由易居系四大數據應用服務商：克而瑞、築想、有明雲、雲智易共同主辦的首屆中國房地產CIOC未來峰會，將在2018年5月30日共話智企時代，從決策、管理、產品、價值四大維度展示地產與大數據的最新碰撞與融合。
今天我們繼續請到兩位峰會嘉賓，從“新產品”維度分享他們對行業信息化應用成果和趨勢的獨家洞察，一同見證大數據+智勝未來。
↓ ↓兩位峰會嘉賓更多采訪內容見下文 ↓ ↓
築想CEO：蔡婷
綠地集團技術管理產品研發部副總監：錢進
Question：1
問
地產產品化擴張時代，產品標準化是高週轉的要素之一，您覺得信息化能給產品標準化帶來怎樣的影響?
答
蔡婷
確實2017年到2018年,整個地產行業的發展速度都非常快,大家都在飛速擴張，幾乎每個部門都在長期做標準化。
說到擴張就要說到老生常談的三個字：快好省。快當然要快，但是沒有人敢不好。因為即便你足夠快，但是產品不好的話，C端客戶完全不會接受你。而且我曾經聽有些開發企業老闆跟我講，人家的售價竟然相當於他們的成本價，在這種情況下，你不好不快不省，不可能成功擴張。
說標準化不如說產品化。產品化的價值在哪裡？我認為產品化，就是把營銷、投資、設計、採購乃至後面的運營全部串聯起來，在一開始就謀劃好所有環節，即一切工種無限前置，而不是所謂的邊走邊加速度控制。就好比當一輛汽車上了生產線的時候，不管打算做什麼款式，找誰去賣，目標客戶是誰，乃至於供應鏈在哪裡，所有環節成本都是早已分析透的，其實這就是產品化。
某種程度而言產品化是老闆必須做的事，除此之外，也是所有部門總監要揉合起來一起做的事。很多產品一開始是產研中心或是設計中心牽頭，但各部門經理一會都要參與。
四年前我跟幾位老闆聊他們想做的事，當時我們都不約而同地提到了多部門協同的產品化。首先，在做產品化協同的時候，各部門本身都是有標準的。但是標準與標準的語言不完全一致，而且還要在飛速建設的環節中把那麼多要求揉合在一起，所以我們當時就想到語言統一的問題，想到大量的數據處理是不是應該靠系統來解決，也就是信息化。
其次，當我們得到產品化的成果之後，是不是特別想要分享？讓所有的公司去複製？那分享的時候，自然會想到有些東西是不是要保密。既能做到分享又要做到保密的，毫無疑問就是通過信息化。這就需要我們用數據庫的視角去看這個問題。
除此之外，標準和創意是兩個矛盾體，如果你想高度複製，就意味著沒有了創新。這種時候我們站在數據角度看我們的標準，它一定不是一個平面、立面或是剖面，它一定是一種空間，是把最小空間的各種語言做到極致。那麼多的空間，可以像魔方一樣進行各種組合。我們最早最早做這個魔方的嘗試，是推出了叫做CPA1.0的產品服務平臺，把各種設計元素組合起來。現在我們已經能把投資開發的元素也組合進去。最近有一家集團，他們要拿地，要推出一個產業，在去跟政府討論之前，他們就找到我們，一開始就把投資、營銷、設計的多元素進行魔方化，利用我們的系統，挑出核心規律，一鍵生成一個新的PPT，這樣可以讓所有的項目都做到均好。
在沒有做這樣信息化之前，做項目靠個人能力，哪個項目經理比較強，哪個項目才可以做好。但總有些項目經理是新手，或者他雖然是老手，但是不瞭解你們的企業文化。但是你一旦做了合適的信息化之後，可以做到每個項目一樣的強，至少我們CPA1.0幫助很多很多集團完成了均好的使命。
錢進
標準化是行業內非常重要的話題。高週轉在房地產規模化的時代也是繞不開的話題。伴隨著高週轉，標準化在今天的重要性更上了一層臺階。個人認為，標準化和信息化之間沒有本質的聯繫。沒有信息化，也必然有標準化，但信息化能夠讓標準化傳播更加高效。
信息化是目前這個時代的熱門話題，也是今天這個形勢下非常重要的課題。但這個課題並不是現在才出現的。分享信息化這件事，其他行業已經做到了非常領先的地步，很多企業投入了大量的人力物力去做。現在的形勢可以說是在倒逼房地產企業信息化。畢竟房地產企業躺著賺錢的時代已經過去了，這些事實倒逼著我們向製造業、零售業這些靠效率、靠標準來生存的企業學習。
Question：2
問
產品全生命週期中，您覺得最需要信息化方式來解決的問題有哪些?
