文/謝書胤
在40余年的發(fā)展過程中，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，但兩個核心痛點并沒有得到真正解決：一是作為勞動密集型行業(yè)，人工成本一直是物業(yè)管理行業(yè)最主要的支出項，如何提質(zhì)增效是各個企業(yè)都在思考的問題；二是近幾年民生熱點事件頻發(fā)，如何監(jiān)管業(yè)主的碎片化不合規(guī)行為，如高空拋物、電動自行車上樓、消防通道占用等，一直是物業(yè)管理中的難題。
本文將通過實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，同時對未來的安全管理體系構(gòu)建進行前瞻性思考。
探索物業(yè)服務效能升級
當前，杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司（以下簡稱海康威視）與綠城服務共創(chuàng)了智能物聯(lián)解決方案以提升人員效能。
首先，綠城服務將引入的?？低曋悄鼙O(jiān)控設備覆蓋重要小區(qū)道路、巡更點位，用以遠程巡更。這些設備可對巡更過程中發(fā)現(xiàn)的問題進行跟蹤管理，減少人員巡更頻次，降低工作量；對部分重點區(qū)域，升級小區(qū)的智能感知設備，如利用AI警戒相機對泳池周界進行覆蓋，在智能檢測的同時兼顧視頻監(jiān)控，在泳池的非使用季節(jié)，當有人進入泳池警戒區(qū)域內(nèi)，及時預警聯(lián)動派單。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效性。
其次，在標準化場景，通過AI開放平臺算法訓練的能力，采集圖片、視頻素材，訓練算法模型，部署至后端邊緣盒子或智能前端，進行AI監(jiān)管。
再次，通過?？颠吘壞Ш?，南向接入智能物聯(lián)設備，實現(xiàn)對小區(qū)人員在離崗、周界入侵、消防通道占用等事件的智能識別；北向?qū)泳G城服務生活平臺，實現(xiàn)本地數(shù)據(jù)和事件的打通，同時為日常的運營調(diào)度指揮提供數(shù)據(jù)支撐。
在綠城服務大約1000多個項目的實踐中，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30萬個工時，同時幫助綠城服務提升了管理效率。
構(gòu)建碎片化場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)服務人員常對業(yè)主在公共門廳、疏散走道等處停放電動自行車或者電動自行車入梯行為一籌莫展。對此，邦泰物業(yè)與?？低暫献鹘鉀Q這一痛點：一是通過升級電梯內(nèi)智能視頻感知設備，智能識別電動自行車入梯行為并及時預警，進而阻止業(yè)主的電動自行車入梯；二是在電動自行車停放區(qū)域配置雙光譜熱成像感知設備，對停放區(qū)域進行實時溫度檢測，做到事前預防，事中告警；三是通過可見光通道進行視頻復核取證，備案留底；四是利用熱成像攝像機進行監(jiān)測，通過聲音、白光、監(jiān)控中心報警彈窗等多種方式提醒管理人員，進行及時處置。
在合作中，海康威視基于視頻AI、物聯(lián)傳感等技術(shù)助力邦泰物業(yè)構(gòu)建碎片化場景智能安全管理系統(tǒng)，有效識別了業(yè)主不合規(guī)行為，維護了社區(qū)安全。
云邊端一體化是未來趨勢
在解決以上兩大物業(yè)服務痛點之后，?？低曋畚磥?，積極探索未來物業(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鲋捣斩嘣?、管理業(yè)態(tài)多樣化都是未來即將面臨或已經(jīng)面臨的難點，通過科技手段打造平臺來承接以上業(yè)務是必然趨勢。對此，筆者認為行業(yè)將走向云邊端三級架構(gòu)來應對未來挑戰(zhàn)，通過AI人工智能實現(xiàn)管理和服務提效。
邊緣節(jié)點產(chǎn)品升級，夯實節(jié)點服務能力
隨著數(shù)智化轉(zhuǎn)型深入，應用場景不斷外延，海量場景需要接入和感知，邊緣節(jié)點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、全景細節(jié)、多維感知、場景定義、全域智能五大產(chǎn)品趨勢。
更出彩的全天候成像：未來前端產(chǎn)品需實現(xiàn)可見光和紅外光的同時感知，通過多光譜融合技術(shù)，真實還原夜間色彩；升級圖像處理引擎，輸出清晰通透的圖像效果。
更明了的信息呈現(xiàn)：通過融光全景拼接技術(shù)，對多個鏡頭采集到的畫面進行像素級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)诤袭嬅妗?/span>
更全面的目標刻畫：以視頻感知為基礎(chǔ)，融合多維傳感技術(shù)，拓展聲波、雷達、物聯(lián)傳感等多維數(shù)據(jù)，實現(xiàn)時空關(guān)聯(lián)、物聯(lián)傳感、信息融合，筑實物聯(lián)數(shù)智底座。
更懂實戰(zhàn)的場景化設計：通過場景定義攝像機，從結(jié)構(gòu)、成像、智能、運維、安全等實戰(zhàn)角度，充分融合工程思考與科技智慧，做更懂場景、更尊重實踐的產(chǎn)品。
更貼合場景的產(chǎn)品落地方案：在硬件上因地制宜，在算法上靈活調(diào)用，匹配不同細分場景，構(gòu)建智能產(chǎn)品矩陣，助力物業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化應用。
邊緣域連接和服務邊緣節(jié)點，實現(xiàn)域的智能自治
邊緣域側(cè)重就近匯聚和存儲邊緣節(jié)點的各類數(shù)據(jù)、就近管理智能計算資源，滿足快速響應、快速分析的需要。邊緣域通過連接邊緣節(jié)點，如視頻、門禁、智慧消防、梯控等物聯(lián)感知設備，提供本地化的智能解析能力。每個邊緣域都是獨立的自治系統(tǒng)，可以將邊緣感知節(jié)點和域內(nèi)的數(shù)據(jù)存儲、計算資源進行統(tǒng)一管理，通過兼容開放的智能算法倉庫，將智能算法按需調(diào)度到節(jié)點，再結(jié)合域本身的智能處理能力，最終實現(xiàn)域的智能自治。
云邊融合，輔助業(yè)務決策
云邊融合可實現(xiàn)從邊緣域到云中心的互通，按需實現(xiàn)邊緣域的“數(shù)據(jù)入云”，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一匯聚、精準存儲和智能分析，讓數(shù)據(jù)成為可用資產(chǎn)，并通過云應用來構(gòu)建連接業(yè)主的通道，進行場景化響應，建立與業(yè)主的黏性，同時沉淀數(shù)據(jù)，最終通過將邊緣域中物聯(lián)數(shù)據(jù)與云應用中的業(yè)主數(shù)據(jù)進行融合，通過云計算及大數(shù)據(jù)分析能力進行洞察，實現(xiàn)業(yè)務反哺。
未來，云邊端架構(gòu)體系可以通過云端連接各個項目，數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚，將信息網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合，通過大數(shù)據(jù)分析服務和知識圖譜，去洞察業(yè)務的差距及業(yè)主潛在需求，最終實現(xiàn)反哺。（原載于《中國物業(yè)管理》雜志2022年第5期，作者單位：杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司)