文/謝書(shū)胤
在40余年的發(fā)展過(guò)程中，物業(yè)管理行業(yè)的規(guī)模不斷壯大，配套的管理工具也在逐步升級(jí)，但兩個(gè)核心痛點(diǎn)并沒(méi)有得到真正解決：一是作為勞動(dòng)密集型行業(yè)，人工成本一直是物業(yè)管理行業(yè)最主要的支出項(xiàng)，如何提質(zhì)增效是各個(gè)企業(yè)都在思考的問(wèn)題；二是近幾年民生熱點(diǎn)事件頻發(fā)，如何監(jiān)管業(yè)主的碎片化不合規(guī)行為，如高空拋物、電動(dòng)自行車(chē)上樓、消防通道占用等，一直是物業(yè)管理中的難題。
本文將通過(guò)實(shí)踐案例闡述人員效能提升以及業(yè)主碎片化行為監(jiān)管的解決思路，同時(shí)對(duì)未來(lái)的安全管理體系構(gòu)建進(jìn)行前瞻性思考。
探索物業(yè)服務(wù)效能升級(jí)
當(dāng)前，杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)海康威視）與綠城服務(wù)共創(chuàng)了智能物聯(lián)解決方案以提升人員效能。
首先，綠城服務(wù)將引入的?？低曋悄鼙O(jiān)控設(shè)備覆蓋重要小區(qū)道路、巡更點(diǎn)位，用以遠(yuǎn)程巡更。這些設(shè)備可對(duì)巡更過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行跟蹤管理，減少人員巡更頻次，降低工作量；對(duì)部分重點(diǎn)區(qū)域，升級(jí)小區(qū)的智能感知設(shè)備，如利用AI警戒相機(jī)對(duì)泳池周界進(jìn)行覆蓋，在智能檢測(cè)的同時(shí)兼顧視頻監(jiān)控，在泳池的非使用季節(jié)，當(dāng)有人進(jìn)入泳池警戒區(qū)域內(nèi)，及時(shí)預(yù)警聯(lián)動(dòng)派單。這一改變徹底解放了人工巡查的工作量，避免了人工巡查的間隔性和時(shí)效性。
其次，在標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景，通過(guò)AI開(kāi)放平臺(tái)算法訓(xùn)練的能力，采集圖片、視頻素材，訓(xùn)練算法模型，部署至后端邊緣盒子或智能前端，進(jìn)行AI監(jiān)管。
再次，通過(guò)?？颠吘壞Ш?，南向接入智能物聯(lián)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)小區(qū)人員在離崗、周界入侵、消防通道占用等事件的智能識(shí)別；北向?qū)泳G城服務(wù)生活平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)和事件的打通，同時(shí)為日常的運(yùn)營(yíng)調(diào)度指揮提供數(shù)據(jù)支撐。
在綠城服務(wù)大約1000多個(gè)項(xiàng)目的實(shí)踐中，該智能物聯(lián)解決方案使得整體安保效率提升15%，節(jié)約大約30萬(wàn)個(gè)工時(shí)，同時(shí)幫助綠城服務(wù)提升了管理效率。
構(gòu)建碎片化場(chǎng)景智能安全管理系統(tǒng)
以邦泰物業(yè)為例，該公司的物業(yè)服務(wù)人員常對(duì)業(yè)主在公共門(mén)廳、疏散走道等處停放電動(dòng)自行車(chē)或者電動(dòng)自行車(chē)入梯行為一籌莫展。對(duì)此，邦泰物業(yè)與?？低暫献鹘鉀Q這一痛點(diǎn)：一是通過(guò)升級(jí)電梯內(nèi)智能視頻感知設(shè)備，智能識(shí)別電動(dòng)自行車(chē)入梯行為并及時(shí)預(yù)警，進(jìn)而阻止業(yè)主的電動(dòng)自行車(chē)入梯；二是在電動(dòng)自行車(chē)停放區(qū)域配置雙光譜熱成像感知設(shè)備，對(duì)停放區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)溫度檢測(cè)，做到事前預(yù)防，事中告警；三是通過(guò)可見(jiàn)光通道進(jìn)行視頻復(fù)核取證，備案留底；四是利用熱成像攝像機(jī)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，通過(guò)聲音、白光、監(jiān)控中心報(bào)警彈窗等多種方式提醒管理人員，進(jìn)行及時(shí)處置。
在合作中，?？低暬谝曨lAI、物聯(lián)傳感等技術(shù)助力邦泰物業(yè)構(gòu)建碎片化場(chǎng)景智能安全管理系統(tǒng)，有效識(shí)別了業(yè)主不合規(guī)行為，維護(hù)了社區(qū)安全。
云邊端一體化是未來(lái)趨勢(shì)
在解決以上兩大物業(yè)服務(wù)痛點(diǎn)之后，?？低曋畚磥?lái)，積極探索未來(lái)物業(yè)管理行業(yè)安全管理系統(tǒng)的解決方案。隨著行業(yè)的逐步發(fā)展，住宅物業(yè)規(guī)?；⒃鲋捣?wù)多元化、管理業(yè)態(tài)多樣化都是未來(lái)即將面臨或已經(jīng)面臨的難點(diǎn)，通過(guò)科技手段打造平臺(tái)來(lái)承接以上業(yè)務(wù)是必然趨勢(shì)。對(duì)此，筆者認(rèn)為行業(yè)將走向云邊端三級(jí)架構(gòu)來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)，通過(guò)AI人工智能實(shí)現(xiàn)管理和服務(wù)提效。
