深度智联“AI+房地产”战略发布 - 公司确立了从“AI+房地产”原生方向到发布“ALL in AI”新十年愿景的清晰发展路径 其产品能力锚定于行业真实应用场景并与中高级专业岗位能力标准对标 [1] “地产AI-Ready”战略与系统架构 - 公司在全球开发者先锋大会上正式发布“地产AI-Ready”战略 系统推出以“四大核心库”为基座的“AI专属空间”以及覆盖三类业务场景的完整产品矩阵 首次完整呈现“1个专属空间、4大核心能力、3大应用场景”的系统级解决方案 [2] - 该战略由一套清晰的智能架构支撑 即“1个专属空间 + 4个核心能力 + 3大应用场景” 使所有AI应用能够共享并调用持续进化的“地产大脑” 旨在为用户带来效率、成本与质量三个维度的确定性价值 [3] 四大核心能力构建专业护城河 - 数据库：将克而瑞二十年沉淀的海量、多维数据进行系统性升级 成为AI大模型可读取的“系统化结构数据库” 为智能决策提供“数据燃料” [4] - 知识库：将非结构化知识锻造成可追溯、可验证、可推理的“行业武功秘籍” 让AI的输出符合“地产人的专业话术” [4] - 专家库：通过专家“思维编码”入模 将顶尖专家的思维模型与研判逻辑注入AI 实现专业智慧的规模化传承 使其具备专家级的业务理解力 [4] - 工程力库：确保前沿的AI能力 如2024年4月兴起的Agentic架构 能稳定高效地融入具体产品 以AI原生能力打通从模型到场景的“最后一公里”能力封装 [4] 三大应用场景与产品矩阵 - 公司基于AI专属空间推出了覆盖地产三大应用场景的8大产品 [4] - 行业智能决策应用矩阵：包括AI原生地产投资决策平台CRIC2025、亚洲地产金融及RWA & REITs垂直AI投顾平台DeepHouse 以及首个银发产业垂直AI数据智能平台银发数智 [5] - 这些产品改变传统“查询数据+人工分析”模式 用户可通过自然对话一次性得到“问数”和“问知”答案 通过自动规划工作流、自主调用数据知识及智能体工具 完成深度分析报告交付的复杂工作 [5] - 例如 CRIC2025平台从过去需要用户自行查数据 转变为用户只需一句话提问 平台不仅能提供数据 还能交付包含数据解释和知识分析的结果 [5] “克而瑞·数字员工”与组织形态变革 - 经过一年训练 公司首批房地产“克而瑞·数字员工”正式上岗 标志着地产行业正在形成“人+数字员工”高效协同的新组织形态 [5] - 未来房企的岗位、人才结构和管理模式也将随之发生改变 [6] - 这些数字员工被赋予数据库、知识库和专家行业力 将成为未来企业的常态 实现人机协同工作以达成降本增效 [8] - 数字员工具体角色包括：完成市场分析、战略评估、趋势预测等任务的“决策专家” 撰写营销文案和专业文章的“私域主编” 地产营销人员的得力助手“AI销冠” 以及可全流程自动化完成案场多重任务的“金牌案场战队” [8] 行业趋势与生态共建 - 行业观点认为 过去几年是通用大模型的觉醒年代 而从2025年开始 垂直行业大模型的应用正迎来爆发的前夜 AI正以前所未有的深度和广度渗透到千行百业 [9] - 企业应用人工智能的速度取决于企业自身转型和业务战略的速度 而非纯粹的技术导入速度 [9] - 将人工智能技术运用到企业的核心能力上是关键指标 代表了企业转型速度的快慢 早期应用在相对容易导入的领域 但关键是要应用到自身的核心业务上 [9] - 数据质量将成为房地产行业AI落地在未来1-2年共同面临的最大挑战 [11] - 公司旨在成为行业最可靠的“共建者”与“赋能者” 将持续筑牢专业护城河并迭代产品 未来将全面开放其核心能力和接口 以激发更多地产AI应用的涌现 [11] - 公司预测2026年将是中国垂直行业AI应用的爆发年 [11]

