【AI+商业地产】2026 商业地产行业 AI 战略布局与价值落地调研-公开版

调研背景：本问卷由中购联新媒体中心联合海鼎科技智慧商业研究专栏共同发起，旨在了解商业地产企业关于AI发展应用的认知思考、战略规划、业务需求以及具体进展，所有数据仅用于行业研究与趋势分析。问卷预计填写时间约8-10分钟，所有信息严格保密。

第一部分 ｜ 企业基本信息与现状调研

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1.
贵司目前在管购物中心项目（含建设中）数量约为？
1-3 个
4-10 个
11-30 个
31-50 个
50 个以上
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2.
贵司目前管理（含建设中）的商业地产总面积约为？
10 万㎡以下
10-50 万㎡
50-100 万㎡
100-300 万㎡
300 万㎡以上
*
3.
您的岗位所属部门是？
信息技术 / 数字化 / 科技
招商 / 运营管理
风控 / 合规
财务 / 资产
商业规划及工程物业
营销 / 企划
人事行政
高层管理 / 战略
其他

第二部分 ｜ AI战略认知与发展进程

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7.
您认为AI技术将对商业地产行业产生什么程度的影响?
颠覆性变革：重构行业商业模式与竞争格局
深度赋能：显著提升各环节效率，但不改变行业本质
局部优化：在部分场景降本增效，整体影响有限
影响尚不明确，需要进一步观察
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8.
您认为在以下方面，AI将如何影响商业地产行业发展与模式进化?（多选）【多选题】
流量逻辑重构：AI前置消费决策环节，从"人找场"变为"算法推场"，精准触达替代自然客流成为核心获客方式
商业模式进化：从收取固定租金转向提供AI运营工具、流量分发、客群洞察等增值服务
行业洗牌加速：AI能力成为头部商业企业核心护城河，中小运营商被并购或退出、行业集中度提升
资产定价智能化：AI实现资产估值动态化，推动REITs等证券化产品的资产优化与风控升级
其他
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9.
您认为AI可能在哪些方面影响商业地产的招商逻辑与运营方式进化?（多选）【多选题】
品牌选址重塑：品牌方用AI评估客群匹配度来决定在哪开店，商场的数据应用能力成为招商核心筹码
商户全链路赋能：AI提供智能选品、动态定价、精准营销等工具，提升整体坪效与商户存活率
空间进化：从"物理容器"变为"AI原生体验场"，AIGC内容、数字人导购、VR/AR虚实融合场景成为核心吸引力
柔性运营：AI根据实时客流与消费数据，对空间布局、品牌组合与营销活动进行动态调整
其他
*
10.
您如何定义贵司当前对商业AI的战略态度?
谨慎观望：行业尚未成熟，暂不盲目投入，优先保障主业经营
试点试错：小预算单点试水，验证真实经营价值后再规模化
稳步布局：纳入年度经营规划，分场景、分阶段落地推进
战略加码：将 AI 智能化作为年度核心升级方向，重点投入打造标杆
*
11.
您认为当下AI在商业地产行业落地最成功的应用场景集中在?【多选题】
成本端：能耗智能管控、人力效率优化
风险端：安防巡检、租约风险、经营异常预警
资产端：业态分析、租户匹配、空置风险管控
消费端：会员精准运营、客流价值挖掘
决策端：经营数据复盘、趋势预判
其他
暂无成功落地场景

