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智能社區新畫像

【公司動態】  2020-03-21  瀏覽次數:


       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。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。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,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。

       告別設備堆砌,盒子扮演“終端中樞大腦”
       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”, 專家認為,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,服務找到了更具革新性的最優解。

       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。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,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”。

 

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