产办信息化仍处于基础建设期,AI只是点缀丨商办资管

作者丨苏建红 编辑丨吴林

来源丨地产资管网(ID:thefutureX)


在3年前,睿和智库、《地产资管网》就开始关注人工智能、智能办公、资管信息化等新领域的行业走向和企业发展动态。而刚刚结束的睿和沙龙(第19期)·产办专场,聚焦的正是AI对产办的赋能,这场跨界的沙龙也得到了互联网科技和不动产领域的企业共同的热烈响应。


3年来,我们见证了行业的发展,也看到了企业面临的困难的困难。产办企业从认识AI到向AI要效益,但也有产办企业对AI赋能的价值提出了质疑。


何为AI?何为AI+、+AI?AI能否为新阶段各产办企业创造智能化+效益?产办企业探索AI过程中所面临的困惑如何破解?


“AI来了!——智慧新办公趋势探索”是此次睿和沙龙·产办专场的主题。结合此次沙龙研讨嘉宾的观点,本文从四个AI+产办相关问题切入,试图揭开上述答案。


01

探讨主题一:何为AI?

「英」布莱·惠特比在《人人都该懂的人工智能》一书中指出:“记住这一点非常重要:定义是科学研究过程中的关键步骤,而像人工智能这样方兴未艾的科学,有足够的空间来吸纳不同的观点和技术。”


目前从法规、行业、学界角度看,AI尚未形成统一、精准的定义。可以定义的是,AI经历了互联网智能化、商业智能化、实体世界智能化、全自动智能化四波浪潮,在重塑各行各业,甚至在空间设计、智能质检等领域,有手有脚的AI已呈现出取代人类的态势。当然,在大多数硬科技领域还是有“卡脖子”问题存在。

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图源:图虫


“人工智能”(Artificial Intelligence,简称为AI)并非为新鲜事物。1956年,这个概念在著名的达特茅斯会议被首次提出。由于硬件条件不具备,发展比较慢,经历了60余年的曲折发展,才在10年代迎来了“黄金时代”。


过去,美国在AI关键技术上占主动权,并全方位限制国内AI技术发展。清华大学人工智能研究院发布的《人工智能发展报告2011~2020》提出,人机交互、知识工程、机器人、计算机图形、计算理论领域,中国还需努力追赶。

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国内AI发展简图

图源:睿和智库


人工智能概念的重心


人工智能核心在于“智能”,不同阶段、不同的人对于其理解并不同。人工智能就其本质而言,是对人的思维信息过程进行模拟。


我们认为可以从以下几个方面来定义人工智能。


其一,三个关键要素:算力、数据和算法。其中数据是基础。AI处理海量数据的能力很强,数据包括朋友圈视频等多种形式。从算力来看,硬件技术变革促使运算时间大大缩短。比如,华为瞄准的是硬件基础设施,即AI根技术。值得一提的是,华为昇腾芯片打破了美国的垄断。


过去十年,AI算法对算力的需求增长了40万倍。不断积累的海量数据持续赋能着算法模型的优化,算法迭代很快,仅需要相对结果,实质是解决问题的手段,并且是批量化解决问题的手段。比如华为的云脑II,以昇腾+MindSpore构建国内最强AI集群计算系统,加速中国人工智能AI应用生态。


其二,按不同阶段应用看,分为弱人工智能和强人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器,而弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器。换言之,弱人工智能是对比强人工智能才出现的。到目前为止,对于要如何集成成强人工智能,还未有明确定论。


在国内,弱人工智能虽有一定发展,但还没有被广泛应用。有嘉宾质疑,机器人送餐、智能客服、在线开发票,算得上真正的AI应用吗?他们认为,这种应用还处于非常初级的层面,如果因此将之称为AI,是非常可笑的事情。


其三,从AI的知识图谱来看,AI包括机器学习、深度学习、数据分析、数据挖掘。


数据挖掘偏重在海量数据中进行价值挖掘的过程;而机器学习则以统计学、信息论等为根据,让计算机从解决同类问题的经验中学习策略。但除此之外,计算机很难从两种“质”或两种“概念”中跳跃。


