需要去平衡的都是商業(yè)技術(shù)的成熟度和業(yè)務(wù)從數(shù)據(jù)到應(yīng)用到場景的成熟度，在這個之間去找到合適的匹配關(guān)系，然后來真正聚焦應(yīng)用的效果。

在這個過程中，其實我們也做了大量的探討。就像陳總剛才介紹的，我們評估了各個業(yè)務(wù)模塊的成熟度。智能化的前提是數(shù)字化，數(shù)字化的前提又是信息化，信息化的底層其實是先進的管理基礎(chǔ)。每個行當自己的數(shù)據(jù)積累的成熟度和管理經(jīng)驗的固化、標準化以及先進程度，決定了它前端應(yīng)用真正落地的情況。

我們在整個推進過程中，還是秉承著大膽創(chuàng)新、謹慎全面應(yīng)用推廣的模式，并且聚焦高度標準化、成熟化的場景。

其實從剛才分享的嘉賓來看，大家的分享內(nèi)容在很多模塊也是有重復聚焦的。比如大家都會提到合同的審核、人力方面的提效，為什么大家都關(guān)注這幾個場景？

因為這幾個場景業(yè)務(wù)規(guī)則相對明確、數(shù)據(jù)積累相對成熟，從這些場景來看比較好切入、比較好入手，所以我們的思路跟大家差不多，就是會更落地聚焦。

另外一方面，我們也不會貪多，還是會秉承“積小勝成大勝”的原則。我們的核心，以萬象生活來說還是在營的100多個商場和物業(yè)的幾千個小區(qū)，在空間和服務(wù)過程中怎么打造智慧的空間，怎么在空間里面讓我們的客戶，讓各類型客戶都能感受到有溫度的服務(wù)。

就像剛才陳總說的，不是所有科技都是伴隨著無人化或減人，我們是以服務(wù)為競爭力的公司，在這個過程中怎么把競爭力提升上來，我覺得這是在科技應(yīng)用方面持續(xù)探索的場景。

黎振偉：下一次觀點可以專門組織走進華潤商場，破解如何做到前三，有了AI以后可能是前一了，這個話題很值得探討。第四位是來自于鑫苑的苗總，房地產(chǎn)開發(fā)已經(jīng)慢慢減少了，AI最大的場景就是物業(yè)經(jīng)營以及城市更新、改造。您覺得在物管方面，AI應(yīng)該怎么提升？以前我們都在談怎么增效，有了AI怎么更有效幫助物業(yè)公司把服務(wù)做好成本降低？還可以延續(xù)做下去。

苗坤：今天提的很多問題都非常好，其實您提的問題，也是我們鑫苑服務(wù)這兩三年一直在思考、一直在改進和一直在做的事情。在AI時代如何更好地提升我們的服務(wù)及更好地利用我們數(shù)字化的基礎(chǔ)來做好服務(wù)，降本增效等等。其實我們物業(yè)行業(yè)已經(jīng)進入了存量市場，就是隨著地產(chǎn)的逐步萎縮。并且我始終有一個問題，我不太認同物業(yè)歸屬到房地產(chǎn)行業(yè)里面。因為物業(yè)本身有住宅、非住，也有園區(qū)、醫(yī)院、高校，其實物業(yè)行業(yè)本身就是比較獨立的行業(yè)。我個人覺得，它歸屬到服務(wù)業(yè)可能更合適一些。

在存量的市場，每一個物業(yè)公司都在做價值的深挖。到了數(shù)智化轉(zhuǎn)型的階段，因為我們經(jīng)歷了從手工到信息化，然后到數(shù)字化、數(shù)智化，再到以AI來引領(lǐng)這一次產(chǎn)業(yè)的重塑和變革。

萬科的朱總前幾天也發(fā)表了一篇文章，AI對于行業(yè)的影響也有一些個人的觀點。大家有唱衰的，也有唱好的，這個也都很正常。2000年到2010年的這十年，我也是剛進入到企業(yè)里面做信息化相關(guān)的轉(zhuǎn)型工作。當時流行兩句話說"信息化轉(zhuǎn)型就是找死，不轉(zhuǎn)型就是等死"，在我們年代走過來的"老人"，大家對這句話都有聽說過。

