深圳：2023年集成电路产业收入预计突破2000亿元
06-06
与前几年的地产行业相比，造概念、喊口号、买几件设备都算科技投入，如今的地产公司更注重实际效果，技术的实施也更重要。
在人工智能、云计算、大数据、物联网等技术的支持下，毫无疑问，当前的社区物业行业已经进入了最好的智能化时代。
各头部房地产企业都在重视“科技驱动”，展开一轮科技落地战。
于是，大量资金和人才涌入，更多、更丰富的产品也在这条赛道上爆发。
但我们都知道，任何行业一旦出现新的变化，主流厂商都必须发挥“火车头”的带动作用。
物业管理是传统的服务业。
除了BAT与其结成优势联盟，继续将其发展为TO B赛道外，物业管理公司固有的变革力量也在增强。
作为香港第一家房地产企业，碧桂园服务一直在“升级客户服务体验”方面有所体现。
它既是信息时代的受益者，也是推动者。
在传统服务向现代服务升级的过程中，技术实现的方法有哪些？其产品力在实践中如何体现服务本质？如何打通研发实施的瓶颈环节？本文将对此案进行深入分析。
智能化新时代的“大考”作为劳动密集型行业，科技不断解放物业管理行业的人力资源，使企业在增加人均管理面积的同时，保持较高的服务满意度，从而平衡行业的劳动力成本以及与服务质量的关系。
碧桂园服务执行董事兼总经理李长江指出，碧桂园服务要成为国际领先的科技型综合服务集团，必须在科技和智能化上下功夫，在人工智能方面挖掘新价值。
一方面体现在内部管理体系的完善，另一方面体现在业主服务体验的提升。
雷锋网注意到，碧桂园服务构建了从前端服务到后端分析支持的完整技术+应用体系。
不仅拥有大数据驱动的运营管理模式，还拥有自己的AI算法训练平台和第三方算法接入平台。
，为大量碎片化的社区服务场景提供相应的技术支持。
2017年，人工智能应用场景全景图首次出现在房地产行业，引起了业内人士的广泛关注，而这一举措就来自碧桂园服务。
通过不断扩张，碧桂园服务已成为房地产领域新技术最集中的房地产公司之一。
面对这种“技术强度”，碧桂园服务首席信息官袁宏凯也表示，根据自身管理需求处理相关数据，利用AI为前端业务提供支撑，是他们最大的逻辑。
“数据的方向始终是根据业主和管理层的需求，延伸出相应的分析和AI应用。
“核心产品如何“隐藏智能”？雷锋网获悉，今年以来，碧桂园服务开始搭建技术平台，尝试构建云边端整体物联网架构，并逐步建立基于设备的传感器和一线应用能力。
今年5月，碧桂园服务推出了业界首个基于AI+IoT的AI全栈解决方案产品体系，涵盖云三大架构的所有产品。
-edge-end，应用范围已经涵盖了前端、后端、决策、运营四大类近20-30个场景。
社区场景其实在技术策略上一直遵循“短板策略”，只要存在一定的瓶颈和差距，就永远存在挑战。
但一旦云、边、端融合，部署“全套”服务，各种问题就有可能解决。
具体来说，AI全栈解决方案的五个核心产品是：①Cloud-AI开放平台②Edge-AI凤凰魔盒③末端监控云平台、清洁机器人、智能音箱云。
AI开放平台主要包括AI算法训练与管理平台+SaaS行业智能应用，与收费云平台、成本/合同云平台、采购云平台、人力资源云平台等一起形成云能力。
为了完善计算支撑，碧桂园服务于2018年与腾讯展开战略合作，基于双方优势，孵化了丰富的产品矩阵和生态能力，特别是在计算机视觉识别、语音识别、机器学习等方面取得了进展。
学习等，打造了云端AI智能平台和AI算法训练平台。
所有业务场景都可以在云端实现。
经过反复培训和学习，碧桂园服务与阿里云进行战略合作，成为阿里云在房地产领域唯一的标杆客户。
另一方面，AI凤凰魔盒是一款本地场景化的智能边缘服务器。
实现与数千台设备共享AI，实时管理和监控本地设备，快速部署和构建信息化解决方案。
2019年3月，碧桂园服务与全球领先的物联网解决方案提供商海康威视共同成立首家行业领先公司。
“AI联合创新实验室”正式揭牌，共同开发基于监控的边缘计算服务器以及社区场景下的各类监控算法。
此后，与中国联通合作解决社区物联网组网技术验证，建立社区无线局域网。
MEC边缘云实现视频监控处理、AI智能识别等智慧物业应用。
最后，监控云平台是社区安全的第一道智能防线。
通过构建智能云管理+边缘计算系统，可接入小区所有监控设备。
实现智能监控、智能巡检、智能预警、智能门禁等功能。
每天可实现一次智能社区巡查。
保安人员社区巡逻效率提升60%，极大提高了社区安全系数，让社区保安服务更精准，让业主生活更安心。
清洁机器人可以对社区进行多方位的清洁，人机协作，提高工作效率。
目前，碧桂园服务已与博智林机器人合作，打造多元化社区机器人产品矩阵。
以楼梯清洁机器人为例，可实现楼梯垃圾清扫、楼梯地板擦洗、扶手清洁、自动返回充电、自动倾倒垃圾、自动安装清水污水、避让行人、远程监控等功能设备状态等信息，不仅解放了人力，还可以为社区信息化建设增添动力。
