当科技因子渗入资源型行业。

作者 | 王与桐

编辑 | 火柴Q

塑造者No.63

2019年6月24日，深圳挂牌出让5宗居住用地，万科、中海、保利等70多家地产商竞相角逐。

在2016年各地陆续出台地块限价政策前，这种竞争主要是“拍卖”——价高者得地；但在限价政策颁布、政府放地谨慎、地产商竞争激烈的当下，能否给出满足政府多元规划和发展诉求的“拿地方案”才是核心竞争力。

具体到今年6月的这次土地拍卖，在各地产商的报价纷纷追平地块最高限价后，竞争的关键转为谁能主动提供更大面积的人才房（人才房大多只租不售，优先满足住房刚需）。

以其中的宝安A122-0360地块为例，最终，提出能配建19600平方米人才房的广州越秀地产成功拿地。

之所以能给出远超竞争对手的人才房面积，关键之一是能平衡政府诉求和开发商货值利益的拿地设计方案。

同样面积的地块，在不同的建筑排列、道路分布等情况下，整体可售/持有价值会有差异，这就是地产人口中的“货值”。货值越大，地产商能承受的政府要求也就相应越大。

拿地方案的重要性日益凸显。这背后，是拿地逻辑的悄然变化。

在此前30年里，围绕“拿地”这个地产核心环节，李超人留下福州往事，廊坊党校门口的火锅店里走出了华夏幸福，孙老板敢接天下之盘，种种前尘新瓜被津津乐道——在外界看来，拿地环节幽深晦暗，靠运气、比关系、拼资源，甚至带有投机色彩。

但近两年来，在行业洗牌和科技因子的双重驱动下，包括拿地方案在内的地产上下游正被一点点重新塑造。在这个长期被认为偏资源型的行业里，科技已渗透到了最不为外人知的环节。（此前，「甲子光年」分析了地产领域各环节的全局科技新进展，详见《杠杆已撬不动中国地产，科技能吗？》。）

本文将以凭借智能设计引擎切入拿地方案环节的小库科技为案例，细致观察新技术正如何与地产行业发生碰撞——小库的切入点正是如今各地产商非常关心的货值最大化。

自2016年成立以来，小库已先后和前海柏涛、上海尤安、河北建筑设计院、重庆市设计院等近百家乙方设计单位达成不同维度的合作，同时服务了万科、碧桂园、万达等数十家头部地产商及部分地方政府。

通过采访前海柏涛设计院、某top10地产设计院、某一线城市建筑院等多家设计院和某top3地产商、某top20地产商及某香港地产商，以及专注PropTech赛道的城越加速器（由太古地产、仲量联行和平安城科三方合办）等机构，「甲子光年」试图在甲乙方的多重思维碰撞里，探索AI在建筑设计环节落地的不可能与可能。

1.陈规：拿地如赌博，强排耗人心

以地产流程看，地产商拿地有两个关键环节：

一是“慧眼识珠”——要从众多地块里选择有开发价值的地块；

二是“脱颖而出”——要凭资本实力、拿地设计等综合能力，满足政府的多元诉求，最终竞得土地。

在AI、大数据技术渗入建筑设计环节之前，拿地多少带有戏剧性的赌博色彩，尤其是在选地环节。

选地需要地产商在综合拿地成本、区块前景预判、政策和市场风向种种因素后，做出一份“投决方案”。要真正拿定主意投地，以上流程要重复几十次。

“年景不好的时候，我们看了70块地才选到1块地。”某top50地产商告诉「甲子光年」。

但对没有人力、精力、实力的小地产商来说，如果只看了个位数的地就得竞标，风险很高，几乎等于赌博。

这于是催生了行业灰色地带——比如借助“高人指点”而非复杂分析选取地块。这就像在股票投资市场，有人靠认知做价值投资，有人靠消息做内幕交易。

而一旦进入接下来的竞标环节，随着3年前各地陆续出台地块限价政策，专业能力的重要性开始凸显。各玩家间的竞争会进入拿地方案的比拼——看谁能在保证收益的情况下，最大化满足各地政府“五花八门”的需求。