但是科技的發(fā)展，其實是一種歷史不可抗拒的，無論看好還是不看好，無論是馬斯克說"AI就是潘多拉的魔盒不能打開，打開就滅亡人類等等"。無論怎么樣，趨勢是無法改變了。

到了這個階段，我們作為物業(yè)方面，我們認為數(shù)智化的轉(zhuǎn)型還沒有徹底。隨著AI的到來，可能會推進這一個進程的改變。

為什么呢？因為數(shù)字化到數(shù)智化，就是我們引入了一些人工智能，希望通過AI監(jiān)控、設(shè)備監(jiān)控來降低能耗，來提升我們設(shè)備的維修效率，來幫我們更好地做好服務(wù)，提升各方面的一些服務(wù)效率。但是它還是半智能的狀態(tài)，比如AI監(jiān)控，我們說可以監(jiān)控人員翻閱，但是你的誤報率有多少？在應(yīng)用過程中，我們發(fā)現(xiàn)誤報率還不低。隨著半人工時代對于我們的管理一提效還是有一定的影響。每一個工具的使用是否能顛覆這個行業(yè)，能夠帶來巨大生產(chǎn)力的變革？可能在人工轉(zhuǎn)信息化時代帶來了變革，這一次從數(shù)字化到數(shù)智化，這個也是一次非常重大的變革。

因為AI是帶來了時代的平權(quán)，我們以往每個行業(yè)靠經(jīng)驗形成了護城墻，形成了壁壘，慢慢無論是個人或企業(yè)靠經(jīng)驗去維持現(xiàn)狀會越來越難。隨著趨勢的發(fā)展，我們會發(fā)現(xiàn)跨行業(yè)的競爭和顛覆也會司空見慣。所以AI這一輪的發(fā)展，我們也從幾個方面在探索和使用。

從去年，比如品質(zhì)管理監(jiān)控輿情、提升服務(wù)品質(zhì)，包括通過AI客服去幫助提升客服的服務(wù)效率，還有通過語義分析精準定位業(yè)主生活服務(wù)需求來提升多金的收入，這些場景也都有了一些探索。

隨著今年年初DeepSeek的發(fā)布，拉低了AI大模型的應(yīng)用門檻，我們也部署了DeepSeek的大模型?；诖竽Ｐ?，業(yè)績也做相應(yīng)物業(yè)智能體的研發(fā)，比如管家智能體、400客服智能體。未來可能還有很多智能體，比如運營智能體、工程智能體等等。這些智能體在我們看來，它會大幅度提升效率。拿管家智能體來講，管家一天的工作有消息處理、工單處理等等，也希望通過相關(guān)AI智能體的建設(shè)，真正實現(xiàn)物業(yè)管理中提升服務(wù)質(zhì)量、增效、創(chuàng)收、避險等等，來改變物業(yè)的現(xiàn)狀。

黎振偉：今天上午討論的時候，我們都探討為什么華為都進入房地產(chǎn)不多呢？說房地產(chǎn)行業(yè)斷點比較多，而且很多東西也不知道怎么做，大家不熟悉。您現(xiàn)在在用AI幫助提升，你們有沒有想過請專業(yè)公司一起做，還是你們自己在解決這個問題呢？

苗坤：其實這兩塊我們都有結(jié)合，內(nèi)部+外部，重點是在內(nèi)部本身。我們有一個比較強大的科技團隊。

黎振偉：還是需要多結(jié)合，謝謝！

苗坤：謝謝您！

黎振偉：剛才丁總說AI對我們行業(yè)沖擊不大，可能對直接的行業(yè)包括房地產(chǎn)代理、顧問，用人多的地方影響比較大，特別是包括設(shè)計公司很多都已經(jīng)裁員了。下面是中原集團首席運營官劉總，我們都面臨著同樣的問題，樓難賣，企業(yè)也在做自己的東西，寫個報告也不需要你寫了。中原今天面對AI、智能化，我們?nèi)绾卫肁I提升傳統(tǒng)服務(wù)力，創(chuàng)造新的能力，讓專業(yè)更專業(yè)，更好地服務(wù)客戶化解對我們業(yè)務(wù)的影響。

