【智慧住区产业报告】第三部分：技术应用及发展
物联网技术
物联网是互联网的延伸，只不过终端不再是计算机(PC、服务器)，而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连入网络，发生数据交互，就叫物联网。物联网技术在智慧住区中的应用涉及到方方面面。
一、智慧住区设备网络化
居民在住区生活中的场景主要围绕人员、车辆在住区出入口、单元门出入控制、可视对讲、访客管理、停车场管理以及智能家居等应用中展开。从住区治理角度出发，智慧住区系统设计是基于统一智能管理平台，通过物联网技术把社区的各种设备连接成为一个网络系统，以科学布点布建理论为支撑，打造并集成出入口、智能门禁、信息卡口、移动巡防、视频监控、报警联防、信息发布、停车场、访客、梯控、以及人员定位、公共信息发布、社区居民互动、基层政务管理及商业化服务等产品及子系统，通过与慧物管平台的连接，实现数据的统一汇聚、统一管理。通过构建住区智能网络系统，提高技术防范和治理服务水平，助力住区物业管理管理工作，提升住区居民安全感和满意度。
二、智慧住区安防
对于居住场所安防，最先想到的就是出入口设门防盗。而在智慧住区安防防护网中，从外到内共有住区出入口、楼道单元门、居民家门三层出入防护屏障，在阻止不法分子入侵的同时也为正常访客出行提供便利。随着生物识别技术的广泛推广和系统集成程度的成熟，人员通道管理可采用IC卡、身份证、指纹、二维码、人脸识别或人证合一等多种认证方式。可自动识别住区业主及常住住户，无需业主手动，系统识别确认后自动开门、点亮对应楼层。人员智能门禁设计在阻止非授权人员进入的同时方便业主进出，同时也能统计人员出入数量。智能联动设计对每个进出人员都可以进行人员图像抓拍，以便在发生意外情况时，可以随时调取事件记录进行查询。访客需提前在物业处登记录入身份信息，来访人员刷身份证快速登记，发放访客临时卡，或在信息确认后，系统同样支持对访客进出指定单元楼栋的刷脸开门和呼梯应用。
基于人脸识别等生物识别应用，为业主及访客提供了更安全和便捷的出入管理方式。同时在车辆出入口管理方面，预先采集业主车牌和车脸信息，出入口系统支持高效的车辆识别联动闸机放行，也支持访客预登记的车牌识别放行，无需再次验证，同时访客来访的信息可被推送到被访者的可视对讲室内机。车辆出入口对进出小区车辆进行管理，如车牌抓拍、远近距离读卡识别、进出时间、道闸联动，临时进出车辆和业主（常住）车辆区分，做到“合法顺畅出入、非法有效阻止”。并记录过车信息，形成车辆进出行驶轨迹，为后续的管理提供详实的数据记录。
除了人车出入管理以外，在住区内重点人员经常出入场所部署信息卡口获取虚拟身份信息，辅助人员轨迹、真实身份研判、策略布控报警的大数据分析应用。部署精确化、监控网格化，形成一张“天罗地网”，通过WiFi的上网行为信息，构建人员身份信息库。基于物联网技术，并与视频相互配合，为管理部门提供更多的研判和管控服务。
楼道单元门采用门禁子系统的主要目的是对人员通行权限的进行管制，只有经过授权的人才能进入受控的区域门组。支持二代身份证、居住证、IC卡、手机卡刷卡开门，读卡器能读取信息并传送到门禁控制器；如权限合法，门禁控制器中的继电器将操作电子锁开门，同时提供楼栋单元门禁与视频联动管理。门禁系统可以采用多种门禁方式，对使用者进行多级控制，并具有联网实时监控功能。一人一卡进出楼栋、人过留影，重点关注人员（老弱病残弱势群体、高危在逃人员）的轨迹记录分析。针对出租屋较多的小区和城中村，有条件的地区使用人证合一验证是否本人刷卡。除了住区出入口，住区周边可采用周界防范等报警设备，周界报警器可以埋入地里也可以嵌入墙里，智能视频周界防范功能支持自定义入侵防范范围，相比早期的视频移动侦测与红外对射系统，目前先进防范技术具备高灵敏度，低漏报率、抗摄像机自然抖动、抗小动物的干扰、抗树叶抖动干扰、抗雨雪天气干扰、抗夜晚时段过往车辆的车灯干扰等更优性能。
倘若有不法分子已进入住区内，那么还有视频监控子系统分布在街道的各个角落，作为“眼睛”守卫着基层平安。针对部分高清摄像机在夜间效果不甚理想，比如在对细节、人脸、数字等体现不佳，而在光线不足的夜间，又是突发事件多发时间段的问题，低照成像技术实现在微弱光照环境下，可以展现出低噪甚至无噪点的干净透亮彩色画面。获取丰富的彩色特征信息，如衣着颜色，行为举止，面部表情等众多体貌特征。而热成像摄像机除了夜间可以作为现场监控外，还可以作为有效防火报警设备，应用红外热成像仪可以快速有效地发现这些隐火，并且可以准确判定火灾的地点和范围，透过烟雾发现着火点，做到早知道早预防，早扑灭。视频智能分析技术则让监控有了“大脑”，对实时视频或离线录像进行分析及处理，提取海量视频中的人、车、活动目标等内容信息，将海量非结构化视频、半结构化图片“变成”有价值的结构化信息的系统。可实现常住人员异常出现报警、陌生面孔自动预警，可疑行为鉴别报警，人物轨迹分析追踪等等。
智慧住区中使用的监控系统可以将人脸识别、热成像、报警等技术集于一身，而智能视频云存储更是为大规模开展智慧住区提供了铺垫。视频的云端化打破了以往本地存储数据的方式，有效解决海量高清视频图像数据的存储和管理需求，实现分布式存储，虚拟化集中管理。实现全区县范围内可利用视频资源的统一存储、统一管理、统一调阅，避免重复投资。
