误差低于2%！Zillow采用计算机视觉提升房价评估准确性

据悉，房地产管理和房源搜索公司Zillow正利用计算机视觉，提高其核心产品——房价评估系统Zestimate的准确性。这家总部位于华盛顿西雅图的公司日前推出了一项新的基准：在房价列表中考虑房屋的视觉亮点，调整市场上不同地段的估价，从而反映实时销售数据。

“新版Zestimate从人类大脑解析场景、物体和图像的方式中得到启发，”Zillow首席分析官Stan Humphries表示。“这是一次巨大的飞跃，因为这意味着Zestimate现在不仅可以获取房屋的实际情况和数据，还可以了解房屋的质量并提升其外观吸引力。”

为此，Zestimate已启用了经过数百万张照片测试的AI模型，这些照片来自卖家、上市代理和房主。一些人们理想的需求和特性可以更好地拉动房屋的市场估价，如崭新的花岗岩台面和改造后的浴室。Zillow表示，即便是自然光线和外观吸引力也会对房价产生影响，高端饰面、壁炉、精装的厨房、现代化的设备和精心修剪的草坪更是如此。

Zillow表示，全国范围内价值约为1亿的房产中，Zestimate估价的错误率目前低于2%，这意味着一半的估价误差都在房屋最终销售价格的2%之内。这一数据比4月份的4%有所下降。

当然，Zillow并不只使用房屋快照来计算房价。系统计算数据的来源包括郡县、税务评估员、数百家上市服务和经纪公司，房主也提供相应的信息，例如道路噪音和通勤时间。（Zillow表示，7000万个房源已在用户社区中更新。）上述所有信息都将汇集到750万个负责确定最终房产估价的统计和机器学习模型中。

这是Zestimate今年第二次重大升级。今年1月，Zillow向参与Zillow Prize的团队颁发了100万美元奖金。Zillow Prize是一项由谷歌旗下机器学习社区Kaggle举办的公开竞赛，目的在于将房屋估价误差降至4%以下。当时该公司表示，希望这些优化能使Zestimate的大多数估价更接近实际价格。

Zillow表示其移动端房地产应用在各类相似产品中最受欢迎。该公司也正加大对人工智能的投资，从而在与Trulia、Redfin、Homesnap和Realtor.com等对手的竞争中保持领先。今年4月，Zillow推出了一款基于人工智能的iOS应用——3D Home，该应用可将手机摄像头或兼容的外部摄像头拍摄到的照片拼接成虚拟漫游。生成的精华片段构成一个界面，可在其中对漫游进行编辑、私密共享或直接添加到主页列表中。

Zillow也直接对房地产进行了投资。今年早些时候，该公司表示已经开始在凤凰城市场买卖房产，并通过其Instant Offers项目向房主提供优惠。这一领域必然有利可图，正如Zillow所说：公司去年从300至1000处房产获得的收入预计上扬2.55亿美元。