行业转型核心驱动力 - 中国房地产与建筑业正经历深刻转型，从追求规模扩张转向提升运营质量与可持续性[1] - 人工智能成为行业变革的核心驱动力，正驱动行业从“工具赋能”迈向“生态重构”[1] - 行业同时面对“清晰的未来”与“模糊的现在”，对智能化方向形成共识，但技术突破速度远超组织与数据基础的进化能力[1][3] 科技变革主线 - 过去5年行业科技变革的主线可概括为四个关键词：从开发到运营、从后台到前台、从自研到生态、从国内到国外[2] - 市场从增量迈向存量，资产精益运营的重要性空前凸显[2] - 不动产企业科技部门从成本中心走向业务前台，成为用数智化应对各方诉求的关键纽带[2] - 企业从依赖自研转向与生态伙伴共创，领先的科技企业开始尝试将中国经验快速复用于海外市场[2] 新质生产力实践 - 2025年毕马威“新智实践”案例评选是“新质生产力”在AI赋能行业高质量发展的具象体现[2] - “新”体现在数据作为新生产要素，正在重塑全生命周期业务流程[2] - “质”意味着通过新技术与行业场景深度融合，持续提升空间使用者的品质体验，构建高质量的行业生态[2] 清晰的未来趋势 - 行业已形成共识，必须依靠“AI的外骨骼”来支撑未来[3] - 在存量资产盘活背景下，围绕不动产的结构化金融产品日益丰富，导致“资产拥有者—运营者—基金管理人”的角色分离成为新常态[3] - 专业的运营、资管和基金团队的协同能力已成为核心竞争力[3] - 公募REITs市场的稳步扩围，尤其是商业不动产投资信托基金试点的启动，正倒逼行业提升资产透明度与运营精细化水平[3] 模糊的现在挑战 - 行业竞争压力加剧，使得创新投入陷入短期回报与长期价值之间的现实博弈[3] - 从传统模式到AI驱动新形态的过渡期可能存在反复，组织变革的决心需要进一步坚定[3] - 多数企业的AI应用仍停留在数据搜集与信息整合的初级阶段，最终决策严重依赖资深团队经验[3] - 从“经验驱动”到“智能决策”的跃迁，受制于普遍存在的数据孤岛、非结构化数据利用难等系统性挑战[3] - 在资产管理领域，从依赖“信息差”获利转向依靠“模型差”竞争，面临平衡短期回报与长期能力建设的矛盾[3] 新核心竞争力与生态 - 面对行业下行期的营收压力，不少科技企业通过转向服务国企、拓展至泛不动产与新型基础设施等新场景的策略调整是有效的[4] - 数据资产、算法能力、组织敏捷性正共同构成新的核心竞争力，对科技企业和传统开发商同样适用[4] - 生态合作与共创已成为主流模式，能够提供特定领域领先解决方案并具备快速诊断、将标准化产品转化为客制化落地能力的科技企业更易获得合作伙伴青睐[4] AI从辅助到驱动的路径 - 关键的突破口在于组织内部意识的转换与战略意图的一致性达成[5] - 更优质的第一方场景数据、更懂业务的AI产品经理、决策层更大的授权都不可或缺，但对不同阶段的企业优先级不同[5] - 短期需明确鼓励创新的决策意图，通过内部试验场景建立信心[5] - 中期需创造土壤培养懂业务的AI产品经理，并优化场景数据治理[5] - 长期则需在多场景尝试中形成与组织禀赋相匹配的关键数据指标与反馈机制能力[5] 数字化焦点转移与新要求 - 行业数字化焦点正从单个项目的建造过程，转向建成后资产的持续数据运营[5] - 持有型资产涉及更多元、更复杂的资本结构与利益相关方，他们对运营结果反馈的及时性、风险事件处置的及时性要求不断提高[5] - 科技产品需要为不同方提供及时、准确的运营关键信息，以支持风险管理与业务决策[5] - 资产改造提升将从低频事项变得相对高频，需要基于资产物理属性与数据能力进行科学安排与评价[5] REITs背景下的资产管理转型 - 在REITs市场发展的背景下，科技企业与传统开发商运营部门需更好地理解金融工具与“募投管退”全生命周期价值管理的关系[6] - 需探索从“保障数据来源”“贯彻指标体系”“构建测评模型”三个维度驱动资产管理转型[6] 人才培养模式 - 既懂业务又懂技术的复合型人才稀缺是行业公认的瓶颈[7] - 当前更普遍的做法是“以项目代练习”，通过与外部团队协作推进转型项目，以外脑视角刺激内部人才培养，也达到控制数字化投入规模的目标[7] - 企业内部对创新的机制配合度在提升，“一把手工程”能有效赋能科技部门，起到人才培养的推动作用[7] - 组织变革必须先于技术应用[7] 国产解决方案出海 - 在AI加持下，确实看到更多企业积极布局海外，用中国经验应对当地人力资源与管理精细化挑战[7] - 中国方案在技术上具备竞争力，但出海面临当地法规、行业惯例等客制化挑战[7] - 随着更多中资企业出海，其“公司不动产”的设施建设与运营管理也将带来新增需求，但海外市场能否成为重点板块仍需时间观察[7]