综上所述,睿和智库认为,AI是一门关注数字化、人本化价值的计算型、技术型学科,通过不同的发展阶段,开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统,在不同的应用场景,构建满足更多企业普遍痛点的需求,从实际意义上助力企业智能化建设和人们美好生活方式转型。


政策助推下,据德勤预测,2021年中国人工智能市场规模将达2058亿元,增速达到30%,到2025年有望突破5000亿元。


02

探讨主题二:从AI+到+AI


AI探索人工智能自身能力的同时,也正在重塑各行各业。比如在图像分类、语音识别、阅读理解等特定领域,AI已经有取代人类的态势。


在现实应用过程中,到底是AI+,还是+AI,也有众多人士提出了疑问。

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通俗理解来看,“AI+”是指提供AI技术和产品的公司,去寻找传统行业下游应用场景,以科技公司的技术为主;而“+AI”指从事“传统”制造和服务的公司,自研或外采AI技术和产品,将原有生产运营智能化。这里通常指以传统公司主导AI应用。据普华永道(PWC)预测,人工智能在2030年将给世界带来100万亿人民币的经济价值,这些价值将主要由传统企业+AI的模式创造。


实际上,如果把AI的创造本质定义清楚,AI的确可以在具体场景解决很多问题。比如华为、百度等企业在涉及的自动驾驶领域。


随着软硬件工具的进步,深度学习框架越来越成熟,算法成本大幅降低,加上AI人才的大量出现,AI的门槛已经在逐渐降低。越来越多行业开始融合AI,走向更多的场景化应用,探索“智慧”未来的无限可能。这是AI+到+AI转变并融合的过程。


不同企业技术演进的路径各有不同。AI框架技术还未收敛,Google投了四个不同的方向进行不同路径的技术探索,预计未来整合的工作量非常大。

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全球主流AI框架发展历史图


而华为则通过Mindspore AI框架(AI应用的一套使用工具)进行开源,用作技术研究的支持。芯片的研究国内以华为为主。


越是传统行业,越需要更多AI技术和产品的融合,包括地产、医疗、金融、安防等。从具体场景看,华为盘古大模型囊括了生产力工具、面向客户的智能客服、面向客户的AI写作助理等。这是解决AI应用碎片化的一种方式。而回到日常应用场景,我们也早已习惯了在办公楼中刷脸进入,通过手机的语音助理来安排事务。很多AI产品正深刻改变大众的生活。


AI+地产


客户端:AI的健康探索


AI和地产行业结合应用较多的是智能家居、智能医疗等领域。比如,根据每个人在睡觉时产生的不同脑电波,可以通过家用医疗设备,用AI算法预测是否有隐形疾病。


销售端:“智能讲解员”能否做好?


房企人士提出,在语义分析特定场景,如果将AI作为“智能讲解员”应用到房地产行业,是否也可以匹配相对应的模型,比如销售案场的销讲。但难点在关键字的覆盖率、上下文讲解程度等,将销冠表达的项目产品竞争力智能化复刻,依然存在难点。


基于此,有研究人士认为,如果房企、租赁企业不具备本身开发的能力,可以与头部企业如华为、百度、“AI四小龙”商汤、旷视、云从和依图等头部企业等建立硬件、软件合作。此外,行业普遍存在的痛点,以及需要颠覆式创新才能解决的技术难点,可以联合企业共同研究。


AI技术是一条高速公路,而具体特定场景的应用是如何在高速公路上驾驶好车辆的过程。


卡脖子的设计端


建筑AI能取代设计师吗?


