蝶城开路，万物云构建物业行业首个产业互联网

澎湃新闻

《江苏省数字经济促进条例》规定，各地区、各部门应当推行建立首席数据官制度，首席数据官协同管理本地区、本部门数据与业务工作，推动数据共享开放，建立与数字经济相关企业联系机制，提升本地区、本部门数据治理能力。

数字经济的浪潮汹涌而至，各种政策利好也纷至沓来，江苏设立首席数据官，只是其中的一个缩影。当前，我国数字经济发展正转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段，各行各业都在纷纷 探索 如何拥抱数字经济。

在一系列政策扶持和AI、IoT、5G等技术的驱动下，物业行业也在悄然转型。物业服务作为传统的劳动密集型行业，要想在数字化浪潮汹涌的时代，更高效地满足用户日益增长的需求，就离不开前沿 科技 的赋能，从业务、流程、组织等多方面向 科技 型物业转变。

当前，不少物业巨头均已布局产业互联网，万物云便是其中的先行者，通过大数据、云计算、智能终端以及网络优势于传统行业的应用，以提升原有的传统业态，进而提高运营效率和服务能力。

人、事、地、物的数字化

随着消费互联网红利见顶之后，产业互联网万亿级别的机会受到各方瞩目。

当前，万物云开启全新街道战略——“蝶城”，以街道为单位投资打造高浓度、高效率的服务网络，在一个半径3公里的城市区域内，构建20-30分钟服务可触达的服务圈。

蝶城突破了社区围墙的限制，将服务范围从一个小区扩大到一个街道。与此同时，蝶城还将实现住宅、商企、城市空间内的物业服务的联动，同时蝶城空间内带来更多元的服务场景。随着服务范围的倍数扩张，要保障服务的高效率，就需要借助 科技 手段，实现人、事、地、物的全面数字化，才能快速响应客户的各种需求。

而在一个街道内的多元场景，人、事、地、物的全面数字化，其实就是把这个街道的物理世界抽线到数字世界，形成一个街道内的“网”。

为此，万物云旗下万睿 科技 ，自主研发了万云星尘-空间数字孪生PaaS平台，提供可视化、音视频、AI及定位等各类物联服务，实现PaaS平台层“按需调用”。平台下接IaaS设备层，助力边缘智能硬件“即插即用”，通过感知设备设施、资产、人及活动的信息，将其整合并实时投射在数字空间中进行管理。

未来数年，万物云在全国构建300个以上蝶城，随着蝶城的规划化复制，这张网在全国的高线城市将连成一片，逐渐构成物业行业的第一张产业互联网。

科技 设施提升服务体验

万物云正持续加大对物联网基础设施的投入，积极投身于服务业的数字化转型，将复杂的服务流程SOP化，既可以赋能一线员工成长，还能提供服务效率，为业主带来更好的服务体验。

目前，万物云正在进行首批蝶城的建设。万物云将在蝶城内进行大量的数字化基础设施建设。

既有边缘计算、Lora组网等数字化基础设施，还有智慧通行系统、自助服务终端、扫地机等高效设备，再加上智慧工单系统对人员、设备等进行智能调度。

得益于这些 科技 设施，万物云将现场服务转变成远程服务，将人工服务转变成AI服务，将人员、设备等从一个固定小区解放出来，可以服务多个项目。

在深圳坂田蝶城，万物云在物业服务中心部署了“凤梨一号”自助服务终端，不仅可以取代传统的前台职能，提供缴费、办卡、房屋过户等服务，而且还能724全天候为业主服务。

“这个机子真不错，根据提示简单 *** 作几下，自己就能办好业务，确实方便。” 家住深圳市龙岗区坂田街道万科城的纪阿姨，使用自助终端上缴纳物业费，全程耗时不到30秒。

万物云的 科技 设施不仅能提高效率，还能对水泵房等设备进行预测性维保，将隐患消除于萌芽状态。

在蝶城中的水泵房，通过传感器和摄像头覆盖， 24小时监测设备的运转情况，压力、温湿度等传感器一旦告警，即可提前发现问题，大大减少了供水问题的频率。

与此同时，通过将日常的人工维保转变为云维保，还可以大大提高巡检效率，同时还减少了一线的执行风险。仅在深圳万科城一个项目内，就有7个水泵房，过去靠人工进行检查需要2个多小时，现在通过云维保检查20秒内即可完成。因此，过去固定在一个项目的维修员也可以跨项目流动了。

工单系统高效调度

除了自助服务终端、传感器等设备建设外，万物云还构建了一个完善的工单系统，在服务区域内进行高效调度。

物业服务涉及的问题多样、场景繁杂，因此需要更多元的报事主体，实现全场景覆盖。在百川引擎中，报事主体除了业主、人力巡检，还有AI巡逻车识别、远程视频监控等数字化技术自主报事，尽可能做到监测无死角。

