来 源丨深蓝财经
撰文丨郑婷
过去几年，地产圈听得最多的词是“降本增效”，但很多时候，所谓的数字化不过是把 Excel 换成了 SaaS，把人肉搬砖变成了电子搬砖，地产人白天做方案、晚上改 PPT、凌晨核对竞品数据的疲惫循环并未被真正打破。
而现在，房地产行业终于掀起了一场像模像样的AI革命。
5月27日，易居中国在上海举办了一场名为“走进那扇门：不动产的模数共振”的发布会。现场一口气发布了四大核心产品：
房地产行业专属大模型 DeepLink RE-LLM、企业级 AI 工作平台 CoWork、GEO 系统“极客问道”，以及全球首个房地产经纪人智能体“易居·小新”。
如果用一句话来概括这场变革，那就是那个勤勤恳恳的房地产“服务生”，现在正式进化成了懂行、能干活的房地产“AI 服务生”。
与以往那些停留在概念里的 AI 不同，这次易居抛出的，是能真干活、真交付，甚至能直接帮企业赚钱的硬核工具。
一切的基础，源于对行业本质的重新理解。
这两年，大家已经被各种通用大模型“教育”过了。写诗可以，聊天也行，可一问到具体的房地产问题，往往就开始“一本正经地胡说八道”。
原因在于地产从来不是一个标准化的行业，地块属性、政策风向、城市周期、客群画像等海量信息，大多是非结构化的，许多宝贵的经验直接藏在老地产人的脑子里。
易居发布的首个房地产专属大模型 DeepLink RE-LLM要做的，就是把这些沉淀了30年的行业智慧，重新“喂”给 AI。它背后接入了覆盖新房、二手、土地、商办等全业态的15大专业数据库，更将专家经验封装成了数字化的“技能库（Skills）”。
这意味着，过去地产公司的核心资产是“几个大神”，而现在DeepLink RE-LLM直接把大神们的方法论数字化了。以后一个地产行业新人，也能随时调用顶级投拓总、营销总、产品总的思维方式。
为了证明DeepLink RE-LLM有多强，易居中国董事局主席、深度智联董事长周忻在活动现场展示了一个极具说服力的案例：AI 仅用2小时15分就生成了一份多达50万字、818页的《中国房地产年鉴30年特刊》底稿，且在专家多维打分中获得了8.91的高分。这说明其不仅效率高，而且具备一定的专业价值。
有了深厚的行业认知作为底座，易居发布了第二个产品“CoWork”，你可以理解为房地产行业版的“小龙虾”。
试想一下，如果一家房企要研究虹口一块刚挂牌的地块，传统模式下，投资团队需要拉取宏观数据、分析竞品、调研二手房、解读政策、测算投资回报……一套流程跑下来，至少要花一两周时间。
但在 CoWork 里，工作人员只需下达一个任务目标，它便能自主在本地文件夹和历史资料中检索，连接克而瑞数据库，调用企业内部的拿地标准与测算模型。短短5分钟，一份包含风险研判、敏感性分析及建议出价区间的完整可研报告就能生成。
更妙的是，CoWork 拥有“记忆”与迭代能力：如果你反馈“180平米户型市场接不住”，它会立刻结合最新的竞品和客群数据，重新推演并给出新的定位方案。
当企业内部的生产力被重塑后，外部的营销战场也迎来了颠覆性的变化。这就是第三个产品 GEO（生成引擎优化）“极客问道”的用武之地，也是整场发布会中最具“周忻风格”的产品。
他提出了一个“营销六道”的概念：从案场“等道”、广告“看道”、百度“搜道”、抖音“推道”、渠道“找道”，到 AI 时代新增的第六道——“问道”。
未来的购房者，未必会第一时间走进售楼部，而是先去问豆包、DeepSeek 或 Kimi，“上海哪个楼盘最值得买？”“这个项目得房率怎么样？”
如果你的项目在 AI 的回答中缺席，甚至被误解，你可能连被客户看见的机会都没有。因此，GEO 的本质就是在训练 AI 如何正确理解你的楼盘，通过建立知识图谱、输出标准化测评和百问百答，抢占权威信源的传播高地。
业内普遍认为，“极客问道”或许会重构整个地产营销的底层逻辑。未来，房企的营销费用可能会大规模流向“投 AI 认知”。以前研究的是“怎么让百度搜到我”，以后必须研究“怎么让 AI 推荐我”。
如果说前三者是在重塑企业的内部大脑和外部声量，那么最后一个产品——全球首个房地产经纪人智能体“易居·小新”，则是对终端服务模式的一次大胆破局。
“易居·小新”的野心极大，它承担了专业参谋、精准匹配、顺畅沟通和服务陪伴的角色，相当于把售楼部的经纪人全面 AI 化。
更绝的是，它0佣金。也就是在智力决策层面，AI 提供的资讯、配对、撮合与推荐完全免费且中立，只有在带看、按揭、过户、验房等履约执行层才收取费用。
当然，理性一点说，当下的 AI 产品难免面临“Demo 很丰满，落地很骨感”的现实困境，更何况房地产是中国商业环境中最为复杂的赛道之一。
但这场发布会之所以值得关注，恰恰在于它没有停留在“用 AI 做海报、写文案”的表层应用，而是正儿八经探讨 AI 如何深入真实的业务肌理。
过去三十年，房地产行业积累了最复杂的数据、最难标准化的经验，也背负了沉重的历史包袱。AI 能否真正改变这个行业，值得期待~
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