物業(yè)貌似正在成為房地產(chǎn)的下一個(gè)風(fēng)口。
據(jù)最近公開資料顯示，目前已公布業(yè)績(jī)的三家內(nèi)陸物業(yè)管理公司——碧桂園服務(wù)、雅居樂服務(wù)，及背靠新城控股的新城悅，2018 年凈利潤(rùn)增長(zhǎng)均超過(guò) 1 倍。這與行業(yè)景氣度密切相關(guān)。
在經(jīng)歷了規(guī)?；鲩L(zhǎng)的黃金十年后，中國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)正處于從 ' 增量市場(chǎng) ' 向 ' 存量市場(chǎng) ' 的轉(zhuǎn)軌期，對(duì)存量市場(chǎng)的挖掘和運(yùn)營(yíng)成為未來(lái)企業(yè)競(jìng)逐的主戰(zhàn)場(chǎng)。物業(yè)服務(wù)也告別之前 ' 粗放式 ' 的管理模式，開始向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)發(fā)展。
然而，目前物業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的現(xiàn)狀有點(diǎn)參差不齊。在鈦媒體研究院發(fā)起的 2017-2018 房地產(chǎn)行業(yè)調(diào)研報(bào)告中發(fā)現(xiàn)，物業(yè)服務(wù)行業(yè)正面臨一系列痛點(diǎn)：一方面物業(yè)費(fèi)升值空間有限，原有的管理水平跟不上日益膨脹的規(guī)模發(fā)展，另一方面，作為物業(yè)成本結(jié)構(gòu)比例最高的人力成本卻高居不下，并以每年 10%-20% 的比例逐年攀升。如果不采用數(shù)字化的手段來(lái)加以管控，未來(lái)物業(yè)公司面臨的壓力將不堪重負(fù)。
能夠大幅提高效率、降低用人成本的人工智能技術(shù)，自然成為了物業(yè)服務(wù)公司的優(yōu)先選擇。實(shí)際上，物業(yè)服務(wù)領(lǐng)軍企業(yè)都已經(jīng)開始謀求智慧化轉(zhuǎn)型，如龍湖地產(chǎn)將物業(yè)品牌升級(jí)為智慧服務(wù)，提出 ' 空間即服務(wù) ' 的戰(zhàn)略。在向業(yè)主提供刷臉門禁、紅外垃圾監(jiān)測(cè)等諸多服務(wù)的同時(shí)，其全面落地的 ' 智囊型管家 ' 項(xiàng)目也成為業(yè)主設(shè)備報(bào)修、衛(wèi)生保潔等一站式服務(wù)的標(biāo)配。
在所有這些物業(yè)公司提交的成績(jī)單中，碧桂園服務(wù)的成績(jī)尤為亮眼。作為港交所市值最大的物業(yè)管理公司，碧桂園服務(wù)率先采用領(lǐng)先 AI 技術(shù)，在物業(yè)服務(wù)這條新賽道上一路狂奔。
碧桂園服務(wù)所打造的云 - 邊 - 端 AI 全棧解決方案，利用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的深度融合，將物業(yè)服務(wù)場(chǎng)景智能化，并下放至邊緣端，應(yīng)用范圍已覆蓋前臺(tái)、后臺(tái)、決策、運(yùn)營(yíng)這四類近 20-30 個(gè)場(chǎng)景，這無(wú)論是對(duì)安防領(lǐng)域如一鍵巡邏、人臉／車牌識(shí)別等，還是對(duì)管理決策經(jīng)營(yíng)分析，都起到了強(qiáng)力的支撐作用，并大幅提高了管理效率。
2018 年，碧桂園服務(wù)獲得中國(guó)物業(yè)服務(wù)百?gòu)?qiáng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效第一，還摘得中國(guó)社區(qū)服務(wù)商客戶滿意度第一。在最近公布的年報(bào)上，碧桂園服務(wù) 2018 年?duì)I業(yè)額為 46.75 億元，同比增長(zhǎng)近一半，達(dá) 49.8%，凈利潤(rùn)為 9.23 億元，同比上升 129.8%。
這是怎么做到的？
人工智能如何落地物業(yè)服務(wù)？
盡管人工智能被業(yè)界熱捧，但要真正實(shí)現(xiàn)落地還很難。缺乏足夠樣本量的有效數(shù)據(jù)及豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，較高的算法研究成本 …… 使得人工智能一直猶如空中樓閣，更多地還是停留于概念化、理論化的嘗試階段，難以實(shí)現(xiàn)真正的商業(yè)化落地。而物業(yè)服務(wù)行業(yè)復(fù)雜的線下場(chǎng)景，以及大量的社區(qū)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的積累，可以說(shuō)為人工智能落地提供了天然實(shí)驗(yàn)場(chǎng)。
