通過物聯網重塑博物館可以改變我們體驗藝術的方式，它還可以激發未來博物館的全新商業模式。你準備好參觀一個智能博物館了嗎？房地產技術的迅速崛起為建筑業主帶來了一系列的寶貴發展機會。現在第一波試點結果展示了未來技術在優化建筑性能、增強用戶體驗和實現成本效益方面的巨大價值。同時，廣泛的大規模采用即將開始。到目前為止，技術用例主要圍繞商業地產展開，購物中心和辦公樓占據主導地位。然而，在非商業(或半商業)房地產中使用新技術仍然是一個幾乎未被探索的領域。

隨著技術變得越來越容易獲得，現在是時候開始探索如何為智能建筑采用者的下一個前沿領域增加價值了。為了說明這種探索及其內在的可能價值，我將描述如何讓博物館變得“聰明”，從而積極增強博物館開展業務的方式，增加游客體驗，甚至可能增加其對社會的影響。首先，我將簡單介紹博物館通常如何處理業務。在確定技術應用如何產生有意義的影響之前，了解任何博物館的運作情況非常重要，因為我們想超越噱頭。接下來，我將描述如何應用越來越先進的技術為博物館所有者及其游客帶來新的機會。我將討論的技術包括物聯網( IoT )、面部識別攝像頭和生物傳感器。最后，我將通過一個例子來說明新技術如何為藝術行業帶來全新的商業模式。

博物館目前如何開展業務

在開始探索博物館采用有價值的技術之前，我們首先需要全面了解博物館通常是如何運作的。當我們查看博物館的關鍵績效指標時，有兩個指標非常關鍵：每年的游客數量和年度收入，吸引游客的目的是增加收入。因此，吸引游客對于博物館維持自身發展至關重要。但是，博物館如何吸引游客？這就是博物館藏品發揮作用的地方。該藏品體現了博物館吸引游客的核心價值主張：“如果您來參觀我們，我們將向您展示有趣的物品[ X ]，讓您體驗[ Y ]，并教您 [Z]”。從商業角度來看，可以說永久藏品通常包含高端藏品，以確保全年都有一定程度的質量和吸引力。臨時展覽的藏品輪換使博物館對游客定期返回更具吸引力。這種組合可以為博物館創造可持續的收入來源。除了門票銷售的主要收入來源之外，博物館所屬的餐館、紀念品商店和特別活動也是次要收入來源。請注意，這些次要收入來源中的前兩個主要是由博物館的游客數量以及收藏量驅動的。偶爾出售一件藝術品也有可能帶來收入，但這種做法往往不能被認為是一種可持續的運營模式。所以，博物館維持自身的核心資產是藏品，這使得這些藏品成為進一步探索的完美主題。為了增強博物館的業務，科技如何為最終的館品收藏做出貢獻？在本文的其余部分，我們將探索各種方法來回答這個問題。※博物館收藏的類型，無論是公有的還是私有的、營利性的還是非營利性的、資助的還是非資助的，在這里都不太重要。

物聯網在博物館中的應用

既然我們已經確定了博物館中藏品的重要性，我們將繼續探索博物館如何通過以下方式，并利用技術來增強其藏品：▲通過收集目標受眾（游客）行為和興趣的數據，深入了解他們。▲尋找評估收藏品表現的新方法，增加游客數量和收入。▲根據(潛在) 游客的興趣定制未來博覽會產品。在本節中，我將描述新技術在五個連續階段的應用。第一階段從相對基本開始，可以假設一些博物館已經開始了這一步驟。然而，在接下來的步驟中，應用技術將變得越來越先進。這項先進技術將生成更詳細、更準確的數據，并可能對智能博物館的業務表現產生重大影響。同時，應用技術帶來了新的度量指標，這些指標可能被用來衡量“藝術表現”。 這些指標將在五個階段引入。?滿足指標# 1：藝術注意力評分在下面提到的各個階段，我們將使用技術根據游客對某件藝術品的注意程度來評定其表現。第一個度量指標是基于這樣的假設，即游客帶著某種好奇心/或期望來參觀展覽。這種想法是，一件藝術品吸引游客的時間越長，它就越能滿足(或反駁)這種好奇心或期望，對收藏來說，這件藝術品就越重要。階段1：跟蹤游客的行蹤在第一階段，我們首先在博物館每個展廳入口處安裝一個游客計數器。這使我們能夠跟蹤進入和離開博物館內每個展廳的游客數量。通過分析從展廳中生成的數據，智能博物館管理者可以看到哪些展廳是游客最常光顧的，以及哪些藝術品因此吸引或引起最多關注。例如，巴黎盧浮宮博物館的一份報告可能顯示：“今天90%游客進入了包含蒙娜麗莎的展廳A，而當天25%游客進入了包含即將到來的當地藝術家作品展廳B。”雖然上面報告的內容可能并不令人意外，但是，如果兩個展廳保持著相似 “質量”，但是數據顯示進入這些展廳的游客數量卻存在顯著差異，那么數據將變得特別有趣。這真的是因為參觀者發現一個展廳里的藝術品比另一個展廳的更有趣嗎？還是因為可能是路牌或指示牌不明確或消失不見？如果這些被調整好會發生什么？ 或者如果我們在展廳之間調換藏品會發生什么？收集數據可以推動實驗并顯示可能的改進影響。然而，這種方法的主要局限在于，我們不可能確定一件藝術品對吸引游客去特定展廳的吸引力到底有多大。每件作品都需要有自己的單獨展廳和工作人員才能精確地監測每件作品的“吸引力”，這很不現實。甚至像盧浮宮這樣的大型博物館展廳也將很快不夠用了。幸運的是，先進技術可以解決這個問題。

