“现在你们告诉我，你们愿意花多少钱买这份报告？”
在北京的一个会议室里，易居（中国）控股有限公司董事局主席周忻向包括《中国经营报》记者在内的十几位记者提问。
他口中的报告，是一份数据翔实、图文并茂且逻辑较为严谨的房地产市场研究月报，而它是在几分钟前由AI（人工智能）自动生成的。
这是易居旗下的数据服务商克而瑞（CRIC）推出的一款专注于房地产垂直领域的AI Agent（智能体）。
周忻称，这并非对标通用大模型的“跟风”之作，而是基于克而瑞二十余年积累的深厚行业数据与专业理解，旨在为房地产行业量身打造的智能化效率工具，被定位为行业专业人士的“助手”（Assistant/Agent）。
在交流会上，周忻详细阐述了这款产品的定位、功能及其背后的战略考量。其称该AI Agent的核心竞争力，并非仅仅是当前热门的AI技术本身，而是其与克而瑞庞大、精细且经过长期验证的房地产数据库的深度融合。
地产老兵的AI初心与行业痛点破局
“我现在做得最多最重要的事情，就是把这套（AI Agent）全部重新做完。”周忻在交流会伊始便点明了当前工作的重心。推出这款AI Agent，并非一时兴起，而是克而瑞在人工智能时代背景下，基于自身发展历程和行业洞察的必然选择。
这与克而瑞自身的发展轨迹一脉相承。周忻回顾道，从1999年PC互联网兴起时的金丰易居网，致力于“把二手房的门店用（电脑）连接起来，装一个电脑，把房源拉起来，最后房源和客源配对”，到移动互联网时代乐居的探索，克而瑞始终在尝试利用新技术提升房地产行业的信息流通效率。
周忻提及，当年PC互联网时代的座谈会，一边是新浪、网易、搜狐等互联网巨头，另一边则是金丰易居（卖房子）、Biosis（卖药）、梅林股份（送水）等传统企业，“这个是我经历过的”。这种跨界融合与技术应用的基因，延续至今。
面对来势汹汹的AI浪潮，周忻坦言个人存在认知局限。“我没有（投资AI），我看不懂。”他笑称，“如果我要投的话，我儿子可能看得懂一点。”
但这并未阻碍易居对AI的战略布局。他认为，AI是大势所趋，关键在于如何结合自身优势去应用。
去年4月在美国硅谷的考察经历，让周忻深感通用AI讨论的“高大上”与实际应用的距离，同时也让他捕捉到了AI在特定场景（如老人陪伴）的应用潜力，这更坚定了他将AI技术聚焦于克而瑞最擅长的房地产垂直领域的决心。
那么，这款AI Agent的初心是什么？它要解决什么问题？周忻给出的答案非常明确：提升行业效率，降低从业者成本。
“我的想法就是能够降低他们的成本，能够加快他们的效率。”他强调，这款产品的目标是成为行业用户的“助手”。这缘于房地产行业长期以来存在大量信息处理、报告撰写、市场分析等重复性、基础性的工作，耗费了从业者大量时间精力。
例如，周忻提到，媒体记者撰写一篇深度分析文章可能需要数小时甚至更长时间；研究机构制作一份市场报告，从数据搜集、整理到分析、成文，周期漫长。而AI Agent的出现，有望将这些工作的耗时大幅压缩。“（原来）写篇文章两个小时。有了这些助手，我估计你大概十四五分钟就写完了。”
他认为这种效率的跃升，正是产品的核心价值所在。通过智能化工具替代部分基础工作，不仅能解放人力，让专业人士更专注于高价值的分析与决策，也可能间接优化企业的人力成本结构。
周忻设想了一个场景：“（如果）他一个人要搞个好的自媒体，下面少雇一个人多少钱？”这正是AI Agent试图为行业带来的变革之一：通过技术赋能，实现降本增效，最终推动整个行业的智能化升级。
AI Agent的核心壁垒与应用场景
如果说顺应AI浪潮是克而瑞推出这款产品的时代背景，那么其二十余年积累的深厚房地产数据与行业理解，则是这款AI Agent得以立足的核心竞争力与护城河。
周忻在交流中对此反复强调，将其视为区别于市面上通用AI工具的关键所在。
“我这个东西（数据）不是从网上来的。我不是从非结构化来的，我们做数据，从二十年前开始，我就是自己一家家敲过来的。我认为这个是所谓行业的壁垒，而不是AI的壁垒。”周忻指出，AI本身是工具，其效能的发挥很大程度上取决于所“喂养”的数据质量和应用场景的契合度。
在周忻看来，通用大模型虽然能力强大，但在垂直领域的专业性、数据准确性和实时性方面可能存在短板，甚至可能产生“一本正经的胡说八道”（也即行业人士所说的“AI幻觉”）。克而瑞AI Agent的优势恰恰在于，它根植于克而瑞的庞大数据库。这个数据库并非简单的信息堆砌，而是经过长期积累、结构化处理和专业校验的。
周忻提到，产品输出的内容都经过了“精作”，即由内部的“训练师”（结合了行业专家经验）对AI的输出进行符合房地产行业逻辑的分析与调整。例如，在生成报告或文章时，系统会首先进行关键词提取、信息源梳理（包括克而瑞自有数据、房天下等）、逻辑结构搭建（如生成思维导图），然后再进行文本生成。这种“行业化、专业化”的处理流程，保证了输出内容的专业水准和实用价值。
在记者的实际体验中，当向通用AI如DeepSeek提问“北京3月份二手房成交情况”这样的问题时，DeepSeek会从整体成交量、价格表现、未来预期几个大方向进行概括总结。克而瑞的AI Agent则会展示更详细的数据，如北京各区的成交情况、购房群体特征等，且生成能直接导出使用的数据图表。
