2026年1月13日，广州。易居的AI营销峰会现场，周忻没多寒暄，直接开讲。他身后的大屏幕上，一行醒目的标题——
从新浪房产门户、百度品牌专区、微博营销、微信“乐居图钉”等，到后来的房价点评网、天猫房产，你会发现其
周忻的演讲，核心是围绕“地产AI-Ready”战略展开的一次系统性阐释。他将其总结为房地产营销的
，核心逻辑是颠覆性的：未来，当购房者有了初步意向，他不会去百度搜索楼盘名，而是
。周忻坦言，克而瑞积累了二十年的海量数据，过去像“物件一样堆在仓库里”，而AI需要的是
为此，他的团队花了一年多时间，将这些非结构化数据进行清洗、标签化和图谱化，使其成为AI能理解的
，即将行业专家的隐性知识——比如对特定地段溢价逻辑的理解、对某类客群产品偏好的判断——通过
。这要求AI不仅能输出通顺的语言，更要能精准使用“去化”、“货值”、“强排”等专业术语，并理解其背后的
。面对日新月异的AI技术迭代，周忻的团队试图将适用于地产场景的技术封装成可快速调用的模块，以跟上技术变革的速度。
。它旨在将传统的数据查询、分析、报告撰写流程，压缩为一句话提问、几分钟内得到完整分析结果的
。现场视频展示了名为顾一鸣（决策专家）、苏文静（内容主编）、唐可可（案场客服）等五位数字员工。他们被定位为可替代部分中高级岗位、成本仅为
周忻特意强调，这个平台上的所有AI评测报告和生成的榜单（如“比邻冠军榜”），
这个承诺，在现场激起了最多的窃窃私语。地产榜单这些年因为商业利益纠缠，公信力早就破产了。周忻现在想用
定义权的，就不再是开发商或传统媒体，而是这个AI平台了。这其中的分量，懂的人都懂。
通用大模型已经足够强大。豆包、Kimi、通义千问，它们能回答大多数问题，而且免费。为什么还要一个专门的“地产AI”？
。克而瑞确实有20年的数据积累，但问题在于：这些数据是“AI-ready”的吗？周忻自己在演讲中承认，过去的数据“像物件一样堆在不知道哪个仓库”。把非结构化数据变成AI能理解的“饲料”，这件事他们做了一年，而且
。周忻用了“醍醐灌顶”这个词——把行业专家的经验“灌”给AI。这个比喻很形象，但也暴露了问题：房地产的知识有多少是能“灌”的？地段价值、产品溢价、客户心理，这些往往依赖模糊的经验和微妙的判断。AI能学会“容积率大于3.0不利于改善盘”这样的规则，但它能理解
。周忻坦言“AI发展太快”，快到“每天上班路上都在看有什么新东西出来”。当技术迭代以月甚至周为单位时，所谓的工程护城河需要巨大的持续投入才能维持。易居的
。通用AI像博士生，知识广博但不专精；垂直AI像老销售，说不出大道理，但知道这个片区哪个户型最好卖。问题是：房企需要的是一个无所不知的博士，还是一个经验丰富的销售？
。过去易居的创新，无论是门户、搜索还是社交媒体，核心都是“流量”——帮开发商获取更多曝光和客户。这次的“数字员工”和“AI决策平台”，核心是
。周忻在演讲中说，做AI这一年多，“没有一个是AI专家，都是原来易居的人转型的”。他把自己变成了“AI新兵”，亲自试用豆包、Kimi，和团队一起调试模型。这种“躬身入局”的姿态，和过去站在平台方位置“赋能行业”有所不同。虽然最终目的依然是商业成功，但路径从
。现场展示的CRIC2025、数字员工、好房点评网，都不是PPT概念，而是已经上线甚至签约客户的产品。当他说“我们的产品已经能达到经理级以上水平”时，背后有具体的对比测试数据（虽然这些数据的独立性和客观性仍可探讨）。
数字员工的背后，是克而瑞的数据和服务能力；好房点评网的背后，是乐居的流量和内容生态；AI决策平台的背后，是易居的咨询和金融业务。AI更像是一种“催化剂”，加速了这些原有业务的融合和价值释放。从这个角度看，“地产AI-Ready”似乎还是一个商业故事。
如今，“好房点评网”推出了“比邻冠军榜”和“多维PK榜”，但周忻强调：