基于“百川引擎”，工单系统会根据不同项目、位置，查看未领单据，转发给指定合适人员；管理者也可查看不同人员当前接单情况，工单进度详情一目了然。

值得一提的是，“百川引擎”支持事件响应升级机制，若发现报事1小时无人响应，相关工单会自动推送至更高一级响应单元，响应组织层级、响应时间则可以根据不同客户灵活配置，以保障街道、楼宇、小区运营质量。

以工单和任务调度平台为主要媒介，万物云形成了覆盖全域空间的BPaaS解决方案。我们可向具体场景的问题给予管理者、现场执行人员和服务对象提供远程协同指导等服务，实现了现场服务和远程运营的“一体化”，大幅提升了服务效率。

以保洁专项流程为例，2021年，基于BPaaS解决方案优化了现场作业调度模式，工单超时率大幅降低，且报单量环比增幅近15倍，问题解决效率提升了近38倍。

随着蝶城的建设，万物云将在全国数百个街道实现人、事、地、物的全面数字化，并以工单系统推动服务网络的高效运作。假以时日，属于物业行业的第一张产业互联网也将呼之欲出。

校对：丁晓

云计算架构主要可分为四层，其中有三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面，还有一层是纵向的，称为管理层，是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。下面介绍每个层次的作用和属于这个层次的主要技术。
显示层
这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：
HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频和本地存储等方面。
JavaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JavaScript，能够极大地丰富Web页面的功能，最流行的JS框架有jQuery和Prototype。
CSS：主要用于控制Web页面的外观，而且能使页面的内容与其表现形式之间进行优雅地分离。
Flash：业界最常用的RIA(Rich Internet Applications)技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验方面，非常不错。
Silverlight：来自业界巨擎微软的RIA技术，虽然其现在市场占有率稍逊于Flash，但由于其可以使用C#来进行编程，所以对开发者非常友好。
在显示层，大多数云计算产品都比较倾向HTML，、JavaScript和CSS这对黄金组合，但是Flash和Silverlight等RIA技 术也有一定的用武之地，比如VMware vCloud就采用了基于Flash的Flex技术，而微软的云计算产品肯定会在今后使用到Silverlight。
中间件层
这层是承上启下的，它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务，比如缓存服务和REST服务等，而且这些服务即可用于支撑显示层，也可以直接让用户调用，并主要有五种技术：
REST：通过REST技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。
多租户：就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务，而且保持良好的隔离性和安全性，并且通过这种技术，能有效地降低应用的购置和维护成本。
并行处理：为了处理海量的数据，需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。
应用服务器：在原有的应用服务器的基础上为云计算做了一定程度的优化，比如用于Google App Engine的Jetty应用服务器。
分布式缓存：通过分布式缓存技术，不仅能有效地降低对后台服务器的压力，而且还能加快相应的反应速度，最著名的分布式缓存例子莫过于Memcached。
对于很多PaaS平台，比如用于部署Ruby应用的Heroku云平台，应用服务器和分布式缓存都是必备的，同时REST技术也常用于对外的接口， 多租户技术则主要用于SaaS应用的后台，比如用于支撑Salesforce的Sales Cloud等应用的Forcecom多租户内核，而并行处理技术常被作为单独的服务推出，比如Amazon的Elastic MapReduce。
基础设施层
这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：
虚拟化：也可以理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理服务器上生成多个虚拟 机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低服务器的购置成本，而且还能同时降低服务器的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有 VMware的ESX和开源的Xen。
分布式存储：为了承载海量的数据，同时也要保证这些数据的可管理性，所以需要一整套分布式的存储系统，在这方面，Google的GFS是典范之作。
关系型数据库：基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化，使其在云中更适应。
NoSQL：为了满足一些关系数据库所无法满足的目标，比如支撑海量的数据等，一些公司特地设计一批不是基于关系模型的数据库，比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra等。
现在大多数的IaaS服务都是基于Xen的，比如Amazon的EC2等，但VMware也推出了基于ESX技术的vCloud，同时业界也有几个 基于关系型数据库的云服务，比如Amazon的RDS(Relational Database Service)和Windows Azure SDS(SQL Data Services)等。关于分布式存储和NoSQL，它们已经被广泛用于云平台的后端，比如Google App Engine的Datastore就是基于BigTable和GFS这两个技术之上的，而Amazon则推出基于NoSQL技术的Simple DB。
管理层
这层是为横向的三层服务的，并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术，主要有下面这六个方面：
帐号管理：通过良好的帐号管理技术，能够在安全的条件下方便用户地登录，并方便管理员对帐号的管理。
SLA监控：对各个层次运行的虚拟机，服务和应用等进行性能方面的监控，以使它们都能在满足预先设定的SLA(Service Level Agreement)的情况下运行。
计费管理：也就是对每个用户所消耗的资源等进行统计，来准确地向用户索取费用。
安全管理：对数据，应用和帐号等IT资源采取全面地保护，使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。
负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。 运维管理：主要是使运维 *** 作尽可能地专业和自动化 ，从而降低云计算中心成本。
负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。
运维管理：主要是使运维 *** 作尽可能地专业和自动化，从而降低云计算中心的运维成本。
现在的云计算产品在帐号管理，计费管理和负载均衡这三个方面大都表现地不错，在这方面最突出的例子就是Amazon 的EC2，但可惜的是，大多数产品在SLA监控，安全管理和运维管理等方面还有所欠缺。
举例
接下来，将以Salesforce的Sales Cloud和Google的App Engine这两个著名的云计算产品为例，来帮助大家理解本文所提到的云计算架构：
Salesforce Sales Cloud
也就是之前的Salesforce CRM(客户关系管理)，属于云计算中的SaaS层，主要是通过在云中部署可定制化的CRM应用，来让企业用户在很低初始投入的情况下使用上CRM，并且 可根据自身的流程来进行灵活地定制，而且只需接入网络就能使用。在技术层面上大致的架构：
采用的主要技术：
显示层：基于HTML、JavaScript和CSS这对黄金组合。
中间件层：在此层，Salesforce引入了多租户内核和为支撑此内核运行而经过定制的应用服务器。
基础设施层：虽然在后端还是使用在企业环境中很常见的Oracle数据库，但是其为了支撑上层的多租户内核做了很多的优化。
管理层：在安全管理方面，Salesforce提供了多层保护，并支持SSL加密等技术，除此之外，其还在帐号管理、计费管理和负载均衡这三方面有不错地支持。
Google App Engine
App Engine属于云计算中的PaaS层，其主要提供一个平台，来让用户在Google强大的基础设施上部署和运行应用程序，同时App Engine会根据应用所承受的负载来对应用所需的资源进行调整，并免去用户对应用和服务器等的维护工作，而且支持Java和Python这两种语言。由 于App Engine属于PaaS平台，所以关于显示层的技术选择由应用的自身需要而定，与App Engine无关，关于App Engine在技术层面上大致的架构。
采用的主要技术：
中间件层：既有经过定制化的应用服务器，比如上面已经提到过的Jetty，也提供基于Memcached的分布式缓存服务。
基础设施层： 在分布式存储GFS的基础上提供了NoSQL数据库BigTable来对应用的数据进行持久化。
管理层：由于App Engine是基于Google强大的分布式基础设施，使其在运维管理技术方面非常出色，同时其计费管理能做到非常细粒度的API级计费，而且App Engine在帐号管理和负载均衡这两方面都有非常好地支持。
以上内容分析源自OFweek物联网，希望对大家有帮助。