劉天旸：謝謝黎的問題，其實這個問題算是行業(yè)里面比較系統(tǒng)的問題，首先這幾年從這個行業(yè)整個的服務(wù)質(zhì)量來說，其實改善不大，就是還是傳統(tǒng)的方法。如果在座的各位以一個客戶的視角接觸過銷售人員的話，你會發(fā)現(xiàn)買一個人生當中價值最大的物業(yè)，和你去一個高檔餐廳消費一兩千的一頓飯，和你住幾千塊的酒店，得到的服務(wù)好像買幾百萬、上千萬的房子還不如那種服務(wù)感受好，我覺得這是這個行業(yè)服務(wù)的情況。

另外是這個行業(yè)現(xiàn)在的付費也發(fā)生了變化，像從存量房來說，從前是買家付費，現(xiàn)在是雙邊付費，未來可能是賣家付費。付費方式的變化，就是證明整個行業(yè)會從賣方市場轉(zhuǎn)向買方市場，這種轉(zhuǎn)變很多人還沒有完全有感受。因為大部分行業(yè)從業(yè)者是賣方時代參與工作，就是只需要拿出房子，不需要特別多的服務(wù)，會有很多人來搶，也有各種搖號政策?，F(xiàn)在供過于求了，很多人不會愿意有錢先買一套房，不會把買房作為最關(guān)注的事情了。對于現(xiàn)在很多的從業(yè)者是挺大的挑戰(zhàn)。

另外，如果現(xiàn)在要做好房產(chǎn)的銷售，其實流量+效率這兩點是比較重要的，這也是跟AI有很大的關(guān)聯(lián)性。如果提高經(jīng)紀人在客戶方面的能力，就要從特別具體的小的點給經(jīng)紀人賦能和助力。

首先在中原的AI實踐當中，第一個是房源信息的整理，無論拿到一套新的房，我們就管它叫統(tǒng)裝，二手房是散裝，這個房源該如何描述，如何跟同類的房源進行對比？客戶在線上的疑問，如何進行響應(yīng)？并且如何去處理房源信息的及時上傳？我覺得這些都需要AI工具去做。

相對比較好的，就是中原在實踐AI的時候，我們因為有香港和海外的公司，所以是直接接ChatGPT的，國內(nèi)用的是阿里大模型?；谶@個，我們覺得把過去的數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程、銷售說詞或操盤的流程喂給模型跑。坦白講，現(xiàn)在模型對業(yè)務(wù)的實際幫助還不是特別明顯，因為數(shù)據(jù)的樣本量也好，包括近期政策的變化，其實都會對整個的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和給客戶提供的能力會有質(zhì)疑。

我們現(xiàn)在更多的是輔助經(jīng)紀人能力建設(shè)，第一個會給經(jīng)紀人做智能房評，就是放一套盤或做一套盤，讓可能學歷并不高的經(jīng)紀人去寫會，通過更精準的更有特色的描述，會讓這個房源的價值跳出來。

第二個是房源曝光度的資源分配，其實也會通過AI給房屋進行打分，這里面也會引用業(yè)主的知識。所以我們會在大的方向上，在很多小的細節(jié)去改善客戶的體驗，和改善經(jīng)紀人對于客戶的服務(wù)能力。未來行業(yè)應(yīng)該還是會走向品質(zhì)服務(wù)的階段，像現(xiàn)在看房屋購房意愿下滑以后，很多垂直類媒體平臺的流量都被打散了，而且新年紀的客戶更多采用新媒體的方式獲取房源信息。

幾個情況，行業(yè)內(nèi)包括大的行業(yè)變化，都會讓行業(yè)變得基本上找不到可抄襲的對象了，這也是大家集體陷入迷茫或糾結(jié)的元素，就是沒有對標去做了，這個時候會形成比較大的轉(zhuǎn)變。也許會出現(xiàn)一波原來根本不知道的人突然做的非常好，但是這個行業(yè)在過去沒有被科技和資金重構(gòu)的很大一部分原因，就是這個行業(yè)很靠管理和場景的持續(xù)深耕。但凡不敬畏這個行業(yè)的人會輝煌一會，所以我們還是要有進取的心擁抱科技才能有機會提供更好的服務(wù)和有價值的內(nèi)容給到行業(yè)的消費者與客戶、用戶。

