新智元报道


【新智元导读】Cowork 在 Claude 带火后，大厂都在做，企业也早在用。但通用就是通用，碰上房地产这种数据非标、容错为零的硬骨头，全部露怯。跑通这块的，反而是一匹国产黑马。

你让最新通用 AI 帮你算一块上海地块的动态财务测算，它连「建安成本」怎么算对都不知道。

这就是 2026 年 AI 圈一个有点尴尬的真相。

这一年，Agent 赛道彻底炸了：Claude Code 上线 6 个月就冲到 10 亿美元年化收入运行率，OpenAI Codex 让 AI 直接上手操作电脑，国内字节扣子、阿里千问、百度千帆等也在拼命把「搜索—决策—支付—履约」串成闭环。

5 月 8 日，网信办、发改委、工信部联合发文，第一次从国家层面给智能体定了调。

可热闹归热闹，细看一圈你会发现：这些当红 Agent，要么偏编程，要么偏通用——写代码、排日程、做 PPT 没问题，可一头扎进某个垂直行业那些复杂到令人头疼的专业场景，立刻露怯。

道理很简单——通用大模型，没有行业数据。

也正因如此，2026 年最聪明的钱正在集体转向垂直：YC 放话垂直 Agent 的机会可能比整个 SaaS 大十倍，a16z 干脆发报告宣告「AI 正在吞噬垂直 SaaS」。

逻辑很简单——过去卖的是软件席位，现在要卖的是「干完的活」。

那么，垂直行业的 Agent 到底该怎么做？

5 月 27 日，上海静安香格里拉，一场千人大会给出了一个相当硬核的答案。


说到底，这一次，AI 重写的不只是某个工具，更是我们工作的方式本身。

通用 Agent 做地产报告

「12345 章」全是错的

先说一个残酷的事实：房地产，可能是 AI 最难啃的骨头之一。

难在哪？

这个行业的「基因」里，写着四道坎：

把一个通用 Agent 丢进这样的行业「帮忙」，结局大概率是：AI 兴冲冲交出一份报告，1、2、3、4、5 大章节看着工整，内容却全错——它写的根本不是行业做土地可研的方式，而是 AI 自己「想象」出来的、一份研究报告「该有的样子」。

这就是垂直场景里最致命的幻觉。

而要治它，光有大模型远远不够。

深度智联的思路，是反着来的：

先用独家数据清洗算法，只喂经过验证的高可信知识；

再引入知识图谱做「事实锚定」，强制 AI 基于既定事实输出；

又把上万条行业规则代码化，让模型真正具备地产业务的推演能力；

最后做到可溯源——每一条建议，都能追到具体的政策或数据出处。

一句话：让 AI 不敢瞎编，也编不出来。

20 年数据 + 30 年经验

DeepLinkRE-LLM 的「硬核底座」

深度智联的底气，来自一个别人很难复制的底层资产——它自建的不动产专属数据库。

先看一组数字：这座沉淀了 20 年的数据库，覆盖400+ 城市、322 万+ 地块、44.5 万+ 二手房楼盘、90 万+ 企业主体，是业内罕见的全量、实时、结构化不动产数据资产。

但过去，这些数据大多停留在「查询式」使用——一份 15 页的土拍 PDF 里没被提取的内容，长期沉睡。

DeepLinkRE-LLM 要做的，就是把它们全部激活。

这个房地产垂直专属大模型，搭了四层底座：

太抽象？

看一个真实任务怎么跑通：当你说「做上海某地块的拿地可研」，AI 不会瞎查——它先调「问数」Skill 去自有数据库里精准拉这个板块的土地、新房、二手房数据（板块级找不到，自动扩到区域级），再套用专家验证过的《地块投资可行性研究》框架做结构化分析，最后由 Agent 工程力把数据、测算、研判、风险清单，组装成一份能直接进投决会的报告。

数据、知识、专家、执行，四层各司其职。

最有说服力的案例，来自发布会现场：AI 全程参与的《中国房地产年鉴》30 年特刊，50 万字底稿，仅用数小时自动交付，经编审专家集体审议，数据准确性与研判专业性获得高度评价。


DeepLinkRE-LLM 全景架构


《中国房地产年鉴》30 年特刊 AI 底稿

CoWork：从「人驱动流程」

到「任务驱动协同」

如果说 DeepLinkRE-LLM 是引擎，那 CoWork 就是那辆开上路的车。

深度智联对它的定位非常明确：不是让员工「使用」AI，而是让员工和 AI「一起工作」。

听起来微妙，落到实处却是天壤之别。

传统 AI 工具是「你问我答」的被动模式：你得想好问什么、怎么问，问完还得自己把散落的信息拼成成果。

CoWork 是任务驱动——你只丢一个业务目标（「完成 XX 地块的市场研究」「做 XX 项目的投资可研」），平台自动理解意图、拆解步骤、调取数据、分析推理、提炼结论，在关键节点与人确认，最终闭环交付。

