作為智慧建筑的重要細分單元，智慧園區的話題熱度持續不減。
北京正在大力度推動首都“兩區”建設，一大批老舊廠房快速騰退，開始打造智慧化為導引的產業園區；科技部和財政部聯合啟動了“百城百園”行動，按照“一城一主題”和“一園一產業”的原則，加速科技園區的智慧化升級……
畢竟智慧園區直接關系到產業、人才和知識的聚集，有著生產力提升和經濟規模效應的雙重訴求，被越來越多的城市視為產業轉型升級的“樣板間”。特別是在AI和IoT大行其道的敘事邏輯中，智慧園區將深度影響一座城市的智慧綜合感。
智慧園區的價值已經是一種社會共識，但連接的場景和業態尚未有統一的標準，也是留給大大小小人工智能企業的臨場考。
園區的轉型創新并不是什么新鮮議題。
早在2014年前后，冠以“互聯網+”前綴的產業園區就已經遍地開花。2015年國內的科技企業服務器數量已經有近3000家，電商園區數量超過500家，形式各異的眾創空間在半年時間內新增了上萬家。
當人工智能掀開了互聯網的下一幕，“智慧園區”陸續出現在許多新城的規劃項目中，產業園區被加上繁冗的名目和噱頭，以至于出現了魚龍混雜的一幕：一些產業園區僅僅增加了溫濕度傳感器，對外就以智慧園區自居。
于是國內的智慧園區數量在不斷增多，但大多數陷入了缺乏頂層設計和多方協作意識的認知誤區，對“智慧”的理解浮于表面，一味地引入或堆砌智能硬件，整體的服務能力和效率提升并未有質的改變。
比如智慧園區普遍存在的信息孤島現象，很多園區鋪設了大量的傳感器和攝像頭，初步實現了對園區的遠程控制和監管，但缺少長期規劃和系統性布局，不同細分模塊間的數據互不打通，“智慧”的背后是增加更多的人力進行監控與維護，運營效率和成本控制也就無從談起，以至于智慧園區在很長時間里停留在摸索階段。
園區智慧化轉型的方向不可謂不正確，為何結果背離了最初的預判？
想要回答這樣的問題，勢必要進行兩個維度的深思：一是改變園區的治理邏輯，智慧園區的內核不是添加智能化的模塊，而是打通不同節點的數據，建立一種數據化的運營理念；二是厘清智慧園區的核心訴求，本質上是為了促進生產力的提升，智慧園區的建設應該是結果導向，并非是用“智能”來裝裝樣子。
也就是說，智慧園區其實是一場路線之爭，比拼的不是智能化的替代程度，而是智慧化升級的完成度。
一家老舊工廠的轉型成了輿論的焦點。
位于北京市海淀區西三旗的金隅智造工場，曾經是一座家具生產基地，破舊的廠房一度和北京高速刷新的城市界面格格不入。在金隅和曠視的聯合改造下，原本被被淘汰的廠房悄然蛻變成了智慧園區的新樣板。
剛走進金隅智造工場的時候，除了隨處可見的智能攝像頭，幾乎和傳統的產業園區并無二致，可在園區內參觀停留了一段時間后，智慧化的生活和工作體驗可能會讓你有會心一笑的感知：
工作在金隅智造工場的員工，很少看到有人佩戴身份標識的工牌，每一棟辦公樓的閘機都可以實現智能通行，除了可以實現員工智能考勤，還可以同步顯示溫度、健康碼等信息，即便是在疫情防控期間，也可以像平時一樣進出。同時員工還可以打開園區的APP或小程序，免費騎行滑板車、查看班車的路線、在線訂餐或報修，幾乎所有的服務和需求都可以在線上進行一鍵解決。
被改變的還有園區的工作節奏，園區的巡邏、監管和應急常常是一件繁雜的工作，占據了園區過半的人力資源。但在金隅智造工場里，智能攝像機每時每刻都在守護園區內的人員和車輛，并將數據進行結構化處理，一旦出現緊急情況可以自動觸發告知相關人員。和傳統的園區運營相比，金隅智造工場節省了30%的人員時間、管理效率提升了40%，極大地提升了應急能力。
從家具工廠到智慧園區的轉變，離不開曠視對金隅智造工場的系統性改造，確切來說主要解決了兩個方面的問題：
一個是覆蓋云邊端的AIoT基礎平臺，為園區裝上智慧大腦和可視化的操作平臺，打通了園區內的智能硬件和業務系統，當前系統整合度近95%，做到一張大屏統管整個園區。困擾大多數智慧園區的信息孤島，也就迎刃而解。