階段2：實時游客位置跟蹤在第二階段，我們通過安裝在天花板上的傳感器來跟蹤每個展廳內游客位置。這使我們能夠準確地確定參觀者站在哪里，并分析他們在整個展廳中的參觀模式。一般來說，當游客參觀一件藝術作品時，他或她與該作品會保持一定距離；離更小的藝術品更近，離更大的藝術品更遠。然而，對于每一件藝術品來說，這個距離基本保持相當固定。由此，人們可以假設，每當一個游客站在一件作品的預定距離內時，他或她就會看到到它。我們把它稱為“注意點”。這個注意點可以用來觸發評分機制：每當一個游客進入某件藝術品的注意點時，它將產生這件藝術品的注意點——可以讓我們測量它與展廳和智能博物館中其他作品相比的“吸引力”程度。要做到這一點，藝術品需要圍繞展廳擺放，這樣它們的注意點就不會重疊。通過這樣做，我們實際上將物理展廳細分成虛擬的更小展廳，從而讓我們能夠測量每件藝術品的關注度——而不是每一個展廳，有效地解決了我們在第1階段提到的問題。此外，注意點可用于以各種方式生成數據：▲每當游客走過其注意點時，藝術品就會獲得注意點。▲每當游客非常緩慢地走過注意點時，也都會記錄下來。▲每當游客停下來一秒鐘，點數就會增加，停止時間越長，點數就越多。▲每當游客走近仔細觀看時，都會特別記錄。使用這項技術，我們仍然只能假設游客走到某件作品的注意點時會看到到它。游客也可能在和同伴聊天或者看他/她的手機。但是，使用一種不同的、更先進的技術將使我們能夠更準確地測量游客對每件藝術品的關注程度。因此，讓我們進入下一階段，同時在混合添加另一個指標。?滿足指標# 2：藝術情感評分既然我們已經邁出了第一步，將注意力作為衡量藝術“表現”的新指標，現在是時候把事情搞清楚了。在接下來的幾個階段中，我們將嘗試使用最新技術，看看我們是否可以邁出第一步來衡量一件藝術品的情感影響：“藝術情感評分”。

