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中国房地产数据研究院院长陈晟:地产业转型最终目标可拔高到元宇宙层面

中国房地产数据研究院院长陈晟:地产业转型最终目标可拔高到元宇宙层面

2022年08月16日

打印来源:证券日报

“不破不立”,经历了“至暗时刻”的地产行业正在企稳恢复。尤其是今年4月份以来,行业政策松绑趋势明显,叠加数字经济浪潮,房地产企业迎来了新的发展机遇,地产行业拥抱数字化已经成为大势所趋。


  2022年初,住房和城乡建设部印发了《“十四五”建筑业发展规划》,其中提出的发展目标包括建筑工业化、数字化、智能化水平大幅提升,建造方式绿色转型成效显著,加速建筑业由大向强转变,为形成强大国内市场、构建新发展格局提供有力支撑。


  “现阶段,地产行业公司需要精打细算,最大限度减少不必要的成本,提质增效。在这种要求下,房地产行业的数字化转型就成为突破点。通过这一转型,可以为客户提供更快、更好的服务。”全联并购公会信用管理委员会专家安光勇告诉《证券日报》记者。


  众多地产企业加入数字化转型大军


  行业数字化转型处于初级阶段


  越来越多的地产行业企业开始加入数字化转型的大军中。除了自身进行数字化改革之外,与科技公司合作,也是很多地产公司的选择。


  “主要是三个层面上的合作:企业经营的平台化、项目管理的精益化和客户运营的精准化。在不同的客户身上都有不同的合作。”广联达(49.600, 0.00, 0.00%)科技股份有限公司副总裁、广联达数字建设方总经理郭建锋对《证券日报》记者表示。


  广联达是一家数字建筑平台服务商,成立于1998年,主要业务为数字造价、数字施工和数字设计。据了解,目前已经有超40家百强房企与广联达达成了深度合作,通过这些房企与公司的合作方式,可以了解到目前房企数字化转型的主要动作。


  具体而言,在企业经营平台化方面,广联达曾和万达一起做了BIM总发包平台,帮助万达实现了轻资产总发包模式的变革,用平台赋能业务;在精益化层面,中海、金茂和旭辉等企业都曾和广联达合作,通过数字化能力加持,帮助企业打通甲方和乙方、企业和项目,用进度计划驱动整个工程项目管理;在客户运营精准化方面,经纬地产曾在装修定制方面与广联达合作,进行了一些探索。


  虽然进行数字化转型的地产企业不断增多,但是目前我国地产行业的数字化水平还处于初级阶段,具有较大提升空间。据中国建筑(4.880, 0.00, 0.00%)业协会统计,我国建筑信息化投入在建筑业总产值中的占比仅为0.08%,欧美发达国家为1%左右。我国大中型建筑企业研发费用支出占企业营业额的比例不足2%。“目前地产行业的数字化转型还停留在数据采集之后进行分析阶段,仅是一个数字底板。”中国房地产数据研究院院长陈晟告诉《证券日报》记者,“在这个数据化基础上,如何用这些虚拟的数据反向影响实际的生活需求,以及如何通过这种虚拟的采集影响到产品的定位和购买情况,还需要有一个过程”。


  地产行业的数字化转型当下仍然面临较大困境,很多行业企业还在沿用一些传统的生产方式,并没有真正融入数字化、在线化或者智能化,在生产建设方面还比较落后。


  广联达建设方数字化研究院副院长王立伟在接受《证券日报》记者采访时表示,“不少地产企业的经营模式比较单一,比如只是单一进行住宅开发或商业开发运营,当风险来临之后,并没有第二增长曲线能够更好地经营。模式创新和多元化十分必要。”


  四大数字化转型方向


  最终目标可拔高至元宇宙


  行业存量时代下,对地产企业精细化运营能力的要求也在不断提升,这给行业主体带来了诸多挑战。面对这些挑战,通过走通产业数字化转型路径进行企业重塑是地产企业的必然选择。


  “数字化转型主要有四个方向:一个是在社区,也就是物业体系里,通过数字化赋能形成虚拟与现实的结合,可以形成巨大的消费入口;第二个是在金融环节,可以形成资金筹措等服务;第三个是在销售环节,主要是分析客户,了解客户属性和消费动向,进而提高销售效率。最后一个是在研究环节,基于数据可以研究产品和各类空间。”陈晟告诉《证券日报》记者。整体而言,数字化转型不能局限于物业社区这一空间,也包括办公和生产空间,甚至还可以扩充至城市的公共服务,比如学校和医院等,都应该进行数字化赋能。


  在整个建筑产业数字化的过程中,广联达遵循着“先解构再重构”的策略。首先按照全过程、全要素、全参与方这三个维度,把整个产业进行解构,再把解构出来的每一个要素按照数字化、在线化和智能化这一标准化的范式对其进行数字化构造。最后,再按照新的设计、新的建造和新的运维,对它进行重构。


  “地产行业转型的最终目标其实可以拔高到元宇宙层面。”陈晟表示,不过,在追求这一目标的过程中不能盲目投入,要结合社区的需求、人们对美好生活的需求以及数据化带来的一些现实问题。在行业进行数字化转型时首先要建立数据底板,有底板可依存;其次要基于跑通数据之后找到的各种堵点问题,通过数据化进行优化,最终把整个数据化的生活体系场景进行虚拟与现实的结合。


(责任编辑:何雯丽)



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