三种云服务模式 IaaS（Infrastructure as a Service）基础设施即服务 SaaS（Software as a Service）软件即服务 PaaS（Platform as a Service）平台即服务

云计算

确切地说，云计算(CloudComputing)不是指某项具体的技术或标准，而是一个概念，是一种计算模式和一种对于IT资源的应用模式，是对共享的可配置的计算资源(如网络、服务器、存储、应用和服务)提供无所不在的、方便的、随需的网络访问。终端使用者不需了解云计算的技术细节或相关专业知识，只需关注自己需要什么样的资源以及如何通过网络来得到相应服务，其目的是解决互联网发展所带来的海量数据存储与处理问题。“云计算”的核心思想是计算、信息等资源的有效分配。  云计算包含两个方面的含义：一方面指用来构造应用程序的系统平台，其地位相当于个人计算机上的 *** 作系统，称为云计算平台(简称云平台);另一方面描述了建立在这种平台之上的云计算应用(简称云应用)。云计算平台可按需动态部署、配置、重新配置以及取消部署服务器;这些服务器可以是物理的或者虚拟的。云计算应用指一种可以扩展至通过互联网访问的应用程序，其使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务，使得任何用户通过适当的互联网接入设备与标准的浏览器就能够访问云计算应用。云计算的服务可以分为三个层面：基础构架即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。

智慧旅游 的云计算建设须同时包含云计算平台与云计算应用。目前智慧旅游实践中经常混淆了云计算平台与云计算应用两个概念，如“旅游云”、“旅游云计算”、“旅游云计算平台”等。实际上，云平台具有某种程度的应用无关性，因此智慧旅游的云计算的应用研究应侧重于云计算应用，如研究如何将大量、甚至海量的旅游信息进行整合并存放于数据中心，如何构建可供旅游者、旅游组织(企业、公共管理与服务等)获取、存储、处理、交换、查询、分析、利用的各种旅游应用(信息查询、网上预订、支付等)。从某种程度上讲，云计算在智慧旅游中体现的是旅游资源与社会资源的共享与充分利用以及一种资源优化的集约性智慧。

