物业公司正在批量撤离。
截至2026年第一季度，全国共监测到住宅撤场项目212个，百强物企主动撤场超80个。万科、华润等头部品牌物业都在止损离场，中小物企撤场数量更是成倍上涨。
撤场的根源不是"物业不赚钱"，而是账算不过来了。
一笔已经算不平的账
物业是典型的人力密集型行业。中国物业管理协会2026年第一季度报告显示，物业行业人力成本占比从十年前的45%攀升到了68%。克而瑞物管的数据更直接：2025年全国物业服务企业500强平均物业费收缴率已降至71%，连续四年下滑。上市物企收缴率78%，中小物企普遍低于65%。
收入端收不上来，成本端却在刚性上涨。
一个具体的对比：2021年，一名小区保洁月薪2200元，加上社保企业每月支出2700元。到2026年，同岗位用工成本突破4200元，五年涨幅接近六成。一个中型小区，15名保洁、8名保安、2名维修、3名客服，仅人力支出一个月就超过10万元，一年120万。
而物业费怎么涨？全国物业费调价需要"双过半"业主投票同意，实际操作中调价成功率极低。大量小区物业费十年未变。
这就是很多物企面前的死局：人力成本每年涨8%，物业费原地不动，亏损项目只能撤。
安防是最大的人力消耗点之一
一个典型的中型小区，安防系统通常包括112路左右的监控摄像头，需要配备6-8名保安三班倒。保安的工作内容大致可以分为几类：
门岗值守：车辆进出管理、访客登记、外卖快递人员核验
巡逻巡检：定时巡视小区各区域，检查消防通道、围墙、公共设施
监控盯屏：在监控室盯着数十块屏幕，发现问题后呼叫巡逻人员处置
异常处置：接到业主投诉或发现异常后到场处理
其中，巡逻和监控盯屏是人力消耗的大头，但效率并不高。据住云智慧物业2026年6月发布的行业分析，70%的小区安防仍停留在"被动录像"阶段——摄像头24小时在录，但没人能24小时盯着看。出了事才去翻录像，事前预警基本为零。
不换摄像头，能升级到什么程度？
目前物业安防的技术升级路径大致可以分为三类：
方案一：全量替换
把原有模拟摄像头全部更换为AI智能摄像头，每路成本在2000-5000元不等。一个112路摄像头的小区，仅硬件投入就在22万到56万之间，加上布线施工、平台授权费，总投入轻松超过80万。
这个方案效果最好，但成本对大多数中小物业来说是难以承受的。
方案二：云端AI分析
将摄像头视频流上传到云端做AI分析。优势是不需要本地部署服务器，按月付费。但问题在于：112路视频流同时上传，需要至少100M以上的专线带宽，仅带宽费用每月就在数千元。而且云端分析存在延迟，从摄像头拍到异常到云端处理完推送给保安，中间可能有3-5秒的延迟。
方案三：边缘AI利旧改造
在本地机房加装一台边缘AI服务器，通过RTSP协议接入原有摄像头视频流，在本地完成全部AI分析，只将告警结果（截图+位置+类型）推送到保安手机或监控大屏。
这个方案的硬件投入在5万左右（一台边缘AI服务器），不需要换摄像头，不需要升级带宽。112路摄像头全部利旧，部署周期通常在几天内完成。
边缘AI服务器接入后，可以实现的功能包括：消防通道占用检测、电动车违规进楼识别、高空抛物溯源、人员翻墙越界告警、异常聚集识别等100余种场景，从事件发生到告警推送在秒级完成。
原先需要保安24小时盯着的屏幕，AI替了；原先需要保安满小区走的巡逻，AI盯了。保安的工作从"发现异常"变成了"响应告警"。
省多少？只算巡逻一项
以一个配备112路摄像头的中型小区为例：
巡逻岗配置变化：原来6名保安负责轮班巡逻，上了边缘AI后可以减到3名。AI24小时自动巡检，保安只需要在AI推送告警时到场确认和处理。
一个巡逻保安的年成本：按二线城市水平估算，月薪3500元，加上社保、食宿补贴，企业实际月支出约5000元。一年6万。
减3个巡逻保安，年省18万。一套边缘AI方案投入5万，3到4个月回本。
注意这还只是巡逻一个场景。如果门岗也配套智能化（车牌识别+人脸门禁+访客自助登记），客服引入AI助手做自动工单，节省的人力更多。但实事求是的说，门岗的"无人化"在现阶段更多是辅助而非替代——业主对"没有保安的小区"接受度还很低。
不等于是"裁员"
需要特别说明：物业用AI不等于裁员，更不等于服务质量下降。
物业行业现在面临的真实困境，不是"要不要用AI"，而是招不到人。2025年全国最低工资标准平均上调12%，南京某物业公司负责人在行业媒体采访中直言："以前一个小区配8个保安，现在4个就够了——不是我们想裁员，是招不到人。"
AI在这里的作用，是让有限的保安人力用在真正需要人的地方——异常事件处置、业主面对面服务——而不是消耗在"盯着屏幕看""每天绕小区走五圈"这种AI更擅长的事情上。
现实门槛不是技术，是认知
边缘AI利旧改造在技术层面已经成熟，但市场渗透率仍然很低。根据行业观察数据，目前只有约20%的物企使用了AI协同管理。
阻碍物企决策的，往往不是预算（5万块钱对一个年营收千万级的物业公司来说不是大数），而是几个认知问题：
"利旧改造效果能跟换新摄像头比吗？"——在检测精度上，摄像头的原始画质确实影响AI识别准确率。1080P以上的数字摄像头效果较好，老旧模拟摄像头需要先确认画质是否达标。但多数2018年以后建设的小区摄像头已经满足基本要求。
"部署复杂吗？工期多久？"——不需要砸墙布线，边缘AI服务器接入交换机即可。一个112路的小区，机房部署通常1天内完成，配合摄像头名单梳理、场景规则配置，整体上线周期在3-7天。
"后期维护怎么办？"——AI模型可以通过远程OTA升级，不需要每次都派人去现场。新的异常场景（比如某小区新划了电动车禁停区）可以在后台远程配置规则。
不止安防，也不止物业
边缘AI利旧改造的适用场景远不止小区安防。工厂园区的安全生产监控、港口码头的作业区域管控、学校的校园安全防护——只要已经部署了摄像头但缺乏智能分析能力的地方，都可以通过这个技术路径实现升级，而不需要推倒重建。
这也是为什么在2026年AI落地的大背景下，"利旧改造"正在成为一个独立的技术品类，而非巨头方案的廉价替代品。它的核心逻辑是：尊重存量投资，用最低的增量成本实现智能化。
umodai（乌梅藕带智能科技）专注于物业AI利旧改造方案。基于自研CV大模型，单台边缘AI服务器支持600路摄像头并发分析，覆盖100+异常场景，告警响应速度在秒级。接入现有摄像头即可，不需要更换硬件。