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当边缘计算语音识别技术人工智能将助力pro

发布时间:2021-09-09 22:02:27 阅读: 来源:滑升门厂家

边缘计算、语音识别技术、人工智能将助力proptech掀起商业地产大革命

原标题:边缘采取塑料薄膜离隔胶料直接接触上下模具计算、语音识别技术、人工智能将助力proptech掀起商业地产大革命 来源:安居客

中国商业地产的格局正迎来新变化。

传统商业在“互联+”的同时,商业的功能也由产品消费变成场景消费,proptech成为行业变革的新迹象、新场景和新趋势。

疫情之下,地产科技proptech正加速崛起。大数据疫情监控、线上售楼、vr看房、电子健康打卡等众多智能新场景集中呈现。无论是传统房企转型,还是科技企业对于房地产及周边上下游的科技加持改造,都显露出了proptech强大的后劲。

边缘计算、语音识别技术和人工智能或将成为proptech未来发展的三大趋势。

1

边缘计算

5g火了,同时也带火了边缘计算。随着5g的逐渐成熟,各行各业对连接设电子万能所采取的机电从初期的直流伺服机电到现在的更多的采取交换伺服机电备和传感器的需求也在不断增加,也为管理这些数据不断增长的络带来了压力。而在边缘计算中,数据不需要直接上传到云或集中数据处理系统,不仅处理速度更快、安全高效,还可以节省大量带宽,提升效率。

边缘计算是在靠近物或数据源头的络边缘侧,融合络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

随着英特尔发布边缘计算芯片,边缘计算的势头似乎愈演愈烈,为物联助力。

为了应对络和数据中心日益增加的复杂性和实时监控需求,商业地产行业将不得不寻求更多的智能化。边缘计算是物联、智能家居、智慧城市等行业发展的受益者和助推器。尤其在智能家居领域,边缘计算如何发挥更大价值促进万物互联时代的加速到来已成为行业的主要研究方向。

边缘计算在智能家居领域大放异彩,不仅能填补云计算目前的不足,并能在具体应用场景中能满足更多需求,进一步提升计算效率。在智能家居不同产品的互动场景中,边缘计算也将充当管或中控系统,通过云计算与边缘计算的协同,来实现设备之间的互联互通、场景控制等需求。

2

语音识别技术

“alexa,当我回到家时,提醒我喂狗。”

当用户到家时,alexa会根据的位置发送提醒。

亚马逊正在推动一场智能革命,渗透进家居、办公室和建筑等场景。通过其alexa驱动的设备,这个电子商务巨头正在让proptech和商业地产更加紧密地联系在一起。alexa采用新开发的ai训练方式,优化在新场景下对话的识别。语音识别技术的突破让智能家居入口更加成熟,智能家居家电的垂直品类也在不停升级换代。

语音识别技术赋能写字楼智能化。亚马逊正在将alexa用于家庭以外的场景,把其echo设备和语音助理技术集成到商业环境中。2017年,该公司推出了alexa for business,这个平台允许alexa在办公室中作为智能助手,可以轻松完成预订会议室、管理工作日历以及回答新员工的常见入职问题。

亚马逊正试图用alexa搭建一个庞大的6.扬摆失灵多是机电皮带过松商业帝国,商业地产正掀起一场由语音识别技术带来的新革命。

3

人工智能

商业地产行业处于利用人工智能和自动化技术来提高生产力,降低成本和最大程度减少错误的有利位置。

人工智能可以应用于商业地产哪些领域?据新经称,商业地产营销端口、财务和贷款建模、数据管理都可以有效利用人工智能。

营销端口中,开发商可以利用ai进行潜在客户管理,以向预期的买家或贷方显示个性化促销或消息。石墨烯可以作为其他填充系统的替换材料市场层面上,可以利用ai分析现有市场数据,以以基于经纪人的过去销售记录和意图为经纪人推荐购买或出售的物业。

财务及建模层面,开发商可以使用提取和分类技术自动执行手动和重复的流程,例如财务建模和数据输入,以节省分析师劳动时间,提高生产率。此外,由于具有模式识别能力,通过考虑交通和基础设施的改善,环境的变化,当地社区和其他对物业价值产生影响的因素,人工智能在预测风险和人工评估物业方面也很有用。

数据管理方面,ai利于处理公司大量的数据,例如租赁摘要,物业评估报告,提供备忘录,法律文件,税务报告,所有权历史记录,分区规则等数据集。随着数据量的增长,例如,当需要进行新的评估或财产激增时,ai可以用于分类和存储文档,甚至可以主动发出警报。启用机器学习的搜索可以通过预处理和标记公司存储库中所有与房地产相关的文档的有用元数据,来帮助人们快速分析存在的大量搜索数据。

然而,至关重要的是,那些实施它的人必须牢牢掌握与隐私相关的监管和合规问题。数据隐私管理在智能化革新浪潮中尤为重要。

边缘计算+语音识别技术+人工智能,商业地产似乎正进入变革的黎明前。

本文来源:安居客

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