“迫在眉睫”的幻象：那场众所周知的AI革命究竟在哪里？

在过去十年的大部分时间里，英国房地产行业一直将人工智能视为一种即将到来的事物：迫在眉睫、势在必行，却始终遥遥无期。各类会议议程中充斥着房地产科技（PropTech）专题讨论，创新战略中处处提及数据与自动化，而大多数大型企业都能列举出至少几项试点项目、成效平平的举措或概念验证。 然而，对于许多一线测量师而言，进展仍显得举步维艰且支离破碎。人工智能在口头上无处不在，但在现实中却仅被零星地应用。

然而，这种表面的冷淡掩盖了一个更为复杂的真相。问题并不在于人工智能未能在房地产领域找到应用价值，也不在于这项技术本身尚不成熟。事实上，人工智能已在交易、估值、资产管理及楼宇运营等领域创造了切实的价值。真正的问题在于，为何其应用进程比许多同类行业更为缓慢、更为谨慎，且发展更为不均衡。答案与其说是源于算法，不如说是源于英国房地产行业本身的结构性特征。

要想了解该行业的发展方向，我们首先必须客观地看待其现状。

转型：从试点到工作流集成

在过去的十二到十八个月里，一场重大的转变已经发生。人工智能已果断地走出实验阶段，融入日常的工作流程。 就在一年前，大多数项目仍被定位为试点项目，往往局限于在业务边缘运作的小型创新团队。这些努力通常侧重于对话工具；例如旨在回答基本问题、起草文本或从文档库中检索信息的聊天机器人。尽管这些工具很有用，但它们很少与核心运营流程相连接。

如今，这一景象已大不相同。人工智能正日益融入测量员、分析师、资产经理及运营团队的日常工作中。 这种变化的速度令人惊叹。去年，相关活动大多围绕将大型语言模型（LLMs）作为被动助手展开，而如今，关注点已转向主动型系统——即能够自主执行多步骤任务、收集信息、验证输入、起草输出，并在特定节点将问题上报供人工审核的人工智能代理。

尽管如此，英国房地产行业仍有一个原则基本保持不变：人工智能被用作决策辅助工具，而非决策者。这种区分并非偶然，也不仅仅是文化保守主义的表现。它反映了业界对专业责任与风险的深刻理解，这种理解持续影响着企业愿意且能够走多远。

测量实践中的人工智能：增强而非自动化

交易与尽职调查

实际上，这一点在交易和尽职调查中表现得最为明显，这两个领域仍是人工智能应用最成熟的领域。在此领域，人工智能的价值主张清晰且立竿见影。如今，人工智能系统已被常规用于阅读和分析大量文件包，提取关键租赁条款，总结规划条件、工程、采购与施工（EPC）合同以及操作手册，并生成租赁合同、房产清单和尽职调查报告的初稿。 支撑所有这些应用场景的核心概念是“初筛”。人工智能使团队能够更快地发现问题、更一致地整理信息，并将专业精力集中在最关键的环节。它并非取代专业判断和经验，而是进一步提升其精准度。

估值与市场研究

在估值和市场研究领域，也可以观察到类似的趋势。人工智能正越来越多地被用于筛选可比案例、起草初步市场评论，以及进行情景分析或敏感性分析，其速度和规模是过去难以实现的。然而，估值意见本身仍坚定地（且在法律上）由估值师负责。无论从专业角度还是保险角度来看，情况都只能如此。 人工智能虽能加速分析过程，但它既不能、也不应签署估值意见书。未来也永远不会如此。

资产与投资组合管理

在资产和投资组合管理领域，关注重点再次发生转变，从速度转向了视野。人工智能使企业能够以崭新的方式审视其投资组合，在利率敏感性、空置风险敞口或资本配置优先级等方面进行深入探讨，其深度和一致性远超人工方法所能达到的水平。再次强调，这并非决策的自动化，而是对战略思维的增强。

建筑运营与能源管理

或许，人工智能潜力的最鲜明例证体现在楼宇运营和能源管理领域——凡是有高质量数据的地方，人工智能的应用最为广泛。预测性维护、能源优化和早期故障检测都天然适合采用数据驱动的方法，且其经济效益往往易于量化。毫不奇怪，与那些涉及核心专业判断的应用场景相比，这些用例遇到的阻力要小得多。

英国收养制度面临的结构性制约

鉴于应用范围如此广泛，人们自然会质疑：为何房地产行业在人工智能的应用方面似乎进展有限？答案在于，主要制约因素并非技术层面的。正如通常的情况一样，这些制约因素更多是结构性的和人为的。