要實(shí)現(xiàn)人工智能在物業(yè)服務(wù)行業(yè)的落地，需滿足四個(gè)基礎(chǔ)條件：一是千萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)量，二是強(qiáng)大的運(yùn)算能力，三是清晰的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，最后要有物聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)設(shè)備的支持。
數(shù)據(jù)和場(chǎng)景都是現(xiàn)成的，也是碧桂園服務(wù)的核心優(yōu)勢(shì)。如何在運(yùn)算和物聯(lián)網(wǎng)上發(fā)力，是碧桂園服務(wù)接下來(lái)要做的事情。
從 2016 年開始，碧桂園服務(wù)就開始搭建技術(shù)平臺(tái)，嘗試云 - 邊 - 端的整體物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的建設(shè)，并逐步建立起基于設(shè)備端的傳感器和一線應(yīng)用能力。
為了在運(yùn)算上提升支持，2018 年，碧桂園服務(wù)與騰訊合作，基于騰訊豐富的產(chǎn)品矩陣和生態(tài)能力，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的進(jìn)展，打造了基于云端的 AI 智能平臺(tái)和 AI 算法訓(xùn)練平臺(tái)，所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景都可以在云端進(jìn)行反復(fù)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，賦予智能化。
為了讓 'AI 無(wú)處不在 '，不僅僅高掛在云端，而是下放到本地社區(qū)，碧桂園服務(wù)又打造了基于邊緣的服務(wù)器，也就是說(shuō)將云端的智能賦予邊緣端，能夠在邊緣進(jìn)行計(jì)算處理。
' 以前人工智能應(yīng)用需要把采集到的數(shù)據(jù)上傳到云端，時(shí)效性很差。如果加入邊緣處理，將云端能力賦能到社區(qū)本地去處理，就能快速反應(yīng)，即時(shí)性很明顯。' 碧桂園服務(wù)首席信息官袁鴻凱介紹說(shuō)。
而承載這種邊緣處理能力的重要工具，就是智能魔盒。這也是降低設(shè)備智能化改造成本的一個(gè)關(guān)鍵。
據(jù)袁鴻凱介紹，以前物業(yè)公司做智能化改造時(shí)會(huì)上大量的服務(wù)器，車閘有車閘的服務(wù)器，門禁有門禁的服務(wù)器，設(shè)備智能管理還有專門的服務(wù)器，而現(xiàn)在可以把所有這些服務(wù)器的功能集成在一個(gè)服務(wù)器里面，這就是所謂的智能魔盒。
' 相較同行，用智能魔盒來(lái)進(jìn)行智能化改造的成本能降低 30% 左右。這對(duì)于物業(yè)服務(wù)行業(yè)來(lái)說(shuō)相當(dāng)可觀。'
實(shí)際上，盡管不少云服務(wù)廠商都在積極打造自己的邊緣能力。比如華為，有自己的邊緣小站，而且基于硬件有一系列產(chǎn)品的支持，比如基于邊緣的芯片，基于邊緣的網(wǎng)絡(luò)等，阿里也有一組邊緣的設(shè)備生態(tài)的組織。但碧桂園服務(wù)在邊緣能力上的不同之處，就在于其云端的算法是完全基于物業(yè)服務(wù)的場(chǎng)景特性去設(shè)計(jì)的，這也是它在物業(yè)服務(wù)領(lǐng)域樹立門檻的一個(gè)核心優(yōu)勢(shì)。
至此，碧桂園服務(wù)構(gòu)建起來(lái)基于云 - 邊 - 端的 AI 全棧解決方案。它的邏輯是這樣的：通過(guò)云端的 AI 智能平臺(tái)和算法平臺(tái)，對(duì)設(shè)備設(shè)施數(shù)據(jù)進(jìn)行管理分析；然后下傳至邊緣端，來(lái)集成相關(guān)分析結(jié)果及算法訓(xùn)練后的能力，最后通過(guò)邊緣去管理所有端的設(shè)備，并將人工智能賦能到所有終端設(shè)備，實(shí)現(xiàn) 'AI 無(wú)處不在 '。
要說(shuō)與場(chǎng)景結(jié)合的典型案例，不得不提 ' 一鍵巡邏 '。原來(lái)保安巡邏都是每隔 1 個(gè)小時(shí)巡邏一次，一次至少也要 1 小時(shí)，而且在監(jiān)控室，1000 多張監(jiān)控顯示屏滾動(dòng)播放，靠人力很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題。利用云 - 邊 - 端解決方案后，只需聯(lián)動(dòng)小區(qū)所有關(guān)鍵路徑上的攝像頭進(jìn)行一次性抓拍，然后邊緣會(huì)把這些圖片都切好，送到云端，依賴云端強(qiáng)大的算法生成一份巡邏報(bào)告，再將報(bào)告?zhèn)髦吝吘壎耍@樣一線人員看到的就是一份已經(jīng)算好的安全報(bào)告，會(huì)根據(jù)報(bào)告去調(diào)動(dòng)巡邏崗處理各種各樣的狀況。據(jù)袁鴻凱介紹說(shuō)，一鍵巡邏功能上線后，現(xiàn)在不需要人去線下巡邏，只需每隔 20 分鐘抓取一次監(jiān)控，就能實(shí)時(shí)解決問題。
