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可视化阶段的有些产品开始进行简单的数据统计，比如基于GPS数据的里程统计、基于重量传感器的重量数据统计等，这些产品属于数据化的初级阶段。此阶的产品仍处于可视化层面，提供给运营管理者的仍旧是“你做了什么”，以洒水车的里程统计，水耗数据统计等为例，此阶产品提供给管理者的是，“哪里洒了水，洒了多少水”。 太的科技认为，要让数据化再上一个台阶，需要能够告诉运营管理者，“应该做什么”。还是以洒水车为例，应该告诉管理者如何可以提高效率？包括最有效的洒水路径是什么？如何用更少的水，更少的时间，更少的车，占更少的交通资源，去更好的完成洒水任务？太的科技认为要做到这些需要规划者做到以下四步: ① 了解现有运行机制 ② 发现其中存在问题 ③ 提出优化设计方案 ④ 线下执行新设计方案并验证是否符合预期 然而要实现这四步，每一步都不简单，能够打造出这样的产品非常有挑战。数据化阶段的数据处理不仅是做些初阶的简单统计即可，而是需要运行复杂的数据处理算法、需要分布式、高性能的数据处理技术等高阶的技术。在实现底层高阶数据处理的基础上，同时还要与评价专家和行业专家一起探讨，建设科学有效的指标系统。 数据化阶段产品的典型特点，用技术流的思维看，这属于一个feature design 阶段了。 智慧环卫第三阶段：智能化阶段 以智能化服务，解决现有机制不能解决的问题 随着数据的爆增和数据处理技术的发展，人工智能被推向新的发展阶段，各行业都在谈人工智能、思考人工智能、尝试人工智能。环卫的人工智能也开始探索，但尝试过程中需要保持清醒，不能为了技术而推行技术，要深度思考这个行业真正需要解决的问题。太的科技认为，智能化阶段的环卫需要思考清楚两个问题：一是什么是智能化服务；二是哪些场景需要智能化服务。 第一个问题可以理解为，通过打破现有机制去解决现有机制不能解决的问题，这就是智能化服务的重要标志。其中有两个方面要真正理解到位，一是什么是现有机制不能解决的问题；二是如何打破现有机制。 基于第一个问题的理解去思考第二个问题，可以发现一些智能化服务场景。例如，城管部门需要每天人工处理成千上万张卫情图片，需要每天抽查海量的监控视频数据。然而，依靠现有的人力配备已无法及时认真地审查全部图片，若平台能做到智能化自动识别就是智能化服务。再例如，2000个人员的绩效考核，考核部门问科长-科长问队长-队长问班长，然后层层凭经验、“拍脑袋”上报到考核部门。这些场景中大量的不真实、不公平的数据单纯依靠人力已无法把关，如果平台能够把关每个人的数据，自动处理千人千面，用数据全面、真实反应绩效的考核就是智能化服务。 智慧环卫的终局形式：未来可期 随着国内环卫市场化的进展加速，智慧环卫还需要解决一个企业运营的基本诉求，比如库存管理、人事管理和财务管理等等，如何打通线下和线上，如何做到运营闭环，是智慧环卫方案面临的挑战。同时，一些环卫企业开始向海外出口其运营能力，环卫运营未来的场景会越来越复杂，挑战会越来越大，如何助力中国环卫企业成为世界冠军，是智慧环卫必须深入思考的问题。关于可预期的未来智慧环卫的终局形式，太的科技会继续与行业伙伴密切合作、深入交流、携手创造。 (编辑:Lily) |
