课程简介：智能楼宇、智慧物业管理已经进入人们生活和工作中了，本课程就数字化智慧物业管理以案例的模式展开学习和分享，让学员充分了解和认识智慧物业在社区、商业和办公等不同物业中的作用。 课程时间：0.5-1天 课程对象：物业资产和物业管理企业高管、科技智能项目管理人员和研发人员，商业广场、高档写字楼和社区的物业管理人员。 课程收益： 1、 学习和掌握数智化物业管理核心内容和场景； 2、 学习和掌握数字化智能物业平台的搭建与软硬件要求，以及智慧物业应用场景和便捷性。 课程大纲： 1 数智化物业管理 1.1 全生命周期房产/物业资源管理 1.2 智慧业主/租户信息管理 1.3 智慧财务与收费管理 1.4 设施设备全生命周期管理 1.5 智慧维修管理 1.6 智能安防管理 1.7 智慧物业服务管理 1.8 案例：大悦城智慧商业物业管理 2 数智物业管理平台与硬件 2.1 数智物业管理平台 2.1.1 数智物业管理系统平台 2.1.2 云平台 2.1.3 大数据处理中心 2.2 数智物业硬件 2.2.1 蓝牙/WIFI门禁系统 2.2.2 人脸识别系统 2.2.3 顾客动线定位系统 2.2.4 智能快递柜 2.2.5 商户监控系统 2.2.6 智能停车系统 2.2.7 智能充电系统 2.3 案例：万科、龙湖的智慧物业管理系统 3 数智物业应用系统 3.1 ‌“物业+”多元智慧服务‌ 3.2 ‌IFM整合设施管理‌ 3.3 ‌智慧物业数字化解决方案‌ 3.4 ‌便捷移动物业管理APP 3.5 ‌智慧物业不同场景的应用‌

课程简介： 本课程以为国内AI大模型DeepSeek为基础，利用AI工具DeepSeek强大的功能，实现AI智能力招商，包括：用DeepSeek对物业商圈、客户分析，AI招商宣传智能化形成和推广、智能化招商管理、智能化客户需求分析与应对等。 培训对象：物业招商团队、市场策划、项目运营团队 课时安排：2天 课程目标： 掌握DeepSeek工具在招商全场景的应用逻辑 实现从客户触达、策略制定到宣传推广的AI闭环 建立数据驱动的新型招商工作流 模块一：DeepSeek基础功能与核心应用 1.1 DeepSeek功能全景解析 DeepSeek简介： DeepSeek的功能与作用 DeepSeek对物业招商的作用 DeepSeek对物业招商实现的功能 产品定位：AI驱动的物业招商效率工具（移动端+PC端协同） 核心功能矩阵： 智能搜索：跨平台客户档案一键查询（企业背景/扩张需求/经营动态） 数据看板：招商进度/客户跟进/空置率实时监控 文档工厂：招商手册/合同模板/政策解读AI生成 沟通助手：邮件自动撰写、客户咨询智能回复 1.2 跨终端操作逻辑 网页端：复杂数据处理（批量分析/报表导出） App端：移动办公场景（客户现场信息核验/即时沟通记录同步） 协同要点：PC端策略制定→App端执行跟进→数据自动回传 模块二：用DeepSeek对市场与客户分析 商圈三维诊断 热力图生成：消费力/人流/竞争密度可视化 租户匹配算法：面积/租金/品牌级次三维模型 风险预警系统 租约健康度评分（历史违约数据学习） 业态组合模拟：蒙特卡洛算法优化配比 实战演练 老旧物业改造项目客户筛选 社区商业餐饮业态饱和度预警 模块三：DeepSeek智能营销与策略生成 策略智造引擎 招商政策生成器（竞品数据+NLP分析） 智能谈判系统（租金梯度计算/合同风险预判） 活动全案生产 发布会AI全案（主题生成→流程设计→预算清单） 