这些需求包括但不限于：商业地块要保证一定税收额，住宅要保证配套一定量的租赁住宅，要造学校，要引进5星级酒店、500强企业，要造文化设施等等。

此时的设计难点是，如何在满足政府需求、控制自身成本和最大化货值之间寻找平衡。

而实现设计平衡的关键环节就是强排——即在特定地块上，综合考虑建筑本身的指标要求、政府规划要求和房企自身的产品标准，从上百种不同的建筑排布方案中，选出货值最大化的产品排列。

强排环节的具体执行方除了部分大型地产商的内部设计院，主要是建筑设计院等有资质的第三方机构。

强排的水平，不仅影响着地产商的利益，也关系着设计院的获客。如果地产商用某设计院提供的强排方案成功拿地，那接下来占设计环节总收入95%的整体设计工作也将交给该设计院。

但作为一个如此重要的前期环节，多年来，强排的投入产出比却一直很低。在一个整体设计周期为3个月的项目里，强排要消耗一到两周的时间，工作性质枯燥（强排主要是做方案穷举，会消耗设计师宝贵的创造力）不说，收费也很低。

当年，小库创始人何宛余刚毕业时，就曾被开发商关在小屋子做强排方案。对方翘着二郎腿一边抽烟一边看报纸；何宛余则一边摆方案，一边被二手烟呛。闭门两个星期，做了50多版方案后，对方告诉设计团队：“还是用第一版吧。”

行业里也长期缺少聚焦拿地设计环节的效率提升工具。

设计师用的最多的CAD（计算机辅助绘图），本质是把手绘变为电脑绘图，不解决去冗、协同的问题。

另一重要设计工具BIM（建筑信息建模）主要针对施工阶段的后期设计工作，可实现团队协同，并嵌入了三维建模和施工项目管理等功能，但它一方面没有切入包括拿地方案在内的前期设计环节，另一方面费用高、操作难度大，在中国业界，只有中国樽、“大裤衩”等地标性建筑才会使用BIM。

而与此同时，中国设计市场又有不小的体量。2017年，中国设计行业总营收为1.4万亿元人民币，其中地产相关设计营收在3000-4000亿左右；拿地方案的设计费用的市场规模则在百亿级别。

一边是拿地设计的效率急需提升，一边是产品相对空白、市场空间大。供需错位之间，嗅起来是机会的气息。

2.新思：设计的归设计，搬砖的归搬砖

有着建筑、计算机双重背景的小库创始团队，敏锐感知到了地产设计的信息化和智能化机会；他们选择先聚焦拿地方案设计，以对强排环节的改造切入地产业。

创始人&CEO何宛余和联合创始人&COO杨小荻是荷兰代尔夫特理工大学贝尔拉格学院建筑与城市设计-计算机算法方向的硕士，何宛余还曾任职于设计了“大裤衩”的知名建筑事务所OMA；联合创始人&CTO李春则是前Google、Amazon资深软件工程师；团队具有跨界基因。

2010年，何宛余和杨小荻还在国外时，就为韩国某开发商设计了一套能进行半自动化设计的软件，并赚了30多万美元。

第二年，深圳湾生态科技城项目发起公开竞赛，要求竞标团队在三星期内完成约一百万平方米的产业园区设计，何宛余和杨小荻复用并优化了之前项目的底层代码，最终项目设计成功中标，拿到三千万收入。

早期尝试的成绩，印证了自动化乃至智能化设计的潜力。

何宛余曾笑称，“我学的专业就是建筑+计算机，回国后发现没有公司提供相关职位，那我就建一个吧。”

于是2016年，在深圳湾生态科技城建成后，何宛余和杨小荻正式创立小库科技，目标是将解决方案转化为平台产品；在李春加入后，2017年6月，小库发布内测版，11月发布公测版，主打AI+SaaS平台。