黎振偉：我們行業(yè)有一個標桿的企業(yè)，貝殼在科技應(yīng)用上真的做得很好，所以今天也引領(lǐng)了市場，也給我們做了很好的示范，科技真是厲害，沒有它不行。中間插一個問題，對話嘉賓唯一的政府代表，其實它代表政府，其實是政府，來自于增城產(chǎn)業(yè)投資集團的總助，廣州東進數(shù)智科技發(fā)展有限公司董事長。上午在華為討論的時候，我跟王總討論一個問題，當下政府以前都很有錢，做很多的智慧城市，但是今天發(fā)現(xiàn)錢少了，因為地賣不出去，還有維護很大，所以政府也在改變過去大量投入智慧城市的資金。今后AI大模型情況下，智慧城市的需求是什么？同時有什么要求呢？因為在座也有金蝶、華為等科技公司。今天我們又談到一個東西，過去很多的需求是偽需求，它不是真實的，我們怎么把它變成真需求？還有我們?nèi)绾螐倪^去的購置大量資產(chǎn)到買服務(wù)？當然需要提供更好服務(wù)的公司，提供更好滿足需求的公司。

王曉華：非常感謝黎總，您這個問題非?？陀^以及真實，我其實代表不了政府。因為國企是不敢去說這個話的。但是我就我們跟政府的溝通、交流，可以分享政府對智慧化需求的理解。您剛剛談到智慧城市，我覺得智慧城市雖然談了很多年，但一直是很大的命題，因為涉及到各方面，而且投的錢特別多。如果今天特別聚焦回答這個問題的話，我想仍舊從AI在政府端的部署，在這個點去切入來談一下我的不成熟的一些看法。

分理想和現(xiàn)實兩端，理想端，政府認為我需要AI，我需要部署AI模型，我認為我需要。AI的服務(wù)商，它會我認為政府需要。一個是我認為我需要，一個是我認為你需要。在這樣一個想象當中，雙方就碰面了。那到底需不需要呢？大家交流后發(fā)現(xiàn)這個需要有點不太清晰，首先政府跟服務(wù)商交流完之后，不清楚部署AI的需求和痛點，要解決的問題是什么？因為聊著聊著，這個東西就不確切了。唯一確切的，可能是目前AI這一波的熱潮，確實非常熱。我作為地方政府，每個地方都說在部署，我是不是也得部署？作為政治任務(wù)，我好像必須部署，如果不部署，好像落后了，最后變成聊到這個點上面來。

作為服務(wù)商，跟政府聊完之后，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)搞不懂要怎么弄了，或者沒法弄。沒法弄的原因，我想各位專家談得特別到位，我想有兩層：

第一層，各個地方政府的數(shù)據(jù)底座基礎(chǔ)不太一樣，差異非常大，或者說絕大部分的數(shù)據(jù)底座基礎(chǔ)是偏弱的。

其次，針對于地方政府能夠解決實際問題的智能體，我們已經(jīng)不能叫大模型了，因為太通用或者不具有針對性也好，去談那個沒有太現(xiàn)實的意義。我們只能說針對政務(wù)端或政府端開發(fā)的智能體很少，很多時候如果政府要定制化去解決這個需求，服務(wù)商要重新開發(fā)，重新開發(fā)就有重新開發(fā)的費用。

目前在經(jīng)濟下行的情況下，各個地方的財力是比較緊張的，很多時候不愿意花這個錢，也是因為這個問題解決了和沒解決好像沒有多大的差別，對于提升政府的效率或獲得更高級別領(lǐng)導對工作的認可沒有多大的差別，本質(zhì)是這個原因。

回到數(shù)據(jù)底座端，為什么現(xiàn)在偏弱？有幾個主要的原因，剛剛黎總您提到在信息新基建，這個是有比較大的關(guān)系。第一，我們舉一個很典型的例子，政府有很多職能局，這些職能局有兩類，條條和塊塊。條條是上面直管的，市屬、省屬，甚至到中央。條條的職能局沒有存在本地。塊塊是在本地，但是這些數(shù)不一定完完全全在本地就存好了，為什么呢？因為這些年原來政府布的政務(wù)云的存儲空間是不夠的，存不下，這樣兩個問題導致了目前數(shù)據(jù)底座不太理想。因為增城屬于廣州市的增城區(qū)，我們都面臨這樣的問題，可想而知在西部地區(qū)這一塊也是偏弱的。但這是我的想象，沒有調(diào)查的真實數(shù)據(jù)。

