2024 年将促进英国房地产企业发展的 10 种AI工具

人工智能已经极大地改变了我们的工作、生活以及与他人互动的方式。它也将对英国房地产行业产生深远影响。目前应用的绝大多数人工智能技术，主要集中在终端客户如何与房产互动、进行搜索、查看户型图，或是单纯获取社区相关信息等方面。而在本文中，我们将从房地产企业和商业的角度，探讨人工智能的一些当前应用。

这是一款直观简便的工具，能够快速轻松地设计办公室平面图。用户只需导入CAD图纸、设定所需工位数量，几秒钟内即可生成数千种平面图方案。 用户可通过点击锁定心仪的元素，并重新生成其余部分。该工具还配备了大量附加功能，用于优化和完善平面图。一旦找到合适的平面图方案，即可生成3D模型进行漫游，直观感受空间效果。 开发团队正在探索利用生成式人工智能（GenAI）技术渲染3D平面图的背景和设计元素，以便用户进一步定制办公室外观。该工具的应用场景非常广泛，从希望探索不同办公室样貌的租户，到想要重新设计办公室的办公室经理，再到房东、承包商和中介，皆可受益。虽然该工具目前尚无法生成技术图纸，但能提供80%的解决方案，并为用户节省大量时间。

该工具专为全国性住宅开发商打造，旨在帮助他们快速、准确地确定最佳地块组合方案。以往，开发商可能需要花费长达6周的时间来了解当地市场、与中介沟通，并尝试设计一套可能行得通的户型组合（但该方案在施工过程中很可能需要调整）；而借助人工智能，这一流程得以优化，仅需数小时即可为土地购置决策提供支持。 该工具利用从历史销售数据和环境数据中收集的数亿个数据点，建立特定邮政编码区域内房产销售与当时数百个变量之间的关联。 这使得该工具能够针对任意地块筛选数十亿种可能的组合，并优化户型配置以实现以下目标：1) 最大化收益；2) 最大化销售速度；3) 最大化建筑多样性，从而打造更优质的社区环境。该工具近期已为某住宅开发商平均每块地块额外创造100万英镑收益，同时大幅简化了内部流程，并加速了土地收购决策。

在社会住房领域，该技术正被越来越多地用于取代对建筑结构（包括屋顶）进行人工且昂贵的检查。Vantage 可派遣商用无人机沿预设航线飞行，对建筑物进行 3D 测绘，并在数分钟内拍摄整个外立面和屋顶的月度高分辨率图像，同时利用人工智能将最新测绘图像与之前飞行拍摄的图像进行对比，从而识别建筑结构的变化。 一旦发现裂缝、水渍或类似缺陷，系统会将信息发送给人工审核并采取相应措施。这每年可为资金紧张的住房协会节省数百万英镑的勘察费用，并有助于在问题变得难以修复且成本高昂之前及时发现。通过提前通知居民无人机飞行计划并自动对窗户进行模糊处理，居民的隐私得到保障。

对于大型“建租型”运营商而言，在单户层面管理定价是一项复杂的任务，且受众多变量影响，而人工智能恰恰具备解决这一问题的独特优势。 强化学习（RL）引擎通过分析现有租户的行为、市场状况以及楼内空置率，自动为新租户提供租赁条款建议，并为现有租户提供续租条款建议。该算法旨在维持整栋楼的收入水平和空置率，同时充分考虑每套单元的面积、户型、楼层及景观差异，从而制定相应的定价策略。 强化学习引擎通过分析租户过往对定价条款的接受或拒绝行为进行学习，并建立动态聚类模型，以此预测现有租户未来可能采取的类似行为。每当租户拒绝续租报价时，该工具将根据所有因素自动生成新的定价方案，或决定维持原报价不变。这一强大的引擎不仅能为租赁经理们解决一大难题，还能优化定价策略。