具体来说，小库产品主要有三大功能：

一是基地评估：设计师只需圈出地块即可获取地块周边信息分析、当地规范信息、客研定位（该功能于2019年上线）等。

二是AI辅助设计：将绘图实时数据储存在云端，打通设计功能，通过人工智能协助生成方案。将强排从人肉穷举变成智能生成和AI推荐方案，以往耗时3天的工作可缩短至1小时，解放了设计师的精力。

三是智能化解决人难以解决的货值、成本、指标的平衡问题：小库以头部地产商、设计院提供的优质数据和政府区域指标为基础，利用基于三维数据的CNN识别技术、基于GAN的建筑图像重构技术和强化学习等多种AI技术，自动生成上千个结果，并通过智能评估、分析和筛选，快速找到货值最大化的最优方案。

在2017年推出测试版时，小库曾感受到过非常强的行业反馈——2017年5月，在AlphaGo战胜柯洁之后，小库发布“AI建筑师”的文章，介绍了在AI时代，技术将如何赋能、改变建筑设计行业，阅读量超过40万。这帮小库在最初的目标用户——建筑设计师群体中打开了知名度。

到2017年底，小库就已初步取得了商业成绩，合作了20多家设计院，前海柏涛就是其中之一。

前海柏涛副总经理滕怡告诉「甲子光年」，小库产品能明显提高设计效率和质量，“增加了我们的信心，尤其是对年轻设计师来说，方案给到甲方时更有底气了。”

在行业整体下行，政府直接介入住房市场的趋势下，也有部分地产商选择亲自造船，内部孵化提升设计效率的科技能力。

「甲子光年」获悉，目前国内某知名地产商已内测AI拿地分析工具，对方表示，不止一家头部地产商正在尝试。这也侧面印证了小库的选择是大势所趋。

但在采访过程中，也有很多设计师向「甲子光年」表示，虽然听说过小库，却没有用过。

这正是小库遇到的第一个瓶颈：为什么知晓者众，但真正被转化成付费客户的设计院却比较少？

在采访了分布于一二三线城市，和国企、民营机构的6位建筑设计师后，我们总结了以下原因，这也是许多to B科技产品在走向市场时可能遇到的通用问题：

首先，产业里的弱势乙方，并非理想的to B客户群。

在体系复杂的生产制造业，最终接触C端消费者的B2C企业上游还有无数乙方。

不同产业里，各环节乙方的话语权也不尽相同。比如在汽车业，一些大型Tier 1（一级供应商），如博世、大陆等，由于其体量庞大、产品能力强，相对整车厂客户反而有较强的话语权。

而在地产行业链条中，建筑设计院由于数量众多且业务能力差别不大，其乙方地位相对弱势；尤其是在拿地方案这种前期设计环节，设计院的议价权弱，单方案的平均收入在5万元以下，很多设计院甚至会为了拿到后续设计订单，亏本送前期方案。所以对单纯提升拿地设计效率的工具，设计院付费意愿有限。

当to B已经比较难和慢时，服务to B里的to B企业则更难、更慢。

再次，产品直接使用者和付费决策者错位。

对提高强排效率有最强需求的设计师又是设计师中的“弱势群体”，即刚毕业的“小朋友”——他们更容易成为这种重复性工作的具体执行者。但这批人缺乏决策权，难以推行新技术。

