济南物流：为什么说智慧园区不怎么“智慧”？
发布者：德赢vwin物流 发布时间：2018-07-11 09:07:13
在AI与IoT技术大行其道的今天，智慧园区似乎又一次成为科技界关注的焦点。
事实上，关于园区的智能化与数字化升级，一直都不是一门小生意。截至2017年，国内对“智慧园区”项目年投入已经超过1000亿人民币，年新启动项目接近300个。各式各样的产业园区、服务园区、物流园区，打着智慧与智能的名目层出不穷。
但在一片繁荣之下，却孕育着难以掩盖的问题。
泛滥的“智慧园区”在繁冗的名目和噱头之外，似乎并没有带给产业需求实际的帮助。由于国内目前的智慧园区项目很多与地方政府的新城规划项目紧密结合，参与企业和技术提供方十分复杂，往往会产生鱼龙混杂的状况。很多只是增加了温度湿度传感器，并增添了一定程度的数据可视化以及园区IT项目，也被冠以智慧园区之名。
这些所谓的“智慧”，只是解决了“园区发生过”什么这样的问题，却难以主动观察和干涉园区正在发生的状况，也就无法使智能技术真正保证园区安全，提升体系效率。
当然，园区的智慧化也处在不断提升的过程。德国、日本、美国等智能园区较发达的经验和技术模式正在通过不同模式进入中国。而新兴科技企业中，BAT等巨头在依托云计算提供产业园区的智能化升级；京东、苏宁这样的电商企业都在提出新的智慧园区解决方案；菜鸟网络也在不久前公布了未来园区方案。
但总体而言，中国大部分与智慧城市、特色小镇相配套的智能园区，都有着着急上马，噱头当先的问题。而令人担忧的是，这样的智慧园区所占比例并不低。综合起来，我们可以看到智慧园区的不够智慧，体现在三个方面：
问题一：“智能”经常被用来装装样子
产业园区的核心需求，毫无疑问是安全。制造业、物流行业等产业园区，无论是温度、湿度的变化，还是电力系统、水利系统的偶然问题，或者火种丢弃等意外情况，都将给整个系统带来难以估计的损失。所以安全是每一个产业园区的核心诉求。
这种情况下，很多园区都开始用传感器、智能摄像头来提供安全防护，但这种所谓的智慧加持有一个核心问题，那就是传感与监控设备监控和覆盖的空间比率很低，难以覆盖整个园区。甚至只是出现在几个重点区域，装装样子展示一下而已。而且往往传感器与智能摄像头的后端报警机制比较空白，一旦出现危险信号，如何处置和救援经常缺乏体系化方案。。
当然，这种情况并不仅仅存在于中国，美国、德国、日本等很早开始搭建大型产业园区的国家，如今已经开始面临智能迭代中的困境。由于改造成本的限制，智能化往往只能覆盖极少数区域。
类似问题的解决方案，目前主要是广泛利用AI+IOT设备，结合边缘计算设备的部署，让AI监控覆盖更多空间，尤其是园区角落，甚至下水道、通风口、绿化带等区域。随着AI+IoT设备体系的成本不断下降，相信情况会不断好转。
问题二：没有大脑的信息孤岛
智慧园区的另一个普遍面临的问题，是收集上来的数据如何处理让人非常头疼。
国内很多智慧园区项目，实施方案就是多安装摄像头，然后把监控数据传上云端，确保远程可看，以及能够再次调用。这也就完成了全部的“智慧化”、这样的方案当然很好，但问题是在庞大的园区体系中，大量摄像头会生成海量数据。这些数据在安保过程中会给安保人员带来可怕的工作负担，最终导致大量摄像头处在无人监察的状态里。
另一个问题，是摄像头的效率并不高。仅仅能起到事后作为证据留存的意义。能够在事故以及安全隐患之前，自主判断问题，主动干预，才是园区对安全监控的真正需求。
这也就是智慧园区项目中经常出现的数据孤岛现象，从摄像头数据到更多环境、物流、车辆、人流数据，都是相互孤立的收集与输出，无法进行主动判断与整体判断，也就谈不上真正的智能。
而且信息孤岛形态的园区，往往还会给运营人员带来大量用不上，但必须敷衍一下进行处理的数据堆积，给整个运营系统造成压力。而且数据处理费用最终要归还给园区企业负担。
统一数据处理、主动服务的AI大脑正在成为这个问题的解决方向，很多科技企业也推出了相关服务。但AI中枢系统与实际产业的结合，依然处在比较空白的探索期当中。
问题三：有了“智慧”，人却更忙了
另一个智慧园区的尴尬问题，是很多所谓的“智慧化”。比如很多智慧园区项目中，只是把园区的很多工作都进行了数据转化和云端上传，甚至仅仅是给一些园区服务加上了APP等。
可是这样，还是依赖人工去操作，非但没有解放园区工作者的劳动，反而增加了一些监控与维护任务。
园区应该以人机协作，降低工人劳动强度为目标，这一点日本和德国的物联网园区项目中早已成为共识。而依靠IoT技术的成熟，中国科技企业也开始在各种物料与仓促园区中实现大规模人机协同。
产业园区，作为多种产业实体的综合因素。其涉及人员与设备因素复杂，对效率和成本的要求更高。雨后春笋般的智慧园区建设，有很多非技术的复杂原因驱动。在IoT、云计算、人工智能等技术解决方案更加成熟的今天，智慧园区的发展朝着什么样的发展形态运行，还是要时间来检验。
来源：物流技术与应用
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