对于大型住宅物业组合的运营商而言，优化维修/保养与计划性工程投资的配比是一大挑战。若能妥善处理，资本支出（CapEx）将精准到位，从而降低运营支出（Opex）成本；若处理不当，维修预算将因应对当前问题而不断膨胀，从而削弱对计划性工程的投资能力。 目前，太多住房供应商的计划项目仅以资产更换周期为导向，却未能充分考量其对维修工作的影响。市场上已有一些优秀的数据分析解决方案，其中部分正借助人工智能（AI）技术实现功能升级。这类工具能够分析资产登记册，将其与维修账单及维修频率进行比对，从而预测哪些资产可能何时出现故障，哪些资产最为耐用，并将其与计划性或法规要求的维修工作相匹配。 人工智能技术还能用于预测霉菌可能滋生的位置、哪些房产可能需要维修以及可能发生过水淹损坏的区域。这些维修任务可以自动排程以优化团队时间，且几乎无需人工干预。Total Mobile也在该领域提供一些软件解决方案。

据Right Move统计，完成房产查询和产权过户平均需要21.5周。这其中包含许多手动、繁琐且重复的任务，而这些任务本可以轻松实现自动化。对于任何潜在买家而言，现行的房产查询系统都已过时，且流程重复、耗时且成本高昂。 市场中已有若干参与者，且名单正在迅速扩大。Avail的人工智能正在为房产过户律师实现产权尽职调查的自动化。Luminance则利用人工智能处理所有房地产交易的法律文件。Conveyo则利用AI将房产信息整合成房屋信息包，用于房产挂牌。这些技术融合只是时间问题，届时房产过户周期的绝大多数环节都将实现自动化，并提供由AI驱动的洞察分析。虽然出于责任归属和专业经验的考虑，律师仍不可或缺，但这将极大地缩短流程时间并降低成本。

一款基于开发商历史相对地块表现数据进行训练的机器学习工具，旨在分析哪些地块属性对不同类型资产的长期成功（可通过销售率、利润贡献率和内部收益率等指标来定义）影响更大。该工具可应用于英国所有邮政编码区域。开发商可利用该工具将关键指标绘制在热力图上，从而确定下一步在何处开发何种项目。 该工具成为一款强大的土地储备优先级排序工具，不仅能节省数月的工作时间、大幅降低不确定性，还能提升运营效率，从而整体上提高商业成功的几率。

可为期房设计自动生成3D可视化效果图和渲染图。设计师能够流畅地在3D空间中移动，定义每个独立单元，查看外部景观以及建筑在其所处环境中的实景效果。 本质上，该工具实现了项目中成本极高的渲染和设计阶段的自动化。它还能生成精美的渲染图和3D漫游视频，用于向潜在买家推广期房，让买家对空间有更真实的感受，看到未来从自家窗户望出去的实际景观，并设想自己未来居住在此的情景。该工具还包含一项巧妙的功能，可以直观展示一年中任意一天，建筑上阴影和阳光随时间推移的变化轨迹。

这正值 Apple VisionPro 推出先进空间技术以及 VR 技术蓬勃发展之际。该技术通过 VR 头显实现房产的沉浸式虚拟看房，从而减少了对实地看房的需求。这是迄今为止探索待售房产最具沉浸感的方式，因为一切都呈现为“实景大小”，真实还原了用户在每个房间从地板到天花板所能看到的景象。 这包括打开衣柜、关闭房门、向窗外眺望等操作。Zillow取得的更大突破在于其由人工智能驱动的交互式户型图，它能让用户相对无缝地漫游房屋。这显然是未来住宅中介行业的发展方向。

众多自动估值模型（AVM）之一（该模型由Zoopla拥有），这类模型正越来越多地用于进行准确的住宅房产估值。它们综合考虑数千个超本地化和宏观变量，从而得出更精准、更细致的估值结果，主要面向抵押贷款机构。该模型速度快、成本极低，准确度在5%左右（假设资产较为“标准”），且正逐渐被贷款机构所接受。 这些工具在处理零售和商业地产时会面临更大挑战，但将迫使评估师证明自身价值并提供真正的背景洞察。Valorem是仲量联行（JLL）面向专业人士的同类AVM，其中还包含房产及投资组合数据。Homer是一款标准AVM，但有趣的是，它还会参考用户上传的房屋内部照片，将室内状况和家具配置纳入估值考量，这是此前其他AVM从未做过的。

一款出色的工具，可直观呈现英国各城市建筑的3D体量效果，帮助您了解其对视线的影响，观察日照与阴影分布，评估采光权，并分析建筑体量与周边建筑的相互关系。该工具能让您更快速、更轻松地测试不同的体量方案，从而为规划申请提供支持，并直观展现建筑在城市肌理中的形态。操作简便快捷，且具备丰富的应用场景和功能。

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