一直以來，物業行業以“勞動密集”的特點著稱，但發展迅猛。根據中國指數研究院的報告，2018年中國物業服務百強企業管理面積均值達3718萬平方米，市場份額提升至38.85%，這個藍海市場預計2030年末行業總量空間達318億平方米，對應收入規模2萬億元，市場前景依然向好。

但硬幣的另一面也值得關注。由於物業領域充斥著大量的勞動力，隨著勞動成本增加，人力開支構成了物業公司最頭疼的成本。2018年，物業百強企業經營成本均值6.77億元，同比增長17.5%。其中人員成本佔比57.84%，同比增長2%。

此外，物業領域偏向於重度垂直場景，深耕多年之後已形成厚厚的行業牆，一般大型科技企業很難切入進這個市場，導致物業行業與前沿科技的結合出現了一定程度上滯後或脫節。

對於頭部物業公司而言，尋找一條與科技結合的路或許是降本增效最快的捷徑。

IoT、雲計算、邊緣計算“入侵”物業場景

在現有的物業場景中，一般具體包括綜合管理、房屋及共用設施裝置的維護管理、公共秩序維護、保潔服務、綠化管理、裝飾裝修管理服務、停車管理服務等內容，涉及交通、治安、綠化和衛生等。而物業綜合服務的基本要求是“高效”、“優質”，因此，物業管理公司應千方百計地提供“大管家”式的服務，努力創造一個以物業為中心的有利於業主生活的“微型社會”。

現在，實驗室裡的IoT、雲計算、大資料等技術早已不在是“高高在上”的名詞，而是漸漸下沉，走向工廠，走進社區，走進家庭。比如，物業領域現在興起了智慧車閘、智慧門禁、智慧井蓋等等，就是IoT等技術帶來的便利。

可以說，隨著大量感測器在社區部署，社區資訊資料的完整性進一步提高，社區資訊化的建設相對提速。加上雲計算和大資料的計算和分析能力，社區已經能夠實現資訊的快速交換和智慧決策。

尤其是5G即將帶來的網路革命的爆發，將帶動一系列邊緣端應用的出現。邊緣伺服器將大量被部署到離使用者最近的地方，邊緣的各類裝置都具備IoT效能，介面被統一整合，資訊互相打通，迅速處理決策，物業場景會發生質變，其服務也將給居民生活帶來新體驗。

物業向AI要技術要應用

AI（人工智慧）作為目前最火的技術也被物業場景高度重視，行業諸多企業紛紛布局，並堅持AI與IoT、邊緣計算等戰略的同時進行。

在頭部物業企業中，碧桂園服務可能略顯獨特。除了以與騰訊雲等科技巨頭合作的模式推進AI新布局，還研發了自有的AI應用平臺和AI訓練平臺，同時還構建出雲邊端全棧式物業解決方案，成為物業領域布局新技術密集度最高的廠商。

雷鋒網注意到，碧桂園服務繪製出了物業行業人工智慧第一張應用場景一覽圖，從前端服務到後臺分析支援，構建了完善的技術+應用體系。

碧桂園服務繪製物業行業人工智慧應用場景一覽圖

管理支撐上，有大資料驅動的運營和管理模型；AI賦能上，碧桂園服務提供了自有的AI演算法訓練平臺以及第三方演算法接入平臺，對增值業務做相應技術支援。

2018年，碧桂園服務已經在全國落地了一些AI專案，AI大幅提升人機的合作效率。例如：智慧安防方面，透過各類演算法（以圖找人演算法、軌跡分析演算法，周界防範、垃圾桶溢滿，品質巡查、安防人員脫崗檢測等），大幅提升社區的安全和安全管理的效率。

據此前碧桂園服務資訊長袁鴻凱介紹，碧桂園服務2019年會在社區大量推廣AI鳳凰魔盒。AI魔盒就是一臺邊緣伺服器，它可以大幅降低社區智慧化的建設和改造的成本，它可以使社區普通的數字攝像頭變成智慧攝像頭，它可以使社區的各類裝置變得更加智慧，它使得企業數字化轉型和社區智慧化應用更加方便。2018年該公司已在全國範圍內落地384個AI專案，每個專案都透過AI魔盒提供本地化的AI演算法與算力。

社區機器人的前景幾何？

此外，值得關注的是，行業對於與AI密切結合的社區機器人的市場正產生濃厚興趣。即便硬體一直不是物業廠商核心競爭區，但現有的“智慧+”革命，把軟硬體一體化結合推到了時代的最前沿。