再比如垃圾滿溢服務(wù)。在對(duì)垃圾進(jìn)行清掃時(shí)，有一項(xiàng)重要工作就是對(duì)垃圾桶的溢滿要做一個(gè)檢測(cè)，基于這一場(chǎng)景，把它放到云端去進(jìn)行相應(yīng)的學(xué)習(xí)，之后通過(guò)監(jiān)控檢測(cè)出有溢滿的垃圾桶，就會(huì)及時(shí)跟下面的維修或保潔人員進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，及時(shí)進(jìn)行清掃。這就是碧桂園服務(wù)整體的云端 + 邊緣端 + 人工智能的整體的一個(gè)聯(lián)動(dòng)效果。
值得提出的是，人工智能對(duì)碧桂園服務(wù)提升管理效率也是顯而易見。
譬如抓小偷。原來(lái)監(jiān)控室里有 3-400 路的攝像頭傳輸，小偷在為非作歹時(shí)，僅靠肉眼，難以從監(jiān)控中第一時(shí)間識(shí)別小偷身份?，F(xiàn)在，碧桂園服務(wù)啟用了周界防范功能，就是在小區(qū)內(nèi)或外面劃定一片區(qū)域，你靠近區(qū)域的外圍時(shí)，系統(tǒng)不會(huì)發(fā)出警報(bào)，但是當(dāng)有一些行為，如攀爬、大的動(dòng)作、踹門等異常行為發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出很強(qiáng)烈的警示，并與語(yǔ)音聯(lián)動(dòng)，提示人為去干預(yù)。
還有對(duì)可疑人員的以圖找人。就是通過(guò)對(duì)可疑人員的面部識(shí)別，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這個(gè)人的行動(dòng)軌跡、具體位置等，在小區(qū)范圍內(nèi)搜索這個(gè)人。
人工智能不僅僅被應(yīng)用于前端的安防領(lǐng)域，包括人臉識(shí)別、語(yǔ)音報(bào)修、輔助巡邏等，在業(yè)主服務(wù)，如提醒繳費(fèi)機(jī)器人，以及后臺(tái)的管理決策支持、企業(yè)運(yùn)營(yíng)等角度，也發(fā)揮著不小的功效。
最典型的是管家服務(wù)。在碧桂園服務(wù)，管家系統(tǒng)集成了 CRM、ERP 等系統(tǒng)的整合，一個(gè)管家通過(guò)系統(tǒng)，至少管理 500-800 戶業(yè)主。通過(guò)將成本數(shù)據(jù)、收入數(shù)據(jù)等模型的融合，再通過(guò)運(yùn)算，人工智能可以給實(shí)際決策人員以支撐。
' 比如收費(fèi)率的預(yù)測(cè)，實(shí)際上影響收繳率大概有 200 多個(gè)因素，這些因素融合在一起會(huì)導(dǎo)致收繳率的波動(dòng)，但利用人工智能最終預(yù)測(cè)的波動(dòng)不會(huì)超過(guò) 1%。這樣在下發(fā)年度經(jīng)營(yíng)指標(biāo)時(shí)就是很好的一個(gè)參考。' 袁鴻凱介紹說(shuō)。
碧桂園服務(wù)正在研發(fā)的提醒繳費(fèi)機(jī)器人，更是會(huì)替代管家完成提醒繳費(fèi)任務(wù)。比如針對(duì)不同業(yè)主、不同的繳費(fèi)習(xí)慣，系統(tǒng)會(huì)提供不同的策略，而且會(huì)有語(yǔ)音的介入。如果一個(gè)人習(xí)慣在月底繳費(fèi)，系統(tǒng)就不會(huì)在月底之前的時(shí)段發(fā)出提示。而且管家不需要給業(yè)主打任何電話，全部由系統(tǒng)自動(dòng)完成。這樣，這項(xiàng)復(fù)雜的工作就會(huì)被替代，管家就可以思考怎么為業(yè)主提供定向服務(wù)。
對(duì)于人工智能會(huì)否替代人，造成人員的大批下崗、失業(yè)，袁鴻凱直言不會(huì)。他認(rèn)為人才是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素之一，人員匹配是根據(jù)小區(qū)面積來(lái)定的。通過(guò)數(shù)字化、智能化的轉(zhuǎn)型，安保人員在掌握人機(jī)結(jié)合、人工智能這些科技上的能力會(huì)越來(lái)越高，單個(gè)管理面積和管理效率也會(huì)大幅提升。
人工智能未來(lái)的挑戰(zhàn)和變革
