47家房企仅2家销售增长,逆袭靠的是什么?******
1月份以来,各大房企陆续披露了2022年的销售情况。截至1月16日,以克而瑞发布的2022年全年销售榜序列为参考,目前已有47家上市房企发布了2022年全年的未经审核经营数据,其中同比降幅在50%以上的房企数量多达25家。
不过,仍有开发商取得了亮眼的成绩,越秀地产与仁恒置地成为行业内唯二全年销售业绩保持同比增长的企业,增幅分别为8.6%、14.3%。
其中,越秀地产在2022年完成合约销售额1250.3亿元,超额完成全年1235亿的目标,也是TOP20房企中唯一实现正增长的企业。事实上,2022年4月以来,越秀地产基本上每个月的销售业绩都保持着同比向上,9月份的同比增幅更是高达178%。
明源不动产研究院认为,背靠国资委和广州地铁,越秀地产获取了许多地段、资源良好的优质项目,并形成了TOD开发模式。数据显示,越秀地产的TOD类型项目在2022年上半年实现销售额120.7亿,同比增长58.8%。
在房地产蒙眼狂奔的年代,国企往往受制于包括负债率在内的多重要求,在规模扩张方面处于劣势。随着2020年下半年“三道红线”等规定的出台,行业进入深度调整期,整体负债保持在低水平的国资背景开发商反而获得了相对更大的加杠杆空间,使其得以在行业下行周期中能更好地把握机会,获取更多好项目。
据海通证券研报,2020年以来,越秀地产的总借贷规模保持增长的态势,从2020年末的约678亿元增长至2021年末的约755亿元,并进一步上涨至2022年上半年末的约845亿元,这一指标较2021年同期增长约12%。该机构认为,国企开发商加大借债规模,是因为其销售增长高于平均水平,愿意积极收购新地。
越秀地产也正是在这一期间保持着颇高的拿地力度。据克而瑞统计,2021年在18个城市共新增37幅土地,新增投资总建筑面积达918万平方米;2022年上半年也累计新获取了16幅土地,建筑面积近346万平方米。在2021年和2022年上半年,越秀地产的拿地销售比分别达到0.76和0.67,远高于行业平均水平,投资强度可见一斑。
同时,由于行业的持续下探,土地市场竞争明显减弱,使得尚有余力的开发商得以“捡漏”优质地块。越秀地产便在广州2022年的第四批集中供地中,以底价41.16亿元拿下两宗地块,其中一宗位于宅地断供多年的海珠滨江西板块。
某华南房企人士向记者分析,“在行业下行期内,拿得多,位置又好,优质货值上去了,销售额自然也就上去了。”
值得一提的是,在2022年7月份“停贷潮”的影响下,出于对项目停工的担忧,国央企背景成为开发商的一项关键优势。据一TOP20房企内部人士透露,“‘停贷潮’影响了大家对民企的信心,认为民企的交付可能会出问题,因此更愿意去买国央企的房子。”
这也促使央国企背景的开发商表现在2022年下半年获得了更好业绩表现,例如在2022年12月,保利发展、华润置地的合约销售额同比增幅分别为55.76%、9.8%。
对于不追求规模的仁恒置地来说,能够逆势向上的关键之一则是其对高端住宅市场、改善类需求的聚焦。这一定位恰契合了当前市场的主流需求。据中指院调研,2022年度进行了置业的人群中,约38%是进行改善置业,较2021年增加5个百分点,位列各大购房原因之首。
反映在仁恒置地的销售上便是颇高的销售去化率。据克而瑞数据,2022年6月末,位于上海杨浦的仁恒·海上源项目推出372套房源,吸引了近1800组客户参与认购并全部售罄,单项目销售近60亿元,单价超11万元/平方米。
仁恒置地与越秀地产相似之处在于对一二线等高能级城市的聚焦。
据仁恒置地披露,2022年,在上海、苏州、无锡、天津、新加坡五个城市中,其共实现合约预售约554.83亿元,占全年销售额的约81.5%。
而越秀地产则以大湾区为核心。明源不动产研究院数据显示,2022年前11个月,仅广州一城便为越秀地产贡献了超600亿元销售额,占全年销售的约6成,其他主力城市如杭州、长沙、苏州、武汉等也均为热点一二线城市。这些热点一二线城市的高韧性,让越秀、仁恒置地在今年严峻的行业环境下,承受了更小的市场冲击。
区域深耕亦是滨江集团在2022年能保持住规模、实现排名提升的关键因素之一。据滨江集团方面披露,该公司2022年全年累计实现销售金额1539亿元,同比降幅仅为9%;位列行业第13位,较2021年同期前进9位,这也是滨江集团历史最佳排名。
这其中,滨江集团在大本营杭州分别以网签金额718.05亿元和565.21亿元,继续蝉联杭州地区销售操盘榜和权益榜双料冠军。2022年,滨江更是因在杭州集中供地中挥金如土而备受关注。据克而瑞,滨江2022年拿地金额达到785.2亿,同比增加22%,布局几乎全部位于杭州。
滨江集团董事长戚金兴将此总结为“没有舍近取远”。“城市中心有地拿,就不到外围拿;杭州有地,就尽量少到浙江其他地区拿地;浙江有地,就尽量少到长三角其他区域拿地;长三角有地,就尽量不到全国其他地区拿地。”戚金兴在近期的公司年会上表示,“这样会让你的半径、你的优势充分得到体现。”戚金兴认为,尽管近来利好政策不断,但2023年的行业形势仍不容乐观,未来需要通过继续在优势城市、优势城市中的优势地段、做企业发展过程中已经形成“拳头”的优势产品,来保持自身竞争力。
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******
聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?
本报记者 时斓娜
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全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。
产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。
人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。
“真正像人类一样聊天交流”
“我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。
随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。
实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。
创新交互为AIGC带来新启发
随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。
以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。
在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。
目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。
“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。
商业化落地需克服技术和伦理问题
尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。
中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。
“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。
在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”
在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)