智慧社区的盈利模式有哪几种

大家一说到智慧社区，都想到的是人脸识别门禁、智慧物业缴费、智慧停车等，很多人不明白智慧社区的商业模式，它究竟是靠什么来盈利的呢？对于这个疑问，智慧云天为您解答智慧社区有哪些盈利模式。

智慧社区是一种新型社区模式，它与物联网、信息技术和人工智能息息相关，也是现代科学技术的结晶，它主要盈利的模式有：
1、物业服务盈利
传统物业提供的服务都是最基础的社区服务，而且由于经常性出现物业费收缴困难，物业服务不理想，导致物业管理在很多社区是一个难解决的问题，通过智慧社区让业主和物业公司建立标准服务规则，业主缴纳物业费用可以实现对物业服务人员的评分机制。
2、周围的电子商务生态系统收取利润
智慧社区的盈利模式之一是围绕社区建立电子商务系统，覆盖社区三公里的生活圈，实现社区购物的本地化和零距离化。通过与一些知名超市和供应商合作，我们为社区业主提供新鲜食品、蔬菜和日用品等购物服务，方便社区业主购买和提高他们的生活质量。
3、社区O2O服务收费
社区O2O不仅为生活服务项目提供线上线下服务，还整合了洗衣、清洁、家政、维修服务、洗车、、餐饮等一些常见服务，使社区周围的服务可以直接与社区业主联系，节省了搜索成本，并通过收取一定的服务平台佣金实现收益。

4、合作广告媒体实现盈利
通过与各大广告公司和媒体公司的合作，我们出租自己的社区入口机和室内机的广告空间，并提供覆盖社区的准确广告服务。如果智慧社区可以扩大规模，这种广告也可以形成相对固定的广告收入。
5、医疗服务和其他项目的费用
通过与邻近或当地的医疗机构和诊所共享数据，我们可以为业主建立家庭健康档案，便于实时反馈老年人的健康状况。同时，我们还可以预约医疗机构的健康专家，实现现场体检和有针对性的健康服务，并通过为家庭提供个性化服务来收取费用。

6、电信运营商和其他合作费用
电信运营商可以根据自己的社区小站服务点推广通信和宽带产品，比如可以实现手机零售和宽带业务，业主可以在家里看到小站合作项目、升级宽带或更换服务。

随着快速无线网络的迅猛发展，万物互联从可能逐渐变成了现实，帮助催生出了一个全新的“物联网”产业。

高新兴，就是这个产业当中的一家企业，业务集中于“车联网”与“警务执法”。因为经营中面临客户订单数量波动，还因为面临不计其数同业企业的先进产品竞争，它的经营规模与利润，都出现了明显下降；事实上，它的利润表现，其实一直在连年亏损。

比如地震监测、比如水位监测，……在这类场景，经常需要反复采集数据，准确记录数据，对数据集中加工分析。

如果采用人力来完成，第一费时费力、采集到的数据除了数量稀少之外准确性也经常得不到保证，第二在更多的需要监测的场所，因为自然条件过于恶劣，而根本无法派人前往。

因为在生产领域存在大量这样的需求，还因为作为新兴产业得到政府部门、政策支持，所以能够帮助相关行业实现这类需求的物联网基础设施，就演变成了一个规模日渐庞大起来的行业。

在物联网发展过程中，它所提供出的远距离控制能力，还逐步应用到了更广泛的自动化设施上面，帮助节省了大量人力的同时，也同时能够提升不同场景下数据监测的准确性和效率。

与千禧年初中国互联网市场的表现并没有多少不同，物联网当前也正处在这样一个“群雄并起”、让人根本看不清哪一家将更长久发展存在的阶段之中。

如果说行业企业应用，与我们一般用户尚存在一定距离，从而难让我们感知到行业的最新进展的话；那么，几乎直接面向消费领域的各类智能开关，应该说就能让我们一般用户一窥行业成长的端倪。

作为末端消费者，我们如今在消费产品的应用当中，经常已经看到各类物联网云平台的宏大气魄。作为研究人员，我们还能看到面向拥有各类消费产品线的企业所提供的为数众多的物联网开发板。但这些物联网公司，能否最终发展壮大、被海量用户最终认可保留下来，最终成长为新产业中的“巨头”，也的确还是个未知数。

就像整车产业的发展，对汽车零部件产业所产生的巨大拉动那样；

毫不怀疑，物联网应用产业的进步，也将会培育出一大批关键配件（从传感器，到5G通信模块，再到物联云）厂商。

并且，我们也能够预料，在各类物联云平台当中，在对行业而言成熟的盈利模式建立起来之后，必将会涌现出不亚于任何一家互联网公司的规模浩大用户众多的大型企业。

且让我辈拭目以待。

盈利方式是估值。

1帮助企业建立战略投资和财务投资的长期财务预测模型，可以使用蒙特卡罗方法，对随机变量指标按概率分布进行统计模拟分析;

2运用自由现金流量折现模型、经济增加值或经济利润模型、股利折现模型以及基于市场比率的估值模型等对投资的财务可行性进行分析;

3对企业自身、投资对象进行不同战略情境演绎下的估值;

4对企业围绕流动资金占用和投资的融资需求做出融资工具的选择和安排。

大数据的4个“V”，或者说特点有四层面：

第一，数据体量巨大

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多

前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息等等。

第三，价值密度低

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快

1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。