上海“人工智能+”服务新标杆AI触角伸向房地产
年鉴特刊底稿,数小时自动交付;城市投资可行性研判,一个指令生成;甚至房产交易的经纪人角色也被智能体重新定义——当通用大模型还在比拼参数量和算力消耗时,上海已经把AI的触角伸向了国民经济的“主干道”:
不久前,一家来自上海的公司——深度智联发布了行业专属大模型DeepLink RE-LLM,同时,企业级AI原生工作平台CoWork、泛地产认知优化解决方案“极客问道”、全球首个房地产经纪人智能体“易居·小新”三大核心产品同步亮相。
据上海经信委,深度智联的探索表明,垂直行业AI应用正在从概念验证进入产品化、平台化和生态化阶段。后续有望形成更多可示范、可复制、可推广的“人工智能+”服务领域标杆案例,以“模数共振”激活传统行业新质生产力。
房地产链条长、涉及环节多、数据基础薄弱,长期以来被认为是数字化改造的“硬骨头”。但恰恰是这种复杂性,为AI大模型提供了足够深的落地场景和高价值空间。在上海,“模数共振”正成为打通这一堵墙的钥匙。
今年4月,工信部与国家数据局联合启动2026年“模数共振”行动,要求推动AI模型与数据资源协同互促、同频共振,面向制造业20个重点行业或领域,到2026年底基本形成“数据-模型-场景应用”良性互促的循环,推动高水平赋能新型工业化。
作为贯穿钢铁、建材、家居等领域的“产业主干”,房地产行业正处于高质量发展关键转型期,启动“模数共振”势在必行。
上海在前瞻布局上反应灵敏。2024年年底,上海就出台了《关于“模塑申城”的实施方案》,从顶层设计上推动AI与实体经济深度融合。
2026年5月,上海市经信委进一步推出算力券、模型券(Token券)、语料券等专项补贴,聚焦智能终端、具身智能、科学智能等重点领域,以及金融、医疗、文旅、生产性服务业等重点行业,支持大模型及智能体研发与应用单位。
深度智联发布的DeepLink RE-LLM,正是上海在地产垂直领域践行“模数共振”的绝佳实践样本。去年深度智联开发的“基于房地产垂直行业AI专属空间与应用”还入选了上海市“模塑申城”住建行业人工智能创新应用十佳场景名单。
据深度智联首席战略官李琛介绍,与通用大模型不同,深度智联发布的房地产行业垂直大模型DeepLink RE-LLM基于“数据、知识、专家、工程”四大核心底座,构建了“模数共振”的技术体系。通过将TB级的行业数据、156个知识库与专家经验深度融合,让AI真正“懂地产业务、通行业逻辑”。
据了解,该模型依托四层全栈架构,融合多基座精调、产业智能体、高质量行业数据等核心能力,覆盖15大专业数据库,涵盖新房、二手、土地、商办、康养等全业态,构建精准可信的地产知识底座。深度适配拿地可研、城市进入、竞品分析、报告生成等核心场景,实现从资料聚合到一键成稿、多格式成果快速交付的全流程自动化。
易居中国董事局主席、深度智联董事长周忻称:“我们开放大模型底座与专家能力,助力企业打造专属AI模型。”
从产业而言,人工智能正从通用能力竞争迈向产业应用深水区。
据上海经信委介绍,上海市积极抢抓数智化发展机遇,把实施服务业扩能提质行动与实施“模塑申城”和“人工智能+”行动结合起来,在数据语料归集、行业企业对接、应用场景开放等方面提供有力服务,推动上海“人工智能+”服务领域涌现一批爆发力强的领军企业和高成长企业。
而在这一背景下,面向服务业和专业场景的行业大模型、智能原生平台和多场景智能体,正在成为推动AI从“技术可用”走向“产业好用”的关键抓手。
不过,垂直行业大模型落地并不容易,关键在于能否把分散数据、专业知识、专家经验和工程能力整合为可调用的智能底座。
前述的DeepLink RE-LLM构建了覆盖模型层、行业数据与知识层、智能体引擎层、场景应用层的全栈架构,面向城市更新、房地产发展与规划、资产运营、长租运营、康养服务等复杂场景,提供专业研判、报告生成、数据分析、方案推演和多格式成果输出能力。
据上海经信委介绍,围绕数据语料归集和行业知识沉淀,深度智联探索将长期积累的不动产行业数据、研究经验和知识体系进行结构化处理,使AI能够完成资料聚合、逻辑推导、结论生成和成果编排等工作。这类能力有望在城市发展研究、空间研判、项目策划、政策解读等场景中释放价值,提升专业服务的效率、标准化水平和可追溯能力,也与上海推动“人工智能+”业、科技服务业发展的方向相契合。
在上海经信委看来,上海产业基础雄厚、应用场景丰富、创新主体活跃,具备推动人工智能规模化、场景化、产业化落地的独特优势。而深度智联的探索表明,垂直行业正在从概念验证进入产品化、平台化和生态化阶段。
上海经信委认为,未来,随着更多企业围绕重点行业和关键场景开展模型创新、数据治理、企业对接和应用开放,上海有望形成更多可示范、可复制、可推广的“人工智能+”服务领域标杆案例,为提升“上海服务”数智化水平、建设现代化产业体系、培育发展新质生产力注入新动能。

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