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36氪专访 | 贝壳CTO闫觅：有数据之后智能化是一件很自然的事，未来toB的AI助手会有很大机会

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年01月20日 08:51

在吃穿住行中，“住”的互联网改造程度是最低的。虽然比较慢，但新居住时代正在到来。随着中国房产行业数字化进程的不断推进，交互场景和居住体验都将被重塑。

2018年链家网升级为贝壳找房，截至2019年12月底，贝壳找房已进驻全国106个城市，连接新经纪品牌达到235个，签约门店数量3.8万，连接经纪人超过36万。

先不讨论其业务模式，可以肯定的是贝壳多年打磨下来的技术实力和数据积累。仅从SaaS系统来看，房产经纪行业不同城市之间具有很大差异，而贝壳的系统能支撑其在短时间内，从链家所在30多个直营城市快速进入到100多个城市。

贝壳定位“科技驱动的新居住服务平台”，在行业基础设施建设方面作出了一定贡献。从链家开始建立的楼盘字典，前后投入了11个亿，目前真实房源数量已经超过2.06亿套，覆盖了326个城市的50万个小区；同时，如视已经累计扫描重建了330万套VR房源，成为全球最大的VR数据库。

当技术和数据成为新的生产要素，中国居住行业将会面临什么变革？近日，36氪专访了贝壳找房CTO闫觅，和他聊了聊贝壳在技术方面的思考，以及技术如何重塑新居住产业。

在本次专访中，闫觅分享了四个判断：

数据比算法更重要，如果数据基础好，未来AI工程师会变成“调参工程师”；

SaaS从PC时代的1.0，到现在移动端的2.0，未来将会是基于AIoT设备情景感知的SaaS 3.0；

服务业AI不能取代人，其核心是解决从业者之间的方差问题，未来toB领域的AI助手会有很大机会；

未来硬件设备会变得更通用，就像智能手机一样，行业应用写APP写软件就行，未来会出现面向更多行业的IoT平台，让软硬结合更简单。

以下是对话（经编辑）。

36氪专访 | 贝壳CTO闫觅：有数据之后智能化是一件很自然的事，未来toB的AI助手会有很大机会

贝壳找房CTO闫觅

谈贝壳：居住产业互联网的实践

36氪：贝壳定位“科技驱动的新居住服务平台”，这里的科技具体包括哪些维度？

闫觅：贝壳的技术其实是围绕人、房、客，建立全新的数据交互。

一方面，我们有底层三大数据模型：一是基于楼盘字典的知识图谱，二是人、房、客的关系图谱，三是服务者模型，对经纪人进行职业分级和信用分级来界定职业经纪人画像。

另一方面，我们也在做智能化场景应用方面的创新，比如贝刻智能硬件、小贝AI助手等。

36氪：贝壳在用技术改造居住行业时的思路是怎么样的？

闫觅：第一步也是最基础的一步，是通过系统先把业务流程和数据管理起来，实现在线化和标准化；第二步是数据挖掘，有了数据，就可以做智能化。

2018年腾讯提出产业互联网的概念后，现在大家都在谈信息化、标准化、智能化，不过贝壳确实探索了很多，也是比较符合的。

产业互联网为什么会出现？你要看整个中国的发展，因为每个行业都面临提效的问题——用户红利消失、各项成本变高、竞争越来越激烈。产业互联网就是把产业各个环节都数字化，然后做分析和优化。

36氪：贝壳这几步是怎么走的？

闫觅：2009年链家就开始做人和房子的数字化和标准化，过去几年已经做得差不多了。数字化有两点值得注意：

首先你不能只看量级，还要看数字的纵深。用户在贝壳上看到的是一个房源，但平台背后对应的有443个字段，成为国内颗粒度最细、覆盖面最广的房屋信息数据库，这是我们前后投入了11个亿，一点一点建立起来的；

其次，要在业务流程里把数据获取的闭环变得自然。线下环节的信息是人为录入的，转化会有缺失。比如经纪人带看，带了谁去、看了哪个房子？真的去了吗？看的是真的房子吗？这些信息还不能完全保证真实有效，这是未来要解决的问题，可以借助智能设备让数据获取更自然。

而智能化是一件很自然的事情。一年前我们突然发现手上的数据已经很多了，那是不是可以用成熟的算法搞一点AI？我们现在做出了几款很好的应用，比如经纪人服务水平参差不齐，我们就设计了一些工具，让经纪人之间的方差变小。

比如小贝助手，有时候有些经纪人不知道怎么回答客户的问题，甚至不知道怎么问，小贝助手能通过分析资深的经纪人是怎么做的，然后提示他如何作答。当用户问，这个房子有没有电梯？小贝就会提示：你家里有老人或小孩吗？

