思源于2021年推出的远程品质管理系统以其独特的线上远程品质管理和品质巡查方式，为物业企业带来了全新的管理体验。通过引入先进的技术手段，该系统不仅增强了中大型物企跨地域品质管理的力度，还有效降低了线下跨城巡查的差旅支出和人工消耗。
然而，在过去的实践中，我们发现，当前的远程品质管理系统，仍然需要依赖人工对每个摄像头中的场景进行评价。这一过程既辛苦又繁琐，容易导致错误和纰漏的发生，属于低效重复的人力投入。为了解决这一问题，提升管理价值，我们组织进行了一次全面的产品价值升级。
乘着AI人工智慧的大潮，我们在原有远程品质管理产品的基础上，引入了AI智慧化的能力，基于强大的锋物视觉大模型，为远程品质管理系统插上了人工智能的翅膀，升华为全新的“AI远程品控”系统。
有了视觉大模型的AI判别能力加持，新的AI远程品控系统，能够全天候、无死角地对对摄像头中收录的场景影像进行自动化、智慧化评估和分析，准确捕捉品质问题，并及时发现风险，针对性发出预警。这不仅大大提升了产品的自动化水平，还极大地减少了人工干预的需求。
AI远程品控的到来，不仅仅是简单地替代了集团品控员工机械性的重复工作，更是为物企用户带来了全新的使用体验。通过AI人工智能的引入，在降低差旅支出和人工消耗的同时，也能更好地规避单纯依靠人工巡检模式下的“人情分”、“关系分”之类的品质管理漏洞，使跨地域的中大物企可以更加高效地监控和管理品质，更加真实、及时地发现和解决问题，提升生产效率和产品质量。同时，系统还支持个性化需求的定制，满足不同企业的特殊要求。
远程品质管理系统升级为AI远程品控，不仅是技术的进步，更是对品质管理理念的创新。我们致力于为物业企业提供更智能、更高效、更准确、更低本的品质管理解决方案，助力企业实现持续发展和竞争优势。
一、产品升级，AI加持
用自然语言表述，将管理标准转换为AI素材
重视品控的物企，肯定都有集团统一的品质检验标准，这些标准就可以做为锋物视觉大模型进行精细语义分析的训练素材，使得所部署的视觉大型模型能够深入理解巡检标准所包含的丰富内容。这样一来，AI远程品控系统将能够准确地解读和应用这些标准，为品质检验工作中输出是否合格的结论，提供全面和可靠的支持。
AI大模型的智慧化判别，自动形成巡检结论
在日常的品质检验过程中，视觉大模型依据远程摄像头提供的视频素材，进行智慧化、自动化的详细画面分析。通过对每个细节的审视和分析，大模型能够快速而准确地做出判别，输出品质检验“是否合格”的结论。这一过程不仅取代了繁琐的人工监查工作，并且实现更高效、更一致的效果，为品质管理提供了可靠的决策依据。
二、模型应用的案例——用自然语言使唤AI帮你工作
选择集团标准中的某一个巡检点位（人行动线—园区主干道）的多条巡检标准进行大模型的品检分析，来感受一下训练和测试的过程和效果。
案例1
摄像头收录画面如下：
画面中同时出现了物业内的道路和绿植等多种对象，涉及了至少二个专业线（保洁、绿化）二个监查点的工作情况（仅为举例，如果涉及更多专业线，只是对算力有更高要求的区别）。
众所周知，为了提升效率，降低人员成本，目前物业行业内大量采用了统一动线的综合巡检模式，而集团统一设定的巡检标准也是基于此模式的。那么，如何让视觉大模型理解企业的标准和制度呢？
很简单，现在的AI支持以自然语言做为输入的素材，这里以绿植（养护）为例，示范如何按（统一巡检动线下的不同）标准训练大模型进行准确的输入及输出：
1）对绿化景观的巡检标准
观察图片，能发现画面中植物茂盛且修剪整齐，模型的结论正确，符合预期。
由此可见，人工通过摄像头画面可辨别的问题，模型同样可以正确判断，而人工不确定的内容，模型的能力与人工判断基本持平。最重要的是，训练中与大模型的交互过程采用自然语言，咱们物企可以根据行业和企业自身业务的发展，持续训练磨合，持续提升，甚至可以根据不同项目上，与业委会确定的不同价格档次，训练出不同档次的判别标准。
案例2
摄像头画面如下：
画面中同时出现了物业内的垃圾收集处和道路、绿植等多种对象，涉及了至少三个专业线（保洁、绿化、设备）四个监查点的工作情况。
同样，示范如何按（统一巡检动线下的不同）标准训练大模型进行准确的输入及输出：
1）对地面的巡检标准
观察图片，能发现画面中有明显的杂物和垃圾，模型的结论正确，符合预期。
2）对垃圾桶的巡检标准
观察图片，能发现垃圾桶和垃圾分类的卫生情况，肉眼无法观察，模型也无法给出准确的结论，但模型能力已满足系统应用。
由此可见，人工能完成的审核劳动，模型同样能很好的完成。对于不确定的结论，进行二次输入校准后，模型输出结论符合预期。这里强调的是，训练可以容忍一定的不确定性或模糊性，在“明确规范严格执行”与“未明确规范灵活执行”二者之间，可以取得合理、开放的均衡。
人工补能
在日常品检任务品检时，基于大模型对远程视频收录图像识别后的判别结果，人工可此结果进行二次审核，对大模型的成果进行修正和完善。
三、新产品的价值提升
AI视觉大模型在产品注入灵魂
引入先进的AI视觉大模型技术，将产品的价值由简单的“远程巡检降低差旅费用成本和（消耗在路上的）员工人力成本”，提升为“降本的同时，相对于人工的实时、及时、全时、准确、高效、规范的智慧化品控管理水平“，大模型为新产品赋予了强大的学习和理解能力，能够准确地理解用户的需求和意图，为物企用户提供个性化、精准的判别服务和建议。
优化用户界面，提高用户体验
让用户能够更轻松地使用产品。通过精心设计的界面布局、直观的操作方式和友好的交互反馈，用户可以更快速地完成任务，享受到更流畅、愉悦的使用体验。同时，响应时间的提升也让用户感受到产品的高效性和专业性。
系统全面升级，塑造更高品质的产品形象，提升用户对产品的信任度
升级后的产品不仅在功能上更加强大，还在稳定性、安全性和可靠性方面进行了全面优化。用户可以放心地依赖和使用产品，对其性能和数据的保护有更高的信心。
打造更全面的生态系统，与用户建立更紧密的互动
接近自然语言的交互方式，帮助实现产品与用户的深度融合，与用户之间的互动更加多样化和个性化。
新升级的AI远程品控，在引入视觉大模型能力后，将为跨地域的中大型物企用户创造更智能、便捷、创新和个性化的产品体验，提供成本更低、效果更好、更加可信的品质管控能力，帮助物企降本提能，提升客户满意度和企业口碑，提升企业的智慧化、数字化水平，为企业未来的发展和腾飞提供助力！