相同提问下，上图为克而瑞AI产品生成的部分内容，下图为DeepSeek。
面对当前备受关注的数据污染问题，周忻也表现出自信。他认为，即使网络信息普遍存在“污染”，克而瑞AI Agent也能依靠其强大的自有数据库和行业判断能力进行有效甄别。“哪怕你今天市场上全部的报告都是污染的，但是我自己的数据，克而瑞的数据，对不起，我不是从网上来的。”这种基于可靠数据源的“底气”，使得产品在信息准确性上具有天然优势。
具体到应用场景，这款AI Agent展现了其作为“行业助手”的多面能力：
智能问答与搜索：用户可以围绕房地产市场、政策、项目等提出问题，系统基于克而瑞数据给出答案。周忻现场演示了对特定区域楼市情况的查询。
报告/文章快速生成：这是核心功能之一。用户只需输入主题或关键信息（现场有记者提出“中央财政对地方城市更新项目进行财政补贴的意义”），系统即可在短时间内生成结构完整、内容翔实的报告或新闻稿。这极大地缩短了内容创作周期。
数据处理与可视化：系统能够处理数据并生成图表，如思维导图、曲线图等，辅助用户进行分析和展示。周忻提到，系统生成的图表“完全是（AI）自己做的”。
定制化分析：虽然目前不主打深度定制，但系统具备一定的分析能力，可以根据用户需求进行特定维度的市场分析或项目评估。
周忻强调，克而瑞AI Agent试图构建的核心壁垒，是“AI技术+独有行业数据+深度行业理解”的三位一体。它并非要取代人类的深度思考与决策，而是要成为专业人士手中强大的效率工具，将他们从烦琐的基础工作中解放出来。
商业化路径、挑战与未来展望
作为一款新生的创新产品，克而瑞AI Agent的未来发展，特别是其商业化路径，自然备受关注。
在交流会上，周忻并未回避这些现实问题，坦诚地分享了当前的思考、面临的挑战以及对未来的展望。
“第一肯定收费”，周忻明确表示，商业化是必然选择。这不仅因为产品研发和运营需要成本（数据成本、算力成本等，尤其提到Token消耗成本不低），更因为他相信这款产品能为用户带来实实在在的价值。“（价值在于）你愿意为一个多小时花多少钱买单？”他认为，定价的核心应围绕为用户节省的时间和提升的效率来考量。
据周忻介绍，这款产品面向房地产开发商、研究机构、媒体、金融机构等B端用户，旨在通过自动化报告生成、精准信息检索与深度分析等功能，显著提升行业效率，降低信息处理成本。
然而，具体的定价模式和价格区间仍在探索之中。
“我现在定价都不知道，你们告诉我啊。”这也就有了本文开头的问题。周忻向在场的媒体代表发问，希望了解潜在用户的价值感知和支付意愿。他透露，目前考虑的模式可能包括按使用次数/篇幅计费，或推出会员制。但他同时强调，定价不会“漫天要价”，特别是对于文章生成这类相对基础的功能，“文章没那么贵”。对于更复杂的市场报告生成，其价值则会根据定制化程度和市场行情来判断，他举例说，一份深度定制的全国市场报告，价值可能高达10万元级别。
当前阶段，产品的主要目标仍是打磨功能和收集用户反馈。“先专注把产品做好。”周忻表示，盈利并非首要任务。目前产品仍处于内部测试和小范围用户（如此次交流会的媒体代表为“第一批”）试用阶段，通过发放测试码（包含一定使用额度，如搜索次数、文章生成篇数等）的方式，收集真实的使用反馈。他希望了解用户觉得产品“还缺什么，还要什么，还有哪些东西”。
当然，前路并非坦途。周忻也意识到了挑战。
其中就包括技术迭代与认知差距。这是因为，AI技术发展日新月异，保持技术领先并将其有效应用于垂直领域，需要持续投入和专业团队。周忻坦言自身对尖端AI技术的理解有局限，需要依赖团队。
而算力成本与并发问题同样不容小觑。随着用户量的增长，算力成本和系统并发处理能力将是考验。目前克而瑞采取了“省着发”测试码的策略，控制并发量，未来需要根据用户增长情况调整算力投入。
市场教育与价值认同也需要更多的时间。比如如何让潜在用户充分理解并认同AI Agent带来的效率价值，并愿意为此付费，是商业化成功的关键。这需要持续的市场沟通和价值证明。
周忻还强调了产品边界与核心聚焦。面对AI的无限可能，如何保持战略定力，聚焦于房地产垂直领域的核心需求，避免泛化和资源分散，也是长远发展的挑战。
展望未来，周忻认为，AI在垂直行业的应用潜力巨大。“中国有无数个垂直行业。每个垂直行业里面都有自己特殊的数据，如果都能匹配上对应的生产力工具的话，这就是巨大价值和市场机会。”
他相信，克而瑞凭借其数据和行业优势，在这波浪潮中占据了有利位置。公司未来的目标，是让这款AI Agent真正成为房地产行业不可或缺的基础设施和效率引擎，为从业者创造更大价值。同时，他也关注到更宏观的趋势，例如政府和大型国企在AI领域的预算投入增加，这预示着围绕AI的应用和服务将迎来广阔的市场机遇。
克而瑞AI Agent的推出，是这家地产信息服务商在智能化时代的一次重要落子。它承载着以技术提升行业效率的初心，依托着深厚的数据根基，但也面临着商业化探索和技术迭代的挑战。其最终能否在市场上取得成功，既取决于产品本身的持续优化，也取决于市场对AI赋能价值的认知与接纳程度，这无疑将是未来一段时间内值得财经界持续关注的话题。
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