AI+智慧地产大数据平台建设方案 人工智能+智慧地产大数据平台建设方案
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在原来的基础上各子系统相 互连接，数显数据的碰撞， 并结合业务管理和业主体验
以房地产为平台的市场机遇
以房产为平台，新机会点不断涌现
智慧工地
工地可视化建设，项目进度管控
智慧案场
智慧售楼部智能化建设前置，辅助楼盘 营销
智慧社区
社区O2O、智能家居、互联网+
物业的资本化、规模化
绿城、碧桂园、中海、彩生活、恒大等 已上市。滨江、雅居乐即将上市
智能家居
周界防范
访客管理
智能巡更
AI IOT统一接入
人员分类管理 停车场管理
边缘 域N
云对讲 业主管理
智能家居
周界防范
访客管理
智能巡更
AI IOT统一接入
人员分类管理 停车场管理
边缘 节点
边缘 节点
Part 3
视频大数据系统建设
视频信息最丰富
视频是最丰富的信息源
视频大数据与其他大数据的区别
视频大数据
KPI 数据
人/车/房
行为数据 ……
感知数据
人像数据
视频数据
环境数据
车牌数据
报警数据
……
运营数据
广告数据 订购数据
论坛数据 服务数据
行为数据 ……
社区联 网平台 品质管控
停车场联网
视频联网
告警联网
行为分析
物业缴费
数据展板
业务 API 平台
广告运营 商圈运营
邻里社圈 便民服务
边缘 域1
云对讲 业主管理
集成 平台
完善数据管理及服务
将所有系统数据进行集成，并与商 业运营数据进行碰撞，改变传统人 为主观判断的决策方式，可以对关 键指标实时管控，通过数据分析平 台对分析指标运行情况一目了然。
业务端
互联网+时代，人们的需求与生活方式发生着深刻的改变
网络与水电煤一样，成为生活的基础设施。 移动互联网飞速发展，手机已成为人们不可或缺的亲密伙伴，极大的改变了人们的生活方式。 互联网+时代，更重视自我实现的90后加入消费主体，催生全新商业机会，传统企业原有商业模式正在
打造面向未来的科技智能建筑群， 构建智慧宜居的生活环境及舒适生活服务， 创建“安全、舒适、便捷”的社区生活新模式
智慧居所
光网社区，智能管道基础设施 安全便利、健康舒适的居住环境 智能家居，营造智慧之家
乐享生活 （社区O2O）
聚合社区多元服务，高品质生活
一机在手，乐享智慧生活
Part 2
业主 周边商家
地理资源
小区场地 小区设施
业主
智慧家庭
－光纤宽带 －手机 －ＩＴＶ
地产企业
政府与产业
云平台 家庭客户大数据
开放的合作体系 国家智慧城市联盟成员
智慧地产核心理念：以人为本，智居乐活
智慧地产提供的不仅是产品，更重要的是体现一种”以人为本”的服务理念
中国电信智慧地产核心理念：
智居 · 乐活
数据来源：国家统计局
优势互补，跨界合作共同打造互联网+智慧地产
房更好卖：智慧家庭一步到位，提升品牌内涵及购买欲望
服务更优：高效物管，社区O2O新模式
占据入口，未来可期：占据家庭生活入口，未来可挖掘新的利益增长点
情感资源
地产企业
客户资源
认可度 信任度
服务机构 服务人员
服务资源
+ 互联网
中国电信
集成化
智能化
业务与管理端变化
PC端
移动端
人工管理
无技防、效率低、失误率高
1 2
程控辅助
出现各类机电和程控设备，开始
3
使用计算机逐步替代部分的人工
操作
4
人工智能
逐步使用智能技术替代大部分
5
的人力投入，如无人值守、云
对讲、等应用
设备辅助
出现各类简单的计算和传感设 备辅助人进行管理 需要人进行操控
互联智能
被颠覆。
富裕阶段 小康阶段 温饱阶段
பைடு நூலகம்
分享互联网+盛宴，地产商转型势在必行
行业拐点到来，房地产行业进入新常态。 地产商需顺应人们生活方式与需求的变化，探索新的长效利润增长模式。
旧模式
粗放型高增长
增量扩能为主 土地和劳动力等要 素驱动
房地产行业新常态 质量效率型平稳增长 做优增量和消化存量并存的深度调整
识别种类少
深度学习优势、性能及广泛应用
语音识别错误率相 对降低30% (2010)
汉字识别错误率相 对降低30% (2011)
图像识别绝对错误 率降低10% (2012)
物体检测绝对性 能提升13% (2013)
AI+智慧地产大数据平台建设方案 人工智能+智慧地产大数据平台建设方案
