中物科@物业科研究组：
《2025年AI在物业场景中运用的白皮书》

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中物科 @物业科研究组《2025 年 AI 在物业场景中运用的白皮书》系统梳理了 AI 技术在物业管理领域的应用现状、价值、趋势、典型案例及落地挑战，指出 AI 已从 “概念尝鲜” 迈向规模化应用前夜，成为物业行业提质增效、转型发展的核心驱动力，同时强调需通过技术整合、成本控制、人才培养等策略应对转型阵痛。

一、AI 在物业服务中的核心应用价值

AI 技术已深度渗透住宅社区、商业综合体、产业园区、养老社区等各类物业场景，围绕 “安全、效率、体验、节能” 四大核心需求创造价值，具体体现在六大场景：

（一）安防与监控：从 “人力巡逻” 到 “主动预警”

传统物业安防依赖人力值守，存在覆盖盲区与响应滞后问题。引入 AI 视觉监控后，社区实现 7×24 小时全天候主动防范：AI 摄像头可识别人群越界、陌生人员徘徊、高空抛物等异常行为，实时触发警报并通知值班人员，实现 “问题找人” 的转变。例如蓝光嘉宝服务与商汤科技合作，通过 AI 电子围栏、高空抛物监测系统，显著提升社区安全等级，同时减少保安岗位人力投入；商业综合体与产业园区的 AI 安防系统还能通过异常行为检测预防事故，降低无效巡逻成本。

（二）设备维护与设施管理：从 “被动维修” 到 “预测性维护”

电梯、空调、水泵等设备是物业运维核心，传统 “坏了再修” 或 “定期巡检” 模式易遗漏隐患。AI 通过传感器采集设备运行数据，结合算法分析健康状态，提前预警故障风险：万科旗下物业平台利用物联网 + AI 监测电梯、电力设备，减少电梯困人等突发情况；商业综合体的 AI 中央空调系统可根据历史能耗与天气数据智能调整维护计划，延长设备寿命。此外，AI 指挥控制中心能整合多系统数据，实时监测设备异常，推动运维从 “被动救火” 转向 “主动防范”。

（三）能源管理与节能降耗：从 “粗放消耗” 到 “智能优化”

在能源成本高企与碳减排压力下，AI 通过实时分析楼宇用电、用水、暖通数据，挖掘节能空间并自动执行优化策略：写字楼与购物中心的 AI 能源管理平台可根据人流量、天气动态调节空调温度、照明启停，兼顾舒适度与节能，实践中可节省 5%-15% 的能源开支；产业园区借助 AI 错峰启停高耗能设备，平衡电网负载；住宅社区则通过分析住户用能习惯，提供个性化节能建议（如夜间无人区域照明自动调低），推动社区绿色化运营。

（四）客户服务与业主体验：从 “限时响应” 到 “全天候贴心服务”

AI 重构物业客服模式，打破时间与空间限制：物业企业推出带智能客服的 App 或小程序，业主可随时咨询报修进度、缴费指南、小区通知等，AI 聊天机器人通过物业专业知识训练，支持自然语言与多语言交互，秒级响应需求。碧桂园服务上线 24 小时语音机器人，自动受理简单咨询与报事报修，减轻一线坐席负担；养老社区的 AI 语音助手还能为长者提供呼叫服务、健康提醒（如吃药、添衣），注入服务温度。不过，AI 客服需海量数据库与长期训练，中小物业企业面临较高投入门槛。

（五）智慧养老服务：从 “基础照料” 到 “精准健康守护”

针对人口老龄化趋势，AI 为养老物业提供 “安全 + 健康” 双重保障：养老公寓与社区配备跌倒检测摄像头、智能床垫、可穿戴健康监测器，实时捕捉老人活动与健康数据，异常时立即通知护理人员或子女；武汉 2024 年新增的 10 个智慧养老试点社区，通过智能门磁传感器（监测独居老人异常）、5G 远程医疗平台，构建 “1+N” 关爱网络 —— 老人居家测量的血压、血糖数据可实时传输至平台，由医生远程评估干预，同时对接社区食堂、助浴中心，实现服务预约与调度一体化。

（六）智能停车与交通管理：从 “混乱低效” 到 “自动化便捷化”

AI 破解停车难与车辆管理痛点：小区门口的车牌识别系统实现业主车辆无感通行，访客可通过小程序提前登记车牌，到场后自动识别放行并指引至指定车位；大型商业综合体的 AI 车位引导系统，通过传感器与摄像头实时检测空余车位，在引导屏或 App 显示导航，部分试点还探索 “无人驾驶代客泊车” 技术；此外，AI 还能检测停车场违停、消防通道占用，及时通知物业干预，提升车位利用率与通行效率。