媒体投放优化（历史数据学习渠道组合） 实战演练 科技园区招商政策定制 续约谈判AI策略支持 模块四：DeepSeek智能内容生产与全渠道推广 AI内容工厂 多形态文案生成（公众号/朋友圈/短视频脚本） PPT转视频+数字人播报（虚拟招商顾问定制） AR空间可视化（空置商铺+品牌元素融合） 推广自动化 自媒体矩阵管理（微信/抖音/LinkedIn特性适配） LBS精准投放（竞品周边3公里广告锁定） 智能客服系统（评论自动应答+留资转化） 效果追踪优化 传播热力图分析（跨平台转化率对比） 爆款内容复制（自动生成系列衍生素材） 实战工作坊 招商冲刺：从内容生产到三波次投放 模块五：效能强化工作坊（2课时） 效率工具箱 招商周报自动生成 客户跟进智能提醒 全流程数字看板搭建 经典案例复盘 TOD项目3个月满租的AI路径 历史建筑文化招商的精准触达 课程升级亮点 全周期覆盖：新增内容生产与推广模块，完整跑通招商闭环 军工级效率： 宣传物料生产效率提升300% 跨平台投放耗时减少80% 智能避险系统：合同风险/内容合规/广告失效三重预警

课程简介： 课程全面介绍和分析智能化时代的物业资产管理和运营优势，并且就如何设计、搭建和管理物业智能化的步骤和方法进展全面培训和指导。 课程时间：1-2天 课程对象：物业管理企业基层、中层管理人员，写字楼、产业园区、政府物业、学校、医院等物业管理与运营人员 课程收益： 1、 学习和掌握智能物业资产运营设施的六个方向，以及智能系统的管理优势； 2、 学习和掌握智能物业运营的智能化系统平台建设（软件）； 3、 学习和掌握智慧化物业管理的服务，以及快速提升客户的满意度； 4、 学习和掌握智慧物业管理的。 课程大纲： 1 智能物业资产运营系统 1.1 智能门禁系统 1.2 智能照明系统 1.3 智能空调系统 1.4 智能监控系统 1.5 智能停车系统 1.6 智能会议系统 1.7 智慧物业系统的优势 1.7.1 高效便捷 1.7.2 物联网智能化 1.7.3 数据化管理 1.7.4 低碳环保 1.7.5 可定制化和个性化 1.8 案例：深圳市第二人民医院新一代智慧医院管理、特斯联武汉智慧产业园、浙江大学紫金港校区的智慧园区管理 2 智能化物业管理平台 2.1 平台功能 2.1.1 提供物业管理、设备监控、能源管理、安全监控等一站式服务 2.2 设备监控 2.2.1 实时监控设备运行状态，提前预警设备故障 2.3 能源管理 2.3.1 实时监控能源消耗，提供节能优化方案 2.4 安全管理 2.4.1 实时监控楼宇安全，及时处理安全隐患 2.5 物业管理 2.5.1 提供物业管理服务，包括报修、投诉、缴费等 2.6 智慧数据分析 2.6.1 对物业管理数据进行分析，为物业管理提供智慧化管理决策 2.7 案例：保利、绿城、万科等智慧物业管理系统的特点与模式 3 智慧物业管理服务 3.1 智能客服 3.1.1 智能客服系统：通过AI技术，实现自动应答、问题解答等功能 3.1.2 客户服务：提供24小时在线客服，解决客户问题 3.1.3 客户满意度：通过智能客服系统，提高客户满意度 3.1.4 数据分析：对客户问题进行数据分析，优化服务流程 3.2 智能巡检 3.3 智能维修 3.4 智能安防 3.5 智能配送 3.6 案例：九云智慧物业与杭州新视窗的智能物业管理系统 4 智慧资产管理效益与投入 4.1 降低运营成本 4.2 提高服务质量 4.3 提升品牌形象 4.4 符合国家楼宇物业管理提倡方向 4.5 降低企业成功，提高企业运营效益 4.6 智能物业管理投入 4.6.1 物业全员从理念和方法上都认同智能物业管理 4.6.2 根据物业现状设计智能写字楼建设方案 4.6.3 智能物业管理的硬件投入 4.6.4 智能物业管理的软件和服务完善 4.6.5 投入试运营+完善智能物业管理 4.6.6 正式进入全面智能物业资产管理

