破伪智能 七年之痒 智慧社区需要来场 (智能破解)

社区是城市的“毛细血管”，智慧社区包含着智慧城市建设的内涵与外延。

据麦肯锡调查显示，疫情影响下，全球对数字技术的依赖被整整提速七年。作为城市现代化建设进程中的基础组成单元，智慧社区也被层出不穷的智能化、数字化技术方案所裹挟，在大势所趋中一路朝前。

但是这一改善人们生活质量，带来居住安全的“未来之屋”，在让数百万地产、物业、科技和互联网人趋之若鹜的同时，其漫长的建设周期，繁芜的系统性工程，以及高昂的基础设施改造和人力物力成本，又让入局的玩家们集体深陷“窘境”。

这是因为，疫情洗礼下，社区智慧化水平高速发展的同时，也暴露出建设中存在的诸多问题，底层能力的建设便是其中之一。

智慧的提炼，需要以海量数据作为分母，而数据的来源是一个又一个物联网边缘设备节点。随着社区智慧场景的不断丰富，对高性能算力、数据治理能力和云端统一管理复杂系统等要求也同步升级，身肩新一代基础设施重任的物联网，经历着安全、高效、简单与成本的多重考验。

一些懂场景、有技术、有资源的头部企业，已经在智慧社区相关的底层创新技术上寻找新的破局点。

背后是一条基本逻辑：没有底层能力兜底，“智慧”将言之无物。

“徒有其表”的智慧社区

理想中的智慧社区，是通过充分借助物联网、传感网等网络通信技术，能够让身处其中的每个人“吃、住、行、游、购、娱、健” 都更智慧、更高效，辐射生活方方面面的多种系统各司其职。

智慧社区在展示出其极大可行性的同时，也催生出一个万亿量级的市场，作为国家战略级别的智慧城市建设的外延，更为其增添了一份诱惑力。

英特尔《“芯”助智慧生活》白皮书指出，近年来智慧社区市场规模一直保持高速增长，2021 年智慧社区市场规模突破 5800 亿元，预计 2022 年整体市场规模将近万亿元。

市场潜力巨大，但作为“微缩版”的智慧城市，智慧社区规模虽小，难度不低。

前端智能感知设备、后端服务平台、数据存储、人脸识别、车辆管理、综合管理、物联网、云边端协同、智能建筑等组成元素一样不少。

说到底，其底层业务逻辑也与智慧城市相同，打通各类服务场景，形成完整的信息流闭环。

也因此，当下很多智慧社区，都是“初级智慧”，或者“伪智慧”：

很多社区仅凭添加一些智能化硬件设备，便以“智慧社区”自居，大部分社区居民对智慧社区的认知也仅停留在人脸识别门禁和停车自助缴费。

造成智慧社区徒有其表的原因在于，忽略了智能和物联网背后真正的核心，即“数据驱动”和“数据互联”的关键作用。后半段“治理自动化”的实现，必须以前半段高质量的“感知自动化”为前提。

如何运用大数据、人工智能、云计算、物联网等技术，深入打磨智能软硬件，盘活大数据沉淀；提升数据安全性，确保关键数据本地留存；提升智能分析，减少人力的投入；降低各项应用碎片化状态，实现统一规划与敏捷扩展；有效管控成本等，是推动智慧社区更大范围、更高效率落地的重点。

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。

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。

在看来，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。

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。

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。

边缘数据的价值即将在全球范围内迎来爆发，以英特尔为代表的数据科技企业，早已提前布局，并将这一系列技术对外服务。

2021年，依托于自身端到端的产品与技术优势，并通过与 ISV、SI 等合作伙伴进行合作，英特尔推出智慧社区参考架构。

通过广泛部署于区/市、街道、小区等单位的网络摄像机、传感器等物联网终端，该架构利用从云端到边缘端的算力布局，可将采集到的图像、环境等数据传输到小区本地的英特尔视频 AI 计算盒中。

作为小区“智慧大脑”的基础组件，英特尔视频 AI 计算盒可以同时对多个视频进行近乎实时的分析处理，帮助识别和推送停车道闸、车牌识别、楼宇梯控、门禁管理、异常检测智能照明等场景中的异常事件。

英特尔视频边缘服务器，提供更低成本的算力和低门槛的开发服务，易于与任何语言集成和扩展，真正做到了让开发、部署、运营相互独立。值得一提的是，在其基础上，用户既可以将其部署为私有云，也可以与公有云集成，从而实现从云端到边缘端的统一数据处理，让用户无需重复造轮子。

凡米智能采用英特尔架构，推出了自己的智能智慧社区方案，通过搭载英特尔软硬件产品与技术，凡米的智慧社区方案拥有了更短的响应时间和更强大的计算能力，在性能、准确率上都达到了预定目标， 应急管理体系调度也更加及时、合理 。

智能化工具的引入，是促使智慧社区从量变走向质变的重要节点。事实上，正如英特尔智慧社区参考架构所体现出的趋势：计算已经超脱其本身的意义，扩展到端、边、云、网全场景，成为一种泛在能力。

简而言之，帮助社区智慧化升级的，并非工具，而是算力、算法和场景的协同融合。

最后，智慧社区的建设也离不开生态的力量。英特尔认为智慧社区应包含互联市民、智能设备和高效服务等要素，抱着让各类数据更多、更好为市民创造价值的理念，英特尔乐于与原始设备制造商（OEM）、独立软件开发商（ISV）、系统集成商（SI）等合作伙伴协同，构建更加健康、活跃的智慧社区生态。

智慧社区已过“七年之痒”，关于蓝图勾勒与顶层设计的探讨，已在时间的淘洗中微微泛黄，接下来更关键的问题在于，智慧社区建设如何从“粗放”走向“精细”，真正摆脱“道旁苦李”的窘境。

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