回看人工智能，從 IBM ' 深藍(lán) ' 橫空出世，到 AlphaGo 大戰(zhàn)世界冠軍，AI 已悄無(wú)聲息地滲透進(jìn)我們現(xiàn)實(shí)生活的點(diǎn)點(diǎn)面面。無(wú)論是交通導(dǎo)航、無(wú)人倉(cāng)庫(kù)，還是語(yǔ)音助手、智能服務(wù)機(jī)器人，創(chuàng)建智慧城市、智慧社區(qū)正在成為國(guó)家層面大力推動(dòng)的一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。
從物業(yè)管理行業(yè)來(lái)說(shuō)，AI+ 社區(qū)的布局也越來(lái)越成為眾多物業(yè)公司的選擇。盡管目前 AI 在社區(qū)服務(wù)上的落地還不盡善盡美，用戶習(xí)慣也有待培養(yǎng)，但隨著人工智能在自然語(yǔ)言處理技術(shù)、語(yǔ)音語(yǔ)義分析以及人臉識(shí)別等技術(shù)上的日臻完善，AI+ 社區(qū)的全面落地指日可待。
如何讓碧桂園社區(qū)結(jié)合人工智能的潛能發(fā)揮到最大？袁鴻凱認(rèn)為，下一個(gè)主戰(zhàn)場(chǎng)是機(jī)器人領(lǐng)域。與 AI、機(jī)器人的深度融合，或?qū)⒊蔀楸坦饒@ 'AI+ 社區(qū) ' 進(jìn)化之路的有力武器。
實(shí)際上，碧桂園控股董事局主席楊國(guó)強(qiáng)早在去年就確立了打造 ' 地產(chǎn)、農(nóng)業(yè)、機(jī)器人 ' 三駕馬車的戰(zhàn)略布局。并成立了全資子公司 ' 博智林機(jī)器人 '，研究機(jī)器人在建筑、餐飲、物業(yè)、零售等領(lǐng)域的應(yīng)用，其中位于碧桂園總部的機(jī)器人餐廳已經(jīng)開始實(shí)際運(yùn)營(yíng)。
在袁鴻凱看來(lái)，機(jī)器人也是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)深度結(jié)合的完美呈現(xiàn)。
' 大多數(shù)情況下，人工智能并不是一種全新的業(yè)務(wù)流程或商業(yè)模式，而是對(duì)于現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程、商業(yè)模式的根本性改造。AI 重在提升效率，而非發(fā)明新的流程、新業(yè)務(wù)。機(jī)器人在服務(wù)場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用必須降低成本，而有效降低成本的途徑就是依靠物聯(lián)網(wǎng)和邊緣端的人工智能。未來(lái)是一個(gè)人類和機(jī)器共存、協(xié)作完成各類工作的時(shí)代。人工智能將會(huì)重建人類與機(jī)器之間的相互協(xié)作關(guān)系。'
尤其是，在 AI 技術(shù)不斷迭代，不斷有更加強(qiáng)大的功能注入后，系統(tǒng)的迅速反饋和適應(yīng)能力也是企業(yè)面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)。
袁鴻凱認(rèn)為，如果將單體機(jī)器人注入智能的能力，成本很昂貴，所以機(jī)器人必須是要與邊緣端去結(jié)合的，這樣才能完成整體的動(dòng)作。邊緣端需要不斷更新，這就要求云端結(jié)合大量的場(chǎng)景不斷地去訓(xùn)練，不斷賦能，這對(duì)系統(tǒng)有很高的要求。
對(duì)于 AI 在物業(yè)行業(yè)廣泛應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)，袁鴻凱認(rèn)為有兩點(diǎn)，一是業(yè)務(wù)場(chǎng)景；二是平臺(tái)能力。
' 就業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，目前 AI 算法研究的公司接觸不到復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，隨著 AI 的發(fā)展，AI 將越來(lái)越多和我們線下復(fù)雜場(chǎng)景結(jié)合。如何快速適應(yīng)這些復(fù)雜場(chǎng)景將是所有 AI 服務(wù)商的最大挑戰(zhàn)。二是平臺(tái)的處理能力，復(fù)雜多樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景會(huì)產(chǎn)生大量的各類數(shù)據(jù)（視頻、圖片、音頻等），平臺(tái)是否能支持這樣大數(shù)據(jù)量的及時(shí)處理也是挑戰(zhàn)。'
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