用AI为商业地产建模，变施工图为数字孪生商业地产正在从增量时代转入

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【用AI为商业地产建模，变施工图为数字孪生】商业地产正在从增量时代转入存量时代，同质化竞争加剧的当下，如何利用技术手段，从传统的「物业租赁」向「平台运营」模式转变，从B2B2C的商业变现模式，向B2C2B的运营服务形态转变，已成为横亘行业面前的重大议题。
报道|机器之能
6月23-24日，由中国连锁经营协会（CCFA）主办的「021中国购物中心与连锁品牌发展峰会暨展览会」在上海国际会议中心召开。峰会主题为「以深度运营实现商业新价值」。
过去15至20年，线上电商的迅猛发展在零售史上开辟了一种全新的模式——基于数字化的精细运营。这一创新突破，不仅让精准零售成为线上电商高速增长的「杀手锏」，同时也为线下商业地产运营带来了重要的借鉴意义。
那么，商业地产如何补齐现有的线下空间数据缺失，完成「人、货、场、车」全场景、全流程、全量数字化，进而实现智能化运营的引流到场、导流到店、交易促成，让人与货匹配这一商业地产核心环节的运转，更加高效与精准？
在「2021中国购物中心与连锁品牌发展峰会暨展览会」的全体大会上， Aibee创始人兼CEO林元庆博士发表了主题为「AI赋能商业地产——数字化与智能化落地之路」的演讲，针对如何推动商业地产数字化、智能化快速落地，给出了商业地产数字化转型的「Aibee路径」。
9小时就能给3000平米的商业构建数字孪生？
数据显示， 90%的商业地产企业，都曾将数字化纳入到公司战略之中。但是，回看过去5年，虽然商业地产利用人、货、场、车数字化的传统技术做过不少建设，但是，整体呈现出不精准、不全面、不打通的问题。
例如，人的数字化上，很多购物中心的传统客流统计，只能粗略统计「人次」，无法精准到去重后的「人数」；场的数字化上，购物中心多数还在使用传统的2D平面地图；在数据分析上有基础的BI、BA ，但数据维度都比较少；在精准推荐上有一些基于简单规则的派发，大部分不是基于机器学习……如何更精准、更全面地做数字化积累，推动数据打通，加快数字化与智能化落地？
要实现数字化落地，就要跳出2D平面图纸的思维，构建购物中心的3D「场」，线下空间（也就是3D的「场」）所蕴含的信息、数据远比2D地图丰富得多，可以承载「人」「货」「车」等全要素，是实现全场景、全流程、全量数字化的前提。
具体而言，「场」的3D数字化，就是定位场内每个区域、店铺、柜台甚至是商品的3D坐标，使空间中的全要素得以精准坐标映射，也为购物中心「人」「货」「车」等其他要素的数字化提供基础。
但是，对于购物中心来说，「场」的数字化一直都是难度和成本最高的。 Aibee提供了一个高效率、低成本的路径——利用激光雷达、惯导、轮速计、相机等多种传感器融合技术， Aibee自研出一款室内3D实景地图机器人，能够实现对大规模场景的自动拼接、自动建模，快速形成厘米级高精度的3D模型。
该机器人能够一次性扫描包含密集图像、三维点云、地磁信号、气压计、WiFi指纹、蓝牙指纹等多种数据，帮助其它智能设备在空间中重新定位并提供相应的服务。而在此之上的AR及VR服务搭建，则能够比传统方案效率更高、成本更低。

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