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ai对房地产估价影响

AI对房地产估价产生了显著影响。AI技术通过大数据分析和机器学习算法，能够更准确地预测市场走势，为房地产估价提供更加科学、客观的依据。

同时，AI还可以自动化处理大量数据，提高估价效率。然而，AI并不能完全取代估价师的专业知识和经验，估价师仍需对AI模型进行监督和调整，确保估价的准确性和合理性。

AI对房地产估价的影响主要体现在提高预测的精准度和效率。利用AI技术的大数据分析，可以更准确地预测未来市场走势，比如通过分析历史房价和相关影响因素的关系来预测未来房价的走势。

此外，AI还能优化房地产市场营销和物业管理，提高效率和安全性。因此，AI在房地产估价中的应用具有广阔的前景和潜力。

人工智能未来能代替很多东西，地产与物业该如何应对

一 . 人工智能对房地产行业产生影响

1、对大量写字楼产生冲击。

人工智能将会对办公空间的需求产生很大的变化，包括it从业人员、电话销售、会计出纳、技术人员、客服等一系列文职人员都会被人工智能所取代，人员的持续减少将大量的办公空间空置，直接会对目前全国范围内过剩的商业写字楼产生冲击。

2、对商铺商业圈产生冲击。

商业圈的大量人员还会被人工智能取代，无人超市的出现将会取代服务员，如超市店员、收银员、点餐员、加油员等。这部分人员的大量失业，以及上面写字楼的白领的失业将会对商铺商业圈造成冲击。

3、对商品房市场产生冲击。

还会有大量人员被人工智能取代，包括国内无人驾驶技术的应用，大量司机将会被淘汰。生产操作工人也由于大量机器人的加入而失业，对未来收入预期的减少，都会对商品房市场造成不小的压力。

二 . 人工智能时代物业应用场景

1. 关于门禁：小到业主跑步忘带个钥匙，大到业主访客、搬家公司、装修大队的出入登记，人工智能人脸识别，数据备份10秒搞定，节约物业与业主的时间，保证通行顺畅以及出入安全。

2.停车场值守机器人：以目前的技术已经可以取代保安人工的职能，而且还提高了车辆出入的通行、开闸、缴费与统计的效率，另一方面也保留了人工对讲处理特殊问题的通道。

3.智能监控：人工智能时代，社区高空抛物这种事情不会再停留于公益广告之上，高空抛物智能监控，能够记录整个高空抛物的过程、楼层、以及物体抛物线轨迹、报警等功能。

另一方面，智能巡逻机器人能够代替人工巡逻、夜间巡更等形式化的作业，提供能安全的社区服务。

4.后台数据信息管理：人工管理数据，后台操作解决问题，学习如何管理人工智能硬件，将是能否高效处理业务的关键所在，因此物业人工智能培训将是每个从业人员的必修课。

人工智能的发展会影响房价吗

有趣的问题，有点类似“互联网+会影响房价吗？让我尝试用一个不同的方式去回答这个问题，，，任何深度学习网络一定需要喂它们数据以便培养智力，增进判断力，假设我现在架构个神经网络，要来学习判断房价的走向，然后将人工智能技术、人工智能政策、人工智能法规、人工智能人力质量、人工智能在建房取地的影响力、人工智能在房地产的接受力度，等等、等等当成训练、验证、与测试的数据，并配以适当的权重输入我现在建立的深度学习房价走势模型，去发现之间的关联与效果，，，你们预期会是怎样的效果，这种建模是好的设计吗？。。。如果我们建立另一个深度学习算法模型，采用的输入数据是：房地产相关政策，房地产相关法规、小孩入读学校与有无房产的关系、房地产在丈母娘看女婿时的影响力、房产在环境的投资喜好程度、自由市场定律（人口迁移状况、经济繁荣状况等），等等、等等，，，你们认为哪一个深度学习算法模型会有较精准的结果？🤖️

这是一个脑洞题，短期内肯定是影响有限。

人工智能必然影响房价，人工智能是去中心化，跟当前的大城市概念以及城市都市圈的概念刚好是反过来的。

我认为有助于降低房价：

AI的本质是基于大数据+AI算法来实现学习，预测。当前大家为什么要去大城市，一来是就业机会，其次是资源，教育医疗等。而AI 之后，大家实现远程办公，SOHU会越来越流行，人们的工作方式是不需要集中到办公室，你可以远在新疆，跟北京的人协同办公，加上AR/VR的浸入式体验。 医疗，教育都可以实现智慧化，远程化，比如你在当地照了X光，X光的数据影像在云端同步给了北京某医院实现诊断，并且立马跟你实现远程问诊和解答。