Contents
目录
1. 建设背景和需求分析 2. AI+智慧地产云平台建设 3. 视频大数据系统建设 4. 系统智能应用
5. 系统智能应用场景
6. 典型案例
Part 1
建设背景和需求分析
地产智能化发展历程
系统端变化
数字化 网络化
从知识大数据中快速提取关键信息， 基于神经网络进行学习和认知，优 化计算模型
人机 交互
通过增强现实、虚拟现实等技 术，以自然友好的方式进行人 机交互
AI Cloud架构 在地产行业的应用
云端 智能
数据 仓库
安全决策
服务决策
管理决策
建设决策
文化决策
运营决策
营销决策
······
业务数据
营收报表
出入数据
技术进步等创新驱动
2015年7月全国房地产开发投资增速
重要 转型 方向
增量竞争
建造更好更具吸引力的房子：引入绿色、科技、 智慧生活等元素提升房子附加值及品牌溢价。
存量竞争
卖房子向卖服务转变：物管效率提升及社区O2O 运营
多元化发展
深入挖掘商、产、文、旅、养老等地产领域的增 长空间 跨界金融、文化、快消、农产品等行业，寻求新 增长极
1 2
3 4
地产智能化建设总体发展趋势
贯穿建筑全生命周期
从工地售楼房屋智能化建设 物业管理的整体规划设计
提升管理效率及业主体验
通过PC端/移动端等与集团业务的结 合展现及处理常规的业务，量化工作 提升管理效率，通过权限控制与运营 的结合科通过APP/微信/小程序等连 接业务激发业务活力
整体 规划
历史订单 搜索记录
购物车 心愿单
浏览记录
用户订阅 搜索请求
影视评分 媒体评论
人体 行为分析
传感 信息分析
车辆 行为分析
综合 信息预测
95%以上的视频数据是非结构化数据
大数据时代我们需要深度的智能
视频监控的点位数和数据量已经爆发式增长，传统的智能算法还停留在比较浅层次的分析识别上
准确率低
环境适应性差
AI+智慧地产云平台建设
AI Cloud——基于神经网络的认知计算
边缘节点 边缘域
云中心
感知 理解
智能感知与理解视频、图片等 非结构化数据，进行精确的结 构化数据采集
推理 分析
汇集各域的结构化数据，基于业务 规则，建立模型和关系的知识数据， 进行推理、比对和分析，获取深入 的数据洞察与决策依据
学习 深化
以房地产为平台的市场机遇
以房产为平台，新机会点不断涌现
智慧工地
工地可视化建设，项目进度管控
智慧案场
智慧售楼部智能化建设前置，辅助楼盘 营销
智慧社区
社区O2O、智能家居、互联网+
物业的资本化、规模化
绿城、碧桂园、中海、彩生活、恒大等 已上市。滨江、雅居乐即将上市
智能家居
周界防范
访客管理
智能巡更
AI IOT统一接入
人员分类管理 停车场管理
边缘 域N
云对讲 业主管理
智能家居
周界防范
访客管理
智能巡更
AI IOT统一接入
人员分类管理 停车场管理
边缘 节点
边缘 节点
Part 3
视频大数据系统建设
视频信息最丰富
视频是最丰富的信息源
视频大数据与其他大数据的区别
视频大数据
KPI 数据
人/车/房
行为数据 ……
感知数据
人像数据
视频数据
环境数据
车牌数据
报警数据
……
运营数据
广告数据 订购数据
论坛数据 服务数据
行为数据 ……
社区联 网平台 品质管控
停车场联网
视频联网
告警联网
行为分析
物业缴费
数据展板
业务 API 平台
广告运营 商圈运营
邻里社圈 便民服务
边缘 域1
云对讲 业主管理
集成 平台
完善数据管理及服务
将所有系统数据进行集成，并与商 业运营数据进行碰撞，改变传统人 为主观判断的决策方式，可以对关 键指标实时管控，通过数据分析平 台对分析指标运行情况一目了然。
业务端
互联网+时代，人们的需求与生活方式发生着深刻的改变
网络与水电煤一样，成为生活的基础设施。 移动互联网飞速发展，手机已成为人们不可或缺的亲密伙伴，极大的改变了人们的生活方式。 互联网+时代，更重视自我实现的90后加入消费主体，催生全新商业机会，传统企业原有商业模式正在
打造面向未来的科技智能建筑群， 构建智慧宜居的生活环境及舒适生活服务， 创建“安全、舒适、便捷”的社区生活新模式
智慧居所
光网社区，智能管道基础设施 安全便利、健康舒适的居住环境 智能家居，营造智慧之家
乐享生活 （社区O2O）
聚合社区多元服务，高品质生活
