科普时报记者 陈杰
近日，一场楼市点评直播意外成为地产行业的“AI觉醒时刻”。直播中，主播打开房产智能体“克而瑞AI Agent”输入“生成上海陆家嘴新楼盘测评报告”的指令，系统只用几分钟就生成出一份几十页的报告。经过人工复核和微调，这份“分量十足的报告”在直播还没结束就同步发往开发商与投资机构。
正是这场“人机协奏”的场景，揭开了国内首个地产AI智能体的面纱，也宣告着AI应用落地的热潮，终于刮到了地产圈。
自2023年ChatGPT引爆生成式AI热潮以来，金融、医疗、教育等领域的AI应用层出不穷，但地产行业始终处于“雷声大雨点小”的尴尬境地。
产业界认为，这一现象折射出了垂直行业AI落地的核心矛盾：通用大模型虽具备强大的语言理解能力，却难以穿透地产行业复杂的专业壁垒。“一个楼盘价值评估涉及土地、金融、设计等12个专业维度，这些知识点无法通过爬虫获取，而是需要行业深耕的沉淀。”文渊智库研究员王超说。
克而瑞AI Agent正是基于其20余年地产数据的积累，结合多模态大模型的理解能力，内测阶段就已经在专业场景中取得了应用突破。“不同于通用大模型产品在行业的应用，地产行业智能体的创新并不是像DeepSeek那样的底层模型创新，而是站在多个大模型能力基础上，一次面向房地产行业应用层面的创新。”易居（中国）控股有限公司董事局主席周忻说。
这种深度数据融合能力，正是垂直领域AI工具区别于通用AI工具的关键。据了解，克而瑞AI Agent也采用“多智能体协作”架构，将复杂任务拆解为数据采集、分析建模、报告生成、风险预警等子模块。“AI在行业的垂直应用，数据是关键，但更重要的是数据到价值的转化路径。”周忻认为。
尽管展现出了惊人效率，不过行业人士依然将地产智能体定位为“赋能者”，而非“替代者”。“基于行业大数据驱动的智能体，有望改变地产行业的游戏规则——当机器接管了流程上的‘苦力活’，人们将得以腾出手来，在钢筋水泥之上，重新发现创造的价值。”王超说。
