據麥肯錫調查顯示，疫情影響下，全球對數字技術的依賴被整整提速七年。作為城市現代化建設進程中的基礎組成單元，智慧社區也被層出不窮的智能化、數字化技術方案所裹挾，在大勢所趨中一路朝前。

 

但是這一改善人們生活質量，帶來居住安全的“未來之屋”，在讓數百萬地產、物業、科技和互聯網人趨之若鶩的同時，其漫長的建設周期，繁蕪的系統性工程，以及高昂的基礎設施改造和人力物力成本，又讓入局的玩家們集體深陷“窘境”。

 

這是因為，疫情洗禮下，社區智慧化水平高速發展的同時，也暴露出建設中存在的諸多問題，底層能力的建設便是其中之一。

 

智慧的提煉，需要以海量數據作為分母，而數據的來源是一個又一個物聯網邊緣設備節點。隨著社區智慧場景的不斷豐富，對高性能算力、數據治理能力和云端統一管理復雜系統等要求也同步升級，身肩新一代基礎設施重任的物聯網，經歷著安全、高效、簡單與成本的多重考驗。

 

一些懂場景、有技術、有資源的頭部企業，已經在智慧社區相關的底層創新技術上尋找新的破局點。

 

背后是一條基本邏輯：沒有底層能力兜底，“智慧”將言之無物。

 

 

 

理想中的智慧社區，是通過充分借助物聯網、傳感網等網絡通信技術，能夠讓身處其中的每個人“吃、住、行、游、購、娛、健” 都更智慧、更高效，輻射生活方方面面的多種系統各司其職。

 

智慧社區在展示出其極大可行性的同時，也催生出一個萬億量級的市場，作為國家戰略級別的智慧城市建設的外延，更為其增添了一份誘惑力。

 

英特爾《“芯”助智慧生活》白皮書指出，近年來智慧社區市場規模一直保持高速增長，2021 年智慧社區市場規模突破 5800 億元，預計 2022 年整體市場規模將近萬億元。

 

市場潛力巨大，但作為“微縮版”的智慧城市，智慧社區規模雖小，難度不低。

 

前端智能感知設備、后端服務平臺、數據存儲、人臉識別、車輛管理、綜合管理、物聯網、云邊端協同、智能建筑等組成元素一樣不少。

 

說到底，其底層業務邏輯也與智慧城市相同，打通各類服務場景，形成完整的信息流閉環。

 

也因此，當下很多智慧社區，都是“初級智慧”，或者“偽智慧”：

 

很多社區僅憑添加一些智能化硬件設備，便以“智慧社區”自居，大部分社區居民對智慧社區的認知也僅停留在人臉識別門禁和停車自助繳費。

 

造成智慧社區徒有其表的原因在于，忽略了智能和物聯網背后真正的核心，即“數據驅動”和“數據互聯”的關鍵作用。后半段“治理自動化”的實現，必須以前半段高質量的“感知自動化”為前提。

 

如何運用大數據、人工智能、云計算、物聯網等技術，深入打磨智能軟硬件，盤活大數據沉淀;提升數據安全性，確保關鍵數據本地留存;提升智能分析，減少人力的投入;降低各項應用碎片化狀態，實現統一規劃與敏捷擴展;有效管控成本等，是推動智慧社區更大范圍、更高效率落地的重點。

 

也就是說，在智慧社區建設理想與現實的交錯潛行中，基礎的數據收集和流轉，仍存在大量薄弱環節。

 

 

 

越來越多的智能設備進入新建或者改造中的社區，大量數據源源不斷的從前端設備輸送至后端平臺。

 

但當受限于算力和算法短板，導致這些數據沒能被智能化分析處理，造成數據浪費時，所謂的“智慧化”便浮于表面。

 

智慧社區的建設無法一蹴而就，實際改造過程也無法千篇一律。最佳邏輯應當是根據社區當下所處發展階段，同時結合自身情況選擇恰當的建設模式。

 

中國數千年的歷史與數十年的城市化建設，也讓不同社區形成不同特性。

 

英特爾在最近發表的《“芯”助智慧生活》白皮書中，將智慧社區的發展分為三個階段：基礎型智慧社區、領先型智慧社區、面向未來的智慧社區。每個階段都有其不同的特征和適用對象。

 

基礎型智慧社區，適合“成本敏感型”的老舊小區改造;

 

領先型智慧社區 ，適合“錢較多，人也較多”的現代化社區;

 

未來智慧社區，則以服務質量為核心，于內注重個性化體驗，于外深度融入智慧城市的整體建設。

 

如已經部署了大量非智能攝像頭的社區，如若采取重建方式，全部以新換舊，不僅會造成極大資源浪費，還將承受高昂的成本壓力，那么對舊攝像進行智能化改造，則是更完美的Plan B。具體來看：

