作為智慧建筑的重要細(xì)分單元，智慧園區(qū)的話題熱度持續(xù)不減。
北京正在大力度推動首都“兩區(qū)”建設(shè)，一大批老舊廠房快速騰退，開始打造智慧化為導(dǎo)引的產(chǎn)業(yè)園區(qū)；科技部和財政部聯(lián)合啟動了“百城百園”行動，按照“一城一主題”和“一園一產(chǎn)業(yè)”的原則，加速科技園區(qū)的智慧化升級……
畢竟智慧園區(qū)直接關(guān)系到產(chǎn)業(yè)、人才和知識的聚集，有著生產(chǎn)力提升和經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)的雙重訴求，被越來越多的城市視為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的“樣板間”。特別是在AI和IoT大行其道的敘事邏輯中，智慧園區(qū)將深度影響一座城市的智慧綜合感。
智慧園區(qū)的價值已經(jīng)是一種社會共識，但連接的場景和業(yè)態(tài)尚未有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也是留給大大小小人工智能企業(yè)的臨場考。
01 智慧園區(qū)的勢和道
園區(qū)的轉(zhuǎn)型創(chuàng)新并不是什么新鮮議題。
早在2014年前后，冠以“互聯(lián)網(wǎng)+”前綴的產(chǎn)業(yè)園區(qū)就已經(jīng)遍地開花。2015年國內(nèi)的科技企業(yè)服務(wù)器數(shù)量已經(jīng)有近3000家，電商園區(qū)數(shù)量超過500家，形式各異的眾創(chuàng)空間在半年時間內(nèi)新增了上萬家。
當(dāng)人工智能掀開了互聯(lián)網(wǎng)的下一幕，“智慧園區(qū)”陸續(xù)出現(xiàn)在許多新城的規(guī)劃項目中，產(chǎn)業(yè)園區(qū)被加上繁冗的名目和噱頭，以至于出現(xiàn)了魚龍混雜的一幕：一些產(chǎn)業(yè)園區(qū)僅僅增加了溫濕度傳感器，對外就以智慧園區(qū)自居。
于是國內(nèi)的智慧園區(qū)數(shù)量在不斷增多，但大多數(shù)陷入了缺乏頂層設(shè)計和多方協(xié)作意識的認(rèn)知誤區(qū)，對“智慧”的理解浮于表面，一味地引入或堆砌智能硬件，整體的服務(wù)能力和效率提升并未有質(zhì)的改變。
比如智慧園區(qū)普遍存在的信息孤島現(xiàn)象，很多園區(qū)鋪設(shè)了大量的傳感器和攝像頭，初步實(shí)現(xiàn)了對園區(qū)的遠(yuǎn)程控制和監(jiān)管，但缺少長期規(guī)劃和系統(tǒng)性布局，不同細(xì)分模塊間的數(shù)據(jù)互不打通，“智慧”的背后是增加更多的人力進(jìn)行監(jiān)控與維護(hù)，運(yùn)營效率和成本控制也就無從談起，以至于智慧園區(qū)在很長時間里停留在摸索階段。
園區(qū)智慧化轉(zhuǎn)型的方向不可謂不正確，為何結(jié)果背離了最初的預(yù)判？
想要回答這樣的問題，勢必要進(jìn)行兩個維度的深思：一是改變園區(qū)的治理邏輯，智慧園區(qū)的內(nèi)核不是添加智能化的模塊，而是打通不同節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，建立一種數(shù)據(jù)化的運(yùn)營理念；二是厘清智慧園區(qū)的核心訴求，本質(zhì)上是為了促進(jìn)生產(chǎn)力的提升，智慧園區(qū)的建設(shè)應(yīng)該是結(jié)果導(dǎo)向，并非是用“智能”來裝裝樣子。
也就是說，智慧園區(qū)其實(shí)是一場路線之爭，比拼的不是智能化的替代程度，而是智慧化升級的完成度。
02 老舊工廠的“變形記”
一家老舊工廠的轉(zhuǎn)型成了輿論的焦點(diǎn)。
位于北京市海淀區(qū)西三旗的金隅智造工場，曾經(jīng)是一座家具生產(chǎn)基地，破舊的廠房一度和北京高速刷新的城市界面格格不入。在金隅和曠視的聯(lián)合改造下，原本被被淘汰的廠房悄然蛻變成了智慧園區(qū)的新樣板。
