ai人工智能 地产应用-ai人工智能 地产应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ai人工智能 地产应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍ai人工智能 地产应用的解答，让我们一起看看吧。

1. ai看房啥意思？
2. 为什么华为阿里都成立房地产？
3. 智能AI可以用在哪些行业里面？你如何评价？
4. 腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

ai看房啥意思？

是通过AI技术和大数据为用户在VR看房同时提供定制化的装修解决方案的产品。旨在满足更多用户选房和装修设计的双重需求。据悉，用户在贝壳找房平台上浏览二手房源时，仅需点击房源详情页或VR页面里的的“设计效果”，即可获得由AI生成的全屋设计解决方案，包含平面方案、硬装软装搭配方案、三维效果，让用户可以游走在“装修”后的客厅、餐厅、卧室各功能区，移步换景，查看每一处细节。

对于房地产中介行业，AI(人工智能)和VR(虚拟现实)已经颠覆了传统的中介带看模式。现在，除了VR看房功能，AI、VR与房地产中介、家装行业又来了一次跨界。

为什么华为阿里都成立房地产？

华为和阿里巴巴成立房地产部门是因为房地产行业在中国具有巨大的发展潜力和利润空间。房地产是一个庞大的产业链，涉及到建筑、设计、销售等多个领域，与华为和阿里的核心业务有一定的关联。

通过进入房地产行业，华为和阿里可以利用自身的技术和***优势，提供智能化、数字化的房地产解决方案，推动行业的创新和发展。

此外，房地产行业也是一个巨大的资本市场，通过投资房地产项目，华为和阿里可以实现资本运作和财务收益的增长。总之，华为和阿里进军房地产行业是为了寻求新的增长点和利润来源，同时也是对中国房地产市场潜力的认可和投资。

华为和阿里巴巴并没有成立房地产公司，它们是科技公司，主要经营与信息技术、互联网相关的业务。但是，这些科技公司在房地产行业有一定的涉足和合作。

首先，华为和阿里巴巴等科技巨头在技术上与房地产行业的数字化转型有紧密的关联。房地产行业也逐渐意识到数字化和智能化的重要性，因此与科技公司合作，共同推动房地产行业的创新和发展。

其次，科技公司拥有丰富的技术和数据***，可以为房地产行业提供创新的解决方案。例如，通过物联网、大数据分析和人工智能等技术，科技公司可以帮助房地产企业实现智能化管理、优化***配置、提升客户体验等。

此外，科技公司还可以通过合作开发数字化平台和应用程序，为房地产行业提供便捷的服务和销售渠道。例如，阿里巴巴旗下的平台可以为房地产企业提供电子商务、线上营销和物流配送等支持，帮助房地产企业拓展销售渠道和提升品牌影响力。

总的来说，科技公司涉足房地产行业是为了与传统行业进行合作，共同推动数字化转型和创新，提升行业的竞争力和效率。这种合作有助于房地产行业与科技行业的融合，实现互联网+房地产的发展模式。

智能AI可以用在哪些行业里面？你如何评价？

尤瓦尔.赫拉利在其作品中叙述并肯定道考古学外暂时不能让人工智能抢饭碗。的确，人工智能目前的发展在加速度进行着，当然和投资回报率息息相关，那个行业AI发展的速度让我们瞠目结舌，说明大佬们或者投资公司们资本进入了。这和股市、房地产、期货……一样一样的😊。未来人类的八成以上工作都可以由人工智能替代，关键是人工智能比人能做的更好更快！人类目前需要做的就是将其制造出来，我有时在想，如此下去人类未来的[_a***_]又在何方呢？

腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

“就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

对于人工智能（AI）带来就业末日的预言，很多人都趋之若鹜。吃这一套的人相信，在并不遥远的未来，AI和机器人肯定会窃取当前由人类占据的绝大部分职位。在几乎没有社会安全网的美国，这样的科技飞跃将引发社会崩溃，除非能出现急速的经济转型。

另一方面，事实可能并非如此。也许在现实生活中，很多工作是我们不愿意托付给机器人的——比如就业增速遥遥领先的医疗领域——甚或是机器根本就做不到的。

近期，MIT斯隆商学院研究人员埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和汤姆·米切尔（Tom Mitchell）发表政策论文，着眼于上述第二个类别。其结论概括起来就是， “就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

“机器学习明显是一种‘通用技术’，就像蒸汽发动机和电力一样，催生了大量额外的创新和潜能。然而，对于机器学习系统擅长哪些项目，这方面并无广受认同的观点。因此，对于机器学习对劳动力的影响，以及对经济的影响，我们都没有形成共识。”米切尔和布林约尔松写道。“在很多工作中，有些部分也许是‘机器学习适用’的，但有些任务并不契合机器学习的标准；因此，就业所将受到的影响非常难说，并不是一些人所强调的那样，就是取代或替换那么简单。”

论文列述了“机器学习适用”任务的八大基本特征。这里就不逐一列出了，但其中几条值得一提。首先，机器学习需要定义明确的问题，输入数据要能可靠映射到输出预测。比如在医疗诊断中，输入病历，输出诊断。这是清晰映射。又比如输入狗狗照片，输出品种预测。或者，我们还能根据狗主人的照片，预测狗的品种，但这种情况下，清晰映射就不存在了，预测背后的因果关系就不容易找到了。

机器学习模型还需要大量的数据。它们得有学习的材料。要预测医疗诊断的结果，机器学习算法需要大量的训练数据，即大量病历，且由人类一一标记正确的诊断结果。只有经过这些数据的训练，算法在接到未经标记的新数据时，才能作出准确的预测。

还有几点不太容易想到。例如，机器学习模型在作预测时，需要相对简单的因果链条。比如，若要输入观察，并输出预测，基本上，输入必须和输出直接相关，不能在中间夹杂一连串的因果关系。另外，如果出现错误预测就是不可接受的，那机器学习也不管用。机器学习的准确率只要超过90%，就算是比较成功了。也就是说，我们觉得10%的错误率是可以接受的。但举例来说，在用计算机视觉为油罐车导航时，丝毫的差错都是不可接受的。

到此，以上就是小编对于ai人工智能 地产应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai人工智能 地产应用的4点解答对大家有用。

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