對於生活的社區，你有沒有過這樣的設想：

比如，透過人臉識別可以實現異常人員預警，對外賣小哥在小區的行為軌跡即時追蹤； 小區巡邏不再單純依靠人力巡檢，而是透過AI演算法實現一鍵巡邏，達到真正的無死角覆蓋；小區的消防裝置能夠做到自動檢查，並針對各種模擬突發情形的定時操演；圖形識別技術與大資料最佳化社區內的車位分配；小區的業主服務不再千篇一律，會有完全個性化定製的AI管家介入……

AI巡邏場景：識別可疑人物

實際上，物業服務行業豐富的線下場景，以及大量的社區實時資料積累，為人工智慧落地提供了天然實驗場，也讓智慧物業成為可能。

中國物業管理協會會長沈建忠曾表示，隨著人工智慧不斷在各行各業落地，享受科技紅利的物業服務企業，在智慧物業的探索方面應該更有作為。

鈦媒體了解到，目前行業中已有不少頭部物企在原有的優質服務基礎上，成為了智慧物業領域的第一批先行者，例如碧桂園服務，近年就透過其“智慧社區AI全棧解決方案“等，引領著智慧物業領域的探索。這些物業企業搶佔智慧科技風口，將智慧物業落地社區場景，為社區服務升級帶來更多可能性。

告別裝置堆砌，盒子扮演“終端中樞大腦”

我們知道，要實現人工智慧在物業服務行業的落地，需滿足四個基礎條件：一是千萬級的資料量，二是強大的運算能力，三是清晰的業務場景，最後要有物聯網及物聯裝置的支援。

在傳統的AI+物業服務的落地思路中，往往會堆砌大量的物聯網裝置，存在高投入、慢回報、缺乏全域性方案等“老大難”問題。

而市面上的智慧社區解決方案，往往由不同的廠商拼湊整合而成，不但缺乏相關規範、系統體驗性差，而且軟硬體費用投入巨大，智慧社區建設的普及受到影響。

同時，在管理運維過程中，社區服務商經常遭遇軟硬體系統和裝置分散、社區智慧化建設碎片化、成本高、資料價值挖掘和業務應用效率低下等問題。

“以前物業公司做智慧化改造時會上大量的伺服器，車閘有車閘的伺服器，門禁有門禁的伺服器，裝置智慧管理還有專門的伺服器”， 碧桂園服務資訊長袁鴻凱認為，由於物聯網裝置間缺乏資料連線，最終形成的是一個個資料孤島，無法實現場景的打通與融合。

由此，把所有伺服器的功能整合在一個伺服器裡面，這成為了行業突破智慧化建設現狀的必由之路，基於這樣的邏輯，碧桂園服務找到了更具革新性的最優解。

袁鴻凱強調，以前人工智慧應用需要把採集到的資料上傳到雲端，時效性很差。如果加入邊緣處理，將雲端能力賦能到社區本地去處理，就能快速反應，即時性很明顯。由此，以雲-邊-端構成的“智慧社區AI全棧解決方案“就這樣誕生了，其核心是一個看似平平無奇、實則可以承載智慧物業場景的“小盒子”——鳳凰魔盒。

“鳳凰魔盒就是一個邊緣伺服器”， 袁鴻凱告訴鈦媒體，鳳凰魔盒可以將雲端資料傳輸到社區本地處理，實現快速反應。同時，由於將各類裝置伺服器的功能整合在一個盒子裡，社區內的門禁、車閘、攝像頭、電梯、智慧照明等裝置都可以透過盒子獲得雲端的演算法，實現智慧化，不需重新更換裝置，大大降低了社區智慧化改造的成本。

另外，相比較其他的解決方案，鳳凰魔盒還可以根據不同專案場景的個性化需求，自主選擇搭載不同的智慧社區資訊化方案，構建專屬的智慧物業神經網路，進而實現“一個盒子，完成社區資訊化建設”。

這一突破，對於智慧物業建設來說，在費用把控、全盤管理、降本增效等方面有著明顯的助益。 “相較同行，用鳳凰魔盒來進行智慧化改造的成本能降低30%左右。這對於物業服務行業來說相當可觀。”袁鴻凱指出。