此外，还有保安巡逻机器人、迎宾机器人等社区机器人的产品矩阵，比传统意义上的单点应用服务更加完善。
智能音箱目前是各大厂商争夺的热点领域。
阿里巴巴、小米、百度等都把目光投向了社区用户。
碧桂园服务通过智能音箱提供物业服务，希望将服务入口延伸到每一个家庭，提供更好的服务。
智能的用户体验。
智能音箱可以替代室内对讲终端，提供更加多元化的服务。
比如，利用智能音箱可以2秒呼叫专属管家、缴纳物业费、快速报修等，非常方便。
总体来说，这是5个社区使用频率非常高、服务价值很高的产品。
适用于住宅、商业、公建、城市等多种服务场景。
通过集成能力，他们可以将分散的系统和应用程序集成起来并进行研发。
整个申请流程的综合服务。
随着科技创新在研发与落地这件“大事”上不断深入，百强房企在科技应用上持续投入。
数据显示，2019年百强企业中有20多家企业智能化建设投入超过1000万元，大部分企业智能化投入在万元之间。
碧桂园服务近年来投入研发费用近5亿元。
远高于同龄人。
市场预计，随着碧桂园全栈AI服务能力的进一步形成，有望拉大与其他物流企业的技术代差，保持领先优势。
既然技术投入考验的是管理者的决心，产品落地考验的是执行层面的综合能力，那么碧桂园服务在产品落地上遇到了哪些困难呢？如何克服呢？以AI凤凰盒为例。
作为“AI+安防”的新标杆，它具有高性能和高扩展性，力求让社区所有智能应用场景通过凤凰盒统一部署。
在开发这款魔盒之前，项目的房地产场景中的应用大多占用专用服务器，造成资源浪费和维护成本高昂。
此外，现有边缘服务器成本较高，在实际应用中无法大规模推广。
这是碧桂园服务面临的两个非常现实的问题。
针对困难，碧桂园服务科研团队也给出了对策：第一步是对物业项目生产中的各种应用场景进行总结分析，找到应用正常运行所需的硬件配置的共性，并完成服务器的配置要求；第二步，根据现有服务器的外观和市场需求，设计出适合碧桂园服务需求的定制服务器产品，同时最大程度地压缩服务器占用的空间。
在设置服务器配置的过程中，考虑到不同场景的算法运行在同一台服务器上，首先需要提供多种算法环境。
然而，市场上常用的服务器的GPU数量有限，算法也固定。
为了解决这个问题，研发团队生成了多个虚拟运行环境，每个环境相互隔离，为不同算法的运行提供相应的空间。
另一方面，技术问题仍需解决：不同场景的算法原本运行在同一台服务器上时，会出现算法本身、端口、内存资源等的互斥。
研发团队反复进行后台调试，经过多轮实验室测试，该项目试点解决了运行互斥操作的技术冲突，历时近90天。
最终，在多方的配合下，AI凤凰魔盒逐渐成型。
AI凤凰盒可以实现云边协同和更新迭代，突破了以往云边无法同时更新的难题。
物业公司可以根据实际场景选择一种或多种算法进行实现，并且托管算法可以自动升级，具有动态升级配置的能力，还可以托管所有物业应用场景的部署，节省服务器资源和后续维护成本。
监控云平台作为端上的重要产品，也经历了涅槃的过程。
据碧桂园服务团队介绍，从平台开发到第一个算法落地的过程非常艰辛。
在研发时，市面上针对房地产场景的成熟算法训练平台很少。
大部分都是概念性产品，很难借鉴有效的实施经验。
研发团队走访多个社区，收集上百个社区的应用场景，逐步形成了进阶的研发思路：第一步收集场景图片，第二步标记，第三步算法优化训练。
第一轮训练的结果是，最低准确率还不到60%。
研发团队通过持续的图像采集、标记、云平台训练，将算法准确率提升至80~90%。
距离实现精确的算法训练还有很长的路要走。
突破瓶颈的方法是导入更多的场景图像，并从技术面优化算法。
当准确率低于90%时，算法工程师需要反复调整算法模型和参数，结合大量场景图片，将算法的准确率提高到95%以上，最终成功实现第一种算法——如图寻人场景下的人员轨迹分析。
可见，技术和产品塑造的落地并不是一朝一夕就能完成的简单事情。
“全栈AI”驱动产业升级。
总体而言，碧桂园服务在技术产品化方面有非常强的方法论，不断通过技术为业务提供氧气，业务的落地惠及客户。
因此，物业智能化虽然仍处于探索阶段，但行业内正在涌现一批具有示范效应的项目。
正如李长江所说，房地产行业的集中度将越来越高，行业标准将进一步细化和明确，业主的期望也会提高。
当领先企业带头时，不愿意变革的企业一定会被老板淘汰——这就是市场选择的结果。
在场景+技术的双轨下，领先的物业公司将凭借“AI全栈”解决方案和产品矩阵，形成新的优势壁垒，打造智慧社区的有效运营体系，引领软硬件一体化的社区物业。
革命，推动产业升级走在??时代前沿。
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