编者按：新华网“AI赋能千行百业一线观察”系列融合报道，走进产业一线，聚焦人工智能和“人工智能+”产业发展，以真实场景、典型案例与实践成效，反映新质生产力推动中国经济高质量发展。
新华网北京5月26日电 题：AI加速落地物业服务
新华网钟雨泉 王日晨
入夏，位于北京CBD核心区的中信大厦写字楼内，室内温度始终保持在舒适的区间，其背后是AI在动态调控中央空调系统。
清晨，在深圳福田区的梅林街道，AI巡逻车沿街自动扫描，精准捕捉违停、占道经营等问题，秒级发现、同步上报。
贵阳市某小区居民家中遭遇燃气故障，AI客服精准识别核心问题为电池没电，提供自助更换指引，尝试未果后自动生成工单，工作人员迅速上门处理……
从住宅小区到商业楼宇，再到城市街区，人工智能正以润物无声的方式，重塑物业服务的边界与内涵。
《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，加强智能消费基础设施建设，提升文娱、电商、家政、物业、出行、养老、托育等生活服务品质，拓展体验消费、个性消费、认知和情感消费等服务消费新场景。作为城市治理与民生服务的“最后一公里”，物业服务行业正站在数智化转型的关键窗口期。
AI应用提速 落地物业核心场景
当前，物业企业正积极利用AI大模型，在安防巡检、客户服务、能源管理等核心场景进行创新和布局。
2026年5月14日，杭州联合大厦园区，南都物业巡逻机器人正开展常态化巡检工作
物业行业咨询机构中物智库负责人杨熙介绍，根据2025年行业调研情况测算，AI智能巡检已可替代部分常规人工巡查，AI客服可处理20%至30%的重复性咨询，AI智控节能可降低大型空调能耗15%至30%左右。
安防巡检是落地最快的领域。据万物云相关负责人介绍，在上海西岸传媒港项目中，存在管理面积巨大、人工巡查盲区多、多部门协同难。在使用AI解决方案后，项目接入普通摄像头1400多个，通过算法实现7×24小时自动巡查和事件自动派单，构建起了“人防+技防”立体防护网。
根据公开资料显示，以万科物业为例，其在全国3000多个小区部署智能服务器，可自动识别电动车违停、老人摔倒、高空抛物等50余种异常场景，5秒内发出预警并自动派单，物业人员平均2分钟内抵达现场，相比人工巡检效率提升超90%。
客户服务方面，南都物业上线AI智能外呼系统，依托多模态大模型实现智能交互，可精准识别方言、实时感知客户情绪，客服回访效率提升10倍以上。
中国物业管理协会副秘书长、和泓服务集团执行董事兼CEO王文浩认为：“以前70%精力在接电话、回访，现在AI客服能解决的直接解决，客服人员就能腾出手来面对面给业主提供有温度的服务。”
能源管理方面，万物云灵石能源管家在深圳创智云中心通过人工智能技术调控空调和照明，实现节能15%至30%。该系统根据天气预报、楼层人流密度和设备运行状态动态调整策略，高峰时段优先保障核心区域供冷，低谷时段自动降低非必要区域能耗。
而据中物智库2025企业实践记录，北京万国城MOMA项目依托智慧AI云平台开展节能改造，使能源管理方式由人工经验型转向数据驱动型，制冷季整体节电608161.9千瓦时，折合标准煤156.55吨，减少碳排放538吨，同比节能38%。
从各自为战迈向全局协同
随着应用场景加速落地，AI正积极推动物业服务行业提质增效。
“目前，行业正处于‘技术验证已完成、规模化部署加速推进’的快速成长期。”万物云相关负责人表示，传统物业IT建设存在“烟囱式”孤岛效应。“万物云打造的‘灵石’系统能统一处理视频流、能源流、地理信息流等五种数据流，自动调配人力、设备与机器人，并通过‘即插即用’式终端设备为存量摄像头赋予AI能力，低成本实现智能升级。”