。传统榜单的症结在于人为因素——评选标准、权重设置、专家评委，都可能受到商业利益或人际关系的影响。AI榜单理论上消除了“人”的干扰，一切基于
。谁来决定评测的维度？地段、产品、配套的权重如何分配？“距离地铁站500米”和“拥有会所”，哪个更重要？这些看似客观的参数设置，背后依然是一套价值判断。
。过去榜单的商业模式简单直接：排名位置与收费挂钩。现在周忻承诺“永不商业化”，那么商业价值在哪里？很可能在于
——帮开发商优化其在AI问答中的呈现。当购房者问“天河区哪个盘最适合改善家庭”时，如何让你的项目在AI回答中排在前面？这可能成为新的“榜单生意”，只是从卖结果变成了卖过程。
。危险也正在于此：当AI成为权威的信息过滤器，谁掌握了优化AI认知的能力，谁就掌握了新的营销霸权。克而瑞承诺“永不商业化”的，只是榜单本身，而非围绕榜单衍生的整个服务生态。
他算了一笔账：一个能写专业报告的数字员工，月成本2500元；而雇一个能写同类报告的人类员工，月薪可能要25000元。
：市场监测、数据统计、周报月报生成。这些高度结构化、重复性强的工作，最容易被AI接管。
：楼盘简介、微信推文、海报文案、短视频脚本草拟。AI已经能生成质量不错的初稿，人类编辑只需润色和审核。
：回答项目基本信息、价格、户型、贷款政策等常见问题。数字客服可以724在线，响应速度远超人类。
：客户画像初筛、跟进提醒、基础物料准备。AI可以辅助销售管理，提升效率。
：尤其是依赖通稿、简单改编的房产资讯编辑。AI不仅能写，还能分析数据、生成图表。
：AI能提供数据和报告，但“要不要拿这块地”“产品如何定位”“价格策略怎么定”，仍需人类基于经验、直觉和风险偏好的综合判断。
：与大客户、政府、合作方的深度沟通，依赖信任、情感和社交智慧，这是AI的短板。
：能打Kaiyun科技股份有限公司动人心的广告语、有独特视角的深度报道、引爆社交媒体的创意活动，需要人类的审美和创造力。
的模式。人类从事高价值的思考、创造和连接工作，AI从事低价值的执行、计算和重复劳动。
不可避免。大量中间层岗位——那些既不需要高级创意，又不甘心做纯执行的岗位——将受到最大冲击。周忻的“每个企业都要试试”，或许应该加上后半句：“然后
基于周忻的演讲，大苏提炼出以下10条趋势判断，它们可能定义未来几年的房地产行业：
：数字员工从概念走向规模化部署，首批受影响的是数据分析、基础内容、标准客服等岗位。
：预算不再只是投广告买流量，而是用于优化在AI问答中的认知呈现（GEO投入）。
：过去资深专家的经验是核心竞争力，现在部分经验被编码进AI，降低了专业门槛，也稀释了经验价值。
：能否将自身项目数据、客户数据AI化，成为影响决策效率和营销精准度的关键。
：信息传递价值衰减，深度调查、独立观点、情感连接的价值凸显。单纯发稿的媒体将被AI内容平台取代。
：传统由开发商营销定义，未来可能由“好房点评网”这类AI评测平台的算法定义，引发新一轮线、房地产服务商业模式从“项目制”走向“订阅制”
：数字员工、AI决策平台等产品，更适合按年/按月订阅的SaaS模式，改变传统咨询服务的交易方式。
：提示工程、AI协作、数据解读、人机交互设计等成为必备技能，传统营销说辞和报告撰写能力贬值。
：AI基于全国数据训练，可能加速成熟市场经验向非成熟市场的传导，缩小区域间“信息差”带来的机会窗口。
。无论从产品完成度、场景思考深度，还是商业闭环设计上，这都远超他过去的多数创新。易居确实在
▶行业生态的接受度，尤其是对AI榜单的信任、对数字员工的管理，仍存巨大疑问。
——测试房地产行业在AI冲击下的适应能力，测试易居自身转型的决心，也测试像周忻这样的行业老将，能否在技术浪潮中再次找到位置。
2、我和我的团队，今天需要开始学习什么，才不会被归为“不会用AI”的那一类人？
