技术|复盘：贝壳是怎么用技术改变居住的？( 二 ) 中国制造|周铭|北京公司|洛可

贝壳副总裁、如视事业部经理惠新宸回忆，从贝壳还不是贝壳的时候，一直走到现在，整个过程中经历过几次选择的时间节点：
如何把线下空间「搬」到线上，使用的技术是有几种选择的。比如最常见的全景照片拍摄、序列帧的方式与三维重建，即贝壳最终使用的 VR。当时的 VR 技术并不成熟，也看不出与房产有很大关联，但贝壳的出发点是在于，以数据价值做考量。
「如果采集到的画面数据量越大，代表着它潜在的数据价值也就越大。」惠新宸告诉极客公园（ID：geekpark）。而当时，贝壳甚至不具备全面的 VR 数据分析能力，只是以做大数据的经验来判断，数据一定会有价值。
现在回头看，数据带来的价值也很容易展现出来。2019 年底，如视 Lite 发布，凭借对贝壳 VR 房源数据的深度学习，用单目图像深度估算技术，将二维的房屋图片赋予三维的「深度」，实现对距离远近和方位的感知。用普通的全景相机和手机，搭配如视自主研发的 APP，拍摄好的图片会自动进行 AI 拼接与 3D 化处理，生成三维空间结构模型。
如果没有基础的三维数据，就很难实现后期的二维变三维的高效率转化，这其实是贝壳用发展的眼光看待技术，意识到有些技术在未来能够得到充分发挥的价值，并且还能够持续深入发展。

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如视 Lite 将二维照片赋予三维「深度」| 贝壳
另一个选择则是在质量方面，贝壳到底追求的是什么。比如，同样是线上呈现房源，那么房屋图片需不需要 PS 或者加滤镜，加上广角这种的大视角使得房屋看起来更大？还是说就是真实呈现？贝壳最后从美观和真实当中选择了后者，衡量标准就是希望让消费者去看房的时候，「线上和线下是一个样子」。
这些底层价值选择，决定了贝壳的技术路线。比如围绕真实，贝壳在技术上的迭代全部都集中于此。如视研发的 VR 扫描设备背后的技术，由基于结构光的采集技术转变为基于激光的「伽罗华」，前者可以实现 360 度自动全景扫描，采集场景的深度数据，并对画面进行自动拼接处理；设备搭载的深度激光检测模组，既让采集半径由 5 米扩大到 10~25 米，大幅减少了采集点位，提升采集效率，也让深度采集精度达到 20mm 的绝对误差，测量面积误差可控制到 0.4% 以内。
在终端设备方面，贝壳在研发时候同样选择了足够前瞻的技术，来支撑它可以到达技术改变的临界值，确保它在更前沿的地方也可以迅速匹配使用。
「终端的升级说到底就是算力的升级，整个基础技术的提升让它的产物可以变得更精准。」惠新宸告诉极客公园，技术的提升导致终端的升级，从而会衍生更多的产品和交互形态，这些都是构成数字空间的重要要素。
但是同样可以看出，不管是房屋的数字化还是到今天更广阔的数字空间，贝壳的逻辑也比较清晰地展现在眼前：做居住行业的基础设施。
惠新宸打了个比方，如果把行业比作一套火车的运行系统，现在的阶段只是在铺铁轨。但也只有「铺了铁轨」，实现了对技术的判断和抉择，才能支撑贝壳「居住服务提供商」的定位，最终拥有可能是行业中最多的真房源、更多的客源，以及经纪人之间更有效的合作，而非内卷般的竞争。
技术必然性如果说技术成为了过去三年时间，贝壳最具差异化的竞争力，那么未来 5 年甚至 10 年，技术将会怎样在居住行业继续发光发热？
「数字空间」就是贝壳对于未来的描绘。为什么要推出「数字空间」？如果回答这个问题，要先从居住行业的发展开始谈起。