数据基础挑战赛

最明显且最棘手的挑战在于数据。房地产数据素来以分散、不一致、获取成本高昂且往往缺乏结构化著称。同一资产在不同系统中可能出现多个名称（或地址）；文件之间经常相互矛盾；关键信息往往深埋在孤立的PDF、扫描件或冗长的邮件链中。在这种情况下，人工智能系统难以实现规模化应用。如果没有坚实的数据基础，即使是最先进的模型也难以发挥应有的效能。

此外，还存在一个更深层次的、特定于该行业的难题。房地产本质上是非标准化的。没有任何两项资产是完全相同的。无论是物理特征、产权结构、激励方案还是合同细节，都各不相同。与大宗商品或消费品不同，房地产交易具有高价值、低交易量且具有固有独特性的特点。这使得构建清晰、统计上可靠的数据集，比那些处理大规模交易标准化产品的行业要困难得多。

尽管英国拥有丰富的房地产相关数据资源（以及更为丰富的背景数据集），其数据资源比大多数欧盟国家更为充沛，但其数据集仍存在众所周知的缺口。目前既缺乏可靠的租赁数据，也没有可从英国土地注册局（HM Land Registry）提取大量销售交易的API接口；规划数据分散在无数防火墙之后，且地方当局的数据在国家层面整合不力。虽然在某些方面存在被海量数据淹没的风险，但仍存在显著的缺口，这限制了人工智能潜在的应用场景。

治理、问责与风险

除了数据本身，问责、治理和数据保护等问题也显得尤为重要。房地产行业内的绝大多数活动都受到严格监管，而政府通常（往往是理所应当地）对可能影响公众的变革持谨慎态度。Artefact 英国皇家特许测量师学会（RICS）Artefact 实用人工智能课程时，这些担忧屡屡浮现。人工智能生成的结果归谁所有？如果结果有误，谁应承担责任？ 模型是基于哪些数据进行训练的？客户信息在处理后会流向何处？这些问题绝非空谈。测量师们处理着高度敏感的信息，而对于大型语言模型的工作原理——尤其是涉及数据保留、训练和风险方面——仍存在广泛的误解。除非通过治理和政策明确解决这些问题，否则许多公司仍将保持谨慎，更倾向于进行小范围试点而非全面部署。

文化与组织惯性

文化和组织因素进一步加剧了这种谨慎态度。英国房地产行业本质上进展缓慢且规避风险。收入具有长期性且相对可预测（尤其是大型房地产投资信托基金和住宅开发商），利润率面临压力，市场环境依然严峻。在这样的环境下，保住现金往往比尝试创新更为重要。 此外，相较于资产价值或营收规模，房地产企业的员工数量通常较少，这意味着效率提升并不总能立即转化为全职员工（FTE）成本的降低。这使得投资回报率难以用传统指标来清晰量化。

人口结构因素也起着一定作用。该行业的平均年龄持续上升，且难以吸引那些能够从内部推动变革的、更年轻且熟悉人工智能的人才。这不仅仅是一个技能问题，更关乎思维方式，以及将数字工具视为理所当然而非附加品的心态。

RICS 的作用：推动负责任的采用

英国皇家特许测量师学会（RICS）正在发挥全球领导作用，推动测量行业为负责任地采用人工智能做好准备。该学会认识到，人工智能已经在改变日常实践，从估值支持和风险建模到数据提取。 RICS近期发布了一项关于负责任地使用人工智能的开创性全球专业标准。该标准旨在为全球15万名特许测量师设定明确的能力、治理和问责基准，以此支持其自信且符合伦理地采用人工智能，而非扼杀创新。

该新行为准则适用于所有RICS会员及受监管机构，前提是其人工智能产出对服务交付产生重大影响。该框架在行业主要领导者的共同参与下制定，Artefact 工作组Artefact ，其核心在于在增强专业能力的同时，强化专业判断。 该标准概述了五个关键领域的核心要求：确立人工智能素养基准；通过治理和风险登记册加强执业管理；在采购第三方人工智能工具时明确尽职调查的预期；在依赖人工智能输出结果时强化专业判断、批判精神及透明度；以及为参与人工智能系统开发的人员设定问责预期。

这种主动作为的方式对于管理人工智能带来的新职业风险、确保执业标准的一致性以及维护客户信任至关重要。RICS认为，通过提供这一共同框架，本行业能够在坚实的道德和专业基础上拥抱创新，吸引“AI原生”人才，并推动行业向前发展。