更「地道」的是，CoWork 能听懂地产黑话。

当你说「控规」「强排」「一房一价」「板块」，它不会一脸懵——这些概念早被深度训练过；

它甚至知道一个任务背后「我需要哪些数据撑腰」：让它做竞品监测，它会自动去找土地、新房、二手房数据，先找板块级、找不到就扩到区域级。

这背后，是深度智联团队多年沉淀的思考框架，被内置进了 AI 的推理逻辑。

通用 AI 把你当陌生人；CoWork，把自己当成你团队里那个「最懂行的老同事」。


CoWork 工作台界面截图

给 CoWork 扔了一句「帮我做个特色小镇运营商的官网，要有氛围感，体现运营成功案例和核心方法论，其他模块你自己发挥」——没给设计稿，没给素材包。


几分钟后直接吐出一个完整官网：禅意山水大图铺满首屏，品牌 Slogan、四组核心数据、六个导航板块全部自动规划到位。

视觉调性和信息架构都够直接拿去提案。


实战质量到底如何？

发布会前后几天，深度智联密集组织了多场客户培训——住宅、营销、投资、物业、长租、康养，不同业态一一上手。

现场反馈形成了一个共识：CoWork 的产出，已经能满足日常工作需求。

但质量并非一刀切。

我们按照成熟度分成三档来看：


最狠的一句反馈，来自一位 TOP 房企领导。看到 CoWork 输出的报告后，他直言：

比我们花 20 万、30 万外包给咨询公司、研讨一周交上来的，写得还深。

敢把「哪里还不够」明明白白讲出来，恰恰是这套产品最让人信的地方。


CoWork 多模态工作成果展现截图

不止于效率：CoWork 在重写「企业组织能力」

如果只是「干活快了」，CoWork 不过是个高级工具。

真正让它有战略价值的，是它在重构企业的组织能力。

传统地产企业有个老大难：核心能力高度绑在「明星员工」身上。

一个资深投研总监转岗，带走的不只是人，还有他脑子里那套分析逻辑和行业经验。

CoWork 的 Skill 体系 + 企业级知识管理，本质上就是在解这道题——把个人经验，变成组织资产。

企业可以在平台上统一管理组织架构、员工账号、知识库和技能库；

优秀员工的方法论被提炼成 Skill，全公司复用；

一个人协同 AI 并行推进多类复杂任务，一个部门的能力可以覆盖全组织。

经验不再随人走，而是沉淀成可共享、可传承、可迭代的数字资产。

对管理层，CoWork 的 EMC 管理端还给了另一层价值：AI 资产的「可量化、可治理」。

企业到底用了多少 AI、哪些部门在用、知识库和技能库复用率如何——都能被追踪评估。

从组织形态看，这是一场静悄悄的进化：员工从「执行者」变成「任务编排者」，协作单元从「人 + 人」升级为「人 + 多个 AI 线程」。

用一句地产人能秒懂的话说：从「经验组织」，向「能力组织」跃迁。

EMC 企业管理后台

数据安全，怎么保障？

对央国企、城投平台这类核心客户而言，数据安全是合作的底线。

深度智联在合规层面给出明确承诺：客户数据仅服务于客户自身业务，不会用于模型训练或对外使用，企业自建的 Skill 与知识沉淀也都归企业所有。

对安全要求更高的客户，还可选择本地化私有部署，数据全程在企业内部流转。

一个垂直行业 Agent 的「样本意义」

回到开头那个大问题：Agent 时代，垂直行业的机会到底在哪？

CoWork 给的答案相当清晰——模数共振：行业模型 + 企业数据 = 真正能落地的 AI 生产力。

通用 Agent 再强，也解决不了一个根本问题：它不懂你的行业——它没有你的数据，不理解你的术语，不知道你的工作流长什么样。

当 AI 从「会聊天」进化到「能干活」，胜负手就不再是模型参数的大小，而是谁能在垂直场景里跑通「数据→知识→专家→执行」的完整闭环。

地产已经证明了这条路走得通。

而深度智联更大的野心是：把这套「垂直行业 Agent」的方法论，变成其他复杂行业都能复制的样本。

正如三部委在《智能体规范应用与创新发展实施意见》中的判断：2026 年是智能体的试点爆发期，垂直场景的专业智能体将迎来规模化落地。

不动产行业的下一个分水岭，不在于「谁用了 AI」，而在于「谁重写了工作」。

CoWork 的发布，或许正是这道分水岭上，第一块路标。

参考资料：

房地产迈入「模数共振」新阶段，深度智联发布行业大模型及三大核心产品