二、智慧物业的未来发展趋势

随着 AI 技术从 “单点应用” 向 “系统集成” 演进，智慧物业呈现四大发展方向，推动行业从 “劳动密集型” 向 “技术密集型” 转型：

（一）从单点应用到平台化集成：打破数据孤岛

早期智慧物业多为局部智能化（如孤立的智能摄像头、业主 App），未来将走向 “物业数字化平台” 建设：整合安防、设备、能耗、客服、停车等子系统，实现数据与业务一体化管理。万科 “万物云” 平台连接全国数千个项目数据，提供集中式智能分析；碧桂园 “AI 凤凰魔盒” 边缘服务器可将普通摄像头一键升级为智能设备，降低老旧社区改造成本。未来还将涌现城市级 / 区域级物业云平台，通过标准接口实现不同物业公司系统互联，业主可在单一平台享受全场景服务。

（二）AI 技术深度进化：场景应用持续丰富

AI 技术自身的迭代将解锁更多物业新场景：感知层上，新型 AI 摄像头可识别异常声音（尖叫、玻璃破碎），智能传感器覆盖水电气管网实现险情秒级发现；认知与决策层上，物业企业开始用机器学习优化人员配备、物资储备，甚至引入大语言模型训练内部助手，分析业主投诉、生成工作报告；硬件层上，安防巡逻机器人、清洁机器人、配送机器人逐渐普及，承担夜班巡逻、公共区域清扫、快递配送等工作，提升服务 “智能 +” 含金量。

（三）政策与标准双轮驱动：行业规范化发展

智慧物业已纳入国家战略，政策支持力度持续加大：早在 2014 年住建部就发布《智慧社区建设指南》，2025 年 3 月《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》进一步倡导智慧住区建设，各地政府通过资金补贴、试点示范推动落地。同时，行业标准逐步完善，深圳等地正制定物业服务智能化评估标准与数据交换规范，解决系统兼容问题；用户隐私与安全监管规则也在细化，明确视频监控合规使用、数据加密存储要求，为 AI 应用扫清顾虑。

（四）商业模式创新：从 “基础服务” 到 “社区生态运营”

AI 赋能推动物业商业模式多元化：部分企业可能转型 “数据运营商”，将匿名化的能耗、设备数据与政府、商业机构共享，开发数据增值服务；探索 “AI 即服务”（AIaaS）模式，由科技公司免费部署设备，物业按节省的人力 / 能耗成本分成，降低初期投入压力；此外，智慧物业还将拓展社区增值服务，依托 AI 分析住户需求，组织精准社区活动、推出定制化养老护理套餐、运营无人便利店等，实现从 “房屋管家” 到 “社区生活运营商” 的角色升级。

三、AI 在物业场景中的典型案例实践

白皮书通过五类典型案例，展现不同规模物业企业与场景下 AI 的落地效果，为行业提供可复制经验：

（一）碧桂园 “AI 凤凰魔盒”：头部企业的低成本改造路径

碧桂园 2019 年启动 “AI 社区” 试点，自研边缘计算设备 “凤凰魔盒”，可将传统摄像头升级为智能设备，实现本地化数据处理与分析。该设备无需大规模更换硬件，显著降低老旧社区改造成本，试点社区通过统一接入安防、停车系统，实现车辆识别、人员徘徊检测等功能，治安事件率与物业投诉率均下降，成为头部企业规模化推广 AI 的重要载体。

（二）万科万物云数字化平台：传统巨头的全面转型

万科物业（现 “万物云”）构建全国性物业云平台，连接数亿平方米楼宇资源，聚焦智能安防、能源管理、客服机器人等领域：深圳某高端社区的 AI 门禁系统支持业主刷脸通行，访客通过微信预约 + 人脸识别放行；北京某写字楼的 AI 能源管理系统动态调整空调与新风，节能超 10%。其转型成果体现在财报中，科技投入开始转化为效率提升，推动企业从劳动密集型向技术密集型升级。

（三）蓝光嘉宝 × 商汤科技：中型企业的合作创新

西南地区中型物业企业蓝光嘉宝，2020 年与商汤科技合作升级智慧安防：打通自有 “数字云平台” 与商汤边缘 AI 设备，部署高空抛物监测（精准定位坠物楼层）、AI 电子围栏（检测翻越行为）、人脸识别门禁（业主与快递人员无感通行）。项目落地后，社区每年节省数十万元安保费用，业主满意度提升，证明中型企业可通过 “技术合作” 实现低成本突破。

（四）贵阳百腊井社区：老旧小区的 AI 改造样本

贵阳百腊井小区（80 年代老旧社区）作为智慧社区试点，引入百度 AI 解决方案：智能人脸门禁替代传统铁门，智慧监管平台整合人口、车辆数据，无人值守智慧便民小屋提供 24 小时自助购物，部分住宅升级智能家居。改造兼顾老年居民需求，安排数字辅导员教学使用智能设备，保留人工热线，最终实现安防、服务、体验全面升级，证明基础薄弱的老旧社区也能通过 AI 实现 “数智化蝶变”。