关键在于，这些新标准是RICS更广泛、更全面的生态系统的一部分，旨在推动负责任地采用人工智能。 这包括调整《专业能力评估》（APC）体系、开设实践培训课程（例如广受欢迎的“全球建筑环境中人工智能与数据应用”课程），以及发布实操指南文件。这一协同努力为测量师提供了全面的工具包，使他们能够以更大的信心和诚信部署人工智能，并确保RICS在数字时代保持其重要性。

务实的采用——核心原则

真正的挑战在于人为因素：房地产行业内部人士往往对重大变革表现出抗拒，甚至抵触。虽然监管惯性确实起到了一定作用，但更根本的障碍在于普遍存在的思维定式。 与房地产高管及测量师的对话中，常会听到诸如“没坏就别修 ”、 “没有任何人工智能能取代我数十年来积累的深厚行业经验”， 或是“我们的客户付钱给我们的不是为了用人工智能”等观点。尽管这些观点不无道理，但更多时候它们反映出，领导层更关注维持现状，而非追求变革性的效率提升。

围绕人工智能（AI）最初涌现的大量夸张且往往自相矛盾的信息，反而适得其反，滋生了怀疑和困惑。 然而，我们现在正坚定地驶过“幻灭谷”，开始攀登“启蒙坡”（这是高德纳技术成熟度曲线中一个可识别的阶段）。这一转变意味着关注点必须从“如果”转向“如何”。对于个体测绘人员而言，这使得在实际应用的切入点上产生了不确定性。

要促成真正的变革，必须采取“软实力”与“硬实力”相结合的双管齐下策略。

从“软实力”的角度来看，组织必须公开支持并鼓励内部的人工智能倡导者。这包括持续开展引人入胜的信息分享和培训活动，建立一个展示早期切实成果的持续循环机制，公开共享资源，记录失败经验和发现，并确保同事们不断提升技能。至关重要的是，如果没有最高管理层的明确、一致且积极的表率作用，这种文化转变就无法真正落地。

这些文化层面的努力必须得到结构和运营改革这一“硬实力”的有力补充。这要求我们彻底改变现有的工作方式，强制要求关键岗位人员取得人工智能技术素养认证，重新设计组织架构，优化运营模式，并更新RACI矩阵。 其目标是确保人工智能不再被视为一项自愿性的“业余”活动，而是完全融入日常业务运营（BAU）。这种融入必须延伸至预算分配和绩效指标，将人工智能部署视为核心业务驱动力，而非边缘技术项目。

最重要的是，组织必须营造一种鼓励尝试的环境，即使这可能导致小范围的失败。这要求我们围绕人工智能的实际效用及其可验证的效率提升（或其是否仅仅是价值有限的“花哨工具”）展开坦诚、基于数据的讨论。Artefact 最具影响力的AI应用Artefact 那些能与现有工作流程无缝集成的。 如果某项工具的采用过程充满阻力，却只能带来微乎其微的收益，它终将被集体弃用。相反，最成功的应用往往并不显眼，而是通过自动化处理那些重复性、手动且“令人心力交瘁”的任务，悄然且切实地简化了职场生活。有针对性地识别并部署这些高影响、低阻力的应用场景，对于推动真正且持久的采用至关重要。

未来会是什么样子：三个左右的时间维度

展望未来，英国房地产行业在人工智能应用方面的机遇可从三个大致的时间维度来考量。

短期（未来6个月）：务实、低风险的成果

最具说服力的成果往往是切实可行且风险较低的。规范委托受理流程、通过自动化生成包含明确证据引用信息的报告初稿、从租赁合同和规划文件中提取结构化检查清单，以及部署能够解答“上次我们是如何处理此事的？”等问题的内部知识工具，这些举措都能立即节省时间。 值得注意的是，最大的收益很可能出现在人力资源、财务和市场营销等后台职能部门，这将使测量师能够专注于客户关系和更高价值的咨询工作。

中期（6至18个月）：能动过程整合

真正的价值源于流程的整合。 由代理型人工智能驱动的端到端交易工作流、整合了设备状态、合规性、能耗及资本支出数据的资产管理平台，以及支持改造和净零优化工具，均属于这一范畴。在此领域的成功，与其说取决于更先进的人工智能模型，不如说更多地取决于周密的流程设计与整合。近期，所有基础模型在开发和标准化代理型能力方面都取得了巨大进展，使得这些能力的实施变得轻而易举。