階段3：面部識別攝像頭在這個階段，我們不再使用游客位置來猜測他或她是否在關注一件藝術品，而是應用面部識別技術來確保這一點。為此，我們在每件藝術品上方安裝一個攝像頭，用以捕捉游客面部并進行數據分析。這將使我們能夠收集以下數據：▲單個游客是否關注這件藝術品以及關注了多長時間(甚至關注了它的哪一部分)。▲游客的人口統計：年齡、性別、身高、體重、種族等。▲游客的情緒：快樂、厭惡、驚訝、不適、恐懼等。▲游客在智能博物館中看到所有藝術品的組合，以創建獨特的游客偏好檔案。應用這項技術打開了一個新見解和潛在價值寶庫。例如，它允許我們將情感點和注意力點一起分配給藝術。看著一幅畫時，有多少游客在微笑？還是看上去很悲傷？還是在生氣？這種情感影響可能與智能博物館的目標有關。如果博物館的目標是教育游客了解戰爭對當地社會的負面影響，那么目標績效指標可能是至少70%的游客在每次參觀時都會表現出三次不適情緒，前提是用戶沒有找到欺騙面部識別系統的方法。與此同時，這些關于情感影響的信息對藝術家來說非常有價值。他們創造作品的情感影響是什么？情感影響是否符合預期？這份報告中的數據可以這樣顯示：“蒙娜麗莎在吸引30至44歲女性的注意力方面表現出色，尤其是來自歐洲南部的女性。與此同時，這幅畫對她們的’快樂’情感表現出高于平均水平的情感影響。”智能博物館可能會決定在南歐做廣告，根據報告采取行動吸引更多游客。例如，他們可能會在女性雜志上展示蒙娜麗莎的照片。階段4：游客身份識別在這個階段，我們使用面部識別技術來跟蹤上一階段描述的所有指標，但是在其中添加了一個社交層。我們不僅僅識別一張臉，還跟蹤在參觀期間這張臉在博物館中的出現位置，我們還通過社交媒體將這張臉與參觀者的真實身份聯系起來。這樣做可能會讓一些人感到不安。那么我們該怎么做？其實這比您想象的要簡單得多。Facebook已經通過分析Facebook照片中獨特的面部結構知道了您的樣子，它顯然已經知道了您的名字。與此同時，這家科技巨頭正在大力投資技術，使其能夠利用面部識別和數據庫中已經存在的面部結構數據，從任何(實時)視頻源中找到您。利用這些新獲得的數據，博物館的一份報告現在可以這樣寫:“來自阿姆斯特丹的達恩微笑著注視了蒙娜麗莎畫像113.6秒，這種注意力時間比其他游客平均長了34%。通過分析達恩481個Facebook朋友的偏好(通過他們的點贊)，我們發現達恩的16個朋友可能會覺得蒙娜麗莎有趣，其中兩個朋友已經分享了上個月在盧浮宮內拍攝的照片。因此，我們自動付費給Facebook，在達恩14個相關朋友的社交媒體檔案中宣傳蒙娜麗莎。”階段5：生物傳感器

第五也是最后一個階段，這是一個高度實驗性階段。在這個階段，我們從收集智能博物館參觀者的行為數據轉向收集他們身體內部和外部的數據。我們的目標是檢測身體內部變化，這些變化是由藝術作品可能引發的情緒引起。我們可以測量：心跳：在這里，我們通過脈沖傳感器從遠處測量游客的脈搏，從而可以測量每一個展廳或每一件藝術品引起的心跳變化(平均值)。體溫：某些情緒會導致面部和身體特定區域的溫度變化。通過在面部識別攝像頭中添加熱紅外線，我們可以從更深層次了解情緒狀態的變化。說話的語氣：可以安裝麥克風，以便我們分析游客的聲音。在一件藝術品上高于平均水平的高音調可以作為特定情感指標。請注意，這并不會跟蹤所說的內容，只是如何說。智能博物館的報告可以這樣寫：“在觀看蒙娜麗莎時，每位游客的體溫平均變化為+0.6攝氏度；與此同時，檢測到前額和鼻尖的血流量明顯增加，可能表明喜悅的情緒；心跳平均增加了1.4BPM，而聲音識別出的“興奮”情緒遠遠高于所有展廳的平均水平。”

?從數據洞察到真正的商業機會通過上述五個階段的技術應用，收集了大量有價值的新數據。在五個階段中的每個階段之后，都有示例報告來說明這些數據如何直接導致可操作的洞察。然而，還有更多機會將新生成的數據轉化為價值。下面，您會發現八個：▲數據三角測量：盡管五個階段中不同的數據收集方法本身可能都有價值，但它們同時也可能容易產生偏差。通過跨階段重疊數據收集技術，可以更準確地進行分析，并收集新的見解。▲收藏定制：從收集的數據中，智能博物館獲得了對其目標市場偏好的寶貴見解。根據這些見解，博物館可以調整現有的收藏，并設計未來的展覽產品計劃，以吸引更多游客。▲現有數據源：博物館內外可以提供更多數據源，等待使用。如果我們把室外天氣條件和情緒聯系會怎樣？▲新的元指標：在本文中，我們探索了衡量藝術表現的新指標。將這些指標與其他數據集相結合可能會產生新的元指標。例如，學習理論指出，為了學習新的東西，學生需要接觸各種各樣的例子。這是否意味著當一個游客在一個主題中注意到“Y數量”的作品至少“X秒”時，我們可以認為該游客已經學到了一些東西？▲跨博物館基準化分析法：智能博物館內生成的數據也可用于跨博物館的基準化分析。哪個博物館的整體情感或教育影響最大？同一件藝術品在不同的智能博物館中表現如何？▲跨領域應用：本文中介紹的技術以及如何應用這些技術，對其他行業也有很大參考價值。為什么我們不想監測零售店的情緒？ 如何監測員工在工作場所的心跳，以監控和減少因疾病或勞累過度而缺勤的情況？▲游客推薦機制：當收集到關于游客的數據時，其數據值也可以返回給游客。一個例子是推薦機制：“根據您對A博物館或B到D博物館的偏好(注意力和情感評分)，您絕對應該參觀E博物館。”▲智能藝術：如前所述，藝術家可以使用新生成的數據來分析他們藝術的情感影響。同時，他們也可以使用新技術來創造互動藝術。比如，一幅能夠實時響應您心跳、視角或面部表情的抽象繪畫？