目前，行業對社區機器人的出現持樂觀與期待態度為主，從廠商早前的布局可以略知一二。比如，高仙清潔機器人、艾可清潔機器人、它人清潔機器人、國自清潔機器人已經形成一條清潔機器人的賽道。

在針對社區場景的工業設計與多項應用上，目前以碧桂園服務為代表的頭部物業廠商已經提出構建豐富的社區機器人矩陣，比如將推出樓梯清潔機器人、室外掃地機器人、室內洗地清潔機器人、巡邏機器人、雜草清除機器人、垃圾桶清運機械臂等一整套機器人隊伍，比傳統意義上的單點應用服務更加完善。

以樓梯清潔機器人為例，能實現樓梯垃圾清掃、樓梯地面刷洗、扶手清潔、自動返回充電、自動傾倒垃圾、自動加裝清水排汙、避讓行人、裝置狀態遠端監控等功能，是物業管理的最佳幫手，不僅解放了人力，優化了物業管理人員結構，還能對社區資訊化建設增添動力。

縱觀各戶外清潔機器人品牌，有以下幾個特點：體積較大；大部分為洗地機或掃地機，很少為掃洗一體機；應用場所大都為機場、車站、商場、室內停車場等清掃面積較大的場合；基本處於試用階段，未得到大批次應用。而碧桂園服務領先的針對物業場景的機器人矩陣則更細分，滿足社區管理需要。

從功能上講，這一組社區機器人已經具備了勞動力所能從事的物業服務，基本可以實現取代。但有不少行業人士認為，現在去談“機器人替代勞動力”的話題還為時過早，目前可以做到的是機器人與人工搭配，協助人工來提高效率。

同時，雷鋒網也觀察到，機器人的自動化操作，不是簡單的機械式擺臂，而是嚴重依賴於視覺AI管理、邊緣端的資料處理以及資料分析能力，構造極為複雜，需要一系列配套的基礎設施才能實現使用。此外算力也是一大挑戰，據了解，目前透過AI晶片合作，碧桂園服務的一些產品算力已提升7倍。

社區機器人會引領物業智慧化的未來嗎？

“2019年是碧桂園服務社區機器人的元年。”

5月28日，碧桂園服務執行董事、總經理李長江在首屆人工智慧與智慧物業高峰論壇上發出這樣的聲音。他認為，要想成為國際領先的科技型綜合服務集團，碧桂園服務就必須在科技化與智慧化上下功夫，在人工智慧上挖掘出新的價值，一方面體現在內部管理系統的改進，另一方面體現在對業主服務體驗的改進。

作為中物協“2019人工智慧與智慧物業首席專家單位”，碧桂園服務釋出AI全棧解決方案

而從布局可以看出，社區機器人就是碧桂園服務對業主體驗計劃的重要組成部分，是碧桂園服務內部團隊與機器人團隊的“深度探討”。眼下，這塊市場也已經被其他頭部物業企業盯上了，物業管理的價值空間將被更大程度上放大。

在技術革新不斷深化的背景下，物業百強企業繼續保持對技術運用的投入力度。資料顯示，2018 年，20 餘家百強企業智慧化建設費用超千萬，大部分企業對智慧化的投入在 200-500 萬元之間。而碧桂園服務在近5年已累計投入超過4.8億元研發費用。

不過，各家紛紛投入智慧化建設，但效應凸顯乏力，一來因為普遍處於摸索期，沒有成功案例借鑑，短期內看不準未來發展方向；二來因為這需要很雄厚的財務模型支援，物業服務一般是難以“花費重金”的，普遍做不到持續、大範圍投入。

很明顯的趨勢是：物業是傳統服務業，除了BAT把它當做產業網際網路對待，並作為網際網路下半場深耕的領域之一，物業企業本身的變革也會加速，對技術的投入依然重視。正如李長江所言，物業行業集中度會越來越高，最後或將剩下50家，行業標準會進一步細化明確，業主的期待值也會隨之提升。當頭部企業領跑時，不願意變革的企業就一定會被業主淘汰—— 這是市場選擇的結果。

總體而言，場景+技術雙軌之下，物業企業將形成新的優勢壁壘，引領物業革命、社區革命。加上頭部廠商資源豐厚、架構開放，自研+開放將有效降低研發成本，物業服務企業可挖掘細分領域商業機會依然巨大。未來，以社區機器人為主要角色的物業智慧化將值得期待。