对于生活的社区，你有没有过这样的设想：

比如，通过人脸识别可以实现异常人员预警，对外卖小哥在小区的行为轨迹即时追踪； 小区巡逻不再单纯依靠人力巡检，而是通过AI算法实现一键巡逻，达到真正的无死角覆盖；小区的消防设备能够做到自动检查，并针对各种模拟突发情形的定时操演；图形识别技术与大数据优化社区内的车位分配；小区的业主服务不再千篇一律，会有完全个性化定制的AI管家介入……

AI巡逻场景：识别可疑人物

实际上，物业服务行业丰富的线下场景，以及大量的社区实时数据积累，为人工智能落地提供了天然实验场，也让智慧物业成为可能。

中国物业管理协会会长沈建忠曾表示，随着人工智能不断在各行各业落地，享受科技红利的物业服务企业，在智慧物业的探索方面应该更有作为。

钛媒体了解到，目前行业中已有不少头部物企在原有的优质服务基础上，成为了智能物业领域的第一批先行者，例如碧桂园服务，近年就通过其“智能社区AI全栈解决方案“等，引领着智能物业领域的探索。这些物业企业抢占智能科技风口，将智能物业落地社区场景，为社区服务升级带来更多可能性。

我们知道，要实现人工智能在物业服务行业的落地，需满足四个基础条件：一是千万级的数据量，二是强大的运算能力，三是清晰的业务场景，最后要有物联网及物联设备的支持。

在传统的AI+物业服务的落地思路中，往往会堆砌大量的物联网设备，存在高投入、慢回报、缺乏全局方案等“老大难”问题。

而市面上的智能社区解决方案，往往由不同的厂商拼凑整合而成，不但缺乏相关规范、系统体验性差，而且软硬件费用投入巨大，智能社区建设的普及受到影响。

同时，在管理运维过程中，社区服务商经常遭遇软硬件系统和设备分散、社区智能化建设碎片化、成本高、数据价值挖掘和业务应用效率低下等问题。

“以前物业公司做智能化改造时会上大量的服务器，车闸有车闸的服务器，门禁有门禁的服务器，设备智能管理还有专门的服务器”， 碧桂园服务首席资讯官袁鸿凯认为，由于物联网设备间缺乏数据连接，最终形成的是一个个数据孤岛，无法实现场景的打通与融合。

由此，把所有服务器的功能集成在一个服务器里面，这成为了行业突破智能化建设现状的必由之路，基于这样的逻辑，碧桂园服务找到了更具革新性的最优解。

袁鸿凯强调，以前人工智能应用需要把采集到的数据上传到云端，时效性很差。如果加入边缘处理，将云端能力赋能到社区本地去处理，就能快速反应，即时性很明显。由此，以云-边-端构成的“智能社区AI全栈解决方案“就这样诞生了，其核心是一个看似平平无奇、实则可以承载智能物业场景的“小盒子”——凤凰魔盒。

“凤凰魔盒就是一个边缘服务器”， 袁鸿凯告诉钛媒体，凤凰魔盒可以将云端数据传输到社区本地处理，实现快速反应。同时，由于将各类设备服务器的功能集成在一个盒子里，社区内的门禁、车闸、摄像头、电梯、智能照明等设备都可以通过盒子获得云端的算法，实现智能化，不需重新更换设备，大大降低了社区智能化改造的成本。