AI全流程路线图：了解马来西亚房地产开发行业格局
- malaysiaproptrend
- 5月20日
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（两部分系列的第一部分）
房地产开发属于一种“伞状”产业，通过共享的商业周期，与建筑业及房地产行业紧密相连。
在马来西亚的背景下，它被定义为获取土地，以规划、建设及出售住宅、商业或工业建筑或空置地段的业务 —— 本质上是将原始或未被充分利用的土地，转化为住宅、公寓、购物商场及工厂等成品单位的过程。
四大类公司推动着该行业的生命周期。
房地产开发商——即主要业主方——负责启动项目、获取土地储备，并监督整个开发流程。
这包括上市综合企业如 S P Setia、Sime Darby Property 和 IOI Properties，也包括精品型专业开发商，例如专注高层住宅的 EXSIM，以及专注高端工业与物流项目的 AREA Group，还有政府相关机构如 PR1MA 和 UDA Holdings。专业咨询公司虽然在技术上归类于专业服务领域，但在前期合同及技术阶段中扮演关键角色，包括建筑与工程公司、项目管理顾问如 AECOM Malaysia，以及房地产估价与市场分析机构如 Rahim & Co 或 CBRE Malaysia。
建筑与基础设施公司则构成执行层，负责建设实体单位及共享基础设施，其中包括主要承包商如 Gamuda 和 Sunway Construction，以及建材供应商。
房地产代理与营销公司则连接开发商与最终买家，从传统大型代理公司如 Henry Butcher Malaysia 或 PropNex，到房地产科技平台如 EdgeProp EPIQ。
据估计，房地产开发行业中至少90%的参与者属于中小型企业（SME）。
这一推断基于以下事实：中小企业占所有注册建筑公司的90%——约39,158家公司——以及服务业所有企业机构的89.2%，而房地产活动正属于服务业分类之一。
这些中小企业通常以专注小型住宅项目或特定区域城镇的利基开发商身份运作，或作为专业分包商，为大型项目提供电力、水管或场地准备服务。
尽管行业参与者众多且多元化，但整个行业高度集中。
根据 Public Investment Bank Bhd 于2021年的一项研究，七大开发商控制了超过70%的本地市场份额，其中少数公司垄断大量土地储备，总预计发展总值（GDV）接近1,000亿令吉。
这种高度集中化形成了房地产周期中的严格等级结构。
然而，该行业职能的多样性意味着存在无数利基市场让中小企业得以成长——而通过采用人工智能（AI），较小型企业可以利用实时市场分析发现大型企业可能忽略的机会，将规模较小转化为速度与智慧上的优势，而非资源有限的劣势。
AI在房地产开发中的应用
对于希望在快速变化市场中保持竞争力的中小企业而言，采用AI正日益成为关键的经济需求。
对于这些小型企业来说，AI扮演着“公平化工具”的角色，使其能够获得先进工具——例如预测分析与实时市场洞察——而这些工具过去通常只有预算雄厚的大型企业才能使用。
根据2025年《Artificial Intelligence Adoption Rates Among SMBs》报告，全球约78%的中小企业已在至少一个业务职能中实施AI，其中采用率最高的领域包括客户服务（83%）、市场营销（76%）以及运营（68%）。
约31%的中小企业正在使用生成式人工智能（GenAI），但其中仅29%的用户已将其嵌入核心业务活动中。
目前仍存在“成熟度差距”：只有约1%的企业被视为真正“成熟”的AI采用者，即AI已全面融入其商业模式。
从行业来看，ICT（90%）、制造业（80%）及医疗保健（78%）在AI采用方面领先。
房地产开发行业则以63%的采用率，正迅速缩小其历史性的技术差距——从实验性试点逐步迈向核心运营部署。
虽然房地产开发行业在整体AI整合程度上仍落后于IT与金融等高采用率行业，但在采用专业化代理型AI（agentic AI）的速度方面，已开始超越许多其他行业——这类自主系统能够处理复杂、多步骤的工作流程，例如选址与租赁谈判。
马来西亚也正在反映这一全球趋势。截至2025年末，已有27%的马来西亚企业采用AI，较前一年的20%显著提升。
科技与专业服务行业以49%的采用率领先，其次是金融服务行业，占42%。
一种“双层经济”正在形成：48%的马来西亚初创企业正在使用AI，其中31%正在开发完全由AI驱动的新产品——这一水平明显领先于大型企业的高级整合程度。
马来西亚在东盟建筑业数字化采用方面排名第二，目前有38%的建筑相关企业正在使用建筑信息模型（Building Information Modelling，BIM）。
机会与瓶颈
在马来西亚房地产开发领域中，AI经常——且错误地——被与资本密集型技术联系在一起，例如先进机器人技术或大规模智慧城市基础设施。
这些认知导致许多开发商，尤其是中小企业，将AI视为只有大型企业才能负担得起的奢侈品。
然而到了2026年，一场范式转变已将AI从一种投机性的未来投资，重新定位为关键的运营工具。
随着建筑成本不断上升及利润率受到压缩，竞争优势越来越取决于运营速度，而非土地储备规模。
AI使中小企业能够实现与其实体员工规模不成比例的生产力水平，有效缩小精简团队与大型企业之间的差距。
尽管这些优势已经得到证明，许多房地产行业参与者仍然对采用AI持犹豫态度。
这种惰性通常源于三大主要瓶颈。
首先，一种普遍存在的“资本支出偏见”依然存在，决策者错误地将AI实施与高昂的前期成本联系在一起。
其次，对投资回报率（ROI）的怀疑仍然是一项障碍——传统管理结构往往将数字化转型视为一种美观上的奢侈，而非财务上的必要性；在缺乏可量化框架来证明订阅式工具如何转化为成本节省或销售速度提升的情况下，董事会层面的批准仍然难以实现。
第三，对于全球AI框架缺乏本地化数据集的认知也阻碍了采用——大多数主流AI模型是基于西方房地产模式训练的，缺乏应对马来西亚市场特殊性的细致数据，包括土著配额（Bumiputera quotas）以及国家产业资讯中心（Napic）所报告的本地估值趋势。
除此之外，房地产行业本身高度碎片化，使AI模型难以对来自旧系统的不一致数据进行标准化与处理。
房地产交易也涉及敏感的个人与法律数据，使AI系统可能成为网络攻击目标，包括改变模型行为的规避攻击，以及可能重建敏感数据的隐私攻击。
编者注： 在第二部分中，Foo Chee Hung 博士将为马来西亚中小型开发商提出一套实用的前后端AI采用路线图，包括低成本的即插即用解决方案工具包。
Foo是一名房地产专业人士，并于4月7日由 Real Estate and Housing Developers’Association (Rehda) Selangor 举办的AI研讨会上主持问答环节。他拥有 The University of Tokyo 城市工程博士学位，并担任 MKH Bhd 的首席研究员。
文中观点仅代表作者本人，并不一定反映EdgeProp的立场。 鸣谢：Edgeprop.my - 发布于2026年5月11日 - Foo Chee Hung / MKH Bhd - 由 ChatGPT 翻译
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