也就是说 , 在智慧社区建设理想与现实的交错潜行中 , 基础的数据收集和流转 , 仍存在大量薄弱环节 。
02
智慧社区 , 需要的是什么?
越来越多的智能设备进入新建或者改造中的社区 , 大量数据源源不断的从前端设备输送至后端平台 。
但当受限于算力和算法短板 , 导致这些数据没能被智能化分析处理 , 造成数据浪费时 , 所谓的“智慧化”便浮于表面 。
智慧社区的建设无法一蹴而就 , 实际改造过程也无法千篇一律 。 最佳逻辑应当是根据社区当下所处发展阶段 , 同时结合自身情况选择恰当的建设模式 。
中国数千年的历史与数十年的城市化建设 , 也让不同社区形成不同特性 。
英特尔在最近发表的《“芯”助智慧生活》白皮书中 , 将智慧社区的发展分为三个阶段:基础型智慧社区、领先型智慧社区、面向未来的智慧社区 。 每个阶段都有其不同的特征和适用对象 。
基础型智慧社区 , 适合“成本敏感型”的老旧小区改造;
领先型智慧社区, 适合“钱较多 , 人也较多”的现代化社区;
未来智慧社区 , 则以服务质量为核心 , 于内注重个性化体验 , 于外深度融入智慧城市的整体建设 。
如已经部署了大量非智能摄像头的社区 , 如若采取重建方式 , 全部以新换旧 , 不仅会造成极大资源浪费 , 还将承受高昂的成本压力 , 那么对旧摄像进行智能化改造 , 则是更完美的Plan B 。 具体来看:
第一个演进方向 , 云边端协同的智慧社区体系构建 。 传统方案通常在云端进行 AI 图像识别 , 全部数据上传云端 , 对云平台和网络都提出较高要求 , 常有网络成本、时延和安全的隐患 , 利用边缘设备就近搜集并处理即时数据 , 成为一剂良药 。
第二个演进方向 , 平台一体化 。 以往很多智慧社区底层软硬件各自为政 , 系统割裂、数据孤岛、信息综合利用程度低等问题常伴左右 , 而通过软件平台组件化、通讯与数据库共享 , 则可以提升软件应用的扩展性 , 从而在各个子系统之间架起桥梁 。
第三个演进方向 , 系统组件化 。 简单来说就是将业务场景中的常用模块先拆解 , 再整合为一套统一的解决方案 , 好处在于可以按需灵活调用组件 , 缩短新系统开发与上线的时间等 。
长久以来 , 智慧社区软硬件产品标准不统一的问题 , 都是限制各智能产品协同的罪魁祸首之一 。
在强化智慧社区标准化水平方面 , 此前包括卓越、万科、碧桂园等头部房企以及阿里、华为等在内的科技巨头都曾做出尝试 。
英特尔也给出了自己的解题思路 , 其在推动大家基于统一标准进行连接的同时 , 也在软件上寻找兼容的可能 , 比如通过插件模式的软件模块 , 实现对不同终端的支持 。
社区的智慧化转型 , 已经从一道附加题变成必答题 。 打破门面工程的“伪智能” , 创造出在软硬件、算法和服务方面如智能手机般可以自动更新升级的社区 , 就必须解决算力成本高企、兼容性差、场景适配等一连串的疑难杂症 。
这也对身处其中的破局者 , 提出了技术和资本上的巨大考验 。
03
英特尔如何解决智慧社区七年之痒?
智慧社区的概念高远 , 内涵极广 , 但现实问题的牵绊 , 又让智慧社区的实现步履蹒跚 。 人居业态的重新定义 , 需要有人暂时忘记天边的“月亮” , 俯下身段拾起脚下的“六便士” 。
据Gartner预测 , 到2025年 , 全球将有75%的数据从边缘产生 。 据前瞻产业研究院预测 , 彼时中国超50%企业生成的数据 , 将在边缘端处理 。
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