 

第一個演進方向，云邊端協同的智慧社區體系構建。傳統方案通常在云端進行 AI 圖像識別，全部數據上傳云端，對云平臺和網絡都提出較高要求，常有網絡成本、時延和安全的隱患，利用邊緣設備就近搜集并處理即時數據，成為一劑良藥。

 

第二個演進方向，平臺一體化。以往很多智慧社區底層軟硬件各自為政，系統割裂、數據孤島、信息綜合利用程度低等問題常伴左右，而通過軟件平臺組件化、通訊與數據庫共享，則可以提升軟件應用的擴展性，從而在各個子系統之間架起橋梁。

 

第三個演進方向，系統組件化。簡單來說就是將業務場景中的常用模塊先拆解，再整合為一套統一的解決方案，好處在于可以按需靈活調用組件，縮短新系統開發與上線的時間等。

 

長久以來，智慧社區軟硬件產品標準不統一的問題，都是限制各智能產品協同的罪魁禍首之一。

 

在強化智慧社區標準化水平方面，此前包括卓越、萬科、碧桂園等頭部房企以及阿里、華為等在內的科技巨頭都曾做出嘗試。

 

英特爾也給出了自己的解題思路，其在推動大家基于統一標準進行連接的同時，也在軟件上尋找兼容的可能，比如通過插件模式的軟件模塊，實現對不同終端的支持。

 

社區的智慧化轉型，已經從一道附加題變成必答題。打破門面工程的“偽智能”，創造出在軟硬件、算法和服務方面如智能手機般可以自動更新升級的社區，就必須解決算力成本高企、兼容性差、場景適配等一連串的疑難雜癥。

 

這也對身處其中的破局者，提出了技術和資本上的巨大考驗。

 

 

 

智慧社區七年之癢?

 

智慧社區的概念高遠，內涵極廣，但現實問題的牽絆，又讓智慧社區的實現步履蹣跚。人居業態的重新定義，需要有人暫時忘記天邊的“月亮”，俯下身段拾起腳下的“六便士”。

 

據Gartner預測，到2025年，全球將有75%的數據從邊緣產生。據前瞻產業研究院預測，彼時中國超50%企業生成的數據，將在邊緣端處理。

 

邊緣數據的價值即將在全球范圍內迎來爆發，以英特爾為代表的數據科技企業，早已提前布局，并將這一系列技術對外服務。

 

2021年，依托于自身端到端的產品與技術優勢，并通過與 ISV、SI 等合作伙伴進行合作，英特爾推出智慧社區參考架構。

 

通過廣泛部署于區/市、街道、小區等單位的網絡攝像機、傳感器等物聯網終端，該架構利用從云端到邊緣端的算力布局，可將采集到的圖像、環境等數據傳輸到小區本地的英特爾視頻 AI 計算盒中。

 

作為小區“智慧大腦”的基礎組件，英特爾視頻 AI 計算盒可以同時對多個視頻進行近乎實時的分析處理，幫助識別和推送停車道閘、車牌識別、樓宇梯控、門禁管理、異常檢測智能照明等場景中的異常事件。

 

英特爾視頻邊緣服務器，提供更低成本的算力和低門檻的開發服務，易于與任何語言集成和擴展，真正做到了讓開發、部署、運營相互獨立。值得一提的是，在其基礎上，用戶既可以將其部署為私有云，也可以與公有云集成，從而實現從云端到邊緣端的統一數據處理，讓用戶無需重復造輪子。

 

凡米智能采用英特爾架構，推出了自己的智能智慧社區方案，通過搭載英特爾軟硬件產品與技術，凡米的智慧社區方案擁有了更短的響應時間和更強大的計算能力，在性能、準確率上都達到了預定目標， 應急管理體系調度也更加及時、合理 。

 

智能化工具的引入，是促使智慧社區從量變走向質變的重要節點。事實上，正如英特爾智慧社區參考架構所體現出的趨勢：計算已經超脫其本身的意義，擴展到端、邊、云、網全場景，成為一種泛在能力。

 

簡而言之，幫助社區智慧化升級的，并非工具，而是算力、算法和場景的協同融合。

 

最后，智慧社區的建設也離不開生態的力量。英特爾認為智慧社區應包含互聯市民、智能設備和高效服務等要素，抱著讓各類數據更多、更好為市民創造價值的理念，英特爾樂于與原始設備制造商(OEM)、獨立軟件開發商(ISV)、系統集成商(SI)等合作伙伴協同，構建更加健康、活躍的智慧社區生態。

 

智慧社區已過“七年之癢”，關于藍圖勾勒與頂層設計的探討，已在時間的淘洗中微微泛黃，接下來更關鍵的問題在于，智慧社區建設如何從“粗放”走向“精細”，真正擺脫“道旁苦李”的窘境。