长期（18 至 36 个月）：更深入的洞察与新服务

企业将越来越关注更深入的洞察，包括规划、地理空间和气候风险分析、投资组合级数字孪生，以及新的数据驱动型咨询服务。然而，只有在已建立健全的数据治理和数据质量保障体系的前提下，这些目标才能得以实现。

更长期（36个月以上）：存在性焦虑

“X”平台的用户，甚至只是偶尔关注时事的普通人，都可能感到一种压倒性的、近乎存在主义的恐惧。人工智能的发展势头势不可挡。我们看到人形机器人正在取代工厂工人，甚至被部署为士兵；自动驾驶汽车终于步入正轨；Neuralink承诺增强人类能力；量子计算正逐步走向现实；科学研究呈现爆发式增长；而“低质量人工智能内容”则已无处不在。

然而，尽管新发现和进展层出不穷，当前最令人振奋的焦点却集中在长期致力于研发AGI（通用人工智能）的努力可能取得的最终成果上——这是一种对上下文理解能力更强、结构更复杂的人工智能系统，理论上甚至可能与人类大脑匹敌，甚至超越人类大脑——以及由此带来的深刻社会变革。它是否真的能将生产力提升到如此程度，以至于就业变得可有可无，而依赖全民基本收入反而成为一条令人欣喜的发展道路？

为实现通用人工智能（AGI）而涌入数据中心、计算能力和基础设施的史无前例的资金规模令人瞠目。这一投资无疑将在短期至中期内引发重大的市场调整。 投资回报可能比预期更慢，而市场炒作很可能超过其实际影响。尽管如此，它仍将对我们的建筑环境以及我们与之的互动产生戏剧性且难以预料的影响。企业必须保持敏捷，并深刻认识到这一现实，这样才能在这个高度不确定的未来中不仅生存下来，更能蓬勃发展。

不可妥协的原则：判断力、信任与审视

在整个过程中，必须清醒地认识到人工智能的局限性。人工智能并不会减轻专业责任，而是使其更加集中。判断力是无法被转嫁的。虽然人工智能可以辅助分析，但它无法取代历经数十年积累的直觉和经验，也无法解释那些塑造房地产市场的、往往带有情绪且不理性的行为。测量师始终对其提供的建议承担法律责任，这一现实不会改变。

与客户保持透明度同样至关重要。当人工智能对服务提供方式产生实质性影响时，应向客户说明情况。这不仅是合规问题，更是信任问题。可解释性和可审计性也至关重要。如果专业人士无法解释结果的来源、所用数据以及所做的假设，那么在法庭上为该结果辩护可能会变得困难。

不应低估可靠性风险。人工智能系统在表达时可能显得权威，但实际却可能出错，因此审查、抽样和仔细核查必不可少。最后，数据保护和保密性仍是不可妥协的原则。提示词即记录。工具必须经过批准和评估。客户数据必须受到严格管控。这些是专业实践的核心要素，而非可有可无的附加项。
归根结底，人工智能不会取代测量师。它将取代的是手动检索、重复性制图以及低价值的行政工作。最终，英国房地产行业采用人工智能的道路，关键不在于采用新技术，而在于其是否愿意改变旧习惯：将数据质量内化、拥抱RICS治理框架，并有意识地将人类判断置于技术目前能够自信处理的任务之上。

关于Artefact de Gruben，FRICS

Artefact 是一家提供全方位服务的全球性数据与人工智能咨询公司。我们的服务涵盖数据战略与人工智能治理、风险评估与合规管理，到探索人工智能与机器学习的无限可能，再到具体实施，以及后续的变革管理与应用推广。Artefact 其在房地产领域以及数据战略与人工智能治理方面的深厚专业知识，助力企业以负责任且充满信心的态度，将人工智能战略性地融入其运营之中。

克里斯 Artefact 英国Artefact 的高级总监，负责领导房地产团队并管理所有英国房地产客户。过去15年来，他一直担任特许测量师，并持续大力倡导在英国房地产行业中负责任地使用人工智能。 克里斯还担任估值专业小组副主席，参与多个AI专家工作组，并担任RICS学院的核心培训师，特别是负责“全球建筑环境中AI与数据的运用”课程（该课程已被证实是迄今为止最受欢迎的RICS课程）。 克里斯目前正致力于为特许估价师编写关于人工智能应用的实用指南。此外，他还是全球房地产科技（PropTech）及房地产会议的常驻演讲嘉宾。