另一個是滲透進每一個場景中的自研算法，基于曠視自主打造的AI生產力平臺Brain++，金隅智造工場融合了30種左右的高性能自研算法模型，能夠對門禁、訪客、消防、停車等系統進行精準感知、智能調度和大數據分析。
為何曠視走出了智慧園區的普遍誤區？
在回答這個問題前，先來梳理下許多智慧園區的錯誤根源，即只是解決了“園區遇到過什么”這樣的問題，無法實時洞察并應對園區內正在發生的狀況，結果注定是“智慧園區”被詬病不智慧、不務實、不實用。
進一步深挖的話，智慧園區的所有誤區都是路線上的失誤：
很多智慧園區采用了自上而下的思路，即先以“園區大腦”的形式打通園區的每一個節點，然后逐步進行子系統的開發和設備的采購，常見于新園區的規劃。然而這么做的前提是后續進場的開發者必須匹配“大腦”的協議和標準，無疑是一種理想范兒的開發理念，在數據打通上存在種種不確定性。
也有一些智慧園區汲取了教訓，推行的是自下而上的策略，為了消除數據煙囪，試圖先解決各個子系統的智能化，再循序進行數據的匯總統一。只是現階段的很多企業只有單點技術服務的能力，無法將場景數據、業務、技術串成一條線，自下而上的打通終究只是少數企業、少數園區做成的事。
曠視和金隅的合作讓我們看到了第三種解法，可以總結為深度賦能、生態協作的路線。對比巨頭們動用一切資源狂轟亂炸的戰術，曠視是一家純粹的AI技術型企業，想要抓住產業智能化轉型的紅利，必須要深入下沉到產業當中，比如將自家的算法嵌入到攝像頭等智能設備中，結合自家的技術解決方案提供數據運營等能力支撐。
就像在金隅智造工場里，比起其他智慧園區少了很多“花里胡哨”的作秀，精力和價值集中體現在技術賦能中。一面將自家的算法嵌入到數十種智能設備，提供后端整體解決方案做全棧服務；一面依托自研的Brain++，根據業務需求快速定制算法并進行訓練和部署。然后以肉眼可見的成果，打動面臨多種選擇的客戶。
可以給出的解釋是，人工智能的殺傷力絕不在于秀技術，而是讓技術在特定場景里深耕，將客戶難以理解的技術問題轉變為運營問題。曠視的聰明恰在于此，一組組運營數據的提升“征服”了金隅，并找到了在其他園區中復制落地的可能。
曠視抓住的市場切入口其實并不復雜。
無論是早前的互聯網園區，還是當下流行的智慧園區，降本增效始終是園區運營方的核心訴求。選擇性忽略市場訴求，采用為了智能而智能的建設理念，碰壁可以說是一開始就能預見的結果。
正如金隅智造工場所呈現的一幕，家具工廠到智能制造的蝶變，既是為了承接產業升級的需要，也在踐行高效、低碳的管理理念。“智能”二字的價值，顯然不應局限在字面上的理解，不應體現在園區內有多少智能化產品，重心在于創新管理的新技術、新手段和新體驗，進而吸引越來越多高價值的企業入駐。
需要思考的是人工智能企業的生存哲學，隨著智慧園區逐步進入到去偽存真的階段，人工智能行業或許將迎來新一輪的淘汰賽。
不少企業還在扮演基礎技術服務商的角色，所謂的AI技術服務不過是簡單粗暴地賣模型、賣算法，但單點技術已經無法解決智慧園區這樣的宏大命題。就連整體解決方案提供商的打法也在被挑戰，因為產業智慧化轉型的驅動因素，早已從團隊和算法演變為數據和場景，單一的解決方案已經觸碰到了天花板。
曠視和金隅的示范揭開了一個新的趨勢，人工智能企業進入到了AI產品化的新賽道。在曠視和其他企業的合作中，深度學習框架天元MegEngine、深度學習云計算平臺MegCompute、數據管理平臺MegData等常常是獨立出現的名詞，分別對應曠視向不同細分領域輸出的解決方案，但在金隅智造工場的案例中，被提及最多的是AI生產力平臺Brain++，開始以綜合能力為觸點廣泛參與。
做一個總結的話，企業降本增效的底層邏輯并沒有變，但對人工智能的能力要求越來越系統化。就拿智慧園區的例子來說，金隅選擇曠視作為合作伙伴，籌謀的因素是多個層面的，既要幫助園區解決現階段遇到的棘手問題，通過AIoT的場景化應用實現向智慧園區的加速升級，同時也要為園區的持續升級架好向上的梯子。
智慧園區其實只是產業轉型的一角，曠視代表的人工智能企業，正放低姿態深度參與到千行百業的轉型升級進程中，并將從中找到屬于自己的紅利。