所以AI是去中心化的，而房价的上涨其实是因为中心化。

这两个概念是背道而驰的，所以，AI必然有助于房价的下跌。

ai透明网格工具怎么做房子

要使用AI透明网格工具来设计房子，首先需要了解该工具的基本操作和功能。这个工具可以帮助用户快速创建出自己想要的房屋设计，并且还可以根据用户提供的参数进行优化和调整。

它能够帮助用户生成立面图和平面图，以便更方便地进行房屋设计和规划。

用户只需要在工具中输入自己的想法和需求，然后选择不同的设计元素和材料，即可轻松完成房屋设计。

在完成设计后，用户还可以使用该工具生成3D模型，以便更直观地了解房屋外观和内部布局。总之，使用AI透明网格工具可以帮助用户更快捷、更方便地实现自己的房屋设计想法。

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，假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。

不幸的是，虽然有了图像的URL，实际要直接将它们下载下来并不简单。这是因为Redfin不允许你使用标准的Python包，例如发送请求获取数据，也不允许你使用简单的curl命令。幸运的是，在与别人讨论后，Lauren Shareshian提出了这样一个想法：在curl命令的末尾加上“User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6)……”，以此来将你的终端请求伪装成浏览器请求。这终于成功了，最终她抓取到了8300个房屋的数据和图片！

现在数据有了，可以开始实现模型了。如下图所示：

让我们来详细介绍一下这三种输入数据类型。 Zillow元数据包含你原本预期的描述性文字：平方英尺、街区、建造年份等等。当我按p值对每个特征进行排序时，出现了一些惊喜的发现。发现格鲁吉亚建筑是这个样子的。

接着，Lauren Shareshian准备采用自然语言处理技术来分析地产商的描述性文字。她对地产商的描述性文字做了两件事情：为每一个描述创建一个字矢量矩阵，这样就可以将其与Zillow元数据合并到一个特征矩阵中，还有，用NLTK情绪包来计算情绪评分：

或许，房地产经纪商的平均积极分数很高（平均分数为0.6，范围在-1到+1之间）并不让人觉得奇怪。因此，把情绪评分作为特征并没有改善模型。但是，在数据集中挖取最积极和最负面的分数非常有趣：

最后，为了将图片合并到模型中，Lauren Shareshian采用了VGG16深度神经网络对图像进行处理，以便提取出它们的特征（8300 x 25000的图像特征矩阵）。运行该模型的计算量相当得大，所以我需要在AWS上安装一个g2.8xlarge的GPU ubuntu实例。

图片模型在预测房价方面的效果如何呢？不错！这些是测试集中预测价格最高的三间屋子，显然，它们真的不错：

同样的，图片模型在预测廉价房屋方面也表现得很好：

Lauren Shareshian的模型在处理什么类型的图片时会存在问题呢？包含绿化的房屋！该模型预测下面这个房屋价值250万，但实际上，图中的很多绿化都是免费赠送的！

尽管如此，这款图像模型已经挺不错了。Lauren Shareshian又准备将Zillow元数据、地产商描述字矩阵和图像特征矩阵组合并到一个矩阵中，然后通过使用梯度提升算法来预测房价。作为一个基准预测，回想一下，数据集的平均房价是44.2万元。如果预测每个家庭都值得这么多，那么平均而言，每个房子的价格就会下降16.1万元。而将图像合并到模型中能够立即将该错误降低2万元。把地产商描述添加到模型中则会将错误再降低1万元。最后，将Zillow元数据添加进来，则将平均绝对误差降低到大约7.1万元。

也许你想知道如果在预测房价上只使用Zillow元数据的话效果会怎么样？平均来说，它给出了一个7.0万元的误差。在添加了房地产商的描述后略微下降到6.9万元，但后来添加了图片后却增加到7.1万元。换句话说，现在的图片会轻微地降低模型的质量，而不是提升质量。

但是，请注意，图像特征矩阵具有25000列，而Lauren Shareshian只使用了8300张照片，因为根本没有足够的数据来支撑这种模型。如果在网上爬一个月并能获得更多的图片的话，相信将图片整合到模型中将有助于提升预测的准确率。

总而言之，在完成这个项目的过程中，最大的困难是如何抓取Redfin图像以及如何使用VGG16模型。Lauren Shareshian发现，Keras的文档仍然很少，所以在使用它的时候需要试错很多次。并且需要获取更多的数据。

到此，大家对房产人工智能的解答时否满意，希望房产人工智能的5解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。