我們剛才聊到了產品化的價值。其實我們所謂的全生命週期，原則上是從策劃、拿地的那一刻起到銷售完畢的那一刻止，它就像一個生產線。那麼我們很自然地會想到，什麼人應該在什麼時候做什麼事。可惜房地產從建設到銷售完畢，都不是在工廠裡做的，沒法流水線工作，因為完全是無形的。在這種情況下，我們就自然想到“玩時間”，即在一個時間流裡，把腦海裡成熟的軌道變成系統裡的軌道，把什麼時間做什麼事，甚至這件事情做成什麼樣的標準才算是好，全部規定好。
這樣一來，每天從上班的那一刻起，所有的地產從業人員和項目，包括前段工序是拖延了還是提早了，所有的歸檔和時間節點的控制都會在我們的系統中完成，所有信息在整個這條軌道上是在實時動態變化的。
我們的CPA系統在1.0之後又形成了2.0。築想的產品比較特別，1.0和2.0不是版本號，1.0和2.0對我們來說意味著兩個產品，一個是管數據的，一個是管時間的。我可以告訴你我們的產品在管時間上好到什麼程度：築想基本上每年要幫助50個項目團隊完成建設，所有項目都由CPA2.0來控制，從設計管理切入，逐漸走到施工管理，每天，用戶打開電腦和手機就能看到時間軌在那邊閃著紅燈和綠燈，所有的時間控制都體現在這些紅燈和綠燈裡。
從1.0到2.0，我們慢慢感受到，房子可以像汽車一樣造起來，並且比造汽車更有意思的是，它還融入了類似零售業的管理，包含了績效管理、激勵管理，人的因素比造汽車的因素重要的多。CPA2.0在產品這條軌道以外，又加入了審核流、激勵流，汽車製造的精華加上零售業的精華，全部放在一條無形的軌道上去實現。
錢進
在房地產這個領域，我們面臨的問題很多。首先，從管理的角度，就需要我們在運營方面做信息化的考量，比如我們的項目設計進度管理，如果沒有信息化的工具這是很難想象的，靠人去盯催、口頭相傳的方式已經與時代脫軌了。
其次，就是產品的標準化。標準化有許多線上平臺工具，這些工具在以往都是通過設計師去實現的，我們需要去把控他們的圖紙。目前很多房企已經做到了信息化的線上平臺，也就是所謂的產品線，產品線可以把好的東西固化下來，這樣我們就可以去複製那些好的東西、去提高效率。此外還有很多線上平臺，比如說與買房子、賣房子相關的平臺，都和信息化有關。我覺得產品研發層面的信息化是目前是我們需要積極探索的方面。
最後，房地產企業說是在造房子，實際上涵蓋了我們生活的方方面面，涵蓋了客戶的許多需求。比如說生活層面上，一些新業態、新零售，包括學校教育和我們的吃穿住行用，都和房地產有或多或少的關係。新領域帶來新產品，我覺得在這些方面的信息化也是值得考量的。