智慧住区建设除了满足基础治安防控以外，还需在基层社会治理、住区服务方面发挥重要作用。通过智能采集前端及信息平台的建设，实现人房车等社会治理基层要素相互关联。将业主与房屋信息关联、租客与房屋信息关联、业主与租客信息关联，实现以人查住处落脚点。采集城中村、村居、住区、旅馆等区域内（流动）人口的身份证、照片、工作、社会关系等基本信息。做好人员管理和服务工作，动态管理人员身份、居住地址、社会关系、实时位置等信息。针对住区流动人员管理难题，通过将门禁系统、视频监控系统、报警系统和智慧消防系统有机结合起来，实现报警联动，一方面通过系统，对通过出租屋出入口的人员信息进行采集和后台比对，为公安机关侦查破案、打击防范、治安管理等提供技术支持；同时结合先进物联网技术、智能化视频监控技术，实现可视化火灾火情远程实时监测，提高出租屋消防安全保障能力，提升百姓生活安全感。此外，借助户外发布屏、WEB网页、移动APP、短信等发布便民服务、违法犯罪、治安/火灾隐患信息，达到预防犯罪和禁毒常识宣传教育效果，促进安全教育进乡镇、进住区、进家庭。
云计算
云计算是基于互联网相关服务的增加、使用和交互模式，涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准与技术研究院认为，云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云计算具有如下特点：
超大规模。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
按需服务。“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。
极其廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。
潜在的危险性。云计算除了提供计算服务外，还必然提供存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业），而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确毫无秘密。这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。
云计算提供的服务
云计算包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
基础设施即服务（IaaS）：IaaS是Infrastructure-as-a-Service的缩写，消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
平台即服务（PaaS）：PaaS是Platform-as-a-Service的缩写。PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。例如：软件的个性化定制开发。
软件即服务（SaaS：Software-as-a- Service)：它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。例如：阳光云服务器。
关注领域
云计算作为新的技术趋势将得到快速发展，它彻底改变了前所未有的工作方式，也改变了传统软件工程企业。目前，云计算在如下方面得到了广泛关注：
云计算扩展投资价值。云计算简化了软件、业务流程和访问服务，帮助企业操作和优化投资规模。在相同的条件下，企业正扩展到更多创新与IT能力，这将会帮助企业带来更多的商业机会。
混合云计算的出现。企业使用云计算(包括私人和公共)来补充内部基础设施和应用程序。专家预测，这些服务将优化业务流程的性能。采用云服务是一个新开发的业务功能。
以云为中心的设计。越来越多的企业将组织设计作为云计算迁移的元素，预计随着云计算的扩展其会应用到不同的行业。
移动云服务。作为数量上升显著的移动设备—平板电脑、智能手机在移动中发挥了更多的作用，更多的云计算平台和API将成为移动云服务。
云安全。随着云计算的推广，人们担心云端数据的安全。因此，用户期待看到更安全的应用程序和技术。许多新的加密技术、安全协议，会越来越多的呈现出来。
智慧住区系统的建设将依赖于云计算技术，数据存储、分析和处理都将在云平台中进行。一方面可以节约系统软硬件建设和运行成本，另外一方面可以充分融合众多住区的大数据资源，为住区居民提供更多、更丰富的服务资源，也能够利用更大规模的数据分析结果提供更加符合需求和科学有效的精准服务。
边缘计算和雾计算
边缘计算可以看作是无处不在的云计算和物联网的延伸概念，雾计算的概念尽管与边缘计算略显模糊，但是它与边缘计算是两种技术理念，介于云计算和边缘计算之间。雾计算和边缘计算定义很模糊，业界一直在尝试将这两者区分开作为单独的概念。对此，业界最广为接受的概念是在边缘计算中，数据处理在收集数据的硬件上。雾计算是当节点的一个子集发送其数据到更大的中心连接点，在连接到更大的整体中心网络的过程中处理数据。不管是边缘计算还是雾计算，其优势都很明显。雾计算消除了将大量原始数据流发送到中央网络的一些延迟和带宽问题，但是它并不要求每组传感器处理收集到的数据。从根本上来讲，边缘计算是智能和计算从云网络中的集中式数据服务器到网络边缘硬件的移动，传感器不是在某个位置收集数据，然后将数据发送回中央服务器进行处理，而是在本地可用的硬件上对数据进行处理，只把处理结果发送到云端，以便确保信息的即时可用性并进行操作，而不需要进一步对数据加以处理。
边缘计算节点可以同时以高分辨率计算天气、可见性、交通拥堵和基础设施运行状况信息，并且仍然可以通过云为居民或访客高效快速地共享信息。在许多应用中，某种形式的边缘计算已经存在。然而，其作为新的技术应用场景将有助于完善这一技术，以便于开发出更易于集成的更复杂的解决方案。
智慧住区服务可以作为基于地域属性的边缘计算节点，对本住区的人员、环境、设备运行、以及民生等情况进行统计和分析，为政务、公共及商业服务提供重要的基础数据信息的同时，也通过与商业、教育、医疗、娱乐等专业系统的对接，为居民提供个性化、智能化的服务体验。
BIM 技术
微服务