邊緣節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品升級(jí)，夯實(shí)節(jié)點(diǎn)服務(wù)能力
隨著數(shù)智化轉(zhuǎn)型深入，應(yīng)用場(chǎng)景不斷外延，海量場(chǎng)景需要接入和感知，邊緣節(jié)點(diǎn)的能力需要大幅提升。圍繞智能安全管理，海康威視提出超清全彩、全景細(xì)節(jié)、多維感知、場(chǎng)景定義、全域智能五大產(chǎn)品趨勢(shì)。
更出彩的全天候成像：未來(lái)前端產(chǎn)品需實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光和紅外光的同時(shí)感知，通過(guò)多光譜融合技術(shù)，真實(shí)還原夜間色彩；升級(jí)圖像處理引擎，輸出清晰通透的圖像效果。
更明了的信息呈現(xiàn)：通過(guò)融光全景拼接技術(shù)，對(duì)多個(gè)鏡頭采集到的畫(huà)面進(jìn)行像素級(jí)的拼接融合和色差優(yōu)化，呈現(xiàn)色彩自然的大視野、低畸變?nèi)诤袭?huà)面。
更全面的目標(biāo)刻畫(huà)：以視頻感知為基礎(chǔ)，融合多維傳感技術(shù)，拓展聲波、雷達(dá)、物聯(lián)傳感等多維數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)時(shí)空關(guān)聯(lián)、物聯(lián)傳感、信息融合，筑實(shí)物聯(lián)數(shù)智底座。
更懂實(shí)戰(zhàn)的場(chǎng)景化設(shè)計(jì)：通過(guò)場(chǎng)景定義攝像機(jī)，從結(jié)構(gòu)、成像、智能、運(yùn)維、安全等實(shí)戰(zhàn)角度，充分融合工程思考與科技智慧，做更懂場(chǎng)景、更尊重實(shí)踐的產(chǎn)品。
更貼合場(chǎng)景的產(chǎn)品落地方案：在硬件上因地制宜，在算法上靈活調(diào)用，匹配不同細(xì)分場(chǎng)景，構(gòu)建智能產(chǎn)品矩陣，助力物業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化應(yīng)用。
邊緣域連接和服務(wù)邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)域的智能自治
邊緣域側(cè)重就近匯聚和存儲(chǔ)邊緣節(jié)點(diǎn)的各類(lèi)數(shù)據(jù)、就近管理智能計(jì)算資源，滿(mǎn)足快速響應(yīng)、快速分析的需要。邊緣域通過(guò)連接邊緣節(jié)點(diǎn)，如視頻、門(mén)禁、智慧消防、梯控等物聯(lián)感知設(shè)備，提供本地化的智能解析能力。每個(gè)邊緣域都是獨(dú)立的自治系統(tǒng)，可以將邊緣感知節(jié)點(diǎn)和域內(nèi)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，通過(guò)兼容開(kāi)放的智能算法倉(cāng)庫(kù)，將智能算法按需調(diào)度到節(jié)點(diǎn)，再結(jié)合域本身的智能處理能力，最終實(shí)現(xiàn)域的智能自治。
云邊融合，輔助業(yè)務(wù)決策
云邊融合可實(shí)現(xiàn)從邊緣域到云中心的互通，按需實(shí)現(xiàn)邊緣域的“數(shù)據(jù)入云”，對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一匯聚、精準(zhǔn)存儲(chǔ)和智能分析，讓數(shù)據(jù)成為可用資產(chǎn)，并通過(guò)云應(yīng)用來(lái)構(gòu)建連接業(yè)主的通道，進(jìn)行場(chǎng)景化響應(yīng)，建立與業(yè)主的黏性，同時(shí)沉淀數(shù)據(jù)，最終通過(guò)將邊緣域中物聯(lián)數(shù)據(jù)與云應(yīng)用中的業(yè)主數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過(guò)云計(jì)算及大數(shù)據(jù)分析能力進(jìn)行洞察，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)反哺。
未來(lái)，云邊端架構(gòu)體系可以通過(guò)云端連接各個(gè)項(xiàng)目，數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚，將信息網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析服務(wù)和知識(shí)圖譜，去洞察業(yè)務(wù)的差距及業(yè)主潛在需求，最終實(shí)現(xiàn)反哺。（原載于《中國(guó)物業(yè)管理》雜志2022年第5期，作者單位：杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司)