對于生活的社區,你有沒有過這樣的設想:
比如,通過人臉識別可以實現異常人員預警,對外賣小哥在小區的行為軌跡即時追蹤; 小區巡邏不再單純依靠人力巡檢,而是通過AI算法實現一鍵巡邏,達到真正的無死角覆蓋;小區的消防設備能夠做到自動檢查,并針對各種模擬突發情形的定時操演;圖形識別技術與大數據優化社區內的車位分配;小區的業主服務不再千篇一律,會有完全個性化定制的AI管家介入……
AI巡邏場景:識別可疑人物
實際上,物業服務行業豐富的線下場景,以及大量的社區實時數據積累,為人工智能落地提供了天然實驗場,也讓智慧物業成為可能。
中國物業管理協會會長沈建忠曾表示,隨著人工智能不斷在各行各業落地,享受科技紅利的物業服務企業,在智慧物業的探索方面應該更有作為。
鈦媒體了解到,目前行業中已有不少頭部物企在原有的優質服務基礎上,成為了智能物業領域的第一批先行者,例如碧桂園服務,近年就通過其“智能社區AI全棧解決方案“等,引領著智能物業領域的探索。這些物業企業搶占智能科技風口,將智能物業落地社區場景,為社區服務升級帶來更多可能性。
我們知道,要實現人工智能在物業服務行業的落地,需滿足四個基礎條件:一是千萬級的數據量,二是強大的運算能力,三是清晰的業務場景,最后要有物聯網及物聯設備的支持。
在傳統的AI+物業服務的落地思路中,往往會堆砌大量的物聯網設備,存在高投入、慢回報、缺乏全局方案等“老大難”問題。
而市面上的智能社區解決方案,往往由不同的廠商拼湊整合而成,不但缺乏相關規范、系統體驗性差,而且軟硬件費用投入巨大,智能社區建設的普及受到影響。
同時,在管理運維過程中,社區服務商經常遭遇軟硬件系統和設備分散、社區智能化建設碎片化、成本高、數據價值挖掘和業務應用效率低下等問題。
“以前物業公司做智能化改造時會上大量的服務器,車閘有車閘的服務器,門禁有門禁的服務器,設備智能管理還有專門的服務器”, 碧桂園服務首席信息官袁鴻凱認為,由于物聯網設備間缺乏數據連接,最終形成的是一個個數據孤島,無法實現場景的打通與融合。
由此,把所有服務器的功能集成在一個服務器里面,這成為了行業突破智能化建設現狀的必由之路,基于這樣的邏輯,碧桂園服務找到了更具革新性的最優解。
袁鴻凱強調,以前人工智能應用需要把采集到的數據上傳到云端,時效性很差。如果加入邊緣處理,將云端能力賦能到社區本地去處理,就能快速反應,即時性很明顯。由此,以云-邊-端構成的“智能社區AI全棧解決方案“就這樣誕生了,其核心是一個看似平平無奇、實則可以承載智能物業場景的“小盒子”——鳳凰魔盒。
“鳳凰魔盒就是一個邊緣服務器”, 袁鴻凱告訴鈦媒體,鳳凰魔盒可以將云端數據傳輸到社區本地處理,實現快速反應。同時,由于將各類設備服務器的功能集成在一個盒子里,社區內的門禁、車閘、攝像頭、電梯、智能照明等設備都可以通過盒子獲得云端的算法,實現智能化,不需重新更換設備,大大降低了社區智能化改造的成本。
另外,相比較其他的解決方案,鳳凰魔盒還可以根據不同項目場景的個性化需求,自主選擇搭載不同的智能社區信息化方案,構建專屬的智能物業神經網絡,進而實現“一個盒子,完成社區信息化建設”。
這一突破,對于智能物業建設來說,在費用把控、全盤管理、降本增效等方面有著明顯的助益。 “相較同行,用鳳凰魔盒來進行智能化改造的成本能降低30%左右。這對于物業服務行業來說相當可觀。”袁鴻凱指出。
業內分析測評亦指出,在這套智能社區解決方案中,鳳凰魔盒就像“終端中樞大腦”一樣,可以減少人工的無效干預,進而實現成本優化、提升效率。