课程简介： 本课程聚焦AI产业发展前沿，结合深圳、杭州等标杆城市的实践经验，系统解析AI产业链招商策略与孵化生态构建方法。课程涵盖“政策工具-招商路径-孵化模式-场景落地”**全流程，通过深圳“训力券”模式、杭州智算中心算力招商、香蜜湖街道AI招商工具等案例，提炼可复用的方法论，助力地方政府与园区抢占AI产业高地。 课程收益： 学员将掌握： ✅ 政策工具创新：如何设计“算力补贴-场景开放-数据流通”组合政策✅ 招商精准度提升：从传统“土地优惠”转向“技术生态赋能”✅ 孵化生态构建：打造“算力中台+场景反哺+资本联动”的垂直孵化体系 课程目标 理解AI产业技术趋势、产业链构成及政策机遇 掌握AI企业招商策略与资源整合方法 构建AI产业孵化生态体系，提升园区运营能力 学习国内外标杆案例，结合区域特色制定方案 课程时长：2天 课程对象： 政府平台公司、产业园区招商/运营/产业规划部门负责人及骨干员工 课程大纲： 模块一：AI产业趋势与地方机遇 全球AI产业竞争格局 中美技术路线差异与产业链分工（深圳“硬件+算法+场景”闭环生态案例） 关键赛道分析：大模型、具身智能、AI医疗（杭州微医控股IPO案例） 中国AI政策图谱与地方切入点 国家战略与地方适配性：深圳“4个最”目标 vs 杭州“头雁城市”定位 政策工具箱：深圳“训力券/语料券/模型券”组合拳、杭州算力基建专项 模块二：AI产业招商策略与创新工具 精准招商路径设计 头部企业吸附：深圳华为昇腾生态链招商、杭州智算中心算力招商 科研转化招商：深圳河套深港科创合作区跨境研发模式、杭州高校实验室专利入股案例 场景驱动招商：深圳“城市+AI”场景开放清单（200+场景）、杭州医疗AI场景反向定制 智能化招商工具创新 深圳香蜜湖街道AI招商四步法（信息挖掘→数字孪生→产业链分析→谈判落地） 杭州商旗科技智慧招商平台（多模态AI匹配+VAE数据管理专利） 风险规避与效果评估 深圳“伪AI项目五维识别法”（团队背景/专利质量/商业化验证） 企业贡献度动态模型：税收贡献 vs 技术溢出 vs 生态协同10 模块三：AI孵化生态与运营创新 技术赋能型孵化载体 深圳“模力营”零租金孵化器（算力+数据+资本全链条支持） 杭州德信AI产业园“产学研用”协同模式（高校对接+技术中台） 企业全生命周期服务 初创期：深圳公共算力中心降本（训力券覆盖70%成本） 成长期：杭州智算中心与实在智能联合训练70B大模型案例 扩张期：深圳优必选“反向飞地”研发中心布局 数据要素市场化实践 深圳政务数据脱敏开放机制 杭州医疗数据合规流通模式（全诊医学AI医疗助理案例） 模块四：标杆案例深度剖析与沙盘推演 深圳经验：从政策到生态的全链条突破 政策创新：45亿专项资金+人形机器人专项支持 生态构建：鹏城实验室+十大AI集聚区+千亿基金池 企业案例：元戎启行“无图智驾”场景落地、睿思芯科RISC-V芯片突围 杭州模式：算力基建驱动的产业聚合 智算中心240P算力底座+十大行业赋能 微医控股AI医疗收入占比80%的商业化路径 德信AI产业园“国际化人才-本地化场景”双轮驱动7 沙盘实战：区域AI产业突围方案设计 分组任务：基于本地区位/产业基础设计“政策-招商-孵化”组合拳 专家点评：对标深圳/杭州模式优化可行性

