蓝商数科穆健玮：AI为商业地产能力赋能

（原标题：蓝商数科穆健玮：AI为商业地产能力赋能）

文/乐居财经 严明会

两年前，在深圳一场商业地产峰会上，乐居财经与深圳蓝商数字科技有限公司创始人兼CEO穆健玮有过一次深度对话，话题是“数字化是一场商业战争”，引发了业界的共鸣。

他是中国商业地产数字化全程建设的行业领军人物。

当前，随着Deepseek等开源大模型进入大众视野，AI在垂直领域的应用也开始四面开花，穆健玮敏锐地捕捉到这一时代的脉搏，为商业地产进行AI赋能。

以下是乐居财经与穆健玮的对话实录

乐居财经：今年春节，Deepseek的开源大模型推开了中国AI跃迁的大门，身处商业地产行业一线应用，你有什么感想和体会？

穆健玮：Deepseek以低成本和开源共享模式，形成类似当年linux在IT领域的破局生态，意义非凡。对国家社会经济数字化升级和产业赋能，具有划时代的革命性的意义。对我们技术应用开发者来说，也是AIGC在本土真正落地的元年。

在现实中，越来越多的企业表示自己“在使用AI”，但多数只是号召员工学习如何使用DeepSeek等工具，而不是真正实现了系统性的应用。我个人理解，企业应用AI可以分为三个不同的层次。

第一层是提升个体知识效率。如使用DeepSeek自动生成会议纪要、撰写初稿、梳理报告提纲、对某一问题寻求解答、调用知识等。有助于通识类知识聚类和思考。但遇到专业领域知识，也容易产生幻觉。

第二层是提升组织工作效率。企业尝试将多个任务串联形成AI驱动的工作链条。如在业务、客服场景中，AI可负责理解、调用知识、生成回答。但这类流程一旦触及专业需求和应用就不会了。这就需要训练专属的知识库和多智能体，通过集成外部工具、多数据源调用API和MCP数据库实现更强大的功能。

第三层是形成新的超级数字化运营能力。企业AI应用正在经历一个从简单到复杂、由表及里的演进过程。从阿里、腾讯等大厂的MCP、A2A基础设施建设，到应用技术开发商的专属智能体开发。与通用AI模型不同，特定领域的LLMs（大型语言模型）必须针对特定任务配置多源数据治理中台、RAG（数据检索增强生成）及微调，确保准确性、合规性和效率。领先企业开始将隐性经验结构化、系统化，打造可复用的知识系统，形成新的数字资产和新质生产力。

乐居财经：我们想了解AI对产业赋能，特别是对商业地产企业调整升级的影响和价值？

穆健玮：过去二十年，我们经历了国家和行业的一切成长性，源头来自两个创世纪级别的工程： 一是城镇化，房地产和商业地产高速发展；二是互联网化，将10亿人迁移到互联网上实现互联互通，人们都成了互联网社区的原住民，原来的产业和商业也都被互联网化。这对传统的商业业态和存量资产运营带来巨大压力，而这个过程还在持续。但根本是产业发展，包括商业地产，从数量扩张，进入质量生存。

如何实现质量生存？科技赋能是重要的生产要素。AI时代，是人类知识更新和认知能力的一场大革命、大跃迁，对商业领域来说，随着B端和C端的双向奔赴，消费互联网时代的二元产业结构开始被打破，产业互联网时代的一元产业结构开始衍生和出现。

如今的城镇化社会，我们的生活更多的支撑来自于商业系统，消费市场拉动的内需循环，成为国家产业政策的重要内容，社会经济进入质量求发展，结构求效益的新的发展时期。我们非常幸运，又赶上的AI时代。可以创造新的生产力内容，产业赋能。

AI是我们必须应用的新质生产力。对商业地产企业的调整升级具有深远影响，其核心价值在于通过技术驱动效率提升、数据赋能决策优化以及创新商业模式，帮助企业应对市场变化、降低成本并创造新增长点。

首先是实现精准化资产运营。过去发展和管理粗放，很多依靠杠杆资金发展的头部企业纷纷爆雷，叠加国家“房住不炒”、去杠杆化、产业转型等政策调整，商业地产资产运营已进入深度调整期。在此背景下，运营方需从粗放扩张转向精细化、去杠杆、风险可控的长期主义模式。无论存量项目改造，还是新开项目，都精准进入“投融管退”的资产管理，也就是符合资管新规的“净值化管理”。这需要专属数据模型的支撑。

其次，满足运营层面的刚性需求，商业地产的租金结构安全、现金流安全与运营效率提升是充分要求（如应用AI和大数据进行项目业态优化，功能改造，并购估值，盘活存量资产）。而运营成本刚性压缩（如全面的业财一体化管控）、能源成本低碳管控（如AI-IOT能耗管控）、人力成本绝对优化（如通过智慧商服系统减少大量重复性人工巡检，实现自动化工单及报表处理等）就是当前企业必要的功课。运营层面如工作流优化、智能商服、智能客服、智能合同管理、动态租金定价、供应链预测、多源数据采集分析及文档智能模型、AI-BI数据决策模型、个性化营销模型、能耗成本管控模型等等降本增效需求，都是企业急需的专属智能体应用开发空间。

