机器人时代，房地产行业如何乘“机”实现高质量发展？

在近期于北京闭幕的2024世界机器人大会上，有近170家中外企业携超过600款展品参展，其中包括了27款人形机器人，规模创历史之最。机器人时代已经离我们越来越近。对高度依赖人力资源的房地产业而言，如何适应并有效利用这一变革，已成为决定其未来发展走向的关键。在商业地产领域，机器人的融入已经开始为行业带来了降本增效的新路径，将对整个行业的价值链重构、运营模式革新以及人员结构转型带来深远而颠覆性的影响。

据统计1 ，2022年，全球智能机器人市场规模已经突破500亿美元，且根据当前趋势预测，今年年底将有望超过660亿美元。尤为引人注目的是，中国是当前全球最大的智能机器人市场；自2017年以来，中国智能机器人市场规模从64亿美元攀升至2022年的174亿美元，并预计在今年年底达到251亿美元，年复合增长率高达20%。

1中国信息通信研究院《智能机器人技术产业发展白皮书（2023版）》

中国智能机器人实现跨越式发展的核心动力在于科技进步，特别是人工智能与大模型技术的飞速发展，二者极大提升了机器人的智能水平，使其广泛适应制造业、服务业、医疗、教育等多个领域的复杂需求；同时，市场需求激增，面对人口老龄化、人力成本上升等挑战，企业加速转向机器人应用以寻求降本增效；在政策端，各级政府出台了一系列措施，从技术创新到生态构建全方位促进机器人产业高质量发展；此外，中国机器人产业凭借完善的供应链体系，包括核心组件供应、整机制造及系统集成能力的全面提升，进一步增强了产品的市场竞争力，共同推动了中国智能机器人产业的迅猛发展。

当前，中国房地产行业面临多重挑战，亟需加速培育“新质生产力”，以迈向高质量发展。恰逢其时，智能机器人正处于由L32（高度智能）向L43（超级智能）进化的关键阶段，这一转变预示着机器人将不再仅仅是生产工具，而将成为真正的生产力，深度融入房地产行业的建设、运营、管理等多个环节，赋能行业实现智能化变革。

2L3：高度智能。机器人具有很强的自主学习和决策能力，能在复杂环境中执行任务，在特定条件下具备自适应能力，但无法持续自学习、自优化，在某些情况下仍需要人类辅助。

3L4：超级智能。机器人具有极高的自主学习和决策能力，能在极端复杂的环境中执行任务，完全替代人类劳动力。

根据仲量联行中国房地产科技企业数据库的最新统计，当前国内专注于房地产领域机器人技术研发和应用的企业数量已突破百家。

仲量联行绘制出了当前商业地产领域机器人的应用分布概貌，在此基础上结合生产各类机器人的企业数量，可以看到：尽管机器人已广泛渗透至商业地产的多个应用场景，但其自主性水平仍显不足，因此大多局限于执行单一、明确的任务；然而，在面对复杂多变的非结构化环境时，这些机器人往往显得力不从心，更多地依赖于人机协同来应对挑战。

根据IDC的统计，2023年，商用服务机器人中国市场整体规模约13.8亿，相比2022年增长17.6%4，市场规模巨大，增长速度惊人。在众多商用服务式机器人中，清洁机器人和充电机器人分别在降本和增效两个维度展现出了强大的应用潜力，为物业管理行业提供了新的解决方案。

4IDC:2023年中国商用服务机器人市场份额报告

报告链接：https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=CHC51602424&isAdvancedSearch=true

商用清洁机器人：满足日益增长的“机器换人”需求

随着中国老龄化进程加速，清洁服务行业未来不得不面对劳动力缺失和相关成本不断上升所带来的严峻挑战，商用清洁机器人凭借其高效、精准、持续的清洁能力，被逐渐引入到各类商业环境中，以替代或辅助人工完成繁重且重复性高的清洁任务。

市场上主流商用清洁机器人的性能参数显示，其平均清洁效率远超人工，最高可达5倍之多。同时，随着“机器人即服务”（RaaS）模式的兴起，一台商用清洁机器人的月租成本已接近甚至低于一、二线一名城市清洁服务人员的月薪水平。在此背景下，相较于传统人力，“机器换人”策略展现出了显著的优势和吸引力，部分清洁服务企业已经率先探索并推出了商用清洁机器人与人力相结合的打包服务方案。

然而，实机性能测试显示，商用清洁机器人在实际应用中的表现往往参差不齐， 这也表明“机器换人”的转型远非简单的劳动力直接替换，而是一场需要深入考量、全面布局的系统性变革，其核心在于促进人机之间的高效协同作业。基于此，仲量联行建议企业从以下三个方面重新评估并优化“机器换人”策略。

1、系统性梳理量化保洁任务

鉴于清洁工作的多样性和个性化需求，并非所有清洁任务都适宜由机器人承担。因此，需要对清洁工作的各个环节进行系统性的梳理，并通过量化评估来确定最适合交由机器人执行的任务。

2、灵活配置人机协同比例

在机器人实际应用过程中，应避免盲目地以固定比例替代人力；相反，应依据现场机器人的实际作业效率、场地环境的独特性以及具体清洁需求等关键因素，进行详尽而细致的分类评估，方能科学规划机器人与人力之间的协同作业方案。

