作为智慧建筑的重要细分单元，智慧园区的话题热度持续不减。
北京正在大力度推动首都“两区”建设，一大批老旧厂房快速腾退，开始打造智慧化为导引的产业园区；科技部和财政部联合启动了“百城百园”行动，按照“一城一主题”和“一园一产业”的原则，加速科技园区的智慧化升级……
毕竟智慧园区直接关系到产业、人才和知识的聚集，有着生产力提升和经济规模效应的双重诉求，被越来越多的城市视为产业转型升级的“样板间”。特别是在AI和IoT大行其道的叙事逻辑中，智慧园区将深度影响一座城市的智慧综合感。
智慧园区的价值已经是一种社会共识，但连接的场景和业态尚未有统一的标准，也是留给大大小小人工智能企业的临场考。
01 智慧园区的势和道
园区的转型创新并不是什么新鲜议题。
早在2014年前后，冠以“互联网+”前缀的产业园区就已经遍地开花。2015年国内的科技企业服务器数量已经有近3000家，电商园区数量超过500家，形式各异的众创空间在半年时间内新增了上万家。
当人工智能掀开了互联网的下一幕，“智慧园区”陆续出现在许多新城的规划项目中，产业园区被加上繁冗的名目和噱头，以至于出现了鱼龙混杂的一幕：一些产业园区仅仅增加了温湿度传感器，对外就以智慧园区自居。
于是国内的智慧园区数量在不断增多，但大多数陷入了缺乏顶层设计和多方协作意识的认知误区，对“智慧”的理解浮于表面，一味地引入或堆砌智能硬件，整体的服务能力和效率提升并未有质的改变。
比如智慧园区普遍存在的信息孤岛现象，很多园区铺设了大量的传感器和摄像头，初步实现了对园区的远程控制和监管，但缺少长期规划和系统性布局，不同细分模块间的数据互不打通，“智慧”的背后是增加更多的人力进行监控与维护，运营效率和成本控制也就无从谈起，以至于智慧园区在很长时间里停留在摸索阶段。
园区智慧化转型的方向不可谓不正确，为何结果背离了最初的预判？
想要回答这样的问题，势必要进行两个维度的深思：一是改变园区的治理逻辑，智慧园区的内核不是添加智能化的模块，而是打通不同节点的数据，建立一种数据化的运营理念；二是厘清智慧园区的核心诉求，本质上是为了促进生产力的提升，智慧园区的建设应该是结果导向，并非是用“智能”来装装样子。
也就是说，智慧园区其实是一场路线之争，比拼的不是智能化的替代程度，而是智慧化升级的完成度。
02 老旧工厂的“变形记”
一家老旧工厂的转型成了舆论的焦点。
位于北京市海淀区西三旗的金隅智造工场，曾经是一座家具生产基地，破旧的厂房一度和北京高速刷新的城市界面格格不入。在金隅和旷视的联合改造下，原本被淘汰的厂房悄然蜕变成了智慧园区的新样板。
刚走进金隅智造工场的时候，除了随处可见的智能摄像头，几乎和传统的产业园区并无二致，可在园区内参观停留了一段时间后，智慧化的生活和工作体验可能会让你有会心一笑的感知：
工作在金隅智造工场的员工，很少看到有人佩戴身份标识的工牌，每一栋办公楼的闸机都可以实现智能通行，除了可以实现员工智能考勤，还可以同步显示温度、健康码等信息，即便是在疫情防控期间，也可以像平时一样进出。同时员工还可以打开园区的APP或小程序，免费骑行滑板车、查看班车的路线、在线订餐或报修，几乎所有的服务和需求都可以在线上进行一键解决。
被改变的还有园区的工作节奏，园区的巡逻、监管和应急常常是一件繁杂的工作，占据了园区过半的人力资源。但在金隅智造工场里，智能摄像机每时每刻都在守护园区内的人员和车辆，并将数据进行结构化处理，一旦出现紧急情况可以自动触发告知相关人员。和传统的园区运营相比，金隅智造工场节省了30%的人员时间、管理效率提升了40%，极大地提升了应急能力。
从家具工厂到智慧园区的转变，离不开旷视对金隅智造工场的系统性改造，确切来说主要解决了两个方面的问题：