剛走進(jìn)金隅智造工場的時候，除了隨處可見的智能攝像頭，幾乎和傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)園區(qū)并無二致，可在園區(qū)內(nèi)參觀停留了一段時間后，智慧化的生活和工作體驗(yàn)可能會讓你有會心一笑的感知：
工作在金隅智造工場的員工，很少看到有人佩戴身份標(biāo)識的工牌，每一棟辦公樓的閘機(jī)都可以實(shí)現(xiàn)智能通行，除了可以實(shí)現(xiàn)員工智能考勤，還可以同步顯示溫度、健康碼等信息，即便是在疫情防控期間，也可以像平時一樣進(jìn)出。同時員工還可以打開園區(qū)的APP或小程序，免費(fèi)騎行滑板車、查看班車的路線、在線訂餐或報修，幾乎所有的服務(wù)和需求都可以在線上進(jìn)行一鍵解決。
被改變的還有園區(qū)的工作節(jié)奏，園區(qū)的巡邏、監(jiān)管和應(yīng)急常常是一件繁雜的工作，占據(jù)了園區(qū)過半的人力資源。但在金隅智造工場里，智能攝像機(jī)每時每刻都在守護(hù)園區(qū)內(nèi)的人員和車輛，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，一旦出現(xiàn)緊急情況可以自動觸發(fā)告知相關(guān)人員。和傳統(tǒng)的園區(qū)運(yùn)營相比，金隅智造工場節(jié)省了30%的人員時間、管理效率提升了40%，極大地提升了應(yīng)急能力。
從家具工廠到智慧園區(qū)的轉(zhuǎn)變，離不開曠視對金隅智造工場的系統(tǒng)性改造，確切來說主要解決了兩個方面的問題：
一個是覆蓋云邊端的AIoT基礎(chǔ)平臺，為園區(qū)裝上智慧大腦和可視化的操作平臺，打通了園區(qū)內(nèi)的智能硬件和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，當(dāng)前系統(tǒng)整合度近95%，做到一張大屏統(tǒng)管整個園區(qū)。困擾大多數(shù)智慧園區(qū)的信息孤島，也就迎刃而解。
另一個是滲透進(jìn)每一個場景中的自研算法，基于曠視自主打造的AI生產(chǎn)力平臺Brain++，金隅智造工場融合了30種左右的高性能自研算法模型，能夠?qū)﹂T禁、訪客、消防、停車等系統(tǒng)進(jìn)行精準(zhǔn)感知、智能調(diào)度和大數(shù)據(jù)分析。
03 曠視的第三種解法
為何曠視走出了智慧園區(qū)的普遍誤區(qū)？
在回答這個問題前，先來梳理下許多智慧園區(qū)的錯誤根源，即只是解決了“園區(qū)遇到過什么”這樣的問題，無法實(shí)時洞察并應(yīng)對園區(qū)內(nèi)正在發(fā)生的狀況，結(jié)果注定是“智慧園區(qū)”被詬病不智慧、不務(wù)實(shí)、不實(shí)用。
進(jìn)一步深挖的話，智慧園區(qū)的所有誤區(qū)都是路線上的失誤：
很多智慧園區(qū)采用了自上而下的思路，即先以“園區(qū)大腦”的形式打通園區(qū)的每一個節(jié)點(diǎn)，然后逐步進(jìn)行子系統(tǒng)的開發(fā)和設(shè)備的采購，常見于新園區(qū)的規(guī)劃。然而這么做的前提是后續(xù)進(jìn)場的開發(fā)者必須匹配“大腦”的協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)，無疑是一種理想范兒的開發(fā)理念，在數(shù)據(jù)打通上存在種種不確定性。
也有一些智慧園區(qū)汲取了教訓(xùn)，推行的是自下而上的策略，為了消除數(shù)據(jù)煙囪，試圖先解決各個子系統(tǒng)的智能化，再循序進(jìn)行數(shù)據(jù)的匯總統(tǒng)一。只是現(xiàn)階段的很多企業(yè)只有單點(diǎn)技術(shù)服務(wù)的能力，無法將場景數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)、技術(shù)串成一條線，自下而上的打通終究只是少數(shù)企業(yè)、少數(shù)園區(qū)做成的事。
曠視和金隅的合作讓我們看到了第三種解法，可以總結(jié)為深度賦能、生態(tài)協(xié)作的路線。對比巨頭們動用一切資源狂轟亂炸的戰(zhàn)術(shù)，曠視是一家純粹的AI技術(shù)型企業(yè)，想要抓住產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的紅利，必須要深入下沉到產(chǎn)業(yè)當(dāng)中，比如將自家的算法嵌入到攝像頭等智能設(shè)備中，結(jié)合自家的技術(shù)解決方案提供數(shù)據(jù)運(yùn)營等能力支撐。
