數字技術的意義數字人平臺硅語數字人app

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　　南京商業地產商會本著“做大平臺，做實服務”的平臺宗旨，特開展線上“大咖開講”公開課模塊，硅語邀請行業內知名大咖專家，數字數字在線授課、技術開展線上論壇，義數以創新的形式，團結商業地產行業伙伴，整合多方資源，為行業和會員企業知識賦能。 第三期“大咖開講”邀請了博銳尚格科技股份有限公司執行總裁竇強博士帶我們一起揭秘新晉地標，通過麗澤SOHO項目看數字智能賦能商業體運維！

　　竇強硅語數字人app，博士，高級工程師，畢業于清華大學建筑學院。中國建筑節能協會調適專委會常務委員，國家節能中心能源管控技術專家組成員，中美清潔能源專家組成員，中關村綠色建筑產業聯盟理事，中國智慧能源產業發展聯盟理事。曾在國際及國家級各類刊物發表學術論文十余篇，申請國家發明專利4項，獲省部級科技創新三等獎1項，主持國家十三五重點研發課題3項，主持的建筑能效提升建設項目總面積超過500萬平方米，為我國綠色建筑運營體系的建設和推廣做出了卓越貢獻。

　　從大數據看房地產行業發展趨勢，中國經濟發展面對轉型升級，公共建筑運維面臨巨大挑戰硅語數字人app。根據2019年底國家統計局發布的國家現有公共建筑統計數據來看，全國公共建筑總量達200億平米，每年運維費用達38000億，共計資產200萬億，涉及600萬從業者。另外，根據麥肯錫研究發布有關信息化與智能化應用的程度的數據，這個數據中將所有行業劃分為22類，信息化應用最高的是金融業，而建筑業排行倒數第二，可以說房地產行業數據化信息化應用程度是很低的。

　　建筑運維組織的工作方式分為四個層次，分別為系統運行→建筑運維→商業運營→資本運作。這四個層次是基于現在房地產行業的轉型產生的。

　　那么房地產到底有哪些轉型，2013年之前，一般公認的是房子是商品住宅，運維管理是售后，商業地產是配套數字人平臺，在這過程中運維管理不求有功，但求無過數字人平臺。2013年之后，國家對于商品房尤其是商品住宅調控逐漸的在收減。而隨著國民經濟水平的發展，生活水平的升級，這個時候，原來作為配套的商業地產、商業綜合體逐漸的站到了前排。隨著經濟的發展，隨著城市化規模的擴大，城市里人越來越多數字人平臺，上班的人隨之擴大，寫字樓經濟也越來越發達。所以，房子逐漸由商品變成了資產硅語數字人app，運維管理變成了資產運營，隨之就存在資產的保值增值問題。總結起來，房地產行業在轉型，并且是趨勢十分清晰的轉型。

　　2020年在疫情發展下，產生了一個新的認識。線上經濟由于疫情開始逐漸涌現，線上經濟的爆發對于以線下經濟為主的商業地產產生的沖擊十分大。在2月份，就有很多商業地產集團對租戶出臺了減免政策，這種租金的減免會給商業地產帶來直接收益的下降數字人平臺。當存在突發事件時，不同的經濟模式可能會對現有的經濟模式造成沖擊。

　　在轉型過程中，會出現兩種管理方式，一種是城邦化管理，另一種是集約化管理。在這兩種不同的方式下，項目運維如何更好的規模化。相比較數字人平臺，由于商業建筑運維行業8個痛點的存在，物業運維管理水平的擴張難度更大。解決這個問題有三個較好的解決方案，就是BIM、IOT、AI數字技術的意義。

　　通過碰瓷智能駕駛給智能化轉型提供了標尺和具象想象，可以發現智慧運維到底是什么，借助智慧運維可以實現什么。這是行業里一個很大的創新。

　　根據美國汽車工業協會給出的智能駕駛分級標準，共分為6個等級。受智能駕駛分級標準的啟發，可以總結出智能建筑運維的分級設想，兩者是很類似的。

　　第一個層級是傳統管理模式，純靠人工進行管理；第二個層級是信息在線，即設備數據及項目運行參數可以通過有效信息從線上得知，通過信息在線可以解決一部分現場無序的狀態；第三個是執行在線，通過信息化系統把整個項目的問題線上化解決；第四個是經驗在線，不僅僅做到通過線上化管理進行信息執行數字技術的意義，還知道如何管理好，在線上形成一套經驗體系；第五個是輔助解決，主要是通過人工智能算法解決突發狀況；第六個是責任轉移，到達這個層級時，物業工程人員對樓宇管理的責任已經很小，大部分責任已經轉移到信息化系統中。目前國內智能建筑運維可以做到經驗在線的十分少，可以做到輔助解決幾乎沒有。

　　總結起來，智能運維要做到的是基于信息模型的建筑數字化、基于新型網絡的機電自動化、數據高效互通的監控集成化、嵌入物聯網智能的管理信息化、基于大數據的決策數據化。

　　竇博士以麗澤SOHO項目為實例，通過對麗澤SOHO基于BIM的綜合運維管理的詳細講解，進一步告知建筑運維智能化轉型中通過BIM，AI，IOT需要做的具體工作。

　　人工智能會不會替代人，這是一個目前很難回答的問題，但是要知道在很多地方人工智能還是替代不了人的。人工智能擅長的是重復枯燥的數據采集與標準執行的自動化以及統計、排序、匹配的智能化，他的擅長不是說人做不了，而是說他可以快速的、批量化的完成。而人擅長的是提供意義與需求，這是人工智能無法做到的；人還擅長處理灰度，而不是像人工智能“非黑即白。在建筑運維過程中，將人工智能處理問題的高效與人提供意義與需求、處理灰度的能力相結合，就能夠形成較好的運維硅語數字人app。