这一趋势在商业楼宇中同样加速演进。仲量联行中国区物业与资产管理部负责人李从越表示，AI正从安防监控等孤立场景，走向设备预测性维护、能源动态调优、租户服务自动分发的全链条融合。
中指研究院物业事业部研究副总监彭雨介绍，头部物业企业已将AI深度嵌入日常管理，目前正通过构建统一的物联网中台消除信息壁垒。AI驱动的预测性维护使设备管理从“坏了再修”转向“提前预判”。
南都物业服务集团副总裁王黎将这一趋势归纳为全域感知、垂直深耕、人机协同。她表示，企业在智能化建设中不再片面追求体系庞大、功能全面，而是以务实导向聚焦精准化场景落地与深度化价值挖掘，着力打造实用高效、贴合需求的智慧服务方案。
成都德商产投服务执行董事、副总裁柳军从组织效率角度观察到深层变化。“以前维修工单要经项目经理、区域总层层上报，链条很长。现在AI中台根据权责智能派单。”他介绍，德商产投的“德宝助手”已覆盖超100个项目，累计处理工单超50万条，平均响应时间从30分钟缩短至3分钟以内，客户投诉处理时效提升约60%，工单闭环率达98.5%。
仲量联行今年3月发布的《AI 赋能商业地产：挑战、实践与未来布局》报告提出：全球企业不动产领域AI试点普及率已从2023年不足5%飙升至92%。
重塑行业发展需从多维度协同发力
尽管AI在物业领域的应用落地成效显著，但受访者们也坦言，这场行业重塑远未到“收获季”。
彭雨认为行业AI整体渗透率约60%，但深度赋能仅处于早期阶段。王黎对行业深度赋能的判断更为审慎：在AI深度赋能维度，当前行业渗透率仅为10%至15%之间。
标准与数据的“卡脖子”难题突出。“即便是同类摄像设备，不同厂商的接口标准并不一致，开放程度也存在明显差异，给规模化集成应用带来制约。”王黎说。李从越认为，存量设备协议不统一导致数据孤岛，场景高度碎片化使单一算法难以普适。王文浩看到另一重矛盾：“AI监控完全可以替代人工巡逻，但现行标准仍要求按频次巡逻、留痕记录。新技术来了，老标准还没跟上。”
人的转型往往更难。王黎表示，传统物业从业人员面对新系统时普遍存在操作不熟练、应用意愿不足等问题。李从越强调，行业亟需既懂楼宇机电又懂算法逻辑的“复合型运营人才”。
AI技术本身的成熟度也在一定程度上制约着AI的推广与应用。“我们现在验证AI生成数据准确性的工作量，比使用AI做事的工作量还大。”王文浩坦言。
尽管如此，行业仍保持审慎乐观。万物云相关负责人预测，2027至2028年将迎来AI+机器人替代传统作业的经济性拐点。柳军感受到加速度：“清洁机器人的成本每年都在往下走，普及会很快。”李从越则描述了他眼中未来3到5年的图景：AI将升级为办公楼宇管理智能中枢，实现“无感服务”——主动预判需求、韧性运维——设施自诊断自修复、生态协同——打通一站式智慧办公服务生态。
彭雨表示，成功的智能化并非追求无人化，而是让服务更精准可靠。柳军说：“AI客服替代不了管家，而是给每个管家配备了十个专家级的助手。”扫地、安防这些以结果为导向的工作可以交给机器，但情感连接和信任构建始终需要人来完成。
多位受访者呼吁在政策、标准、人才、生态四个维度协同发力。李从越建议，建立统一的物管数据接口标准与安全规范，鼓励科技企业、物业公司、设备厂商组建开放创新联盟，共同开发模块化、低成本的AI解决方案，推动行业高效协同与规模化落地。
一组组数字、一个个案例背后，是物业行业从劳动密集型向数智化转型的真实进程。当政策方向、技术能力与产业意愿在同一发展窗口期交汇，物业行业才能迎来一次真正意义上的换挡提速。