就像在金隅智造工場里，比起其他智慧園區(qū)少了很多“花里胡哨”的作秀，精力和價值集中體現(xiàn)在技術(shù)賦能中。一面將自家的算法嵌入到數(shù)十種智能設(shè)備，提供后端整體解決方案做全棧服務(wù)；一面依托自研的Brain++，根據(jù)業(yè)務(wù)需求快速定制算法并進(jìn)行訓(xùn)練和部署。然后以肉眼可見的成果，打動面臨多種選擇的客戶。
可以給出的解釋是，人工智能的殺傷力絕不在于秀技術(shù)，而是讓技術(shù)在特定場景里深耕，將客戶難以理解的技術(shù)問題轉(zhuǎn)變?yōu)檫\(yùn)營問題。曠視的聰明恰在于此，一組組運(yùn)營數(shù)據(jù)的提升“征服”了金隅，并找到了在其他園區(qū)中復(fù)制落地的可能。
04 降本增效的老話題
曠視抓住的市場切入口其實(shí)并不復(fù)雜。
無論是早前的互聯(lián)網(wǎng)園區(qū)，還是當(dāng)下流行的智慧園區(qū)，降本增效始終是園區(qū)運(yùn)營方的核心訴求。選擇性忽略市場訴求，采用為了智能而智能的建設(shè)理念，碰壁可以說是一開始就能預(yù)見的結(jié)果。
正如金隅智造工場所呈現(xiàn)的一幕，家具工廠到智能制造的蝶變，既是為了承接產(chǎn)業(yè)升級的需要，也在踐行高效、低碳的管理理念。“智能”二字的價值，顯然不應(yīng)局限在字面上的理解，不應(yīng)體現(xiàn)在園區(qū)內(nèi)有多少智能化產(chǎn)品，重心在于創(chuàng)新管理的新技術(shù)、新手段和新體驗(yàn)，進(jìn)而吸引越來越多高價值的企業(yè)入駐。
需要思考的是人工智能企業(yè)的生存哲學(xué)，隨著智慧園區(qū)逐步進(jìn)入到去偽存真的階段，人工智能行業(yè)或許將迎來新一輪的淘汰賽。
不少企業(yè)還在扮演基礎(chǔ)技術(shù)服務(wù)商的角色，所謂的AI技術(shù)服務(wù)不過是簡單粗暴地賣模型、賣算法，但單點(diǎn)技術(shù)已經(jīng)無法解決智慧園區(qū)這樣的宏大命題。就連整體解決方案提供商的打法也在被挑戰(zhàn)，因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)智慧化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素，早已從團(tuán)隊和算法演變?yōu)閿?shù)據(jù)和場景，單一的解決方案已經(jīng)觸碰到了天花板。
曠視和金隅的示范揭開了一個新的趨勢，人工智能企業(yè)進(jìn)入到了AI產(chǎn)品化的新賽道。在曠視和其他企業(yè)的合作中，深度學(xué)習(xí)框架天元MegEngine、深度學(xué)習(xí)云計算平臺MegCompute、數(shù)據(jù)管理平臺MegData等常常是獨(dú)立出現(xiàn)的名詞，分別對應(yīng)曠視向不同細(xì)分領(lǐng)域輸出的解決方案，但在金隅智造工場的案例中，被提及最多的是AI生產(chǎn)力平臺Brain++，開始以綜合能力為觸點(diǎn)廣泛參與。
做一個總結(jié)的話，企業(yè)降本增效的底層邏輯并沒有變，但對人工智能的能力要求越來越系統(tǒng)化。就拿智慧園區(qū)的例子來說，金隅選擇曠視作為合作伙伴，籌謀的因素是多個層面的，既要幫助園區(qū)解決現(xiàn)階段遇到的棘手問題，通過AIoT的場景化應(yīng)用實(shí)現(xiàn)向智慧園區(qū)的加速升級，同時也要為園區(qū)的持續(xù)升級架好向上的梯子。
智慧園區(qū)其實(shí)只是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的一角，曠視代表的人工智能企業(yè)，正放低姿態(tài)深度參與到千行百業(yè)的轉(zhuǎn)型升級進(jìn)程中，并將從中找到屬于自己的紅利。
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