36氪：贝壳现在有几款智能硬件？它们有什么特点？

闫觅：我们2019年7月成立了贝刻智能硬件团队，11月发布了智能手环和智能门锁。

我们设计的手环和耳机是一体的，耳机放在手环里，方便拿取；因为经纪人最关心商机消息，所以我们做了一个定制化的处理，当接收到商机消息会强化震动。

我们的智能门锁是一个贴锁，以前换一把锁要2-3个小时，贴锁只要5分钟，贴上去就好了，很适合临时使用门锁的场景。而且它对国内80%房源都是适配的。

36氪：这些智能硬件是否会考虑对平台以外的场景开放？

闫觅：我希望能开放出去，像门锁已经有人在问了。但现在设备本身还不算成熟，暂时不会考虑。

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谈思考：服务业AI不能取代人

36氪：在探索产业互联网的过程中，你有什么思考吗？

闫觅：我说几个观点吧。一是数据比算法更重要。如果数据基础好，未来AI工程师会变成调参工程师——模型和算法都是现成的，调参数就可以了。

像上面说的，我们是突然发现数据很多，然后才有了下一步。比如做房源的VR模型，我们之前都是用一个大相机，9个摄像头把房子扫一遍。但做出100万套之后，我们发现可以用深度学习做这件事：你只要用手机拍一个正常的照片，就能通过深度学习预估出深度等数据。设备成本一下就降低了。

所以有了数据之后就可以做很多事情，这是产业互联网的一个典型特征，因为在产业里你才会有数据。

二是SaaS从PC时代的1.0，经过十年发展做到移动端的2.0，而未来将会是基于AIoT设备情景感知的SaaS 3.0。

随着智能手机的发展，SaaS都搬到手机上了，算是2.0时代了，业务人员在手机上就可以操作，比如物流、快递、餐饮、酒店等。而我们早在2015年就实现了手机移动端SaaS。

不过我觉得，2.0时代的SaaS还只是一个recorder和dispatcher，业务人员在做完什么事情后打开手机再录入一下，但你怎么保证他录入的及时和真实呢？系统给业务人员分发了任务，但又怎么保证他们执行到位呢？

我们设计了很多机制、流程，交叉验证，投入了很多资源去做运营来保证数据的真实可靠，但其实过程很痛苦。如果无法保证数据的及时和真实，做了系统也没用，我敢说市面上大部分SaaS里的数据真实性不超过50%，之前我们收购的一家公司的SaaS里最核心的房源数据，真实率不超过30%。

希望尽快进入到3.0时代，SaaS在数据采集时会依赖于IoT和AI，借助设备自己感知，让数据获取更加真实自然。

三是很多人都在说未来AI会取代人，比如工业、制造业，但我觉得服务行业不同，AI不能取代人，其核心是要解决从业者之间的方差问题。

经纪人行业服务水平参差不齐，有的是小白，有的经验丰富。如果把优秀的人树立成标杆，挖掘他们是怎么做的，并抽象出来一些规律和模型，可以用于指导表现较差的人，把他们提升到平均水平。

机器不可能比优秀的人更优秀，但能高于平均水平，我们去年做的AI讲房其实就已经超过了人的平均水平，其平均收听时长和收听完成率都远高于经纪人的平均值。但今年我们会花更大的精力去尝试通过机器来帮助普通经纪人提升讲房讲盘的水平，而不是直接替代经纪人去讲房。

针对服务业包括销售类的，未来会有很大的AI助手的机会。几年前一堆NLP背景的创业者都在思考各种AI助理，语音助手的机会，但都是toC的场景，显然并不如意。但toB的AI助手的场景会来得更快更猛烈。toB有知识库、有培训、有绩效考核、有强排淘汰、有神秘客户和NPS，总之有工作压力，而toC什么都没有，AI怎么做？

我们在2019年推出“小贝助手”的系列产品，就是典型的toB的AI助手，能辅助经纪人聊天，能智能调度经纪人触达客户等等，希望未来能发扬光大。

四是未来硬件设备会变得更通用，就像智能手机一样，行业应用写APP写软件就行，未来会出现面向更多行业的IoT平台，让软硬结合更简单。

软硬件结合是一件很难的事情，我们跟很多硬件厂商沟通，我提出需求，他们不知道怎么做，或者说研发难度大、研发周期长不愿意做。过去很多行业想做手环项目，但软硬结合起来确实很难，最后95%的项目都死了，搞得硬件厂商也不愿意做了。而且自己从头做硬件坑特别多，没几年打磨很难出来好产品。不过我相信未来硬件设备会变得越来越通用，就像智能手机一样，只用开发软件，比如手环、手表、耳机等等。

过去我们说IoT平台，是智能家居、农业、工业领域，我认为未来会有更多toB领域的IoT平台。这个平台作为中间层，一边连接设备、一边连接行业SaaS，对SaaS功能和硬件能力进行抽象，能让软硬件结合更加方便。这是典型的PaaS，未来面向某种行业的通用PaaS平台会越来越多。

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