通用AI与垂直智能体的发展趋势 - 通用型AI模型面临场景适配性挑战 行业知识壁垒和业务决策逻辑的特殊性要求更精准的垂直化探索 [1] - 垂直领域大模型推动AI从通用认知向专业理解迈进 AI智能体整合模型、工具与系统实现从用户需求到业务目标的全流程闭环 [1] - 超七成企业将垂直智能体纳入未来技术布局重点 通用模型解决"能不能"的问题 垂直智能体聚焦"好不好"的优化 [1] 财税领域的智能化挑战与突破 - 财税场景的专业特性形成多层级知识壁垒 通用技术方案可能出现政策解读滞后和风险识别偏差 [2] - 通用能力底座+垂直领域精调的技术路线成为主流 通过行业专属数据与实务经验的深度训练提升执行精度 [2] - 微风企聚焦打通政策-业务-数据的协同链路 其财税垂直智能体采用通用能力融合+场景化精调的架构设计 [2][3] 微风企财税垂直智能体的技术实践 - 微风企财税垂直智能体以自研财税垂直大模型为技术内核 依托通用模型底层算力构建基础能力 同时整合财税领域服务经验进行结构化训练 [3] - 垂直智能体推动财税服务从人力密集型向AI参谋型转变 渗透分析解读、风险预警、决策支持等核心环节 [3] - 财税服务未来呈现三大趋势：政策解析智能化精准化、风险防控前置化、决策支持场景化 [3] 垂直智能体的行业影响 - 财税垂直智能体标志着行业数字化进入价值创造新阶段 通用技术底座+垂直场景创新模式开辟差异化智能化路径 [4] - 垂直智能体或将重新书写行业竞争规则 成为驱动专业服务升级的核心变量 [4]

智能体元年与GEO市场背景 - 2025年被业界定义为智能体元年 大厂和企业纷纷押注智能体业务 [2] - 悠易科技从MarTech智能营销转向智能体业务探索 核心关注AI搜索与品牌传播结合点 [2] - AI搜索对00后AI原生用户心智占领显著 品牌方需确保投放内容被大模型收录 [2] GEO概念与运作逻辑 - GEO（生成引擎优化）替代传统SEO 成为AI搜索时代品牌传播核心事项 [2] - 示例：预算5000元手机通过GEO优化 可出现在AI搜索推荐排名中 [3] - GEO需模拟大模型收录规则 验证内容是否进入Top50候选池 [5] 悠易GEO智能体技术方案 - 产品核心功能：验证传播内容被大模型收录 提供GEO优化建议 [4] - 技术实现：多层级规则引擎模拟主流大模型检索流程 跨平台适配DeepSeek/豆包等 [4] - 应用案例：头部手机品牌和3C电子企业已采用 实现内容生产到效果验证闭环 [4] 大模型收录规则差异 - DeepSeek搜索70%内容来自开放生态 门户/社区类媒体优先 热点有72小时窗口期 [5] - 豆包倾向字节系内容 元宝偏好微信公众号/小程序 侧重第三方媒体解读 [5] - 大模型采用"收录黑盒→引用黑盒→结果生成"双层机制 规则不透明 [5] 市场规模与竞争格局 - 红杉预测2029年AI搜索市场规模达3600亿美元 2025年垂直智能体市场突破200亿美元 [7][8] - 悠易科技为GEO智能体配置20人研发团队 996工作制冲刺5月产品上线 [6] - 大厂频繁接触悠易科技 拟引进为平台智能体交付服务商 [6] 商业模式与算法公正性 - AI搜索广告模式需平衡精准匹配与算法公正 平台方测试多种商业模式 [7][8] - 浏览器平台设置专业团队过滤恶意信息 广告内容需通过价值观核查 [7][8] - GEO优化内容是否被用户接收 取决于平台对广告嵌入方式的规则设计 [8] 垂直智能体发展趋势 - GEO智能体作为营销类垂直智能体雏形 需用户/品牌方/平台方共同推动发展 [9] - 红杉预测AI应用将从通用工具转向垂直领域 催生"一人独角兽"企业 [8]