3、构建智慧化清洁管理系统

为了实现真正意义上的高效清洁，企业更需要在软件层面进行深度的整合与优化。因此，构建智慧化的清洁管理系统显得尤为重要，是实现人机高效协同闭环机制的关键。

移动充电机器人：提升新能源汽车充电服务体验

随着新能源汽车销量持续攀升，充电桩短缺的问题日益凸显。据最新数据统计，截至2024年6月底，充电桩与新能源车的比例约为1:2.45，与国家提出的“一车一桩”目标还有一定的距离。同时，充电桩还普遍存在分布不均和利用率低下的问题，公共充电桩的总体利用率不足10%。

5公安部数据显示，截至2026月底，我国新能源汽车保有量达2472万辆；据中国电动汽车充电基础设施促进联盟统计，充电基础设施累计数量为1024.3万台，由此折算出来的桩车比大致为1:2.4。

对于业主而言，提升新能源车充电设施的便利性已成为提升用户体验的关键。然而，对于众多运营超过五年的物业而言，增设固定充电桩不仅涉及高昂的电网改造和扩容成本，还伴随着漫长的施工周期，这对于物业管理者而言是额外的负担。

在此背景下，移动充电机器人应运而生。得益于自动驾驶技术的应用，此类机器人能够摆脱固定位置的束缚，主动寻找并服务于停放在公共车位的车辆，从而极大地提升了充电桩和停车位的利用效率。

近年来，国内涌现了大量专注于移动充电机器人的企业，其产品可大致归类为以下三种：

物业协同型

用户通过APP或扫描充电二维码提交充电请求，机器人随即自主导航至指定停车位，之后再由物业人员协助完成充电流程。

终端共享型

通过部署低成本的充电终端广泛覆盖停车场区域，采用一台机器人服务于多个终端的模式。当用户扫码终端的二维码下单后，机器人便自动行驶至指定位置，自动对插进行充电。

柔性机械臂型

此类机器人搭载了多轴机械臂，内置电力线缆与充电枪，能够精准识别新能源汽车的充电接口，并利用机械臂实现充电枪的自动插拔，整个充电过程无需人工干预，实现全程“无感”充电。

就充电效率而言，当前市场上多数机器人搭载了70kWh的电池，其充电功率范围覆盖60kW至120kW，这意味着仅需约2小时便能迅速为续航力约600公里的新能源汽车充满电。尽管如此，此类机器人在安全性能提升及载电量扩增方面仍有很大的提升空间。

长远来看，移动充电机器人作为储充一体的创新设备，不仅可以作为充电基础设施的补充，还能在电网负荷高峰期且电动汽车充电需求相对较低时，反向供电给电网，这一特性将极大推动能源的双向灵活调度，真正实现车网的智能互动。

根据Gartner的技术成熟度曲线(The Hype Cycle)，新兴技术往往在期望膨胀后遭遇现实考验，技术的局限与不足逐渐浮现，企业面临严峻的市场筛选，甚至可能被淘汰。只有当该技术为企业创造实际价值的案例开始具体化，并获得更广泛的认可时，技术才能走向成熟。

当前，国内智能机器人处于从高期望向稳步发展转变的关键节点，其能否实现大范围普及，深受多方面因素的共同影响，尤其是市场需求端的积极反馈与持续推动。然而，根据调研，房地产企业在接纳商用机器人时普遍较为审慎和保守，其顾虑主要集中在机器人的安全性和适应性两个方面。此外，传统的采购流程、招标机制的不适配以及缺乏统一的应用标准和管理体系，均成为制约商用智能机器人在更大范围内应用的重要因素。因此，为了能有效推动商用智能机器人的广泛普及，不仅要持续优化机器人技术和产品性能，还需要行业上下游的共同努力：

1、营造机器人友好的作业环境

当前，国内智能机器人更适合在诸如大堂、走廊、电梯间及户外广场等特定场景中作业。为了拓宽其应用场景，业主还可以通过优化空间布局、设置专属机器人通道、引入智能化管理系统来规划机器人作业路径，从而确保其在不影响日常运营的前提下高效作业。长远来看，从项目规划设计阶段就前瞻性地融入机器人技术、构想并打造人机和谐共融的空间环境，将是未来房地产项目创新的一个发展方向。

2、重构机器人服务评估体系

在人机协同作业的愿景下，市场对服务的评估标准亟需革新，需建立以服务效率、服务质量和用户体验为核心的综合评估体系，取代单纯基于人力投入来评估服务成本与质量的方法。以清洁服务为例，香港已经开始尝试引入效率评估机制、设立清洁服务标准和质量认证体系等手段，提升清洁服务行业整体的专业化和标准化水平，为机器人的广泛应用创造了有利的市场环境。

3、强化机器人管理人才的培养与引进

专业人才是确保商用智能机器人高效运行不可或缺的一环。一方面，企业可以通过开展内部培训，提升员工对机器人的操作与维护的专业技能；另一方面，企业也可积极寻求与高校、研究机构及机器人企业之间的合作，共同培养具备机器人管理、数据分析、故障排查等综合能力的专业人才。通过构建完善的人才培养与引进机制，企业将能够组建一支技术与管理并重的专业团队，为机器人的全面部署与高效运营提供强有力的支持。