Question：3
問
3. ABC(AI、 Bigdata、 Cloud)時代，您對未來地產產品創新有哪些看法?
ABC時代是不可逆的，區塊鏈的時代也馬上就要到來了。在這樣的時代情況下，我們常會想，黑科技到底離我們地產很遙遠還是很接近。
舉三個黑科技的例子。我有一位做航天和衛星技術的好朋友，有一天他用衛星技術在豬場裡面數豬。你可能馬上想到，他是在數是一萬頭還是兩萬頭豬。不，他是在數豬的表情。他可以通過豬的表情預測哪隻豬生病了。這是黑科技在農業當中的使用。
跟他聊天的時候我就問，什麼時候數數全國的住宅小區，我們可以發現哪些小區賣得特別好，哪些小區賣得不是特別好。此外，還可以用它來看佈局規律。在我們的行業裡，這個佈局規律叫做“強排”。如果我們有些項目要做強排，會需要很多設計師、投開人員和營銷人員的參與。很多項目需要很多名經驗豐富的設計師做N個稿件，才能找到最合理的佈局，找到佈局和太陽光照之間的關係、棟數和棟數之間的關係、和容積率之間的關係……很多時候，我們這一代的做法，都是靠自己的經驗和無數次的嘗試找出來的。
易居克而瑞已經很清楚地知道全國多少個小區是賣得好、多少個賣得不好。如果可以利用黑科技也像數豬那樣去數我們的小區，那麼我們就可以去發現賣得好和賣得不好的小區之間存在哪些規律。或者也可以引入類AI技術，比如引入阿爾法狗那樣的自學習狀態，好小區就好小區，差小區就是差小區，貓就是貓，狗就是狗，而我們通過對大量事實數據的分析，讓機器來通過千萬遍的計算，算出一個好的強排。所以，黑科技應用到房產不是沒有可能。
第二個例子：我有個跨界的好朋友，是一位從麻省回來的建築師，當時他有個想法——把房車做成變形金剛。他設想這個房車將是全自動的，極限面積是40㎡，房車開到一個地方，它可以自己唰唰唰地走下來，自己展開。
這時候，他碰到了築想。當黑科技碰到了地產，就有了化學反應。當時我們就跟開發商討論，是不是可以這樣：我們的售樓處，一般項目賣完就沒用了。那麼我們是不是可以做一個臨時的售樓處，用完之後不一定要敲掉或改造？想象一下，房車運來四個變形金剛，它們自己走下來，自己打開，打開後就是一個無比奇妙的售樓處，關鍵是三個月之後，售樓處沒用了，四個變形金剛還可以拿走重複使用。
我們當時有計算過，平均一個大的區域大概有100個售樓處，每三個月複用一次，我們只要做多少個變形金剛就可以滿足需求。這種黑科技應用起來，是不是非常有意思？我們相信你們採訪過的很多IT總、業務總都有很多奇思妙想。而我們築想是一家跨地產和IT的“奇奇怪怪”的公司，相信我們會創造無限可能性。
第三個例子：曾經有個清華畢業生找到我，他說他的父輩是做工程總承包的，他的爸爸雖然賺了很多錢，可是真的很辛苦，常常24小時沒法睡覺，因為很擔心工地上發生意外。但是仔細地捋一捋就會發現：在他不睡覺的時間裡，只有20%的事情是確實要他決策的，那另外80%看起來是不用他管的，但是他又不放心，他要實實在在看到工地正在發生什麼事。
我們就跟這個清華畢業生研究應該怎麼辦。我們決定剝離那不用那80%的部分。當時我們創造了一套智能工地系統，讓小哥天天在工地跑、拍照片，他的手機會告訴他每天每時每刻應該拍什麼，拍完之後只要在上面摁兩下。他在那邊根據我們的邏輯，該拍的照片拍好，該摁的摁完之後，如果觸發預警那條線，那麼他爸爸的手機上就會出現那20%要需要去做決策的事情。
有這樣的一個類似的系統，他的爸爸可以稍微安心一點，還可以提高速度和效率，原來只能做一個項目的時間，現在可以做5個項目。
其實每當想到這樣的黑科技跟建築的結合，我就會回想到很多年前的一個說法：一流的企業做標準。其實一流的人通過研究標準、研究工具，可以讓原本三流的人做到一流半的事情。這是非常有意思的一個情況。
築想在這個領域，從CPA1.0到CP2.0，從品牌到數據庫到很多很多的黑科技，我覺得都是對行業非常有貢獻的，包括我本人在內，從2016年底開始，我們一直都在感受全世界最尖端的科技。很多時候我們會有一種感覺，好像我們是在代表一個行業去聆聽黑科技的魅力，而我的使命，就是把這樣的黑科技，用我們的方法、通過我們的系統，去鏈接、反饋給這個行業。