基于這個原因，下一步在信息新基建面向政務(wù)端可能會有幾個需求：

第一，圍繞著政務(wù)云、政府大腦的部署，包括視頻云會有一波新基建的需求。

第二，圍繞著政務(wù)數(shù)據(jù)的價值開發(fā)，我要不出域進行處理，需要構(gòu)建可信數(shù)據(jù)空間。這是第二類，我認為政府端會需要的新基建的投資。

但是問題來了，這兩類投資的投資規(guī)模和金額，可能合起來都是上億級別的，包括算力可能也需要做一些本地化的部署，包括2027年國家對信創(chuàng)的需要。上億的金額目前在地方財力偏弱的情況下，尤其是區(qū)縣級財力是真實偏弱的。在這個情況下，服務(wù)商很多時候是很想干，但是發(fā)現(xiàn)政府告訴他沒錢或者只能掛賬，你能忍受幾年掛賬？甚至需要服務(wù)商提供全流程的解決方案，融、投、退一攬子都解決了，我就不出錢，我也沒有錢出。然后你通過商業(yè)變現(xiàn)，通過資產(chǎn)的運營，通過本地化的面向市場端收費去做閉環(huán)，這個是新的挑戰(zhàn)和命題。

我認為這一波的新基建，尤其是政府端新基建既是機會也是挑戰(zhàn)，機會是確實有新基建大量的需求，挑戰(zhàn)是資金怎么解決。因為服務(wù)商也是企業(yè)，要活下去，也要活的更好的。

我就分享這些。

黎振偉：謝謝王總的挑戰(zhàn)與機會，真的說得蠻透徹。最后是來自于仲量聯(lián)行科技部高級商務(wù)經(jīng)理吳震東先生。同樣也是我跟中原劉總探討的問題，貴公司是國際五大行，顧問行業(yè)是你們很重要的一塊。像我們跟華為探討的時候，你跟他合作創(chuàng)造了很好的模型。最近我在做商業(yè)項目，設(shè)計公司也提到了這個模型，我們就可以結(jié)合了，您怎么看我們?nèi)绾斡肁I提升顧問的能力？讓我們的專業(yè)更專業(yè)。

吳震東：剛剛劉總談到AI怎么賦能，包括像專業(yè)服務(wù)公司。AI特別是DeepSeek興起對專業(yè)服務(wù)公司產(chǎn)生了全方位的影響。首先如果從需求端來說，我覺得DeepSeek很大的作用是在非常短的時間內(nèi)，把AI滲透率幾乎打滿了。就像之前提到，之前AI在DeepSeek之前，在生成式人工智能之前，人工智能已經(jīng)存在很多年了，從來沒有像今天一樣在全民認知程度可以達到如此高的地方，特別是這么短的時間內(nèi)。帶來的直接影響是什么呢？在很短時間內(nèi)，把各個階層的領(lǐng)導、各級的領(lǐng)導都在短時間內(nèi)教育了一遍。在短時間內(nèi)，在各個公司一把手最熟悉的技術(shù)術(shù)語就是人工智能，我覺得對于在需求端來講，制造了非常興旺的需求，這個對于各類專業(yè)服務(wù)公司來說本身就是很大的利好或者吸引力。

對于像仲量聯(lián)行專業(yè)服務(wù)公司來講有幾方面，是可以在當中可以做的事情。

首先是新業(yè)務(wù)的需求，因為我們是科技部門，可以看到AI轉(zhuǎn)型本身其實就是很大的需求，就是需要專業(yè)服務(wù)公司在其中發(fā)揮作用的。剛剛幾位嘉賓談到了，在房地產(chǎn)領(lǐng)域科技的進展都是相對比較緩慢的，不是那么快的。但是AI這一波可能會稍微有一些些的不一樣，因為落地場景、配套是以前從來沒有的速度向前推進。比如我認識IT行業(yè)，他們是做出海、做加速的，幫助服務(wù)器做加速的。他們有一個團隊是IT運營部門，每天做的事情是在全球幾十個、大幾十個機房供應(yīng)商溝通，看機房情況怎么樣，然后告訴客戶你定的軟件在某個機房、機器在維修，或者什么時候下架，包括收費、付費等等。從去年下半年開始，就用AI大模型來幫助讀所有的郵件，回大部分的郵件，然后總結(jié)內(nèi)容，匹配相關(guān)的信息，半年的時間裁掉了50%的員工。

