本文为李海若先生在2026观点物业暨城市服务大会上发表的演讲。
李海若（星河智善生活集团副总经理、运营管理中心总经理）：尊敬的各位同仁，大家下午好！很荣幸代表星河智善生活集团进行这次分享，我是李海若。
从去年上半年起，我们公司与国内几家主流研究机构在AI相关领域展开合作，同时对行业趋势做了一些判断。基于这些判断，我们制定了一些应对策略。每家公司情况不同，因此用“思考”二字，希望能提供一些参考。
首先是讲这个事情的一个背景，通过去年的研究，我们得出一个结论：AI时代正在重塑人类的智力活动与空间，具体有四个观点。
观点一：AI正在替代标准化的智力活动。
过去，我们对城市地段的价值定义，主要来自人类智力活动的浓度。大量精英和白领集中在CBD办公，使得写字楼地段价值高昂。因为当时，人的智力活动是稀缺资源。
但在现在的AI时代之下，这个资源将变得不再稀缺，特别是律师、财务等行业的标准化工作——合同审核、财务对账，包括部分SaaS软件，从股价上我们能看到受到明显冲击。所以，未来我们将不再是那种集中式办公，将会变成分布式。这是我们跟几个主流研究机构得出来的一些结论。那么，未来的应对方式是什么？到底什么是有价值？后面会讲到。
观点二：经济运行规律正在发生变化。
传统的经济周期，即从建设复苏，一直到建设过多、产能过剩，又开始去库存、降低产能，当库存降低到一定程度过后要恢复生产，此时央行放水、降低利率，由此又重新到新一轮的建设，这其实是一个周而复始的循环。
但是在AI的时代背景之下，我们判断这个循环会被打破。例如一家公司投入AI后效率提升、成本下降、竞争力增强；别的同行跟进，同样提效降本、裁员，导致失业者增多，消费能力下降，市场萎缩。企业为保持竞争力，必须进一步降本提效，再次强化AI应用，再次裁员，实际上是一个螺旋式下降过程，并不会形成闭环式，而是变成了非周期性的颠覆。
因此，这样的经济模式落到我们物业行业，就是业主消费能力下降，缴纳物业费的意愿降低。如何在这样的环境中保持竞争力并生存下去，实际上也是一个比较现实的课题。
观点三：AI不能替代什么？
据判断，有四类人类活动是无法被替代的。
第一类：做决策、定方向。AI不可能自己想一个目标让我们来完成，不可能自己创造一个东西让我们围绕它走，这个是必须要我们来做的。
第二类：建立信任的情感交流。情感只有人类有，目前AI是没有的。
第三类：跳跃式思维。AI的思维模式是强关联性、强逻辑性，但是跳跃式思维目前来看也只有人类才有。
第四类：多人协同的头脑风暴。AI多数是在同一个主体，可以提出很多种方案，但是不能多个AI进行碰撞，相互讨论、相互争论。
所以这4类场景AI是没有办法替代的，也就是说我们未来服务的价值点会更加依托于这4类场景。因为其他场景多数被替代了，大家的需求和聚焦不在这些方向。这也是为什么我们提出，必须要找寻到未来还有什么活动不能替代的，然后围绕这些内容进行策略上调整。
观点四：空间将从“工作容器”转变为四种状态的激发器。
有同仁可能会说，如果说CBD已经不再重要，未来在家里办公行不行？实际上疫情期间已经给我们上了一课，这种方案是不行的。
因为家庭与工作仍然是割裂的，在家办公效率不高，所以需要我们找到第二空间。
这个第二空间，不再是CBD或者是其他写字楼、集中办公场所，更可能是一种能够激发上述四种不可被AI替代的人类活动的“容器”。
接下来要说的是物业公司组织经营模式的一种推演，当然这只是我们公司的一些思考，仅做参考。
阶段一，比较常规的就是AI替代人类标准化能力的过程，也是现在我们绝大多数人在做的事情。
截取目前公开的一些资料，自2023年起，行业开始大面积应用AI赋能、人机协作来实现提效。每年都有5%-10%左右公司加入进来，大家采用的方式方法也各不相同，但是总体归结起来的话，有以下八类场景。
场景一：工单与客服服务。例如，智能创单与分派、全流程的自动闭环，包括工单检核等。
场景二：财务收费与业财一体化。例如，自动计费、出账单，减少人工核对。
场景三：合同与风控管理。例如，AI辅助合同审查，替代财务律师。
场景四：设施设备管理。除了比较常规的数字孪生，还有故障预测与智能预警，包括现在比较前沿的预防性维修等。
场景五：能源管理。例如，AI自动抄表识别、能耗异常实时预警，多维分析与自动公摊等。
场景六：品质管理与现场作业。例如，任务自动派发，过程监控和结果考核。
场景七：安防与AI视觉。例如AI摄像头，人车智能通行管理等。
场景八：管理驾驶舱与数据决策。不仅可以通过对话式生成，还能自动提炼数据、分析并给出建议。
整个一套下来话，可以看出基本上有两个特点：
第一个特点是单点突破。我们发现某一个领域某一个场景里面有一些事情是AI可以做的，马上开发出来，把那一部分劳动资源替换掉。