錢進
ABC在我的理解中與BAT應該是齊名的，但實際上在這個時代它有各種叫法，我是第一次聽到ABC這個叫法。
人工智能（AI）現在已經是熱門話題。比方說我們公司跟深藍科技建共同成立了綠地深藍建築科技公司，也在朝人工智能領域，尤其是跟建築科技有關的方面做積極探索，提前做好產業佈局。
所謂的新方向，是個很大的話題。我想從我個人角度來講，人工智能實際上會給我們的住宅帶來新的生命。實際上我們目前提供的AI更多應用在汽車、手機之類產品上。現在手機已經不簡簡單單是一部手機了，而房子很多人還認為它只是一個房子。很多人能買到房子可能就已經不錯了，很難想象在你住的房子裡，房子會和你有交互。
實際上，目前市場上出現的科技住宅，包括帶人工智能或部分人工智能的住宅，確實還比較少。很多客戶也還不太理解科技住宅。
從創新的角度，我個人認為以前更多的是點狀的創新，現在逐漸發展到一些產品線創新，一些公司已經擁有不同的產品線。在未來，點狀的創新加上產品線的佈局，會為產品組合創造新的空間。你住的不再是簡單的住宅了，它可以跟你的辦公場所互相聯繫，也可以跟你的教育、醫療等等相關業態發生關係。
那麼現在開發商可以把從點到線的再到面的組合充分發揮起來，也就是我們現在流行的生態系統的概念。這需要從點到線的再到面的過渡，而“面”這種產品就是把我們的生活和房地產相關聯的領域串聯起來。這樣就能夠給我們帶來很多創新的產品組合。
其次我認為，產品創新也不單單只是房地產的設計管理者的事情，創新關係也不再限於甲方和乙方。未來創新的途徑也會發生變化。我們可以通過信息化的平臺，給社群裡的客戶帶來一些自我創新、自我生長的機會，這樣就比我單方面做出來、再強加給你，或者你我共同做出來、再去做試驗品要好。也就是說，未來更多是通過信息化平臺，讓客戶參與到產品創新中。而這種創新是基於需求的。雖然以往的創新也是基於需求，但未來可以在用戶使用過之後，再根據他們居住的感受和評價，或者說通過各行各業的人對房地產的理解、對我們住宅容器的理解、對辦公、酒店等其他業態的理解，再去注入新的活力。這就是自我創新。
我個人認為在創新的途徑和領域內會有很多機遇。比如在超高層建築領域，未來不光是要高，高了之後還會帶來很多新的能源、業態上的變化，形成我們所說的垂直多業態組合、垂直森林超高層模式。
再比如康養類的產品。這些產品實際上是把人的健康生活當成了本質需求。傳統的度假產品，加上保險公司提供的產品，再加上房地產商提供的產品，這些不同的因素嫁接起來，就能夠產生一個健康組合的產品理念。叫什麼名字不重要，未來這種產品組合呈現出來的更多是一種新的感受。目前不同的開發商給我們的市場注入了很多新的業態，都需要市場的檢驗，最終必然是通過信息化平臺讓客戶共同參與到創新中，使用後再反饋，然後回到再創新、再反饋這樣一個循環的過程。
克而瑞：中國房地產大數據應用服務商，十餘年淬鍊，從行業數據到客戶數據，實現了房地產大數據閉環構建，細分領域諮詢服務，縱向產業鏈整合能手，服務於TOP100強中90%的房地產企業。作為中國房地產大數據應用服務商，克而瑞在大數據應用上，同時具備深度與廣度的特色，遠遠走在行業前列。克而瑞成立於2006年，在房地產大數據領域深耕十載，建立起中國最大的房地產數據庫系統“CRIC”，遍佈中國29個城市機構、信息覆蓋115個城市。依託強大的專業研究力量和諮詢顧問團隊為政府、企業和購房者提供房地產線上線下信息服務的全面解決方案。通過這兩塊業務，為克而瑞積累了大量讓同行青睞的行業數據。同時克而瑞積極進行縱向產業鏈的延展整合：通過“築想科技”搭建了中國建築建材產業鏈SAAS服務，為房企設計部、採購部、設計機構及上下游企業提供專業服務；通過“中房研協”發佈的中國地產企業測評榜，更是成為業內、社會公認的權威榜單。克而瑞也因為這兩塊業務，分別在建築建材數據領域、企業數據領域，建立起了龐大數據資源，大數據的廣度由此延展開來。
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