掌握决策权的工作室负责人，更在意的是如何提升整体运营和管理能力：向外打品牌，提升影响力，促进获客；向内要效率，解决阻碍效率的最大痛点——即整体协作和沟通的问题。

最后，在服务涉及生产环节的行业时，客户对安全和靠谱非常看重，新的工作方式很难快速普及。

“越传统，越安全”，一位PropTech赛道的投资人告诉「甲子光年」。

这也是为什么建筑从业者有比较高的门槛，建筑设计单位需要特定的资质，建筑设计有非常多具体而微的规范要求——整个行业的风格更为谨慎。

小库的新思维和新做法，撞上了行业运行多年的惯性。

3.破壁：从单刀直入到组合出击

针对这一系列问题，从今年5月开始，小库不仅继续优化原有战术，也开始调整商业模式，打起组合拳，增加AI-服务模式。

小库的第一个大调整是，客户群扩充——开始重点服务地产商。

相应的，其产品思路也从做平台产品转变为提供以产品为支撑的服务，聚焦点从智能强排扩展到了拿地方案和前期设计的整个环节。

其实，小库此前就直接服务过地产商。

2017年，小库产品尚处在内测阶段，就迎来了第一个客户——深圳万科地产。

小库为其搭建了一套针对综合地块项目的智能设计插件，这能帮万科更高效地设计规划方案、更准确地决策。

2018年7月，小库接受了某一线开发商的需求：在前几轮的规划设计中，预算货值始终亏损，最优方案也有3亿货值的缺口。

接手之后，小库的智能平台先是识别、分析地块周边数据，并通过自带的最新规范要求生成方案；接着联动财务数据，由机器评估、智能推荐10个最优解。

据小库告诉「甲子光年」，仅两个小时，这家开发商就得到了9版可行且可视化的方案，最终在单个项目上多创造了3.5亿货值。

数据来源：某Top20地产商，小库生成的方案比原方案的货值高出3.5亿元人民币

“AI可以穷尽99%的可能，人能想到的可能性也许只占1%。”何宛余说。

在服务地产商的过程中，小库聚焦于服务高周转住宅项目。只有对该类型的项目，地产商才需要大量重复性拿地和做规划，且这类项目占总项目量的80%，市场更大；也更有利于小库实现产品的标准化和规模化复制。

今年7-10月，小库已与包括万科、碧桂园、万达等5家top50地产开发商签订“平台产品+报告服务”的打包业务。

某top10地产商告诉「甲子光年」：“虽然拿地像赌博这件事改变不了，但是小库可以增加赢的几率，哪怕只有一点。”

为了更好的解决地产待筛选地块过多而人力不足、专业能力有限但“心理没底”、机会型拿地时间紧迫等问题，小库又发展了AI联合体模式，与有资质的设计院合作：小库负责获得项目，建筑院则使用小库高于对外版本的产品获得AI设计、智能推荐，并通过设计师的经验判断，使方案达到最优。

对设计院来说，最直接的好处是提高了强排的效率和准确率；以往只能做1个项目的时间，现在能做5个项目，服务后期流程、赚取更多设计费用的机会随之增大，这就有助于解决设计院最关心获客问题。

目前，小库已联合了深圳、北京、上海、南京、杭州、重庆、昆明等区域的十余家设计院。未来，小库将更侧重联合对获客有更强需求的中小设计工作室。

修炼战略能力的同时，小库不断扩充自己的“武器库”。

横向上，小库发展更多新的功能，比如今年上线的企业协同平台。投拓、营销和设计等多种角色可以同时在智能设计云平台上分享、编辑、评论和优化方案，也可随时随地在小库移动端查看总规划、分区到楼型等不同尺度的可视化数据信息。

截止到目前为止，小库平台的方案分享量超50万。

纵向上，小库正在利用AI技术辅助设计全流程，目前已经实现了设计中期的智能化户型设计，正在向操作更复杂、收益占比最多的施工图纸阶段迈进。

不仅打穿设计流程，小库还深入至建筑开发领域，致力于将智能设计和建筑装配式智造结合，并与三一筑工（三一集团旗下预制装配式建筑研发与生产科技公司）于2018年10月联合发布了“空间灵动家”：房主可以运用小库进行DIY户型空间设计，利用三一筑工提供的预制隔墙产品灵活改动格局。

发展横纵两个维度的同时，小库持续提高“圈层造势”能力，建立建筑师媒体矩阵+社区，通过提供更多数据、报告等增加用户粘性，笼络专业人群，进一步转化潜在用户。

“现在很多报告、标准，我们还不知道，小库已经更新了。”有建筑师评价道。

目前小库社区的用户量超过5万，占中国设计师总人群的5%。

但是，成立3年，逐渐突破此前瓶颈的小库，如今和PropTech赛道很多公司一样，面临着更大气候上的新挑战——中国的整个地产行业正面临困境。且在新地难拿，整个行业去杠杆、去负债的背景下，前期开发变少，地产商的重点开始转向后期运营和资产管理，像小库这样服务前期设计、施工环节的技术公司不得不应对这个整体变化。

