ai房地产分析,房地产分析网站

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ai房地产分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍ai房地产分析的解答，让我们一起看看吧。

1. ai看房啥意思？
2. 人工智能可以预测房价吗？
3. 物业服务向AI发展，社区机器人未来发展如何？

ai看房啥意思？

是通过AI技术和大数据为用户在VR看房同时提供定制化的装修解决方案的产品。旨在满足更多用户选房和装修设计的双重需求。据悉，用户在贝壳找房平台上浏览二手房源时，仅需点击房源详情页或VR页面里的的“设计效果”，即可获得由AI生成的全屋设计解决方案，包含平面方案、硬装软装搭配方案、三维效果，让用户可以游走在“装修”后的客厅、餐厅、卧室各功能区，移步换景，查看每一处细节。

对于房地产中介行业，AI(人工智能)和VR(虚拟现实)已经颠覆了传统的中介带看模式。现在，除了VR看房功能，AI、VR与房地产中介、家装行业又来了一次跨界。

人工智能可以预测房价吗？

这里有一个人工智能预测房价的项目研究，来自Oregon Episcopal School一名数学老师Lauren Shareshian。她将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合，预测波特兰房价：

首先，Lauren Shareshian抓取了2016年7月至2017年7月这段时间内波特兰市8300个独户住宅的销售数据。

显然，街区在这其中起了非常重要的作用。西山（红色）是镇上最昂贵的地区之一，而东波特兰则便宜很多。平均售价为44.2万美元。

Lauren Shareshian希望能够在比街区更细粒度的水平上预测价格。例如，***设以下房子是彼此毗邻的。

这些房子面积相同，在同一年份建成，并位于同一条街上。但是，一个明显能让人产生购买的欲望，而另一个则没有。那么Zillow或Redfin（美国的两家大型房地产网站）或其他公司能够仅仅依靠一些房屋的文字数据来预测它们的价格呢？他们不能。这就是为什么Lauren Shareshian要把对房屋门口照片的分析作为其中一个特征纳入预测模型的原因。

当务之急就是要获取到所有的数据。这比原本预想的要困难的多。首先，Lauren Shareshian使用波特兰地图的官方API来爬取波特兰独户住宅的销售数据。不幸的是，API存在调用限制（每10分钟约150次调用），所以Lauren Shareshian不得不在AWS服务器上长时间地运行程序来抓取所有的详细数据。Lauren Shareshian使用Zillow API抓取了每个家庭的元数据和房地产商对房屋的描述。但是，抓取的速度也很慢，因为Zillow只允许你每天调用API 1000次。（于是，Lauren Shareshian让丈夫、母亲和几个朋友来帮我获取更多的API密钥）

最后，数据收集过程中最困难的部分是获取图像。这是因为Zillow有获取图片的API，但Redfin没有，但Redfin会在房子出售后仍把图片留那，而Zillow不会。为了获取到Redfin网站上的图片，Lauren Shareshian编写了一个Selenium脚本，在Google Images上通过在搜索条目后增加“Redfin”一词来搜索房屋地址，然后抓取Google列出的第一张图片的URL。

物业服务向AI发展，社区机器人未来发展如何？

因为工作原因去了广东一家机器人公司参观过，回来后的感想是这样：以后社区里做保洁的是机器人而不是环卫工人，巡逻的不是保安而是机器人，除草的是机器人而不是花王，机器人作业效率高，而且长期下来成本低廉，业主的满意度更高，甚至可以根据业主的要求定制服务。但这一切都只是幻想，毕竟人的灵活性和应急反应是机器人无法比拟的。但其实我们已经看到了人工智能的雏形，比如移动支付就是一个很简单的人工智能，把人的动作转换成电子语言，一切都需要过程，但我认为值得期待。

在我看来社区机器人未来的发展空间很大。首先，物业机器人与人工物业相比有以下几点优势。

1、人工物业从业人员素质参差不齐，相比于机器人，机器人能统一标准，如清洁机器人、室外扫地机器人、巡逻机器人、除草机器人等不同种类不同分工，比传统意义上的物业服务更加完善，也是社区内不一样的风景。

2、物业服务人员流动性强，且春节等节***日人工需回家过年以致社区人手不足导致物业服务不到位的情况。机器人物业则可以避免这种情况，真正做到24小时全年无休。而且一些相对危险的操作可以交由机器人来完成。

3、目前全国范围内都在倡导垃圾分类，人工垃圾分类不论从工作效率、分类细致等程度上无法与机器人分类相比。

虽然机器人物业相比于人工优势很大，但还不能完全替代劳动力。还是需要与人工搭配来提高效率。碧桂园似乎也看好物业机器人的前景，在建筑机器人后也逐渐开发物业机器人，对于服务水平的提升有一定的促进作用，也在碧桂园的很多社区推出并使用，广受业主喜爱。

这个问题挺有意思的，在我看来物业有几个场景可以和AI联系起来：

1.安全风控——像商业[_a***_]、一些高端的小区往往会有较强的风控需求，通常的实现方式就是“人”+“闸”的结合：一个保安/前台+一个电子/非电子的闸门，初衷是好的，但也给写字楼里的用户/小区里面的住户带来了不便，毕竟忘带工牌的时候总会发生，毕竟快递上门的场景总是会有。这时候结合人脸识别技术可以优化本场景的效率（就像火车站进站人脸识别一样）。另外，也可以把人脸/人体识别用在物业视频安防中，快速定位异常人物出现的时间段。

2.线上水电杂费缴纳+保修：提供小程序，让用户可以在线上缴纳各种费用、进行保修、投诉、申请出门单、查询车位、收快递等事务。对于较强交互的场景（比如投诉、咨询等）可以在小程序里面提供一个提供智能客服，快速答疑，减少客服成本。在某些需要通知业主的场景，有个小程序/公众号，也相对方便一些

到此，以上就是小编对于ai房地产分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai房地产分析的3点解答对大家有用。