从全国范畴来看，每个区域的智慧社区建设情况不一，经济发达地区或者大力推进智慧社区建设的区域，社区的智慧升级进程会走得更快，其他区域整体智能化比重可能稍微低一点。
智慧社区的建设是一项综合性项目，普遍需要同时契合政府治安管控、物业管理、居民服务三方需求，小视科技的智慧社区方案和其他友商相比，有哪些亮点和优势呢?
智慧社区参与方众多，政府、物业、居民，还有房地产开发商每一方角色的诉求都不一样。
政府最核心的诉求是能够把整个辖区内的人、车、房、室各类数据进行统计分析，来作为相关政策及管理条例制定的数据依据;物业更关心的第一是社区安全，首先要保证社区内不要发生异常的安全事件，第二是提升物业管理效率，同时降低物业的人力成本，即物业管理的降本增效;居民的诉求肯定是更安全便捷的社区生活。
根据小视科技的核心技术优势，我们可以针对不同的参与方提供不同的服务内容。
针对政府在智慧社区的应用需求，我们会提供可视化的指挥调度大平台以及基层的数据采集工具，这样可以把城市管理的“最后一公里”--社区场景中的多类数据进行高效采集，然后横向拉通各个委办把平台打通，实现数据分享，真正达到智慧社区共建、共治、共享的模式。
物业层面，小视科技可以提供针对性的物业安全管理平台，可以把小区里各类安防设备集成管理。一旦小区内发生一些安全事件，我们就可以基于平台，通过多系统多设备的联动来协同处置，有效提高小区内部安全管理效率。
居民服务层面，可以提供公众号、小程序或APP端应用，方便居民高效完成信息上报、报装报修、参与社区活动等。
谈到智慧社区，无论是设备商、数据服务商还是AI企业，大家都会提供平台服务，AI企业的平台其特色和优势表现在哪里?
小视科技是智慧视觉场景生态服务商的企业定位，核心技术和产品都是围绕着计算机视觉展开。针对智慧社区垂直行业，我们主要是通过AI视觉分析的形式去提升社区的精细化管理水平。
小视科技作为全栈视觉算法服务商，目前围绕着智慧社区场景已经发布了30多种原创视觉算法，基本覆盖了社区管理的方方面面，针对社区安全管理、物业运营及居民服务等关键诉求提供基于AI视觉的技术能力，让摄像头能够真正“看得懂”，主动为社区精细化管理赋能。
小视科技的优势在于我们本身是一家以算法为核心的AI公司，并且在AI市场已深耕10多年。小视科技在计算机视觉领域的知识产权包括发明专利已经达到300多项，在国内也处于比较领先的位置。并且所有算法都是自研，这样可以保证在面对客户定制化需求时高效实现算法的持续迭代，来适配各种场景的需求。
智慧社区的业务需求相对复杂，做好智慧社区的建设和服务不能依赖一家之力，需要生态合作。小视科技定义自己为技术产品赋能型公司，在物联网平台和算法分析类产品方面，我们和友商的区别在于我们所有的接口都是开放，可以和第三方产品对接融合。小视科技提供标准化的AI能力模块，去配合合作伙伴完成项目落地。我们也是希望通过开放合作，跟生态合作伙伴一起共同为社区客户提供更强大的服务能力，共建共赢。
考虑到环境(光线、天气)对AI视觉系统使用效果的影响，作为AI算法服务商，我们要如何做到算法和社区具体应用场景的高匹配性?
由于社区环境复杂，需求也比较发散，对于产品和解决方案提供商而言，要先确定需求边界问题。比如垃圾检测应用，不同小区垃圾桶形状、垃圾分类标准会有所不同，所以针对不同的小区垃圾检测也需要做算法的适配。
在小区运营过程中，由于参与方众多，大家对于算法的需求或功能需求也是发散的，这个问题又该如何解决。
基于在行业深耕和大量项目经验，我们的思路是先挖掘行业场景的共性需求。如小视科技目前围绕着智慧社区场景推出了大部分社区相对通用的30多种算法，面向不同的小区具有很高的复用性。
满足共性需求基本可以解决社区智能化升级70-80%的问题。而针对一些个性化、定制化需求，基于深度学习架构，小视科技还拥有小样本监督这项核心技术，针对于长尾场景的碎片化算法需求时，可以在数据量非常有限的情况下快速的落地新的算法。可以将定制化算法生成效率提高5倍以上，快速满足客户需求。
两方面结合，共性需求的覆盖加上对于定制化需求的快速响应，来共同满足不同小区算法的升级迭代。
对于当下依然存在的数据割裂的问题，小视科技提到的一网统管，在打通数据链路方面有哪些经验可以分享?
这个一般考虑两类问题：