第三部分 ｜ 商业转型升级应用现状与AI赋能期待


在填写以下AI场景题之前，请花30秒了解AI与数字化的区别，这将直接影响您对每道题的判断。


数字化 = 把线下流程搬到线上，采集数据、生成报表、在线管理。核心能力是「记录、展示、具有前置模型条件下的分析」。

AI智能化 = 让系统具备「思考」能力——根据现有数据和平台内容，预测未来趋势、智能推荐方案、自主优化决策、生成创意内容。核心能力是「思考、预测、建议」。


举例：

电子合同签署=数字化；AI审核合同条款风险=AI

客流计数器=数字化；AI预测客流并优化动线=AI

系统报表、驾驶舱图表=数字化；招商调铺的AI预测分析建议=AI

*
12.
贵司当前的数据基础设施现状如何?
系统孤岛严重：客流、收银、会员、租约等系统各自独立，数据未打通
部分打通：核心系统已对接，但数据质量参差不齐，缺乏统一标准
初步整合：已建数据平台，基础数据可用，但深度分析能力不足
数据治理完善：数据标准化、质量可控，具备AI应用的数据基础
智能化运营：已基于数据平台进行AI分析与应用，持续迭代中
*
13.
贵司在数据治理方面面临的主要问题是?【多选题】
购物中心可用的核心商户数据有限，以泛客流、租金等间接数据为主
多方主体（权益人、运营方、商户、物业）数据割裂，难以整合
数据准确性存疑（客流统计、商户销售上报等存在偏差）
缺乏统一的数据标准与接口规范
数据安全合规体系不完善，共享与使用存在顾虑
已有数据平台但利用率低，未转化为经营价值
其他
*
14.
贵司是否已有AI应用尝试，效果如何?
此题仅指AI智能化应用——具备预测、推荐、自主决策能力的系统，不包括基础数字化工具如电子合同、客流计数器等数字化产品工具应用
已有多项AI应用，效果显著
已有AI应用，效果一般，仍在探索
仅有1-2项AI尝试，效果待验证
尚无AI应用，但正在规划中
尚无AI应用，也暂无明确规划
*
15.
贵司在AI应用落地过程中面临的主要障碍是?【请选择3-5项】
数据基础薄弱：系统孤岛、数据质量差，AI应用缺乏数据支撑
投入产出比不清晰：难以量化AI价值，预算审批困难
预算不足：AI投入优先级低于其他经营事项
技术方案不成熟：缺乏商业地产专属AI模型与方案
业务部门配合度低：AI应用改变工作习惯，推动阻力大
数据安全/合规顾虑：客流、商户销售等数据存在安全与合规风险
专业人才缺乏：缺乏既懂商业地产又懂AI的复合型人才
供应商能力参差：难以找到既懂行业又有技术能力的合作伙伴
不清楚AI能做什么：缺乏对AI能力边界和应用场景的认知
其他
*
16.
您最关注的“以AI提升商业地产整体效率”的关键场景是哪些？请按关注度排序
【排序题】
  • 招商与业态调整场景（AI动态租金定价、AI商户经营预警等）
  • 运营效率提升场景（AI客流预测、AI智能排班调度等）
  • 物业管理成本场景（AI物业智控、AI楼宇能源管理等）
  • 营销与会员增长场景（AI实时个性化营销、AI营销效果归因等）
  • 消费者体验提升场景（AI智能导购、AIGC/AR/VR互动体验等）
  • 战略与决策支持场景（AI投资选址决策、AI动态资产估值等）
*
17.
您预期AI应用投入后，多长时间能看到明显的经营效果?
6个月以内（快速见效型场景，如AI物业智控、AI营销归因）
6个月-1年
1-2年
2-3年
3年以上
难以评估，需视具体场景而定
*
18.
贵司更倾向于以哪种方式引入AI能力?
自主建设：组建技术团队，自主开发AI应用
采购成熟产品：直接采购市场上成熟的AI产品/工具
联合开发：与技术公司合作，基于自身业务需求定制开发
共创试点：与技术公司联合打造标杆项目，共创行业解决方案
暂不确定，需进一步了解
*
20.
2026-2027 财年，贵司在AI产品上的预计投入规模是？
10 万元以下
10-50 万元
50-100 万元
100-300 万元
300 万元以上
暂不确定

第四部分｜ AI生态协同发展与开放交流

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21.
您认为商业地产行业是否需要统一的AI应用行业标准与规范?
非常需要，标准缺失严重制约行业健康发展
需要，重点统一数据、接口、安全等基础规则即可
无所谓，企业自主发展即可
不需要，标准会限制技术创新与差异化发展
*
22.
您认为行业应如何补齐AI复合型人才短板?【多选题】
校企合作，定向培养商业+AI复合型人才
行业协会开展常态化技能培训、岗位认证
企业内部开展轮岗、数字化专项培训
引进外部专业技术团队与专家
搭建行业人才交流、招聘平台
其他
*
23.
您认为当前针对商业地产AI应用的监管力度是否合适?
监管偏松，需加强数据安全、算法合规监管
监管适中，现有规则可支撑行业发展
监管偏严，部分规则制约技术落地
不了解相关监管政策
24.

您所在项目最棘手、最希望通过AI解决的核心痛点是什么？

25.

现阶段，购物中心可用的核心商户数据有限，数据来源以泛客流、租金、抽成等间接数据为主。针对购物中心数据来源零散、多方主体数据割裂的痛点，在 AI 赋能的前提下，您对于购物中心搭建全域集成数据框架、完善跨主体（权益人、运营方、基金方）可信数据治理体系有哪些思路与设想？

26.

结合行业整体发展，您对商业地产AI产业发展、规则建设、生态协同还有哪些建议或期待？

（开放题，可涵盖技术、标准、协会、政策、人才等方向）

*
27.

报告申领（必填）

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