裁掉員工之后不僅僅是流程改變了，會導致員工技能圖譜要求也會不一樣，包括整個組織架構(gòu)都可能是不一樣的。在巨大的變化浪潮當中，對于很多公司來說，大家都是第一次做這些事情，專業(yè)公司的服務(wù)是非常急迫的場景。在房地產(chǎn)領(lǐng)域更加如此，因為很多的專業(yè)知識需要你運用到AI流程化當中?，F(xiàn)在大家用AI的時候還是簡單的知識庫、智能體的運用，不能解決很實際的業(yè)務(wù)問題，這也是我們要去嘗試的方向，就是看看是不是可以幫助大家在AI轉(zhuǎn)型當中提供更多的專業(yè)支持。

第二個是現(xiàn)有業(yè)務(wù)的改造，有兩個點是我們可以去做的。第一個是業(yè)務(wù)的AI化，第二個是數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化?，F(xiàn)在我們做的很多AI，其實大家用的模型是沒有差別的，是平權(quán)的。只要是別人用的模型，你也可以用，他用DeepSeek，你也可以用。他用阿里的，你也可以用阿里的。差別的點在于流程改造，以及用的數(shù)據(jù)、信息的差別。很多公司有自己獨有的信息，這當然很好。作為專業(yè)服務(wù)公司很大的優(yōu)勢，就是在過程當中，在多年的業(yè)務(wù)積累當中，其實是積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)反過來，其實是可以幫助客戶提供差異化的賦能，使得他們在模型建立過程當中，他們在尋求決策支持的過程當中，他們是可以看到一些不一樣的結(jié)論和洞見，我覺得這個可以給客戶產(chǎn)生直接的價值。

其實這也是我們在過完年之后感受非常深的點，短短一兩個月的時間就接到很多包括對于數(shù)據(jù)方面的需求，希望能夠在客戶自建模型、自建資產(chǎn)分析平臺的過程當中得到這方面的支持，我覺得這是第二點，就是對于專業(yè)服務(wù)公司來說在AI浪潮當中可以做的事情。

第三個就是內(nèi)部的賦能。作為專業(yè)服務(wù)公司，我覺得有兩個特點，第一個是人力密集型，第二個是信息密集型。專業(yè)服務(wù)公司給客戶提供的服務(wù)，要么幫你做外包人力密集的事情，免得你自己做。要么給你提供你沒有的信息、洞見或?qū)I(yè)知識幫助解決專業(yè)的問題。這兩類問題，其實都是AI非常擅長去解決的問題，也是可以AI賦能幫助大家提升的事情。

以我們自己為例，我們在2023年七八月份的時候，仲量聯(lián)行在美國發(fā)布了第一個面向商業(yè)地產(chǎn)的大語言模型，當時是基于GPT的，也是全球第一個。在這個基礎(chǔ)之上，我們也在不斷迭代一些新的AI的應(yīng)用，包括現(xiàn)在也在向全球客戶推的基于整體數(shù)據(jù)，幫他提供數(shù)據(jù)的分析，因為我們?yōu)楹芏嗫蛻籼峁┪飿I(yè)服務(wù)。在這上面用了很多軟件，客戶自己的，包括我們的，把所有的軟件數(shù)據(jù)整合到一個平臺上，提供數(shù)據(jù)的解讀，這個對客戶來說是可以產(chǎn)生非常直接的價值。

我覺得AI在特別是像預測性維護領(lǐng)域，可以對于客戶產(chǎn)生非常深遠的影響。預測性維修在房地產(chǎn)領(lǐng)域說了很多年，不僅是房地產(chǎn)領(lǐng)域，在整個AI領(lǐng)域都說了很多年，十幾年前GE就推出了predict（音）想做預測性維修，但也不太成功。大語言模型對預測性維修蹚平了道路，可以在這個基礎(chǔ)上更精準預測設(shè)備的狀態(tài)等等，來創(chuàng)造更多的價值。

從這三方面，新業(yè)務(wù)、現(xiàn)有業(yè)務(wù)的提升以及內(nèi)部的賦能，這個對于專業(yè)咨詢公司像我們這樣的服務(wù)公司來說都是創(chuàng)造了新的機會場景。

黎振偉：希望我們的客戶在跟你們接觸的時候看到我們業(yè)務(wù)的創(chuàng)新，包括中原也一樣。謝謝各位！我們的時間到了。

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