具體來說,傳統布局思路中,社區的停車場收費、視頻監控、綜合門崗、門禁對講、設備管理等系統需要部署的多臺服務器硬件,而鳳凰魔盒完全能夠做到all in one式的替代,并且可以根據自身需求定制,在鳳凰魔盒搭載更多元化的社區信息化系統,實現更強大的功能應用。
如果說,這種“一站式“是鳳凰魔盒的第一步,能快捷實現社區信息化構建,那么在此基礎上、更具個性化和靈活性的AI能力會是智能社區的下一步考驗。
鈦媒體了解到,鳳凰魔盒就具備這樣的智能分析功能,能夠實現“數據采集---自動分析---決策輸出”,無需人為干預即可實現系統的自動運作,極大減輕了人員工作量。
同時,它還可與云端的人工智能訓練平臺連接,如果現有的人工智能算法無法滿足應用場景的實際需求,可以在云端進行針對性訓練,然后下發至鳳凰魔盒。這樣就使得社區智能化不斷更新、無限擴展。
此外,通過鳳凰魔盒,還可以在社區中導入碧桂園服務社區建設的相關管理規范標準、視頻教學課程等指導文檔,通過內容服務,給中小型物業公司的規范化建設和管理帶來幫助。
至此,鳳凰魔盒的主要優勢已然清晰,從一個盒子快速實現社區信息化建設,到連接云端AI能力,同時為社區導入規范化、標準化服務,從而助力中小型物業企業更輕松地加入智能化升級大潮。
不過,在實際的應用場景中,像鳳凰盒子這樣的智能產品及背后的技術,能否真正與線下場景無縫融合?這一點至關重要。
據了解,以落地該產品的廣東某項目為例,按傳統的管理方式,這個小區原攝像頭600多個,監控室里就有320多個屏幕,若按照傳統的管理方式,靠工作人員憑肉眼來識別和發現異常,人工成本和時間成本都很大,一些問題也無法及時發現,多在出現問題后取證與追溯,因此還需要配合大量的安保人員進行巡檢。
而依托這套以鳳凰魔盒為核心的搭建的云-邊-端解決方案,小區通過設備端構建感知網絡,邊緣端實現場景式智能,云端大腦完成態勢分析決策與聯動指揮。在鳳凰魔盒開啟后,可連接物業現場的所有智能設備和系統。
這其中,最典型的應用 就是“一鍵巡邏”。
以往的保安巡邏都是每隔1小時巡邏一次,一次至少要1小時,而且在監控室,1000余張監控顯示屏滾動播放,靠人力很難及時發現問題。而通過一鍵巡邏,每隔20分鐘抓取一次監控,安保人員可以調取小區內的所有監控,并同一時間抓拍各種場景的圖片,上傳至云端進行算法分析,最終生成巡邏報告,大大減少物業保安的工作量。
鳳凰魔盒的AI安全流程架構
鈦媒體了解到,該項目部署鳳凰魔盒后,不僅解決了多臺服務器硬件離散的問題,還提升了各方面的經營效果:人均管理面積增加了30%、保證高品質服務的同時人力成本減少了20%、整體設備成本降低了66%。
當然,除了安防的落地價值,鳳凰魔盒還可以實現對對水泵房、配電間、電梯、消防等重點設備進行實時的運行狀態監測;做到城市保潔品質檢查,監控拍攝到城市、社區垃圾清理情況,監控分析判定出該垃圾的地理位置、被管轄區域和面積,實時通知城市管理者進行處理。
另外,在危險行為識別上,在做到監控預判危險行為與危險人物的同時,還能實時通知所在位置的警察、保安進行處理。
可以說,這套以鳳凰魔盒為核心的云-邊-端 AI 全棧解決方案,已經初步成形,并實現了真正的落地。
不過,要實現將社區與人工智能的落地融合完美串聯,像鳳凰魔盒這樣的“新物種”還需持續迭代升級。一方面,AI技術在前進,這對鳳凰魔盒的系統的迅速反饋和適應能力提出了挑戰。另外,如何協同內部龐大的物業管理項目、管理面積,并保證社區居民的服務體驗,也持續考驗著碧桂園服務等企業的平臺能力與業務能力。
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