建筑智能头部企业小库科技给到的答案是:这并不是建筑AI的打算,其只是希望为建筑师提供人机结合的高效工具,希望在建筑设计产业里,将建筑设计师从繁琐的流程中,从海量的数据统计过程中解放出来,回归到原始的创意部分。而AI则去做不需要创造力的工作,比如穷举法得出一些不可行的方案。


据了解,AI设计领域有4个主要工作:分别是识别、评估、重构跟生成。在实际运用过程中可以将基础工作拓展到各个建筑设计的应用场景,以此促进产业的底层数字化。


AI通过输入不同建筑设计风格的基础逻辑,有效识别生成路径,1秒可生成成千上万个建筑设计图。在景观设计中,AI算法在填充景观内容的同时,还能根据成本算账。


拿地规划端


在拿地环节,不少房企需要一周把控数十份设计院提供的方案,既繁琐,也不够精准。而根据需要的户型、高度、容积率等指标,AI可以帮助房企快速选择货值更高、景观更优的合理地块。


在深圳某7.8容积率的园区项目前期设计时,项目方在各个交通节点放置传感器,了解人流动线、交通方式、如何进入项目的过程。根据大量数据,布局商业入口位置、楼栋之间通道。基于此生成逻辑,AI从工位采光、暗光空间等不同维度,提供更友好的空间体验,打造人与建筑关系更舒适的设计方案。


在某可持续绿色建筑项目的打造中,通过前期输入微循环空气、步行可达、公共空间采光等指标作为基本逻辑,快速生成不同的地块体量,做好合理的平面布局。在此基础上,建筑师再介入,将重点放在人与人的尺度,人和空间、城市的关系和谐度上。从这个角度来讲,短时间内AI还无法辅助思考,更多地还是要通过建筑师来做相关设计。

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通过案例可以看到,隐藏在后台的算法实际上最核心的任务就是了解市场需求和用户需求,佐以成熟的数据分析技术,“知己知彼”后,发现、挖掘甚至是创造新需求是水到渠成的事。但不管是“AI+”,还是“+AI”,本质上都是AI公司,做AI的方式不同而已。


洪小文博士在2020年末时提出,AI+HI=SI(人工智能+人类智慧=超级智能),人工智能研究离不开人类智慧。人类的作用始终不可或缺。说到底,人工智能只是一个技术。


未来,AI与人类肯定是协同工作,毕竟AI可以代替人机械性、反复性、不愿做的那部分工作,但无法代替人类思考,更无法代替人类的创造力。


03

探讨主题三

+AI后,产办行业就能进阶成信息时代吗?


企业内小规模的场景应用是否有价值?而追逐大规模的场景应用又是否真的可以降本增效?AI的底层逻辑是数据挖掘和算法,运用到实质性的场景中,节省人力物力,提高运营效率,才具有商业价值。如果只是运用到企业内部,数字化、信息化多种名称的背后最多是一种极致算法。而产办企业乃至整个不动产行业应用数字化的程度并不一样。

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产办企业在+AI服务的过程中,管理模式发生了根本变化。


目前产办企业AI应用主要体现在三个方面:第一,效率提升,主要通过数字化工具减少业务工作,省去部分成本。例如移动支付、电子发票、打印机连通、电气化系统控制、办公机器人取快递等。


第二,效益提升,包括智慧停车系统、空间利用率提升等。比如有部分AI企业人士提出,可以和高德等打通数据,对客户进行测算,以调配会议室比例、公共空间比例,更好地进行物业管理等。


第三,数据的价值是巨大的。数据挖掘,包括客户偏好、行为画像、性格分析等,但目前挖掘的价值还不够。


Gartner 一项调查研究发现,只有 53% 的项目能够从人工智能(AI)原型转化为生产。即并不是所有的企业都具备将 AI 变为生产力的能力,为自己所用。


的确,产办企业在+AI的过程中还存在很多问题。比如,仅仅是营销噱头、招商针对性不强、很多招商工作没办法被智能化,运营中的数据挖掘投入产出比无法计算、助力去化、帮助企业将资产需求更好地传递到资管端等,甚至有技术人士提出了对在线开发票、退款等基础服务是否属于AI范畴的质疑。我们开始思考,如何挖掘数据的价值,帮助企业创新业务、提高效率,将数据从成本变成资产。


