房地產價值鏈上的大部分業務，都“傳統到了底”，走向互聯網之路顯得更為艱難。不過最近，大數據開始在攪動這攤渾水，大型建筑設計集團華東建筑的云華建、地產巨鱷萬科的3P、建筑設計垂直社群筑龍網孵化的小筑設計等都紛紛高舉“大數據”的旗幟，期望在建筑設計互聯網化的賽道上能有個好成績。

在大數據改造下，各家的玩法卻不一樣

盡管都是在做互聯網建筑設計交易平臺，云華建、萬科3P、小筑設計這三個在同一賽道上的三個典型選手對大數據的利用角度卻不一樣，最終呈現出的玩法、業務模式和市場效果也有所區別。

1、云華建：大數據介入下的技術升級

按華東建筑的設想，“云華建”的定位是“虛擬設計院平臺”。側重點在于一系列新興技術、概念與傳統建筑設計的結合，從技術層面帶動建筑設計的升級。這其中，最重要的莫過于大數據。

伴隨智慧城市的發展，云華建試圖將建筑設計從整體入手，通過GIS地理信息大數據系統、CIS用戶信息大數據系統結合，并通過MR混合虛擬化技術輔助設計，期望設計出更加符合人居需要、更加適應城市發展要求的建筑。

簡單來說，云華建在賽道上利用整合新興科技集合大數據競爭的方式，建立了一個以建筑設計為龍頭的工作平臺終端。

2、萬科3P：植根于技術經驗大數據的業務匹配

萬科3P一出生就光環閃耀，王石親自上陣站臺，宣稱它的“UBER屬性”。

UBER是典型的大數據應用平臺。萬科3P的底氣某種程度上也來源于萬科在建筑設計方面的大數據基礎。

與UBER依靠城市交通大數據算法來匹配司乘雙方的需求類似，萬科3P是基于其多年地產行業經驗的技術大數據基礎，在房地產住宅項目領域萬科的技術標準是大中小地產公司的學習標桿，萬科3P在建筑設計交易賽道上偏向萬科企業級篩選標準大數據。響鈴不禁會想，這個平臺是否僅限于萬科自己內部共享，其他企業同行會上來用嗎？讓我們一起拭目以待。

3、小筑設計：以大數據為基礎的業務模式再造

云華建、萬科3P使用大數據存在著方向性差別，而同樣賽道上的小筑設計，模式又不太一樣。

小筑設計的大數據基礎是依托在筑龍網積累的19年1400萬建筑設計領域相關專業會員上，根據設計師個人、設計團隊的能力模型進行精準匹配是小筑設計應用大數據的主要方向。

基于對“設計師”的專業能力、項目經驗等數據深入挖掘，小筑設計平臺做的是將來自甲方的需求匹配與之適合的設計團隊。這種匹配過程由基于大數據分析的自動化模型完成，雙方都無法干預匹配的過程。

在80、90后設計師越來越主流、自由化工作需求越來越強烈的趨勢下，這種模式可能是建筑設計未來的走向，即告別傳統大型設計院的集中式約束，設計師可以專注做自己喜歡做的項目類型。

本質上，小筑設計脫胎于互聯網背景，內里是互聯網基因，利用“設計師”大數據在賽道上競爭的方式區別于云華建、萬科3P的實體背景。所以這種模式更像是對傳統設計院從對接業務到組織生產的超越重構，試圖讓建筑設計走向自由、開放，但效果如何只有等市場驗證。

都在說轉型升級，為什么大數據成了角力點？

大數據本來是在標準、可用數據描述的行業（例如金融預測、市場調查）等基礎上發展而來，但是通過三家典型企業的競爭可以看出，一旦大數據的概念及做法樹立，反推到建筑設計這樣的傳統行業，又會產生意想不到的效果。

1、   作為非標行業，建筑設計需要大數據解決行業痛點

從緣起來看，大數據的應用主要體現在數據屬性強的行業，傾向于直白的數字描述。

而建筑設計是一個藝術性兼顧科學邏輯性的專業，很難進行標準化數字描述，所以一直以來，什么設計師做什么業務是沒有太明確的標準的，靠設計院的領導和甲方判斷“綜合掂量”，設計成果質量也不穩定，甚至同一設計師做幾個類似的項目，其輸出結果也可能有很大偏差。在業界，這已是默認的事實。

大數據的意義之一，恰恰是通過標準化的過程來提高決策的質量，這在某種程度上正好對口了建筑設計這樣的非標行業的痛點。萬科3P的背后，是萬科沉淀的設計評判標準大數據變成可用來匹配甲乙雙方的技術評判工具。而小筑設計的大數據應用更為直接，通過大數據分析對設計人員或團隊本身與甲方需求的匹配程度進行“直接描述和排序”，不再靠主觀的掂量，提高業務的擬合度。

2、設計院是個不透風的黑盒，大數據催生共享經濟組織管理方式

傳統的建筑設計業務模式也局限在區域范圍內靠影響力接單，設計師只能被選擇做項目，不能自主選擇自己擅長的項目類型持續專項積累，面對的是設計院這個不透風的黑盒，甲方的合作也缺乏更廣泛的選擇空間。

應用大數據的互聯網平臺化卻給了有想法的人更多的選擇機會。

小筑設計的做法是通過大數據匹配，一邊對接所有精細化的設計項目（學校、醫院、辦公室、咖啡館等），另一邊通過大數據匹配給最合適的設計師/設計團隊，在中小型項目范圍內，將優質的資源配置給需要的甲方。