一个是覆盖云边端的AIoT基础平台，为园区装上智慧大脑和可视化的操作平台，打通了园区内的智能硬件和业务系统，当前系统整合度近95%，做到一张大屏统管整个园区。困扰大多数智慧园区的信息孤岛，也就迎刃而解。
另一个是渗透进每一个场景中的自研算法，基于旷视自主打造的AI生产力平台Brain++，金隅智造工场融合了30种左右的高性能自研算法模型，能够对门禁、访客、消防、停车等系统进行精准感知、智能调度和大数据分析。
03 旷视的第三种解法
为何旷视走出了智慧园区的普遍误区？
在回答这个问题前，先来梳理下许多智慧园区的错误根源，即只是解决了“园区遇到过什么”这样的问题，无法实时洞察并应对园区内正在发生的状况，结果注定是“智慧园区”被诟病不智慧、不务实、不实用。
进一步深挖的话，智慧园区的所有误区都是路线上的失误：
很多智慧园区采用了自上而下的思路，即先以“园区大脑”的形式打通园区的每一个节点，然后逐步进行子系统的开发和设备的采购，常见于新园区的规划。然而这么做的前提是后续进场的开发者必须匹配“大脑”的协议和标准，无疑是一种理想范儿的开发理念，在数据打通上存在种种不确定性。
也有一些智慧园区汲取了教训，推行的是自下而上的策略，为了消除数据烟囱，试图先解决各个子系统的智能化，再循序进行数据的汇总统一。只是现阶段的很多企业只有单点技术服务的能力，无法将场景数据、业务、技术串成一条线，自下而上的打通终究只是少数企业、少数园区做成的事。
旷视和金隅的合作让我们看到了第三种解法，可以总结为深度赋能、生态协作的路线。对比巨头们动用一切资源狂轰乱炸的战术，旷视是一家纯粹的AI技术型企业，想要抓住产业智能化转型的红利，必须要深入下沉到产业当中，比如将自家的算法嵌入到摄像头等智能设备中，结合自家的技术解决方案提供数据运营等能力支撑。
就像在金隅智造工场里，比起其他智慧园区少了很多“花里胡哨”的作秀，精力和价值集中体现在技术赋能中。一面将自家的算法嵌入到数十种智能设备，提供后端整体解决方案做全栈服务；一面依托自研的Brain++，根据业务需求快速定制算法并进行训练和部署。然后以肉眼可见的成果，打动面临多种选择的客户。
可以给出的解释是，人工智能的杀伤力绝不在于秀技术，而是让技术在特定场景里深耕，将客户难以理解的技术问题转变为运营问题。旷视的聪明恰在于此，一组组运营数据的提升“征服”了金隅，并找到了在其他园区中复制落地的可能。
04 降本增效的老话题
旷视抓住的市场切入口其实并不复杂。
无论是早前的互联网园区，还是当下流行的智慧园区，降本增效始终是园区运营方的核心诉求。选择性忽略市场诉求，采用为了智能而智能的建设理念，碰壁可以说是一开始就能预见的结果。
正如金隅智造工场所呈现的一幕，家具工厂到智能制造的蝶变，既是为了承接产业升级的需要，也在践行高效、低碳的管理理念。“智能”二字的价值，显然不应局限在字面上的理解，不应体现在园区内有多少智能化产品，重心在于创新管理的新技术、新手段和新体验，进而吸引越来越多高价值的企业入驻。
需要思考的是人工智能企业的生存哲学，随着智慧园区逐步进入到去伪存真的阶段，人工智能行业或许将迎来新一轮的淘汰赛。
不少企业还在扮演基础技术服务商的角色，所谓的AI技术服务不过是简单粗暴地卖模型、卖算法，但单点技术已经无法解决智慧园区这样的宏大命题。就连整体解决方案提供商的打法也在被挑战，因为产业智慧化转型的驱动因素，早已从团队和算法演变为数据和场景，单一的解决方案已经触碰到了天花板。
旷视和金隅的示范揭开了一个新的趋势，人工智能企业进入到了AI产品化的新赛道。在旷视和其他企业的合作中，深度学习框架天元MegEngine、深度学习云计算平台MegCompute、数据管理平台MegData等常常是独立出现的名词，分别对应旷视向不同细分领域输出的解决方案，