第二个特点是停留在“看”和“建议”。阶段一其实更多的是停留在“看”，然后给出决策建议，真正应用到“做”的还是比较少。
阶段二，从单点突破到区域服务网络的数据驱动和管理执行。这一块真正涉及到agent，能够导入到执行端。即之前我们理解的AI外挂，到成为真正项目经理的转变。我们以雅宝大项目（约160万方，含双子塔写字楼）为试点，实现网络化、无人化、精细化。
网络化方面，就是用AI智能体进行全区域人力包括物资资源的整合和调度，自动下达指令。
无人化方面，比之前的无人化更加深入，包括对重点机房的24小时值守等。
精细化方面，主要是通过本体论管理，变被动为主动预防。
以刚才所说的三个方面来进行举例：雅宝大项目等高双子塔是369米，是国内目前最高的两个等高双子塔，一共是160万方。
网络化方面，AI agent作为整个大项目的项目经理，统筹备品备件、资源人员调度，输入任务、人员技能、排班、位置等，输出最优调度路线，避免空间资源浪费。在AI智能决策情况下，我们使用HROP智能体，每日处理超1000条任务排布，实现提效43%。
无人化方面，更多是把AI工作和人类工作进行分工。首先要清楚AI能做什么，人能做什么：AI做高频重复、数据密集型工作，包括调度、数据挖掘等；人工仍以物理操作为主，这个目前没有办法被替代，以及决策和异常处理。
技术上采用MPC智能体方案，根据环境、天气预报等实现机电自主控制，对设施设备进行最优调控。
精细化方面，我将其叫做“本体论”。对于我们任何一台设备而言，要让AI理解其实很困难。每个设备有很多数据，例如维修数据、保养数据、环境数据、基本信息。但是这些信息往常分布在很多地方，如工单、设备台账等。
虽然说有不少公司都将之归拢到同一个主数据平台，实现了线上化，但是如果没有一个语义网络能够让AI知道这些数据如何关联的，AI就无法认识这个设备。
我们每一个设备都做了这样一个“本体”，包括一些基本信息、关系、零部件以及零部件的每一个失效模式和对应的处理方式。我们构建了约1000多个失效模式及对应的业务处理方式，教会AI怎么认识这样一个本体。
有几个好处：第一，指令秒级下达，问题秒级通知，维修秒级理解，哪怕是不熟悉该设备的人也能快速知道如何维修；第二，通过数据反写以及算法，实现预防性维修。
综上，第二阶段就是通过三个智能体实现“三化”，即降低人工占比的同时，延长业务纵深，使AI从观察者、建议者转变为执行者和项目经理，实现区域协同管理。
阶段三，实话实说，我们现在也没有实现，但是正在做准备工作。就是从大资管的角度，实现经营性资产的状态激发，加上资本化管理的畅想。
正如刚才所说，我们有四种状态是需要得到激发的。
未来的物业空间，我们设想的是首先要对空间进行分级，不再以多少平米多少钱定价，而是按照空间能够激发什么样的状态来定价。
定价的逻辑发生改变，出租的不再是多少平米，而是每天两小时高度专注的“使用权”。通过空间分级改造应对这四种状态（创造态、信任建立态、深度专注态和放松生态态）。即通过这样一种空间的重新划分、重新定义，实现四种状态的激发。
第二点，三到五年内，物业会从单一的房东变成“空间孵化器”，并且引入社会资本。
首先介绍一下各个角色：
主理人角色，能够知道这个空间可以用来做什么，有一定的影响力，有一定的审美。可以是外部人员，也可以是物业公司内部人员。
其中，物业公司提供空间、设施设备、水电网络等；主理人提供内容、社群运营能力，并采取一定的比例进行收益分配。此时，物业角色就从单一房东变成空间孵化平台。
其次是RWA（真实世界资产通行证），实际上就是一种代币。如果我们要做大面积空间改造，或者引入社会资本，为了增强流动性，需要引入RWA。
我们公司现在也在建设两个平台：一个是轻资产的上链平台，另外一个就是RWA。然后还有一个重资产的REITs平台，这是我们目前正在发力的方向。
在这其中，AI赋能实际上有两种：首先，担任审计师，确保链上交易数据不可篡改，信用度非常高；其次，用算法进行定价。
关于三个阶段物业公司存在的价值，我们做了评估：
第一阶段：价值来自AI外挂，科技提高效率，护城河是科技应用水平。
第二阶段：护城河变为各片区的整体调度水平和机器管理纵深。机器管理能力越强，护城河越高。
第三阶段：核心资产变为私域数据、主理人网络与状态激发IP。
我们预计会在3-5年之内实现阶段三，一二阶段目前是已经实现了。
最后，随着AI技术渗透，我们要以AI赋能为抓手，以人机协同为路径，以资产价值最大化为目标，分阶段完成从单点提效、区域网络化运营到经营性资产自动化的战略升级。
以上是我的分享，谢谢大家。
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