這是以一種信息、信譽透明、接受監督的互聯網組織模式，改變了設計院的“黑盒”，變成了創造更多可能的“魔盒”，這個魔盒的魔力大小，依靠的就是大數據應用的深度。不但能應用在建筑設計上，對其他律師行業、醫療行業等傳統行業可能也是一種啟示。

3、大數據能讓房地產互聯網+帶來更多想象空間

既然建筑設計作為地產價值鏈的龍頭，較好地踐行了房地產互聯網+，那么它的實踐經驗，反過來是不是又能指導房地產互聯網+的道路？

答案是肯定的。事實上，大數據在建筑設計中的應用，是一種互聯網思維的應用，而非單純地應用互聯網工具，這正是房地產互聯網+面臨的主要問題：過分地追求地產業務的互聯網工具化，而不是用互聯網思維去優化產品，從源頭重構價值。

大數據解決問題的門檻在哪？

傳統行業總會有各種長期形成的、難以根除的“舊弊”。互聯網思維、大數據技術，都是手段不是目的，根本還是要能改變舊有模式下的各種“舊弊”，實現設計生態的優化，如此才是最終判斷誰輸誰贏的標準。

1、能否實現管理成本的集約化？

一份統計數據顯示，大設計院65%的成本用在了房租、差旅、行政管理等綜合管理費用，真正給到設計人員的費用只占到35%。從設計院的角度，這意味著管理體系的臃腫、效率低下，從甲方的角度，這意味著每支出1元錢，只有0.35元用在了自己想要的設計成果上，質量與預期的差距可想而知。

所以，互聯網平臺、大數據的引入，如果不能沖擊這種舊有模式，很可能在助推設計業務進步上是沒有價值的。

同時，這也意味著設計生態的優化還有很大的空間，例如，小筑設計利用互聯網的優勢進行降維整合，平臺僅收取10%傭金制，就是在嘗試將設計之外的管理費用降低到合理的水平。

但以上幾個典型企業，在這方面都存在疑問。云華建的線下還是非常傳統的設計院模式，大型國企積重難返，僅靠一個專家聚合的互聯網平臺，只把大數據應用到純技術升級上，可能很難改變這種成本臃腫的現狀。萬科3P的UBER模式可能會好點，但萬科3P的企業級平臺其它企業未必買單。小筑設計的10%傭金制，并未考慮到非自由職業的設計師/設計團隊面臨的其他費用，實際管理成本可能高于10%。

2、能否提升設計師滿意度同時提升業務效率？

根據某行業博客《2016設計行業現狀調查分析》，建筑設計院有超過七成的設計師都在考慮副業或轉行，這顯然是一個夸張的比例。

任務繁重是一個原因，但任何行業都很辛苦。設計師們集體動搖的背后，是辛苦的同時還很難做自己喜歡的、擅長的設計工作，疲于應付各種復雜的任務指派。

在追求自由化、追求自我的時代，設計師不喜歡、不擅長就意味著低滿意度、低效率。所以，大數據技術在這里的重要意義之一，就是讓所有的設計師從事設計行業都能夠準確地找到自己最喜歡做的設計項目類型。

小筑設計的做法是大數據基礎上的三級能力匹配模型，包括大數據模型、個人能力模型、團隊能力模型與設計需求的匹配，并且專注于中小型項目，應對市場激增的中小型業主需要，實現“精準匹配”。萬科3P及云華建整體而言缺乏這樣的基因，他們的目標客戶集中在較大型項目上，容易以傳統大型設計項目的整體形式出現，難以照顧到個人或者小團隊需求。不過，這也說明了小筑設計明顯的缺點：相對難以覆蓋到大型項目，如果不是設計師個人、小團隊的自由化業務模式，則不能給傳統體制下“深宅大院”里的設計師太多的幫助。

3、能否重構產業鏈條且改變相互不信任的現狀？

傳統設計業務模式存在一個很長的鏈條：甲方需求-設計院商務-設計師技術標-甲方比稿-中標-委托設計。

這個過程往往持續一月甚至數月，且看似中規中矩，實則雙方都在相互猜忌。設計院覺得甲方要求太多，或者擔心甲方比稿剽竊成果，甲方懷疑設計院的能力水平和服務積極性。

所以，采用大數據手段，要能改變這兩個事情：冗長的產業鏈條；相互不信任的合作。

萬科3P、云華建一方面依靠企業背書和專業形象能夠保證多方的相互信任，另一方面也存在業務獲取后，仍然需要履行線下冗長產業鏈條的問題。小筑設計的優勢在于大數據“魔盒”如果能做到將產業鏈條進行濃縮重構，加快的篩選過程，用大數據帶來的精準匹配保證相互的信任，實現“誠信合作”，但缺點在于設計資源的基礎多是中小型團隊或個人，過分依靠平臺背書，一旦發生失信問題，會對平臺聲譽造成影響。

總之，引入大數據革新建筑設計的業務模式是建筑設計從傳統走向互聯網時代的一種可行方式，業內幾家典型的企業也正在進行角逐。它們對大數據的利用方式各不相同，最終誰贏誰輸只能看誰能解決根本的問題。不過可以肯定的是，利用大數據進行建筑設計生態的優化，仍有持續進步的空間。