客观地看,对于产业园、写字楼办公行业而言,AI显然还没达到很广泛的层次,企业信息化程度处在很初级的层面,对客户的基础服务还没有实现最后的闭环。


有产办企业人士甚至提出,从大资管角度看,不动产行业现在本质上仍是农业属性,离工业时代还有一段距离,更别提信息化时代了。其认为,“城市更新与基金合作匹配度较高,在实际过程中,要通过对后端市场需求的抓取,直接传递到前端的生产供给,再融入到整个项目策划和产品运营部分。先卖掉再生产,这是城市更新板块的逻辑。这也是从线性发展到集中时间段内,快速解决问题,实现闭环循环的过程。”


在当下,解决好数据价值挖掘和信息化就足以,更多深层的技术改革仍有待制度完善来解决。但目前可以看到的是,疫情后,产办企业已经在通过管理、服务空间内的企业,掌握需求,创造增值性收益,形成智能化办公的生态链甚至是生态圈,这个趋势会越来越明显。


在新基建、线上业务数据化的大背景下,未来10年,产办企业乃至不动产行业通过+AI进行降本增效,为重构行业规则赋能,也会催生出很多投资机会。


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04

探讨主题四:科技与情感之争


有技术人士认为,再高阶的技术也抵不过人的终极服务。


AI不是目的,只是用于企业或个人服务的技术工具。当然,AI系统也不是固化的,系统可以根据用户反馈、数据反馈等闭环进行迭代,现在的技术也能做到一定程度的根据数据进行自我更新和迭代,实现进化。


尽管如此,但有嘉宾提问,AI是否能分清人类不同语气表达的感情意义?是否会哭会笑?在情感方面,AI是否有对应的解决方案?


华为的应博士指出,直到现在,全球没有任何一套AI技术能把所有的问题都解决,目前也没有正式发布的研究成果可以作为“AI会具有情感”的依据。尽管目前华为已有团队进行AI情感的相关研究,但他们发现在情感场景应用过程中仍存在太多难点。


基于这一现实,针对不同领域研发新的算法解决具体问题是可行的。如果在运用算法之前,没有分辨清楚真实和虚拟的数据特定场景,可能会产生一些哭笑不得的效果。人类的底层需求不变,但需要将AI输入情感激发的场景才能实现更多情感的表达。


有专家曾提到,计算机可以模拟理性思考,但很难具备真正的意识,意识不属于计算机,只属于有机体。大脑属于物理层面,而心灵、意识和创造力相关。AI不太可能造出拟人的、甚至是有意识的机器人。


以现实生活中的外卖员为例,基于大数据计算,规定送餐时间,很多外卖员在疲劳奔跑、快速驾驶。于是有嘉宾提出,科技应该让生活更美好,应该向善,而不应该牺牲人来追求极致努力。


基于此,众多业内人士呼吁,科技向善才是应有之义,不应该牺牲人来追求极致努力。

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以下为睿和智库产办不动产专委会联合产办头部企业共同发起的倡议。

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结语

沙龙即将结束时,睿和智库举办了产办不动产专委会成立的仪式。沙龙结束后半个小时,大部分参会人员还不愿离开会场,仍然很认真地在讨论和交流AI这个概念带给行业的触动以及他们遇到的困惑。

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正如睿和智库·产办不动产专委会理事长、堂堂加集团创始人胡京博士所言,过去无论共享办公、联合办公、灵活办公等只是办公模式的一种摸索和尝试。随着生产要素更加集中,生活节奏越来越快,敏捷办公才是产办市场未来的发展方向。基于此,所有产办企业要将自身转变成更年轻的组织,才能适应快节奏的工作与生活。


产办行业的AI探索之路还有很长的路要走,谁具有前瞻性的眼光,并且勇于探索,同时尊重市场、脚踏实地,相信就能焕发生机,持续发展。


布莱·惠特比说:“人们可能会说有些东西根本无法实现,可这群人偏不信,他们走出房间,拼命去实现。”他同时认为,无论是现在的人工智能技术,还是未来可以预见的人工智能发展,都不会给我们带来这种“反乌托邦式”的前景。


让我们一起做这群“走出房间,拼命去实现” 的人,享受AI带给我们的美好前景。


鸣谢以下参加此次沙龙的企业:

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睿和智库产办不动产专委会常务理事单位还在持续扩大中,欢迎价值观一致,致力于推动产业办公、商业办公领域发展的企业积极加入。