文章核心观点 - 行业对智能化未来已形成共识，但AI在不动产与建筑领域的应用目前多处于“叫好不叫座”的状态，企业需要系统性变革以穿越困境 [1] - 地产与建筑行业需要AI作为外骨骼支撑，但面临短期回报与长期价值的现实博弈，需借力AI模型进行业务流程重塑，打造未来核心竞争力 [2] 行业现状与挑战 - 技术突破速度远超企业组织能力、数据基础与战略协同的进化速度，导致AI应用“叫好不叫座” [1] - 传统不动产行业存在数据孤岛与系统集成复杂度高的问题，从“经验驱动”到“智能决策”的跃迁艰难 [1] - 建筑行业面临标准不统一、系统集成复杂、投资周期长以及复合型人才短缺等挑战 [1] - 行业转型导致竞争压力不断上升，创新投入面临短期回报与长期价值之间的现实博弈 [2] 变革方向与战略 - 行业需要从“被动”到“主动”的系统性变革 [1] - 不动产资产管理需建立从“信息差”到“模型差”的全栈服务竞争优势，并平衡资产短期回报与管理人长期能力发展的矛盾 [1] - 各方需跳出思维定式，借力AI模型，以陪伴式、渐进式的不动产科技赋能内外部用户，引领业务流程重塑 [2] - 目标是助力建筑工业化、不动产精益运营以及不动产资产管理提升的次方级改变，打造数据资产、算法能力、组织敏捷性的未来核心竞争力 [2] AI能力演进与生态构建 - AI基座能力需从“工具赋能”演进到“生态重构” [2] - 行业边界正从“传统不动产”向“公司不动产”和融合多元场景的“泛不动产”生态拓展 [2] - 通过构建统一的AI基座，将其打造为驱动业务的新型“操作系统”，旨在打破资产与数据孤岛 [2] - 在商业、产业、康养等场景中激活协同效应，催生“空间即服务”等新商业模式 [2]