2物联网

物联网(InternetofThings，IOT)的概念于1999年由美国麻省理工学院提出。主要是指依托射频识别(RFID)等信息传感技术与设备，将任何物品按照约定协议与网络进行连接和通信，从而构成“物物相连的网络”，实现物品信息的职能识别和管理。随着信息技术和应用的不断发展，物联网的内涵也不断扩展。目前，业界和学界普遍认可的物联网是指利用射频识别(RFID)、全球定位系统(GPS)，以及传感器、执行器等装置对物理世界进行感知识别，依托通信网络进行传输和互联，利用计算设施和软件系统进行信息处理和知识挖掘，实现人与物、物与物的信息交互和无缝链接，从而达到对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。  物联网的体系构架由感知层(传感设备、识别技术)、传输层(无线通信技术、广域网技术、网关技术)和应用层(云计算、海量数据存储、数据挖掘与分析、人工智能)组成。

智慧旅游中的物联网可以理解为互联网旅游应用的扩展以及泛在网的旅游应用形式。如果称基于互联网技术的旅游应用为“线上旅游”，那么基于物联网技术的旅游应用则可称为同时涵盖“线上”与“线下”的“线上线下旅游”。物联网技术突破了互联网应用的“在线”局限，而这种突破是适应旅游者的移动以及非在线特征的。泛在网是指无所不在的网络，即基于个人和社会的需求，利用现有的和新的网络技术，实现人与人、人与物、物与物之间无所不在的按需进行的信息获取、传递、存储、认知、决策及使用等的综合服务网络体系。基于物联网的旅游应用的“线上”、“线下”融合体现了泛在网“无所不在”的本质特征，而这种本质也是适应旅游者的动态与移动特征的。

3移动通信技术

移动通信是物与物通信模式中的一种，主要是指移动设备之间以及移动设备与固定设备之间的无线通信，以实现设备的实时数据在系统之间、远程设备之间的无线连接。因此，移动通信可理解为物联网的一种物与物连接方式，是支撑智慧旅游物联网的核心基础设施。  移动通信技术作为物联网的一种连接方式之所以被特别提出，是因为随着移动终端设备和技术如智能手机和掌上电脑(PDA)的发展与普及，移动通信技术使得信息技术的旅游应用从以个人计算机为中心向以携带移动通信终端设备的“人”——旅游者为中心发展，体现了以散客为服务对象的信息技术应用方向。个人计算机基于计算机网络技术连接，通过互联网技术繁荣各种旅游应用;而移动通信终端设备基于移动通信技术连接，通过互联网、物联网技术繁荣各种旅游应用。移动通信技术自诞生以来迅猛发展，已经从第一代发展至第三代(3G)并正在向第四代(4G)发展。智慧旅游中的移动通信技术为旅游者提供丰富的高质量服务，如全程(游前、在途、游后)信息服务、无所不在(任何时刻、任何地点)的移动接入服务、多样化的用户终端(个性化以及语音、触觉、视觉等多方式人机交互)以及智能服务和智能移动代理(intelligentagent)等。

智慧旅游的移动通信技术应用将极大改善旅游者的旅游体验与游憩质量，提升旅游目的地管理水平与服务质量，使旅游管理与服务向着更加精细以及高质量的方向推进。移动通信技术在智慧旅游中体现的是满足游客个性化需求，提供高品质、高满意度服务的智慧。

4人工智能技术

人工智能(ArtificialIntelli-gence，AI)是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术，涉及知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面的研究内容。目前已经被广泛应用于机器人、决策系统、控制系统以及仿真系统中。

智慧旅游包含了以物联网与移动通信为核心的先进计算机软硬件以及通信技术，也包含了以云计算为核心的计算与信息资源的合理及有效分配技术;但是，如何充分利用智慧旅游不断采集、存储及处理的大量甚至海量数据信息，使其能够在旅游服务及管理等方面发挥重要作用，是关系智慧旅游成败的关键问题。人工智能就是智慧旅游用来有效处理与使用数据、信息与知识，利用计算机推理技术进行决策支持并解决问题的关键技术。在旅游研究领域，人工智能更多地被用于旅游需求预测中;而人工智能在智慧旅游中的作用不仅在于此，还包含游憩质量评价、旅游服务质量评价、旅游突发事件预警、旅游影响感知研究等诸多领域。如果将物联网、云计算以及移动通信技术看成智慧旅游的构架技术，那么人工智能就是智慧旅游的内核技术。

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