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建设智慧园区需要注意哪些事项

木马童年 2020-6-7 19:00 75 0

事物发展总归有个规律,这是万物法则。产业园区已开始在各大城市层出不穷,而走向智慧化,必定是大势所趋。据工信部统计目前我国100%的副省级以上城市,89%地级及以上城市(241个),47%县级及以上城市(51个)都在 ...

事物发展总归有个规律,这是万物法则。产业园区已开始在各大城市层出不穷,而走向智慧化,必定是大势所趋。

据工信部统计目前我国100%的副省级以上城市,89%地级及以上城市(241个),47%县级及以上城市(51个)

都在推进智慧城市建设,住建部公布的国家智慧城市试点总数多达到193个。在智慧化大军中,作为智慧城市建设的重要基础之一,产业园区受到了极大关注,也成为不少地方政府建设智慧城市的核心。

  智慧城市的困局

然而最近一则新闻,武汉政府状告微软智慧城市项目烂尾,成为了社会的热点,1.75亿的智慧城市方案从完整性、合理性、安全性、兼容性都存在较大问题,城市智能、产业园智能化的疮疤被一 一揭开。

  建设智慧园区需要绕开哪些坑

        IBM也在通过牛×的营销策略2013年在中国狂推智慧城市、智慧地球概念,曾经也在尝试在四川、济南等各地推广智慧城市、智慧园区概念,不过最后也没有见到落地成果。特别政府从安全策略考虑,最近几年去IOE的策略,IBM的智慧城市方案基于胎死腹中,事实证明在全球IBM都是在忽悠概念,并没有实际落地的智慧城市成果。

  智慧园区、智能产业园的中国式困局

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。

智慧园区、智能产业园为何不智能,智慧去哪了?

笔者最近两年走访全国各地几十个园区,也从网络和现实沟通研究了各地智能产业园、智慧园区的建设、运营方案,发现了以下三个共同的问题:

  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。

  产业园区智能化需要浇一盆冷水

走访这么多园区,其中一个在河南焦作的一个很小规模的焦作西部工业园的案例,让我陷入了深度思考。和产业园的负责人毋主任沟通,该产业前期建设并没有采用通信公司、IT公司出局的产业园全面智能化方案,大张旗鼓的建设投资。而是从园区的企业、客户实际发展的需求出发,再结合当地企业的智能化水平选择了园区的智能化样板企业多氟多和做工厂建设服务多年的中机公司与产业园规划部门,从产业园的公共服务、公共管理、企业需求、企业现状、园区运营等角度制定落地可执行分阶段的运营方案。用园区的运营的思维服务企业、客户,把企业目前最刚需的能源智能化管理、环保智能化、政务服务的智能化作为一期的建设目标。

这个虽不是国家级产业园,但是整体规划特别务实,从一开始就着眼于园区能落地的运营,不是为了智能而智能,不是打着智能的口号乱投入,更不想很多产业园,建设了大机房、大数据中心,弄了一堆摄像头和大屏幕,就是为了让领导来视察时候觉得智能而已。很多园区领导建议回去看看自己的投入了多少基础建设,看看你们的机房闲置率多好,看看自己园区有几个真正懂数字化运营的人才,少看表面,更不要图一劳永逸选择一个厂商就解决所有问题,自己的问题需要自己动手解决。

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。

诚然我们要冷静相信,智慧园区、智能产业园特别是在中国,并没有成熟可复制的推广方案,需要各位园区负责人和服务商,从产业园区经济发展、企业现状、科技水平出发,制定行之有效的落地方案。智能产业园的本质还是产业,而不是智能技术,智能技术更不是救命良药,智能技术的本质是服务于园区客户、企业、管理者,为他们降本增效,是园区经济创新发展加速器,千万不能成为园区的消耗器。

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