培训对象：物业管理人员（项目经理、技术主管、运营团队）课程时长：2天（12学时）培训形式：理论讲解+案例研讨+工具实操+分组演练 课程简介 本课程聚焦AI技术（以DeepSeek为核心案例）在物业管理中的落地应用，结合头部企业实践（如海尚海服务、海南机场、中科铭钰等），系统讲解AI如何优化设备管理、客户服务、能耗控制等核心场景。通过真实案例剖析、工具实操演练，助力学员掌握AI技术选型、实施路径及风险规避策略，推动物业服务的智能化升级。 课程收益 技术认知：掌握AI与DeepSeek的核心功能及其在物业领域的适配场景。 实操能力：熟练使用智能工单系统、AI客服工具、能耗分析平台等工具。 案例启发：借鉴标杆企业的AI落地经验，规避实施风险。 战略规划：制定符合企业需求的AI转型路线图，提升服务效率与业主满意度。 课程大纲 模块一：DeepSeek与AI技术在物业管理中的应用 技术基础与行业适配 DeepSeek的核心能力：自然语言处理、多模态分析、知识蒸馏 AI技术矩阵：物联网（IoT）、大数据分析、计算机视觉的协同作用 典型场景： 智能客服：海尚海服务通过DeepSeek实现7×24小时工单响应，效率提升60% 设备预测性维护：中科铭钰利用AI算法预测电梯故障，停机时间减少60% 能耗优化：产业园区通过AI动态调节空调与照明，能耗降低15%-20% 行业趋势与政策合规 智慧社区政策解读（如《个人信息保护法》对AI监控的约束） 数据安全与隐私保护：海南机场的匿名化数据处理实践 模块二：AI在物业管理中的典型场景深化 设备与设施智能化 案例：海南机场通过AI机器人巡检设备，故障发现率提升至95% 工具：传感器网络部署、设备健康度评分模型 客户服务创新 案例：海尚海“随手拍+语音工单”系统，业主满意度提升40% 工具：ChatGPT类智能应答、工单优先级自动排序算法 安防与应急管理 案例：中科铭钰的人脸识别与异常行为监测系统，安全事故率下降80% 模块三：AI技术与工具的实际应用及案例 工具实操与场景模拟 智能工单系统：模拟海尚海服务的工单分派逻辑，学习自动化标签生成与责任划分 能耗管理平台：使用Tableau分析园区能耗数据，制定动态调控策略 AI客服训练：基于DeepSeek API构建物业知识库，生成标准化应答模板 行业标杆案例研讨 案例1：海南机场的AI智慧监管体系——从航班调度到物业运维的全链路优化 案例2：华天动力OA系统接入DeepSeek，实现会议纪要自动生成与风险预警 模块四：AI技术如何在物业管理中实施落地 需求分析与规划阶段 四步诊断法： 痛点挖掘：通过业主调研与运营数据分析识别优先级（如海南机场的能耗管理需求） 技术匹配：AI能力与场景的适配性评估（工具：需求-技术矩阵图） 资源盘点：数据基础、预算、团队技能的现状评估 案例：某商业综合体通过AI改造停车系统前的ROI预测模型 技术选型与试点验证 技术选型策略： 自研vs采购（对比海尚海服务与中小企业的不同路径） 开源模型（如DeepSeek）与商业系统的成本效益分析 试点设计方法论： 小场景突破：选择1-2个高价值场景（如设备预测性维护） 数据闭环：从数据采集到效果反馈的标准流程 沙盘推演：模拟某园区AI能耗优化试点的资源分配与风险预案 行业标杆案例 上海某高端写字楼 通过AI工单系统+无人机巡检，降低运维人力成本40% 落地难点：老旧设备数据采集与系统兼容性解决方案 深圳某智慧社区 DeepSeek驱动的“AI管家”实现90%常规问题自动处理 业主隐私保护方案：数据脱敏+边缘计算本地化处理 成都某产业园区 AI预测性维护系统减少设备突发故障停机损失80万元/年 实施路径：6个月试点→全员培训→全园区覆盖 课程特色 实战导向：提供DeepSeek试用账号、物业数据集与模拟系统。 