業內分析測評亦指出，在這套智慧社區解決方案中，鳳凰魔盒就像“終端中樞大腦”一樣，可以減少人工的無效干預，進而實現成本最佳化、提升效率。

自動分析、演算法賦能：盒子為社區定製管理方案

具體來說，傳統布局思路中，社區的停車場收費、影片監控、綜合門崗、門禁對講、裝置管理等系統需要部署的多臺伺服器硬體，而鳳凰魔盒完全能夠做到all in one式的替代，並且可以根據自身需求定製，在鳳凰魔盒搭載更多元化的社區資訊化系統，實現更強大的功能應用。

如果說，這種“一站式“是鳳凰魔盒的第一步，能快捷實現社區資訊化構建，那麼在此基礎上、更具個性化和靈活性的AI能力會是智慧社區的下一步考驗。

鈦媒體了解到，鳳凰魔盒就具備這樣的智慧分析功能，能夠實現“資料採集---自動分析---決策輸出”，無需人為干預即可實現系統的自動運作，極大減輕了人員工作量。

同時，它還可與雲端的人工智慧訓練平臺連線，如果現有的人工智慧演算法無法滿足應用場景的實際需求，可以在雲端進行針對性訓練，然後下發至鳳凰魔盒。這樣就使得社區智慧化不斷更新、無限擴充套件。

此外，透過鳳凰魔盒，還可以在社區中匯入碧桂園服務社區建設的相關管理規範標準、影片教學課程等指導文件，透過內容服務，給中小型物業公司的規範化建設和管理帶來幫助。

至此，鳳凰魔盒的主要優勢已然清晰，從一個盒子快速實現社區資訊化建設，到連線雲端AI能力，同時為社區匯入規範化、標準化服務，從而助力中小型物業企業更輕鬆地加入智慧化升級大潮。

社區場景應用：鳳凰魔盒能解決什麼問題

不過，在實際的應用場景中，像鳳凰盒子這樣的智慧產品及背後的技術，能否真正與線下場景無縫融合？這一點至關重要。

據了解，以落地該產品的廣東某專案為例，按傳統的管理方式，這個小區原攝像頭600多個，監控室裡就有320多個螢幕，若按照傳統的管理方式，靠工作人員憑肉眼來識別和發現異常，人工成本和時間成本都很大，一些問題也無法及時發現，多在出現問題後取證與追溯，因此還需要配合大量的安保人員進行巡檢。

而依託這套以鳳凰魔盒為核心的搭建的雲-邊-端解決方案，小區透過裝置端構建感知網路，邊緣端實現場景式智慧，雲端大腦完成態勢分析決策與聯動指揮。在鳳凰魔盒開啓後，可連線物業現場的所有智慧裝置和系統。
這其中，最典型的應用 就是“一鍵巡邏”。

以往的保安巡邏都是每隔1小時巡邏一次，一次至少要1小時，而且在監控室，1000餘張監控顯示屏滾動播放，靠人力很難及時發現問題。而透過一鍵巡邏，每隔20分鐘抓取一次監控，安保人員可以調取小區內的所有監控，並同一時間抓拍各種場景的圖片，上傳至雲端進行演算法分析，最終生成巡邏報告，大大減少物業保安的工作量。

鳳凰魔盒的AI安全流程架構

鈦媒體了解到，該專案部署鳳凰魔盒後，不僅解決了多臺伺服器硬體離散的問題，還提升了各方面的經營效果：人均管理面積增加了30%、保證高品質服務的同時人力成本減少了20%、整體裝置成本降低了66%。

當然，除了安防的落地價值，鳳凰魔盒還可以實現對對水泵房、配電間、電梯、消防等重點裝置進行實時的執行狀態監測；做到城市保潔品質檢查，監控拍攝到城市、社區垃圾清理情況，監控分析判定出該垃圾的地理位置、被管轄區域和麵積，實時通知城市管理者進行處理。

另外，在危險行為識別上，在做到監控預判危險行為與危險人物的同時，還能實時通知所在位置的警察、保安進行處理。
可以說，這套以鳳凰魔盒為核心的雲-邊-端 AI 全棧解決方案，已經初步成形，並實現了真正的落地。

不過，要實現將社區與人工智慧的落地融合完美串聯，像鳳凰魔盒這樣的“新物種”還需持續迭代升級。一方面，AI技術在前進，這對鳳凰魔盒的系統的迅速反饋和適應能力提出了挑戰。另外，如何協同內部龐大的物業管理專案、管理面積，並保證社區居民的服務體驗，也持續考驗著碧桂園服務等企業的平臺能力與業務能力。

本文首發於鈦媒體