（五）武汉智慧养老社区：政企合力的养老新模式

武汉 2024 年新增 10 个 “AI + 养老” 试点社区，硚口区张公堤社区为典型：建立智慧养老综合平台，录入 60 岁以上老人信息，为独居老人安装人体感应器、烟雾报警器；对接 5G 远程医疗系统，老人居家健康数据实时传输至医院，医生远程评估干预；社区食堂、助浴中心通过平台调度，老人可语音预约上门服务。试点一年间，实现多名空巢老人跌倒急救干预，上门服务次数月均提升 20%，形成 “政府支持 + 科技赋能 + 物业服务” 的可持续模式。

四、AI 落地物业的挑战与应对策略

尽管 AI 前景广阔，但物业企业在落地中面临数据、成本、人才、安全、人员观念等多重挑战，需针对性破解：

（一）数据孤岛与系统集成难题

挑战：不同阶段上线的门禁、监控、收费系统互不联通，形成 “数据孤岛”，管理人员需多界面切换，无法发挥协同效应。
应对：优先选择开放性平台，要求供应商提供标准 API 接口；引入中台思维，构建统一数据湖（如百腊井社区通过智慧监管平台打通多系统数据）；行业层面推动龙头企业与协会制定数据标准，政府牵头建设城市级物业数据平台；中短期内可与专业数字化解决方案商合作，定制系统集成服务，拆除 “数据烟囱”。

（二）技术成本与 ROI 不明晰

挑战：智能硬件（摄像头、传感器）、云平台等初期投入高，物业费收入有限，中小物业企业对投入产出比心存顾虑。
应对：优先选择痛点突出、收益明确的场景试点（如停车乱则先上智能停车系统，高端社区先上 AI 客服），通过小范围验证建立 ROI 模型；争取政府智慧社区改造补贴，与科技公司谈合作共建（如 “AI 即服务” 模式）；关注低成本技术（如碧桂园 “凤凰魔盒” 升级存量设备），避免盲目追求高大全；以长期视角看待回报，AI 虽初期投入大，但长期可节省 3.6%-4.5% 的营业成本（主要来自人力节省）。

（三）人才短缺与运维能力不足

挑战：传统物业人员擅长现场服务，缺乏 IT 与 AI 知识，部分企业引入先进系统后 “无人会用”，导致设备闲置。
应对：引进复合型人才（懂物业 + 懂数据 / AI），内部选拔员工培训，与高校定向培养；采用模块化运维外包，将复杂技术维护交给第三方（如安防 AI 运营、设备厂商远程支持）；总部建立数字运营中心，集中监控各项目智能系统，降低单项目运维成本；同步优化内部流程，明确 AI 与人工分工（如智能报修平台的派工流程），让技术适配业务。

（四）安全与隐私顾虑

挑战：摄像头遍布、数据上云引发业主隐私担忧，系统被黑客攻击可能导致服务中断，违规采集数据还可能触碰法律红线。
应对：技术上采用本地处理人脸信息、敏感数据加密传输存储、云平台权限控制等措施，引入隐私计算平衡数据利用与保护；管理上透明合规，明示数据收集范围与用途，取得业主同意（如召开说明会、与业委会沟通）；遵守视频监控法规，不扩大用途；定期邀请第三方做渗透测试，修补安全漏洞，消除业主后顾之忧。

（五）员工观念与岗位焦虑

挑战：基层员工（保安、客服、保洁）担心 AI 替代岗位，产生抵触情绪，影响项目推进。
应对：明确转型目的是 “提质而非裁员”，通过内部沟通强调 AI 解放人力、创造高价值岗位；提供员工转型路径（如保安转岗秩序维护主管，负责 AI 警报现场应对；客服转岗用户关系管理，用数据主动关怀业主）；设置培训课程与岗位过渡期，帮助员工掌握新技能（如蓝光嘉宝培训保安操作智能安防设备，重新部署人力至缺口岗位）；倾听员工诉求，邀请转型成功员工分享经验，化解焦虑，推动 “人机协同” 共识。

五、总结与展望

AI 正引领物业行业从 “传统人力密集型” 向 “智慧技术密集型” 转型，其价值已在安防、运维、节能、客服、养老、停车等场景充分显现，且未来将通过平台化集成、技术进化、政策支持、商业模式创新实现更大突破。对于物业企业而言，AI 不是 “可选点缀”，而是 “必选项”—— 抓住转型机遇可提升竞争力，固守传统则可能被淘汰。

白皮书强调，AI 落地需兼顾 “技术硬实力” 与 “管理软实力”：既要通过系统集成、成本控制、人才培养破解技术难题，也要通过透明合规、人文关怀化解安全与人员观念障碍。未来，“AI + 物业” 将成为行业标配，智慧社区将融入新型智慧城市，最终实现 “安全、便捷、温馨” 的社区生态，让物业工作既保留 “守护家园” 的温度，又具备 “科技赋能” 的效率。

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