分层教学：基层员工侧重工具操作，管理层聚焦战略规划。 持续赋能：课后3个月AI工具更新与行业动态推送。

课程简介‌： 本课程聚焦AI技术在商业地产全场景的落地应用，结合2024-2025年头部企业实战案例，覆盖客户画像、招商优化、能耗管理等6大核心场景。通过“理论+工具+沙盘”模式，系统性拆解数据建模、算法优化及组织适配方法，提供可直接复用的模型框架和Prompt词库，助力企业实现租金收益增长与运营成本优化‌。 课程对象：商业地产和商业项目运营管理人员、服务人员、物业管理人员 课程时间：1～2天 ‌课程收益‌： ‌能力提升‌ 掌握20+AI工具（如DeepSeek、神策数据）在客户分析、招商匹配等场景的实战用法‌ 构建数据中台搭建、时序预测模型设计等关键技术能力 ‌效率优化‌ 商户匹配准确率提升30%（参考龙湖AI招商系统方法论）‌ AI能耗管理效率提升20%‌ ‌商业价值‌ 动态租金定价策略实现租金收益增长15%（万达广场AI坪效系统）‌ ‌课程大纲： 一、AI对商业运营的作用 ‌商业地产数字化转型现状‌ 2025年商业地产面临的三大痛点：流量成本上升、运营效率不足、客户体验同质化‌ AI技术对坪效提升、招商精准度、能耗管理的量化影响（案例：万达广场AI坪效预测系统提升15%租金收益）‌ 二、AI在商业运营核心场景的应用 ‌模块1：精准客户分析与流量运营‌ ‌实施方法‌： 通过AI算法构建消费者360°画像（案例：上海K11利用神策数据+百度文心一言分析会员消费偏好）‌ 动态定价策略：基于天气、节假日等变量的租金/优惠调整模型（工具：Excel+Python自动化脚本）‌ ‌AI工具‌：神策数据、百融云创、AWS QuickSight‌ ‌模块2：智慧招商与商户匹配‌ ‌真实案例‌： 龙湖天街AI招商系统：通过NLP分析商户经营报告，实现品牌匹配度预测（准确率提升30%）‌ 万科AI租赁谈判助手：模拟商户谈判场景生成话术库（工具：DeepSeek+讯飞星火）‌ ‌落地步骤‌：数据清洗→标签体系构建→匹配算法训练→动态优化‌ ‌模块3：智能运营与降本增效‌ ‌能源管理‌： 案例：华润万象城AI能源管理系统，通过IoT+时序预测模型降低20%能耗（工具：阿里云ET大脑）‌ ‌安防巡检‌： 华为AI图像识别系统自动发现违规占道行为（误报率

国产AI模型DeepSeek横空出世加快了国内各行各业的AI进程，2025年将注定成为各行业AI应用年。本课程就AI对企业管理的助力，以及房地产行业AI的应用展开学习。 课程时间： 1-2天 课程对象：企业中高级管理人员、房地产企业管理人员、营销人员、服务人员等 课程收益： 1 学习和掌握AI是什么，AI对企业管理和行业未来影响和变化； 2 学习和掌握AI在企业管理中的应用场景和应用方案； 3 学习和掌握AI在房地产行业的应用场景，以及企业AI应用的落地。 