傢俱工廠到智造工場,洞見智慧園區的曠視解法


撰文 /   張賀飛
編輯 /   沈潔

作為智慧建築的重要細分單元,智慧園區的話題熱度持續不減。


北京正在大力度推動首都“兩區”建設,一大批老舊廠房快速騰退,開始打造智慧化為導引的產業園區;科技部和財政部聯合啟動了“百城百園”行動,按照“一城一主題”和“一園一產業”的原則,加速科技園區的智慧化升級……


畢竟智慧園區直接關係到產業、人才和知識的聚集,有著生產力提升和經濟規模效應的雙重訴求,被越來越多的城市視為產業轉型升級的“樣板間”。特別是在AI和IoT大行其道的敘事邏輯中,智慧園區將深度影響一座城市的智慧綜合感。


智慧園區的價值已經是一種社會共識,但連接的場景和業態尚未有統一的標準,也是留給大大小小人工智能企業的臨場考。


 01 

智慧園區的勢和道


園區的轉型創新並不是什麼新鮮議題。


早在2014年前後,冠以“互聯網+”前綴的產業園區就已經遍地開花。2015年國內的科技企業服務器數量已經有近3000家,電商園區數量超過500家,形式各異的眾創空間在半年時間內新增了上萬家。


當人工智能掀開了互聯網的下一幕,“智慧園區”陸續出現在許多新城的規劃項目中,產業園區被加上繁冗的名目和噱頭,以至於出現了魚龍混雜的一幕:一些產業園區僅僅增加了溫溼度傳感器,對外就以智慧園區自居。




於是國內的智慧園區數量在不斷增多,但大多數陷入了缺乏頂層設計和多方協作意識的認知誤區,對“智慧”的理解浮於表面,一味地引入或堆砌智能硬件,整體的服務能力和效率提升並未有質的改變。


比如智慧園區普遍存在的信息孤島現象,很多園區鋪設了大量的傳感器和攝像頭,初步實現了對園區的遠程控制和監管,但缺少長期規劃和系統性佈局,不同細分模塊間的數據互不打通,“智慧”的背後是增加更多的人力進行監控與維護,運營效率和成本控制也就無從談起,以至於智慧園區在很長時間裡停留在摸索階段。


園區智慧化轉型的方向不可謂不正確,為何結果背離了最初的預判?


想要回答這樣的問題,勢必要進行兩個維度的深思:一是改變園區的治理邏輯,智慧園區的內核不是添加智能化的模塊,而是打通不同節點的數據,建立一種數據化的運營理念;二是釐清智慧園區的核心訴求,本質上是為了促進生產力的提升,智慧園區的建設應該是結果導向,並非是用“智能”來裝裝樣子。


也就是說,智慧園區其實是一場路線之爭,比拼的不是智能化的替代程度,而是智慧化升級的完成度。


 02 

老舊工廠的“變形記”


一家老舊工廠的轉型成了輿論的焦點。


位於北京市海淀區西三旗的金隅智造工場,曾經是一座傢俱生產基地,破舊的廠房一度和北京高速刷新的城市界面格格不入。在金隅和曠視的聯合改造下,原本被被淘汰的廠房悄然蛻變成了智慧園區的新樣板。


剛走進金隅智造工場的時候,除了隨處可見的智能攝像頭,幾乎和傳統的產業園區並無二致,可在園區內參觀停留了一段時間後,智慧化的生活和工作體驗可能會讓你有會心一笑的感知:


工作在金隅智造工場的員工,很少看到有人佩戴身份標識的工牌,每一棟辦公樓的閘機都可以實現智能通行,除了可以實現員工智能考勤,還可以同步顯示溫度、健康碼等信息,即便是在疫情防控期間,也可以像平時一樣進出。同時員工還可以打開園區的APP或小程序,免費騎行滑板車、查看班車的路線、在線訂餐或報修,幾乎所有的服務和需求都可以在線上進行一鍵解決。




被改變的還有園區的工作節奏,園區的巡邏、監管和應急常常是一件繁雜的工作,佔據了園區過半的人力資源。但在金隅智造工場裡,智能攝像機每時每刻都在守護園區內的人員和車輛,並將數據進行結構化處理,一旦出現緊急情況可以自動觸發告知相關人員。和傳統的園區運營相比,金隅智造工場節省了30%的人員時間、管理效率提升了40%,極大地提升了應急能力。


從傢俱工廠到智慧園區的轉變,離不開曠視對金隅智造工場的系統性改造,確切來說主要解決了兩個方面的問題:


一個是覆蓋雲邊端的AIoT基礎平臺,為園區裝上智慧大腦和可視化的操作平臺,打通了園區內的智能硬件和業務系統,當前系統整合度近95%,做到一張大屏統管整個園區。困擾大多數智慧園區的信息孤島,也就迎刃而解。


另一個是滲透進每一個場景中的自研算法,基於曠視自主打造的AI生產力平臺Brain++,金隅智造工場融合了30種左右的高性能自研算法模型,能夠對門禁、訪客、消防、停車等系統進行精準感知、智能調度和大數據分析。


 03 

曠視的第三種解法


為何曠視走出了智慧園區的普遍誤區?


