浅析人工智能在住宅小区物业风险防控领域的应用

2021-08-22 08:05PENGHui
住宅科技 2021年8期
关键词:住宅小区物业管理物业

■ 彭 晖 PENG Hui

0 引言

我国物业管理伴随房地产行业的发展而发展,起步于上世纪八十年代,历经近四十年的发展,已获得蓬勃发展。据统计,全国现有各类住宅面积超过300 亿m2,其中,上海市存量住宅面积约7 亿m2。随着房屋和设施设备运行使用时间的增长,住宅小区面临的各类物业风险不断增加,直接影响到住宅小区日常物业工作的生产安全和居民的财产安全和人身安全[1]。

1 住宅小区物业风险现状分析

住宅小区物业风险大致可以分为两类:一类是物业服务企业工作人员在小区实施秩序维护、绿化养护、清洁卫生、设施设备维修养护作业过程中的生产行为风险,如小区绿化维护人员在给乔木进行修剪时登高作业,未做好相应防护导致坠落,又如暴雨引起小区部分区域积水,维修工未发现电线脱落导致触电事故等;另一类是物业共用部位、共用设施设备和相关场地本体使用中,由于自然风化、维保不到位、不及时或不正确使用对业主的人身或财产造成损失的风险,如建筑物外立面或附属物坠导致停放在周边的车辆受损;又如住户将电瓶车携带入户过程中,在电梯里发生爆燃导致电梯受损和乘梯人员生命危险。

对于第一类风险,通常物业企业出于自身经营管理的需要,不仅建立了相对规范的管理制度体系预防员工作业风险的发生,而且大部分还为员工购买了保险以规避事后连带责任。因此,此类风险目前总体处于可控状态。

对于第二类风险,业主大会可以通过购买保险以及在物业服务合同中明确物业企业服务责任的方式化解,但由于业主大会对此类风险的意识淡薄,大多数小区还没有充分重视由此引发的事故将要承担的经济责任甚至是法律责任[2],此类风险预防、管控方面亟需加强。例如:今年上半年在上海某小区发生的一起外墙坠落致人伤亡事故;另外,四川某小区电瓶车在电梯内失火,导致多人烧伤,引起了社会广泛关注。因此,加强这类风险的防控不仅必要而且紧迫。

2 人工智能技术赋能物业风险防控主要技术分析

住宅小区内建筑物、构筑物、附属设备众多,尤其是有高层建筑的小区,采取传统的人力勘测、巡检模式实施动态、全天候的维保管理,不仅成本高,而且效率也低[3]。

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,在移动互联网、云计算、大数据、脑科学等科技快速发展的共同驱动下,呈现出引领产业变革的效力,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。近年来,随着AI+在各个细分领域的商业化应用及资本的推手,对各个行业的浸入和升级,尤其在物业管理中比较聚焦的安防、节能、智慧设备、维修服务等领域更是每隔一段时间就会迎来关键技术突破和产业的大变革,这些为住宅小区物业风险预测及风险防控提供了有效的技术支撑[4](图1)。

图1 人工智能技术赋能物业风险防控

2.1 面向物业风险管理多场景物联设备集成化

在保证稳定性、准确性和经济性的条件下,选取摄像头、传感器、无人机、监控终端等各类基于物业风险管理场景的各类感知物联设备,通过统一的上行和下发协议标准规范,各类前端感知设备均按照标准规范进行传输和交互。对采集的各类静态、半动态、动态数据,制定统一的数据标准规范,形成统一标准的输出供各类业务层应用系统调用。尽可能多的将有效有关参数类型汇总集成到统一的物联网管理平台,为业务应用提供扎实充足的数据支撑(图2)。

图2 小区智能化物联设备集成

2.2 面向物业风险管理的可视化快速构建技术

结合GIS、视频融合、数据智能技术,研究物业管理风险知识图谱构建和立体监控,以人——物——空间进行交互建模与优化技术快速构建技术,建设多场景物业风险管控可视化体系。构建“点、线、面”3 个层面物业风险可视分析方法。一是“点评估”,即单个风险源的评估,如设备设施类(如消防、配电、燃气)、作业活动类(如外立面施工)。二是“线评估”,即对某个领域或某种类型风险的评估。例如社区燃气安全领域、消防安全领域。基于点评估进行线评估,根据该领域或该类型风险点的数量、单一风险源的风险程度,进行大数据分析模型构建和风险知识图谱画像,以获得物业单一领域风险水平。三是“面评估”,即对整个物业管理范围的整体风险评估。对某个区块“人、物、空间”等各类风险进行叠加,获得区域的整体风险程度。基于IFTTT 的多源异构系统工作流可视化业务编排引擎,通过多维度层面评估,快速实现物业风险可视构建(图3)。

3 基于物业风险管理预测模型的综合服务平台

物业风险管理综合服务平台主要分为三层:物业数据层、算法模型层和综合服务层。首先,对于数据层,通过高时空分辨率物业管理空间数据采集技术采集各类传感器、监控、文本和历史物业风险数据,通过数据压缩、增强和加密等技术进行预处理,然后实现跨域数据融合,进而构建物业全场景知识图谱;其次,对于算法模型层,构建物业管理立体监控和动态感知两个模型,集成高精度定位、多模态知识特征融合、表示学习和关联规则挖掘等算法,预测高空坠物、消防安全,底层技术主要有物联网、知识图谱、云计算和大数据分析等技术。最后,对于综合服务层,定义统一接口访问,提供各类物业管理风险综合服务,包括汇聚、集成、共享和分发等(图4)。

图4 物业风险管理综合服务平台架构

4 展望

住宅小区安全运行关系到千家万户的生命财产安全,随着美丽家园、美丽街区建设的不断推进,为了满足人们日益增长的美好生活需要,构建和谐、安全、怡居、乐居的生活环境,是迈向高质量发展阶段的必然要求。只有把安全维护好,才能够使得发展行稳致远,将人工智能技术赋能物业风险管理,多类型海量物联网设备之间的联动规则自定义及自动化执行,形成物业风险管理多场景物联网设备集成化接入管理平台,实现人工智能赋能物业风险管理处置及预测;基于地理信息系统的“人——物——空间”的跨域信息可视融合与海量异构数据的数字孪生模型,实现物业风险管理可视化系统;基于物业风险事件大数据分析模型,实现自定位、自感知、自决策、自执行、自适应体系的物业多场景风险管理,打造物业风险综合服务平台,将有效促进共建共治共享的物业风险管理新模式形成。

5 结语

住宅小区的智能化物业管理和风险防控已经迫切需要作为物业管理中的一门课题来研究探讨[5]。如何建立和规范有关人工智能在住宅小区物业管理的标准和规则,是规范物业管理、提高物业服务水平的切实需要,也是适应时代发展的必经之路。智能化住宅小区是一个不断发展完善的高新技术结晶,而智能化的物业管理也应随着智慧城市的发展建立起一套较为完整的管理体系和建设标准,以促进整个物业管理市场的良性发展,对小区物业风险进行有效防控,使我国物业管理水平向特色化、国际化的方向发展。

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