一机在手，乐享智慧生活
Part 2
业主 周边商家
地理资源
小区场地 小区设施
业主
智慧家庭
－光纤宽带 －手机 －ＩＴＶ
地产企业
政府与产业
云平台 家庭客户大数据
开放的合作体系 国家智慧城市联盟成员
智慧地产核心理念：以人为本，智居乐活
智慧地产提供的不仅是产品，更重要的是体现一种”以人为本”的服务理念
中国电信智慧地产核心理念：
智居 · 乐活
数据来源：国家统计局
优势互补，跨界合作共同打造互联网+智慧地产
房更好卖：智慧家庭一步到位，提升品牌内涵及购买欲望
服务更优：高效物管，社区O2O新模式
占据入口，未来可期：占据家庭生活入口，未来可挖掘新的利益增长点
情感资源
地产企业
客户资源
认可度 信任度
服务机构 服务人员
服务资源
+ 互联网
中国电信
集成化
智能化
业务与管理端变化
PC端
移动端
人工管理
无技防、效率低、失误率高
1 2
程控辅助
出现各类机电和程控设备，开始
3
使用计算机逐步替代部分的人工
操作
4
人工智能
逐步使用智能技术替代大部分
5
的人力投入，如无人值守、云
对讲、等应用
设备辅助
出现各类简单的计算和传感设 备辅助人进行管理 需要人进行操控
互联智能
被颠覆。
富裕阶段 小康阶段 温饱阶段
பைடு நூலகம்
分享互联网+盛宴，地产商转型势在必行
行业拐点到来，房地产行业进入新常态。 地产商需顺应人们生活方式与需求的变化，探索新的长效利润增长模式。
旧模式
粗放型高增长
增量扩能为主 土地和劳动力等要 素驱动
房地产行业新常态 质量效率型平稳增长 做优增量和消化存量并存的深度调整
识别种类少
深度学习优势、性能及广泛应用
语音识别错误率相 对降低30% (2010)
汉字识别错误率相 对降低30% (2011)
图像识别绝对错误 率降低10% (2012)
物体检测绝对性 能提升13% (2013)
AI+智慧地产大数据平台建设方案 人工智能+智慧地产大数据平台建设方案
Contents
目录
1. 建设背景和需求分析 2. AI+智慧地产云平台建设 3. 视频大数据系统建设 4. 系统智能应用
5. 系统智能应用场景
6. 典型案例
Part 1
建设背景和需求分析
地产智能化发展历程
系统端变化
数字化 网络化
从知识大数据中快速提取关键信息， 基于神经网络进行学习和认知，优 化计算模型
人机 交互
通过增强现实、虚拟现实等技 术，以自然友好的方式进行人 机交互
AI Cloud架构 在地产行业的应用
云端 智能
数据 仓库
安全决策
服务决策
管理决策
建设决策
文化决策
运营决策
营销决策
······
业务数据
营收报表
出入数据
技术进步等创新驱动
2015年7月全国房地产开发投资增速
重要 转型 方向
增量竞争
建造更好更具吸引力的房子：引入绿色、科技、 智慧生活等元素提升房子附加值及品牌溢价。
存量竞争
卖房子向卖服务转变：物管效率提升及社区O2O 运营
多元化发展
深入挖掘商、产、文、旅、养老等地产领域的增 长空间 跨界金融、文化、快消、农产品等行业，寻求新 增长极
1 2
3 4
地产智能化建设总体发展趋势
贯穿建筑全生命周期
从工地售楼房屋智能化建设 物业管理的整体规划设计
提升管理效率及业主体验
通过PC端/移动端等与集团业务的结 合展现及处理常规的业务，量化工作 提升管理效率，通过权限控制与运营 的结合科通过APP/微信/小程序等连 接业务激发业务活力
整体 规划
历史订单 搜索记录
购物车 心愿单
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人体 行为分析
传感 信息分析
车辆 行为分析
综合 信息预测
95%以上的视频数据是非结构化数据
大数据时代我们需要深度的智能
视频监控的点位数和数据量已经爆发式增长，传统的智能算法还停留在比较浅层次的分析识别上
准确率低
环境适应性差
AI+智慧地产云平台建设
AI Cloud——基于神经网络的认知计算
边缘节点 边缘域
云中心
感知 理解
智能感知与理解视频、图片等 非结构化数据，进行精确的结 构化数据采集
推理 分析
汇集各域的结构化数据，基于业务 规则，建立模型和关系的知识数据， 进行推理、比对和分析，获取深入 的数据洞察与决策依据
学习 深化