破局的一个路径是向下游延伸至后期的地产运营环节。

比如在新项目较少、以租赁为主的日本，一家叫阿自倍尔株式会社的公司就开发了基于BIM平台的一体化技术，可以实现建筑运营的信息化管理，包括监控建筑安全、检测房间人数并通过大数据来调控室内温度和湿度等。

在国内，新挑战在于下游的竞争更加激烈。目前已有较多直接切入地产下游运营环节的公司，如目前聚焦于购物中心智能化的Aibee、做整体地产管理的SPACESFORCE等。

另一个路径是横向拓展更大的市场。

小库接下来的计划是，在服务公开土地市场的同时，服务产业新城、旧城改造等非公开土地，并拓展东南亚和一带一路地区等城市化水平相对低、有更多前期开发需求的市场。现已有3个一线城市政府规划部门在与小库深度合作。

除了住宅建筑，基础设施设计、桥梁道路设计等也是小库正在服务的领域，目前已经有3家超大型的国企和国际企业主动联系小库，希望AI设计引擎可以改造更大的市场。

4.变化：缝隙已经裂开

在建筑设计领域，新的行业创新者，正紧追慢赶智能化时代。

此前的信息化进程，大致经历了两个阶段。

1.0时代，是在以AutoCAD为主的二维绘图软件基础上进行升级。国内大部分建筑师使用天正提供的CAD插件，减少绘图过程中冗余、重复的步骤。

2.0时代在“互联网模式”冲击下产生，主流应用是基于AutoCAD开发的沟通、管理、协同平台。

比如实现全专业（规划、方案、施工图、装修）图层级设计协同的云图协同设计平台，服务地产设计、施工协同管理的宜众，覆盖设计全流程进度管理的步天adoa工作平台，天正开发的协作平台等。

天正协同沟通操作页面

步天软件协助北京建筑设计院搭建的平台

现在，整个行业到了3.0时代的开端，出现了以AI、IoT、大数据、云计算为底层技术的智能化公司。

除小库之外，还有以技术和数据驱动的房地产开发互联网平台ELAB，以AI辅助建筑师、城市规划人员和开发人员决策的Spacemaker，能实现BIM工程项目数据沟通、协作、管理的毕美科技等。

同时，也有服务地产其他环节的技术公司将触角伸至建筑设计，比如做无人机监测开发过程的Skycatch，也在用采集的图像为设计提供更准确的地块数据。

缝隙已经裂开。

在种种技术力量的加持下，各角色的工作方式将发生或大或小、或近或远的变化，比如数据储存从线下转向云端，协作方式从碎片转向同步，沟通从反复转向透明，玩家从分散变得集中，等等。

当技术的边际成本递减，行业格局将有水滴石穿的改变。甚至可能产生一种“新甲方”模式，即由小库这类科技公司连接乙方已被技术优化的专业能力，直接服务甲方。不仅做连接，还提供生产能力。

但未来的到来注定非匀速，更早使用科技提升效率的地产商、设计院，可能会领先更多身位。

埃森哲和国家工信部2018年9月发布的《中国企业数字转型指数》报告指出，数字化转型的先行者与还未转型的其他企业，其收入增长率和销售利润率差距悬殊，分别为14.3%和2.6%、12.7%和5.2%。

地产行业正处在信息化的开局，尤其是建筑设计领域，差距还没拉开，充满了更多想象空间。

一位一线城市建筑院的设计师对「甲子光年」感慨：“感觉现在随便什么规模什么行业的机构，都在直接或间接跟阿里云合作。也不知道我们院什么时候能跟阿里云合作啊？”

当其他传统企业对“云”的存在习以为常时，这片未开垦的荒地还在焦急等待着播种。

“快了。拖拉机已经轰轰发动了。”我们告诉这位设计师。

END.