城市因建筑的更迭生生不息——VisionMind视界心建筑

除了在路上通勤的时间以外，现代都市人的生活几乎都发生在建筑内。每天，我们在建筑里生活、工作、购物、欣赏艺术，观看球赛……「健康」的建筑对我们从事各种活动时的安全与舒适都至关重要。

每个生命，都是一个系统，建筑也不例外。从打下地基破土动工开始，接着建成高楼大厦迎接来往宾客，到最后拆除重新成为平地结束它的生命。在这个环环相扣的系统里，会出现各种问题。于是在整个建筑的生命周期中，就需要“医生“对其状态进行“体检”。伟大的工程师们，在设计、建造、维护、拆除建筑的时候，也设计了一整套机制来诊断和理解问题、修补问题、并在最终确认建筑生命进入尾声之时，将它拆除。

创立闪马以来，我一直在思考是否能用我们的技术来优化甚至重建这一套机制。在我看来，智能建筑不应只是造好了一幢大楼之后，安装一些人脸闸机等辅助管理的设备这么简单。借助人工智能的技术，建筑能否在自身所处不同的生命周期（建造施工、落成运行、报废拆除）主动发现存在的问题，并为之准备相应的应对方式，才是真正应该考虑的建筑智能化的最终方向。

VisionMind-建筑全生命周期异常行为分析平台

有了这个定义，闪马在思考VisionMind与整个建筑行业的结合点的时候就有了更明确的认识。

1.建造施工阶段的重点在于工地安全与效率掌控；落成运行阶段的重点在于人员安全与危险预判；拆除更新阶段的重点在于环境保护。

2.在这些阶段中，又包含较多不同的场景，例如各类出入口、施工区域、危险区域、周围道路等。

3.每个场景中再对应不同的人、事件、车辆的管理需求，阶段×场景×对象就形成了多达百余种的视频异常算法识别的需求。

从一幢建筑打下地基的第一天开始，闪马VisionMind视频异常行为分析平台就能为它提供全生命周期的智能化管理能力。百余个深度场景化的视频异常算法模型，结合数据汇总分析的能力，能够对不同时期的完整建筑空间进行监测；能够从细微异常中发现安全隐患，从而为管理者预防险情、指挥调度、优化管理提供最有力的数据依据。

01丨建造施工 — 防微杜渐，安全来自对每个细节极致把控

在建造阶段，施工人员和特种车辆是建筑（工地）内主要的组成部分。建筑施工现场作业环境中，复杂的工种组成、多发且随机的事故、扬尘噪音影响周围居民都是管理的难点和痛点。

为了预防这些事件，工地内部建立了严格的施工操作规范。从落实工作时长、着装标准、佩戴安全帽等规章制度；到禁止抽烟、违规翻越队伍、打架斗殴等各种危险行为，可以说将各类隐患都事无巨细地写进了规则。但是，完善的规则对人力监管造成了巨大的挑战，在人手有限的情况下，难免有个别被疏忽的隐患，而隐患则是事故形成的前兆与温床。

AI的出现为管理人员提供了解决问题的方案，但简单的识别仍旧不能彻底消灭问题。如果想要管理好工地的人车安全、施工进度、建筑质量就需要结合建筑工地不同的场景实现算法组合与布控应用落地。这也是闪马和VisionMind的长项所在。

02丨落成运行 — 安全至上，效率与服务标准成关注重点

当建筑投入生产使用后，无论是工厂、办公楼，还是学校、政府机构就开始运行各自内部不同的规则体系。无数个个体成了这些建筑的实际使用者，相对集中的违规行为类型变成了生产过程中的一些偶发性行为。因此，我们需要对建筑内的人、事、物进行深度分析，以提高工作的效率和服务的标准。

工厂等包含大量操作人员的建筑内其实与工地上的标准有一些相似之处，它们都对正确的操作规范有较高的要求。不同的是，除了安全之外，工厂对于生产效率还会有各自不同的标准。在这类建筑内，我们协助用户建立一套操作规范的监管体系，让职员们更高效地完成工作任务。

而在政务窗口、银行等一些场所内，关注的重点则是服务人员的对外形象与行为举止是否合规。由于每个不同的服务窗口单位的制服、服务区域都有自定义的标准，因此在这个领域内，闪马会利用Atom深度学习平台为用户定制个性化的异常行为检测模型。

目前，闪马的VisionMind岗位管理产品线提供了面向共性需求的基础平台和面向不同行业的定制方案，已经应用于各类工业生产场所、移民局等政府和企事业服务管理部门等等。

此外，楼宇进入管理期，一个楼宇拿10年运维来讲，他的投入成本是建造成本的2.3倍。也就是建造一个大楼需要花10亿，那么楼宇在10年的物业运维，包括安保、楼宇维修、楼宇资产维护、水电煤等等运营话费的成本约在23亿元。闪马和物业公司进行合作，提供对楼宇的安全设施、通道、消防、楼宇脱胶、老化等现象进行24小时的智能运维监护，让楼宇始终处于一个健康的状态。

03丨拆除清运 — 以终为始，坚持安全干净的未来发展

到了生命的尾声，建筑面临拆除的时候与建造时类似，再次进入了工地的形态，从而使得我们宝贵的土地资源得到更新，但在这个更新过程中，安全是重中之重。

与建设期相似的是，视频AI技术来全面监测工地的操作规范是否被严格执行，从而保护施工人员和周围行人的安全。而与建设区相比，新增的管理需求主要可以分为爆破物品的管理使用和火灾预防措施，以及拆除的构件是否存放于专有的安全放置场所。这时候，我们可以在仓库内、出入口、搬运通道等部署我们的视频异常分析算法，来查看这些物品的摆放、人员的操作是否安全。

当建筑完成拆除、爆破之后，剩下的一步就是完成建筑废料和垃圾的清运。在这个过程中，对于各类进出工地，行驶在道路上的工程车辆的管理就是重点。如果出现非法运营的车辆进入工地，或者车辆未按规定操作的情况，就可以对其进行处罚，并加强管理。减少建筑垃圾、扬尘污染对城市的破坏。

至此，一幢建筑的生命就正式宣告结束。不久之后，一个新的建筑生命又将在这片土地孕育。

建筑因AI的发展日新月异，城市因建筑的更迭生生不息

我一直认为，AI在城市中的发展最终是让整座城市拥有自己的感知能力，让城市拥有自我治理的“大脑”。每一个生活在城市中的人都将与城市产生大量的交互，影响其他人和城市系统的变化和发展。

在人与城市的交互过程中，建筑是人工作、学习、生活、娱乐的基本单元。每座建筑在自己的生命周期内，通过区域化、功能化、智能化手段不断实现自我完善。从更高层面上来说，城市中的建筑智能化程度提升了，工厂、办公楼、商场、酒店等各类建筑就会构成一座更加适合人们生活的城市，吸引更多的人向它涌来，完成城市的「生长」。

闪马立足于视频感知，细化分析出整个建筑生命周期中的异常行为，在平常中察觉变化，24小时守护它。我们通过对交通，对建筑的异常行为进行管理和分析，赋能城市的生长，从人的生命，到建筑的生命，再到城市的生命，不断地优化我们生活的世界。