在回答這個問題前,先來梳理下許多智慧園區的錯誤根源,即只是解決了“園區遇到過什麼”這樣的問題,無法實時洞察並應對園區內正在發生的狀況,結果註定是“智慧園區”被詬病不智慧、不務實、不實用。


進一步深挖的話,智慧園區的所有誤區都是路線上的失誤:


很多智慧園區採用了自上而下的思路,即先以“園區大腦”的形式打通園區的每一個節點,然後逐步進行子系統的開發和設備的採購,常見於新園區的規劃。然而這麼做的前提是後續進場的開發者必須匹配“大腦”的協議和標準,無疑是一種理想範兒的開發理念,在數據打通上存在種種不確定性。


也有一些智慧園區汲取了教訓,推行的是自下而上的策略,為了消除數據煙囪,試圖先解決各個子系統的智能化,再循序進行數據的彙總統一。只是現階段的很多企業只有單點技術服務的能力,無法將場景數據、業務、技術串成一條線,自下而上的打通終究只是少數企業、少數園區做成的事。




曠視和金隅的合作讓我們看到了第三種解法,可以總結為深度賦能、生態協作的路線。對比巨頭們動用一切資源狂轟亂炸的戰術,曠視是一家純粹的AI技術型企業,想要抓住產業智能化轉型的紅利,必須要深入下沉到產業當中,比如將自家的算法嵌入到攝像頭等智能設備中,結合自家的技術解決方案提供數據運營等能力支撐。


就像在金隅智造工場裡,比起其他智慧園區少了很多“花裡胡哨”的作秀,精力和價值集中體現在技術賦能中。一面將自家的算法嵌入到數十種智能設備,提供後端整體解決方案做全棧服務;一面依託自研的Brain++,根據業務需求快速定製算法並進行訓練和部署。然後以肉眼可見的成果,打動面臨多種選擇的客戶。


可以給出的解釋是,人工智能的殺傷力絕不在於秀技術,而是讓技術在特定場景裡深耕,將客戶難以理解的技術問題轉變為運營問題。曠視的聰明恰在於此,一組組運營數據的提升“征服”了金隅,並找到了在其他園區中複製落地的可能。


 04 

降本增效的老話題


曠視抓住的市場切入口其實並不複雜。


無論是早前的互聯網園區,還是當下流行的智慧園區,降本增效始終是園區運營方的核心訴求。選擇性忽略市場訴求,採用為了智能而智能的建設理念,碰壁可以說是一開始就能預見的結果。


正如金隅智造工場所呈現的一幕,傢俱工廠到智能製造的蝶變,既是為了承接產業升級的需要,也在踐行高效、低碳的管理理念。“智能”二字的價值,顯然不應侷限在字面上的理解,不應體現在園區內有多少智能化產品,重心在於創新管理的新技術、新手段和新體驗,進而吸引越來越多高價值的企業入駐。


需要思考的是人工智能企業的生存哲學,隨著智慧園區逐步進入到去偽存真的階段,人工智能行業或許將迎來新一輪的淘汰賽。


不少企業還在扮演基礎技術服務商的角色,所謂的AI技術服務不過是簡單粗暴地賣模型、賣算法,但單點技術已經無法解決智慧園區這樣的宏大命題。就連整體解決方案提供商的打法也在被挑戰,因為產業智慧化轉型的驅動因素,早已從團隊和算法演變為數據和場景,單一的解決方案已經觸碰到了天花板。




曠視和金隅的示範揭開了一個新的趨勢,人工智能企業進入到了AI產品化的新賽道。在曠視和其他企業的合作中,深度學習框架天元MegEngine、深度學習雲計算平臺MegCompute、數據管理平臺MegData等常常是獨立出現的名詞,分別對應曠視向不同細分領域輸出的解決方案,但在金隅智造工場的案例中,被提及最多的是AI生產力平臺Brain++,開始以綜合能力為觸點廣泛參與。


做一個總結的話,企業降本增效的底層邏輯並沒有變,但對人工智能的能力要求越來越系統化。就拿智慧園區的例子來說,金隅選擇曠視作為合作伙伴,籌謀的因素是多個層面的,既要幫助園區解決現階段遇到的棘手問題,通過AIoT的場景化應用實現向智慧園區的加速升級,同時也要為園區的持續升級架好向上的梯子。


智慧園區其實只是產業轉型的一角,曠視代表的人工智能企業,正放低姿態深度參與到千行百業的轉型升級進程中,並將從中找到屬於自己的紅利。

主理人 | 張賀飛(Alter)


前媒體人、公關,現專職科技自媒體


虎嗅、鈦媒體、36kr、創業邦、福布斯中國等專欄作者


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