课程大纲： 1 DeepSeek等AI模型改变企业未来 1.1 DeepSeek开源模型发布对企业和未来产业的影响 1.1.1 AI应用成本降低 1.1.2 企业管理从网络时代到AI时代 1.1.3 AI应用改变企业管理模式 1.1.4 AI相关产业迅速发展 1.2 AI对企业管理的影响和变革 1.2.1 简化工作流程和复杂工作 1.2.2 提升决策效率‌ 1.2.3 降低成本 1.2.4 AI在风险管理方面也表现出色 1.3 案例：联想营销全面 AI 化、乐有家用AI重塑房产中介服务新格局 2 AI在企业管理中的应用场景： 2.1 AI对管理数据分析与监控 2.1.1 智能深入的数据分析和挖掘 2.1.2 智能识别关键因素 2.1.3 预测未来趋势 2.1.4 发现潜在的市场机会 2.1.5 智能优化管理流程 2.2 AI客户关系管理 2.2.1 AI能够提供个性化的产品推荐和服务 2.2.2 AI可以自动分析客户反馈和需求 2.2.3 智能客服 2.3 AI支持决策支持 2.3.1 AI提供更准确的业务预测和决策建议 2.3.2 帮助企业精准把握市场趋势 2.3.3 提前洞察潜在机遇与风险 2.4 AI人力资源管理 2.4.1 自动化简历筛选 2.4.2 智能化面试 2.4.3 智能化对员工绩效评估和培训推荐等 2.5 AI供应链管理 2.5.1 实时分析市场需求、库存水平和物流信息 2.5.2 帮助企业实现精准的库存管理和高效的物流配送 2.5.3 通过预测与优化算法 2.6 智能化风险管理 2.7 自动化流程 2.7.1 优化工作流程 2.7.2 减少人工操作 2.7.3 提高工作效率 2.8 案例：盛业集团通过接入DeepSeek大模型，提升了供应链金融服务的智能化水平 3 AI在房地产相关行业的应用 3.1 AI在房地产投资中的应用 3.1.1 AI数据驱动帮助投资者预测市场趋势 3.1.2 智能化形成产品 3.1.3 智能化形成开发模型 3.2 AI在房地产营销中的应用 3.2.1 AI提供定向广告 3.2.2 个性化产品推荐 3.2.3 提供3D产品推广 3.2.4 实现精准产品定位‌ 3.3 AI在房地产开发中的应用 3.3.1 AI辅助房地产项目开发 3.3.2 通过机器学习模型，开发者可以更快速地做出决策 3.3.3 降低开发成本 3.3.4 提高项目的可持续性和经济效益‌ 3.4 AI在客户关系管理中的应用 3.4.1 AI聊天机器人和智能化管理提升客户关系 3.5 AI在房地产估价中的应用 3.5.1 形成自动估值模型（AVM） 3.5.2 对物业智能评估 3.6 AI在物业管理中的应用 3.6.1 AI智能物业管理系统可以优化建筑维护 3.6.2 空间优化和预测租赁 3.7 AI在租户管理中的应用 3.7.1 AI可以监控租户满意度，自动收租 3.7.2 预测租户保留率，提升租户管理和服务水平‌ 3.8 案例：科硕数字人地产营销人员、湖北襄阳某项目用AI获客 4 AI系统在企业中的落地 4.1 企业级AI落地三步走 4.1.1 数据“就绪” 4.1.1.1 建立数据系统 4.1.1.2 数据资产化 4.1.1.3 打造AI的团队 4.1.2 选准应用场景 4.1.2.1 数据模型选择 4.1.2.2 AI系统打造 4.1.3 规模化应用 4.1.3.1 收集数据与行为分析 4.1.3.2 处理与模型训练 4.1.3.3 优化与效果验证 4.1.3.4 成果可视化与可用性评估 4.1.3.5 反馈与持续优化 4.2 案例：宝马公司AI落地模式、万科与微软Azure OpenAI合作落地