濟南物流：為什么說智慧園區不怎么“智慧”？
發布者：振宇物流 發布時間：2018-07-11 09:07:13
在AI與IoT技術大行其道的今天，智慧園區似乎又一次成為科技界關注的焦點。
事實上，關于園區的智能化與數字化升級，一直都不是一門小生意。截至2017年，國內對“智慧園區”項目年投入已經超過1000億人民幣，年新啟動項目接近300個。各式各樣的產業園區、服務園區、物流園區，打著智慧與智能的名目層出不窮。
但在一片繁榮之下，卻孕育著難以掩蓋的問題。
泛濫的“智慧園區”在繁冗的名目和噱頭之外，似乎并沒有帶給產業需求實際的幫助。由于國內目前的智慧園區項目很多與地方政府的新城規劃項目緊密結合，參與企業和技術提供方十分復雜，往往會產生魚龍混雜的狀況。很多只是增加了溫度濕度傳感器，并增添了一定程度的數據可視化以及園區IT項目，也被冠以智慧園區之名。
這些所謂的“智慧”，只是解決了“園區發生過”什么這樣的問題，卻難以主動觀察和干涉園區正在發生的狀況，也就無法使智能技術真正保證園區安全，提升體系效率。
當然，園區的智慧化也處在不斷提升的過程。德國、日本、美國等智能園區較發達的經驗和技術模式正在通過不同模式進入中國。而新興科技企業中，BAT等巨頭在依托云計算提供產業園區的智能化升級；京東、蘇寧這樣的電商企業都在提出新的智慧園區解決方案；菜鳥網絡也在不久前公布了未來園區方案。
但總體而言，中國大部分與智慧城市、特色小鎮相配套的智能園區，都有著著急上馬，噱頭當先的問題。而令人擔憂的是，這樣的智慧園區所占比例并不低。綜合起來，我們可以看到智慧園區的不夠智慧，體現在三個方面：
問題一：“智能”經常被用來裝裝樣子
產業園區的核心需求，毫無疑問是安全。制造業、物流行業等產業園區，無論是溫度、濕度的變化，還是電力系統、水利系統的偶然問題，或者火種丟棄等意外情況，都將給整個系統帶來難以估計的損失。所以安全是每一個產業園區的核心訴求。
這種情況下，很多園區都開始用傳感器、智能攝像頭來提供安全防護，但這種所謂的智慧加持有一個核心問題，那就是傳感與監控設備監控和覆蓋的空間比率很低，難以覆蓋整個園區。甚至只是出現在幾個重點區域，裝裝樣子展示一下而已。而且往往傳感器與智能攝像頭的后端報警機制比較空白，一旦出現危險信號，如何處置和救援經常缺乏體系化方案。。
當然，這種情況并不僅僅存在于中國，美國、德國、日本等很早開始搭建大型產業園區的國家，如今已經開始面臨智能迭代中的困境。由于改造成本的限制，智能化往往只能覆蓋極少數區域。
類似問題的解決方案，目前主要是廣泛利用AI+IOT設備，結合邊緣計算設備的部署，讓AI監控覆蓋更多空間，尤其是園區角落，甚至下水道、通風口、綠化帶等區域。隨著AI+IoT設備體系的成本不斷下降，相信情況會不斷好轉。
問題二：沒有大腦的信息孤島
智慧園區的另一個普遍面臨的問題，是收集上來的數據如何處理讓人非常頭疼。
國內很多智慧園區項目，實施方案就是多安裝攝像頭，然后把監控數據傳上云端，確保遠程可看，以及能夠再次調用。這也就完成了全部的“智慧化”、這樣的方案當然很好，但問題是在龐大的園區體系中，大量攝像頭會生成海量數據。這些數據在安保過程中會給安保人員帶來可怕的工作負擔，最終導致大量攝像頭處在無人監察的狀態里。
另一個問題，是攝像頭的效率并不高。僅僅能起到事后作為證據留存的意義。能夠在事故以及安全隱患之前，自主判斷問題，主動干預，才是園區對安全監控的真正需求。
這也就是智慧園區項目中經常出現的數據孤島現象，從攝像頭數據到更多環境、物流、車輛、人流數據，都是相互孤立的收集與輸出，無法進行主動判斷與整體判斷，也就談不上真正的智能。
而且信息孤島形態的園區，往往還會給運營人員帶來大量用不上，但必須敷衍一下進行處理的數據堆積，給整個運營系統造成壓力。而且數據處理費用最終要歸還給園區企業負擔。
統一數據處理、主動服務的AI大腦正在成為這個問題的解決方向，很多科技企業也推出了相關服務。但AI中樞系統與實際產業的結合，依然處在比較空白的探索期當中。
問題三：有了“智慧”，人卻更忙了
另一個智慧園區的尷尬問題，是很多所謂的“智慧化”。比如很多智慧園區項目中，只是把園區的很多工作都進行了數據轉化和云端上傳，甚至僅僅是給一些園區服務加上了APP等。
可是這樣，還是依賴人工去操作，非但沒有解放園區工作者的勞動，反而增加了一些監控與維護任務。
園區應該以人機協作，降低工人勞動強度為目標，這一點日本和德國的物聯網園區項目中早已成為共識。而依靠IoT技術的成熟，中國科技企業也開始在各種物料與倉促園區中實現大規模人機協同。
產業園區，作為多種產業實體的綜合因素。其涉及人員與設備因素復雜，對效率和成本的要求更高。雨后春筍般的智慧園區建設，有很多非技術的復雜原因驅動。在IoT、云計算、人工智能等技術解決方案更加成熟的今天，智慧園區的發展朝著什么樣的發展形態運行，還是要時間來檢驗。
來源：物流技術與應用
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