就是满足消费升级与场景革命的需求。商业地产需要在业态创新、空间创新、体验创新上进行新的投入和预算，牵一发动全身。需要AI赋能“数据洞察力+业态创新力+精准营销力”。现在不是消费降级的问题，是消费者更成熟，消费情绪价值的时代。同时，品牌招商和商品供应链所处环境聚变，也需要建立更高标准的品牌库和更高精细度的智能招商平台。

总而言之，AI不仅是技术工具，更是商业地产企业从“包租婆”向“数据驱动运营商”转型的核心引擎。早期布局AI的企业将在资产增值、客户粘性及抗周期能力上获得显著优势，而观望者可能面临被数字化生态边缘化的风险。

乐居财经：AI对传统企业信息技术和服务模式提出很大挑战。但数智赋能是根本目标。作为应用技术提供商，蓝商数科有哪些应对举措和实际行动？与行业如何结合？

穆健玮：前些年，在人才相对短缺、技术资源相对封闭的情况下，很多商业地产企业尝试突破自身需要的系统集成和运维范畴，成立企业自己的数科公司，效果都不好，又纷纷裁撤。高质量的应用软件开发和持续集成持续交付，需要标准，需要云计算资源规模化利用，同时面临计算资源及存储资源等垂直应用成本、物联网及区块链的合规要求、数据治理标准化与合规能力、信息安全国产化信创预设等专业能力问题，都难以适应业务快速创新需求。需要“四方合一”重建IT服务管理模式（资产业主是第一方、业务运营组织是第二方、企业用户IT机构是第三方、基础设施及独立软件提供商是第四方）。

在这种新的技术环境下，美国产生了ServiceNow这样的第四方IT服务管理平台（ITSM）。所谓ITSM（IT Service Management）就是一套帮助企业对IT系统的规划、研发、实施和运营进行管理工具和应用技术提供的专业平台。ServiceNow帮助客户建立完整的IT服务管理流程，降低成本，提升IT运营效率。在ServiceNow以SaaS方式进入ITSM市场后，展现出巨大的优势，并不断替代了原有传统软件公司的市场。

蓝商数科是整合新兴技术资源优势设立的创新型数字化技术提供商，作为独立软件提供商，具有自主研发的商业地产及综合零售整体解决方案与产品体系，拥有高赋能的专业技术开发团队和实施运维团队。在战略上，也对标ServiceNow，做行业的第四方IT管理服务平台，就是以企业级数据模型驱动新的高质量软件产品及其组件开发，与用户企业的业务需求和IT集成运维形成技术层高强度耦合互补，优化IT投入的成本和效能，创新建构新的“四方合一”合作模式。

从行业数智化建设实践来说，集团级IT部门是第三方，主要专注于系统选型和集成，需要高开发能力和创新水平的第四方参与共创，兼容新兴技术和资源的接入和转换落地。

独立软件技术提供商需要通过云计算云服务资源配置、基于数据模型驱动的系统集成和数字化技术工具进行数据治理和应用，为行业企业赋能。结合企业数字化升级和用户IT运维部门，让业务人员学会使用数字化系统，掌握不断升级的数字化技能，以技术驱动业务创新。

未来，以企业级数据模型驱动的IT管理服务，本质上是将数据从“被动支持”转变为“主动驱动”，构建了一个可扩展、可复用、智能化的企业数智化协作生态，3+1>4，减少重复开发，提升资源利用率。并通过标准化降低数据错误和合规风险，快速响应业务需求，释放数据价值。

在云计算资源和技术环境极大优化的背景下，我们作为技术提供商与用户不断创新合作模式，从单向服务交付转向深度协同共创，实现价值共赢：

（1）用户驱动的产品开发模式；包括开源社区共建AIops、低代码/无代码平台赋能、提供源码开发工具，让业务用户自主搭建定制化应用。

（2）数据共享与联合价值挖掘：建立数据协作联盟，在隐私计算（联邦学习、多方安全计算）技术支持下，与用户共享脱敏数据，联合训练AI模型。

（3）联合解决方案开发：与行业用户合作开发垂直场景应用，共享收益。如多智能体系统（Multi-Agent Systems，简称MAS）开发，这些系统超越了传统信息化模式，需要利用AI生态协作高可用模式开发。

（4）云端协同生态构建：提供多源数据API集成技术，开放API接口，与用户组合多平台生态合作服务。

（5）跨平台工作流融合：通过云原生微服务、分布式架构打通用户现有系统（如ERP、IoT设备、CRM），提供无缝衔接的智能商业一体化共创体验。通过建设统一监控、统一运维的数字化技术和系统来支撑运维效率，减低运维成本。

（6）信息安全与信任机制升级：推动区块链赋能的透明协作，基于云原生安全架构（如SASE），实现用户数据的细粒度权限控制，增强合作信心。

未来，云计算和AI将使软件提供商从“功能交付者”转型为“能力赋能者”， 随着用户企业在一个日益复杂的数字环境中前行，从后端，走向前台，深入业务中来，将现实世界的业务流转换为计算机虚拟时空中的数据流工作流，设计出符合业务、贴近业务的数字化应用场景和数字化产品。