物業服務行業作為房地產行業進入“白銀時代”的藍海，在房地產市場增速放緩後，一直被認為是房地產開發商的新增長極。研究報告顯示，我國物業行業到2030年潛在的市場規模將達1.3萬億元，從目前來看，市場還有超過兩倍的增長空間。

但多數人對物業服務行業的印象仍停留在傳統時代：辦事效率慢、科技含量低。對物業公司而言，物業費增長存在天花板、人均效能低也是困擾已久的痛點。面對著服務面積的增長和業主人數的增加，物業公司也迎來了自己的轉型期。在新的技術大潮下，整個市場正在尋求下一個令人興奮的節點。

轉型究竟如何入手？物業公司瞄準了科技化和智慧化。這幾年來，頭部物業公司已經開始建立自己的堡壘。人工智慧、雲計算、物聯網、大資料、智慧社區等一系列與科技相關的的詞彙也開始高頻出現在物業公司的戰略規劃當中。

智慧化轉型並不僅僅是在一朝一夕，而需要持續的投入和強大的平臺能力建設。技術背景並不雄厚的傳統物業公司能否真正透過智慧化轉型實現降本增效？前沿技術在實際物業服務應用中會否遇到困難？記者嘗試去尋找答案。

智慧化轉型，真的降本增效了嗎？

一直以來，物業服務都是一個對人工依賴程度極高的行業。根據中國指數研究院釋出的報告顯示，2018年物業行業運營成本中人力成本佔有57.84%的比例，而行業每年的人力成本都在以2%的速度遞增。此外，許多物業公司面臨的最大問題是公司未來每年的擴張速度、管理面積、業主人數都將增加，仍以招募大量員工的方式來進行粗放式管理顯然是不明智的。

在5月28日舉辦的2019首屆人工智慧與智慧物業高峰論壇上，幾乎所有參會的物業公司都表達了一個共識：物業服務行業正處於發展的瓶頸期，而突破的關鍵口就在於利用智慧化、資訊化完成數字化轉型。

背後的原因也很明顯：物業服務本身是一個微利行業，擁抱人工智慧和物聯網的大趨勢來進行降本增效本質上是一種競爭的手段。再者，對物業服務進行智慧化改造最終是為了更好地服務業主，而業主對服務的滿意度也直接關乎物業公司的使用者粘性。

在從業人士看來，科技力量所能帶來的降本增效不在於技術降低了多少實在的成本，而在於人機互動效率的提升。對此，頭部物業公司碧桂園服務有一個發現：傳統的工作流程中，保潔人員的工作效率比較低。1棟30層的樓大概需要掃2到3個小時，一個保潔人員一天最多能掃三到四棟樓，還得在加班狀態下才能幹完活。隨著物業服務面積的增加，投入成本的增加似乎是無可避免的，但研發掃樓機器人就可以即時識別樓道的清潔情況並進行打掃，大大提高了清潔效率。

不過，碧桂園服務執行董事、總經理李長江也認為，物業服務是一個極其注重體驗的行業。如果成本下降到突破底線，讓機器完全代替人，也會讓整個社區沒有“人情味”，反而失去了使用者體驗 —— 這也是行業中極容易犯的一個錯誤。企業要做的就是在兩者兼備的情況下尋找一個平衡點。

中國指數研究院提供的一組資料反映了頭部物業公司的轉型成果：2017年度百強企業實現智慧化投入均值為716.22萬元，同比提高49.82%；百強企業人均在管面積也同比增長了12.49%。由此可見，新技術投入有效降低了物業服務企業的運營成本。

某種程度上，最真實的轉型效果還是反應在業主的體驗上。物業公司努力去提供的智慧化服務，真的是業主所需要的嗎？

碧桂園服務資訊長袁鴻凱的思考是，智慧化提升的是人機配合的效率。利用物聯網和人工智慧相結合將大幅降低常規重複勞動的人力投入，可以讓我們投入更多的人力去為業主提供更多的更貼心的服務。

“高大上”的AI如何落地？

人工智慧是近兩年的風口，但大多撲向這一風口的企業無法承擔較高昂的演算法研究成本，或空有技術卻無法找到落地的商業場景。如今，這一難題拋給了物業公司。

一直以來，人工智慧落地都存在著兩個挑戰：應用場景和平臺能力建設，而物業服務行業正好可以為AI的落地提供廣泛而清晰的應用場景：安防、清潔、泊車、園藝等方方面面的服務。

