美国地产业AI投资路线图

分享一篇房地产业AI投资的最新内容。它是美国百年风投公司 BVP，于2025年11月发布的一篇文章，讲述了他们看好的关于建筑地产的投资赛道与标的。

BVP（Bessemer Venture Partners）很多人可能不清楚，它是全球最老牌、最有经验的风投机构之一，过去支持了超 420家企业 ，并参与了超 150次IPO 。他们非常强调 “roadmaps”，已经为多个技术/行业方向，如 AI、云、fintech等方向建立了长期视角和战略框架。

本篇内容也是BVP专门为地产行业梳理了一份AI投资路线图，把他们看到的趋势、机会和未来方向讲得非常清楚，也提示了未来5–10年，地产哪些环节将被彻底改写、哪些公司会成为新一代的行业标杆。

2、地产行业的AI

为什么是现在：语言模型技术正在赋能以关系为核心的房地产行业

当建设活动结束后，建筑业便摘下安全帽，转向面向租户的全新价值链，包括销售、租赁、付款、物业管理与维修。虽然这条价值链因资产类型（住宅、商业、工业及特殊用途）不同而存在差异，但有一个共同基础：房地产是一个以信任为驱动的行业，当地知识、人脉网络与关系决定成败。

行业如今面临持续的供需失衡、创纪录的住房可负担性危机，以及不断上升的运营成本，这些因素持续挤压住宅与商业市场。然而，从开发商、经纪人到资产持有人与物业管理方，大多数利益相关者仍依赖割裂、手工的工作流程和过时的软件。数据分散在电子表格、PDF、旧有物业管理系统和房源系统中，导致摩擦低效与机会损失。

与此同时，多模态AI的进步带来了跨非结构化数据进行推理的可能性，从而在整个价值链上解锁自动化与洞察力。随着与现有系统的集成愈发可行，该行业正迎来数十年来首次真正的生产力跃升，这也标志着房地产AI的关键时刻。

房地产的核心是人与人的沟通。这是一个以关系为先的行业，本地专业知识与个人信任驱动结果。然而，这一人本基础也带来低效：例如在美国，经纪佣金规模依然巨大（每年超过1000亿美元）、库存数据极为碎片化（超过500个MLS数据库）、交易周期冗长（购房成交通常需要30–60天以上）。尽管新技术可自动化大量重复或人工工作，但人始终处于核心位置。若应用得当，由LLM驱动的系统可以消除摩擦、提升决策质量，并最终放大人的价值。

我们重点关注的四大房地产AI方向

房地产是全球规模最大、语言密集度最高、本地化和关系导向最强的行业之一，而语言模型对其工作流的影响才刚刚开始显现。随着创业者利用语言技术自动化重复流程、强化决策并增强每一笔交易背后的人际关系，我们预期将会出现许多令人兴奋的创新机会。

第一，自动化经纪人与代理的工作流程

房地产经纪人与代理是行业的“关系架构师”，但他们大部分时间并非用于客户交流，而是被行政性工作淹没。线索获取与筛选、带看安排、经纪估值意见（BOV）、合规管理以及追踪签字仍占据日常的大部分。在AI时代，我们看到在自动化这些核心流程上的巨大潜力。

目前已有多家公司开始切入这些关键流程。Serif和Fyxer聚焦邮件自动化；Closera和HenryAI正在打造营销与估值工具。像TurboHome这样由AI驱动的经纪模式更进一步，通过让专业经纪人使用AI工具实现全流程自动化，并将自动化带来的成本节省以更低的佣金费用反馈给客户，从而构建更高效的经纪业务模式。

第二，房产搜索与发现

传统的商业与住宅房源平台仍依赖基础筛选器与静态属性，无法捕捉诸如社区动态、投资潜力、物业特征与状况等关键上下文信息。

在商业地产领域，新一代AI工具通过处理来自多来源的非结构化数据，正在重新定义选址方式，从而优化位置策略，帮助企业更快做出数据驱动的决策。

面向消费者的下一代平台正承诺提供更自然语言驱动、更个性化的搜索体验。买家可以使用对话式查询找到理想房产、无缝安排带看、通过代理式流程管理文件，甚至降低佣金成本。

Zillow最近在ChatGPT中的集成体现了这一方向。我们期待未来的房产搜索从“查找工具”进化为贯穿购房旅程的智能副驾。

第三，物业管理

在旧有物业管理平台之上构建由LLM驱动的工作流是一个重大机会。许多25年以上历史的系统仍是行业的运营主干，但并未为现代交互体验或响应速度而设计，这为无需彻底替换系统、仅通过扩展功能的创业公司留下空间。

EliseAI和SurfaceAI等公司已经展示出可能性。通过与物业管理系统的深度集成，它们能从租赁到维修orchestrate（编排）整个工作流，以高度垂直化的方式适配房地产行业的细微差别。

第四，设计

无论是实体还是虚拟布置，室内布局与设计可视化过程仍然缓慢、手动且昂贵。住宅经纪人难以为不同买家定制视觉内容或展示装修方案；商业经纪人通常也缺乏工具展示空间如何适应企业的业务流程。买家、卖家、设计师或布置师都缺乏生成高质量可视化内容的工具。布置需要昂贵的摄影、摄像与编辑，并且缺乏个性化。

总之，如今的房产内容往往成本高、缺乏个性化且难以按受众与渠道进行定制，让消费者与专业人士难以直观呈现他们的愿景。Spacely AI、Kassa、Gendo、Renovate AI等生成式AI工具能够让可视化、个性化与故事呈现几乎即时完成，从而极大简化这一流程。我们期待更多创业公司基于生成式AI的最新进展，重新定义人们设计、营销与体验房地产的方式。

房地产AI创始人的五项新兴原则

价值创造：聚焦可量化的营收增长或成本节省（例如：减少外包与行政工作、更高的线索转化率、更快的交易周期等）。

工作流密度：要深入渗透以建立信任。最有价值的产品应当管理复杂、以关系为核心（且往往伴随情绪因素）的端到端旅程（如销售或租赁），而非仅解决狭窄、一次性的任务。

专有的本地化数据：通过构建由超本地数据驱动的自强化数据飞轮，捕捉市场行为、规划与分区细节，以及关系网络等内容，从而提升准确性并形成可防御的数据优势。

激励一致性：为所有利益相关者设计能够充分识别与兼容激励机制的模式。当业主、管理方、租户和代理都在某种程度上受益时，摩擦会下降、采用速度会加快。

重视关系因素：房地产是一个以关系为核心的行业。在推动自动化的同时，应优先关注代理人、业主、管理方或买家/租客的体验，并充分认识到高信任、高情感工作流的独特性。

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参考链接：

https://www.bvp.com/atlas/roadmap-built-world-ai?utm_source=substack&utm_medium=email#Four-Real-Estate-AI-categories-we-are-watching-closely

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