物聯網技術帶來的新商業模式

除了新技術可能帶來的各種機會之外，它們的應用還可以為智能博物館帶來全新的商業模式。在下面的例子中，我將說明博物館商業模式的微小變化會如何影響整個藝術價值鏈。“按次付費”智能博物館由于面部識別技術可以記錄游客觀看的藝術作品，因此我們可以只對游客觀看的藝術作品收費。實際上，這可能意味著如果常規門票的費用為20歐元，我們將為每件藝術作品參觀視圖收取1歐元（確切地說，什么是“視圖”，需要定義）。如果游客的總參觀次數超過20次，那么游客的按次付費票將自動轉換為常規門票，這樣他或她就不會支付超過20歐元的費用了。這種模式的一個核心好處是，它會吸引游客到智能博物館參觀，他們只想進來看幾件作品，也許是為了學習或繪畫，但被常規門票的高價而推遲。按次付費的選擇可以通過這種方式吸引更多游客進入智能博物館，有可能通過餐館和紀念品增加二次收入。在博物館內部，智能博物館可能會試圖“引誘”這些按次付費的參觀者觀看更多作品，導致本來不會以全額常規門票進入博物館的參觀者最終支付全額門票費用。采用這種按次付費模式也可能會影響藝術價值鏈中的其他環節。這將允許智能博物館從另一方租借一件藝術品，并且只按藝術品產生的參觀次數付費，甚至是只支付該藝術品產生的特定情感數量(取決于展覽的目標)。與此同時，這種模式允許藝術家每觀看一次就能獲得一次版稅，從而形成類似于YouTube和Spotify的模式，在這種模式下，藝術家和出版商在每X次播放都能獲得收入。

結論

智能建筑技術正在崛起，其應用和潛力似乎無窮無盡。本文說明了如何使用技術并不僅限于高度商業化或技術驅動型的企業。每個建筑業主都可以——或許應該——開始探索如何應用智能建筑技術來增強他們的業務。我們已經了解到，新的機會不僅可以來自于新技術的直接應用，還可以來自于將它與其他技術或者已經存在的和新的數據集相結合。此外，我們看到技術的崛起可以為企業提供替代性的業務模式，從而可能影響其運營的整個價值鏈。事實證明，作為主動帶來這種變化的一方，會導致獨特的市場競爭地位。當然，以經過精心計劃的方式使用物聯網，選擇要連接的內容和離線的內容也很重要。特別是對于智能博物館來說，新技術的應用有可能確保未來的財務穩定和社會相關性。隨著技術日益成熟，智能博物館之前無法估量的影響（教育，情感，行為改變）已開始變得可以預見。?如何開始如本文所示，在您的建筑中采用新技術可以帶來以前無法實現的好處，并且可以輕松地進行小規模的首次實驗。然而，在建筑物內實施新技術往往會遇到障礙，甚至可能會遇到阻力。為了有效地應對這些挑戰并增加成功機會，我強烈建議記住以下指導原則：▲首先設計一個旨在為您企業解決直接問題的實驗，最好同時為最終用戶解決問題。這增加了最重要利益相關者接受的機會。▲在您的建筑物內創建一個小區域，您可以在其中體驗新技術。確保該區域的使用方式與建筑物的其他部分相同，這將增加整個建筑物實驗結果的普遍性。▲溝通數據收集的原因、如何收集數據、如何保護數據以及打算如何處理數據。如有必要，設計一個實驗選擇方案。▲考慮從收集不能直接關聯到個人的數據開始。雖然這些數據可能不太具體，但也不太敏感隱私，總體上也不太復雜，同時也為進一步探索提供了大量機會。▲將價值回饋給最終用戶，例如通過具有洞察力的簡化用戶后臺管理中心。通過這種方式，最終用戶也可以參與您的實驗，從而大大提高了接受度。您準備好開始了嗎？免責聲明：本文介紹的技術應用可能會對隱私產生嚴重影響。這篇文章是關于探索和說明應用新技術和即將到來技術所帶來的可能性。當然，在實施任何技術應用之前，任何出現的隱私問題都需要得到充分解決。