例如安防領域，常見的小區監控工作中，一位保安通常需要負責整個小區三四百路的監控影片，這種情況下很難快速發現某一屏中的異常問題。當人工智慧切入這一場景後，任一影片中出現異常情況都可以及時提示看守人員，無論後者是否在監控室，警告資訊都可與其實現聯動。而在保安巡邏的過程中，看守人員可以實時獲得某一區域有違章停車的資訊，並前往處理。

這是碧桂園服務正在進行的場景應用實踐。於今年3月釋出的AI智慧邊緣伺服器鳳凰魔盒提供了一個可供參考的解決方案。據碧桂園服務官方介紹，鳳凰魔盒是社區內所有人工智慧應用的整合，它可以方便雲端資料與本地社區的快速傳輸，以讓本地裝置實現對資料的實時反應。社區內人臉識別、車牌識別、周界警戒等人工智慧方面的應用都可以用這一魔盒來啓動，而且魔盒與前端裝置（攝像頭）的配合大大降低社區智慧化改造的成本。

AI落地的另一挑戰是平臺能力建設。原有的人工智慧大資料的處理都是在雲端進行的，而物業公司需要面對的問題是如何讓其下沉，來形成整體的平臺以及邊緣端的算力支援。運用在實際生活中就是，攝像頭能夠實時捕捉到逃犯的影象、迅速分析並且上報，而不是在幾天之後才得出結果。這樣實時的資料分析和處理能力，需要全棧的AI服務能力來支援。

在AI的布局方面，每個物業公司的側重點各有不同。從整個行業來看，碧桂園服務是目前唯一一家能夠用給完整的雲邊端的架構來部署物聯網和人工智慧的物業公司。

社區機器人，是口號還是未來？

在物業公司設想的智慧社區中，機器人扮演著不可或缺的角色。介面新聞曾經報道，萬科已經和多家智慧公司達成合作，力推機器人專案，研究方向包括機器人保安、智慧家居等領域。包括萬科、長城、保利等品牌在內的知名物業服務公司都將規劃、設計、生產及推廣社區物業服務智慧機器人產品加入了業務規劃中。

碧桂園服務的動作則更加直接，與碧桂園集團旗下的全資子公司博智林機器人公司共同研發社區場景下的各類機器人。袁鴻凱曾在一次採訪中透露，目前，博智林研發的快遞分揀機器人已經落地，而為物業服務的樓面清潔機器人、垃圾傾倒機器人、室內保潔機器人等都處於研發和試點的程序當中，其中室內保潔機器人將在今年內投產使用。

從現有情況來看，市面上已經有一些物業服務機器人在投入使用。但總體而言，現有的物業服務市場中尚未出現大規模的機器人使用。距離機器人真正走進社區、服務業主的階段還有一定距離。

這與我國服務型機器人發展的現狀不無關係，因為半數以上的服務型機器人仍然處於研發階段。另一方面，目前機器人單機的研發和執行成本仍然較高，如果所有機器人能夠透過邊緣的智慧化服務來進行統一調配，規模化的機器人運營成本才能夠降下來，而這樣的智慧化服務要求大量資料在短時間內得到處理，需要高速率、大容量、低時延的5G網路支援。

這也是碧桂園服務追求AI全棧服務能力的原因，目的就是提高統一調配的能力，增強人機互動效率。

李長江表示，2019年將是碧桂園服務社區機器人元年。實際上，伴隨著5G商用的步伐加快，機器人在物業服務行業的大規模使用在整個行業內都會有更多想象空間。

實際上，5G的大規模使用不僅僅影響著服務機器人，也將推進物聯網、雲計算、大資料及AI等關聯領域的裂變式發展。擁有廣泛應用場景的物業公司，或許有機會成為科技公司爭搶的合作伙伴。

嚴格來說，由於行業集聚度不高，新興技術從研發到實際落地、再到規模化應用也需要一段時間，整個物業服務市場的轉型仍然處於較為初級的階段。但不能否認，行業中的主要玩家都已經在智慧化轉型布局上有了許多動作，備受關注的人工智慧、物聯網、雲計算等新興技術也已經開始在物業服務行業找到了自己的著力點。

物業公司下一步要做的可能是，立足著力點，去擴大新技術在日常服務當中的應用可能性。而最終的應用成果，還要等待業主來檢驗。