清洁行业数字化破局：从 “人头计价” 到 “数据定价” 的革命之路 —— 专访洛阳市清洁行业协会会长李松林

当中国清洁行业深陷低价竞争、利润微薄、用工成本攀升的 “三重困境” 时，一场由数字化技术引领的行业变革正悄然重塑格局。洛阳市清洁行业协会会长李松林在专访中直言，沿用数十年的 “人头计价” 模式已与现代城市管理需求严重脱节，建立基于大数据的科学定价体系成为行业破局的关键。其企业正全力研发融合物联网、AI 算法与智能设备的清洁管理系统，预计三个月内正式落地，且将向全行业免费开放软件系统。这场从 “经验驱动” 到 “数据驱动” 的转型，不仅将破解行业现存痛点，更有望重新定义清洁服务的价值评估标准，推动行业迈向专业化、标准化的新赛道。

一、行业痛点：“人头计价” 模式的时代困局

“过去几十年，清洁行业的计价方式始终停留在‘拍脑袋’阶段，根本不科学。” 专访伊始，李会长便直指行业核心症结。

他进一步解释，当前清洁服务采购市场中，“人头计价” 仍是主流模式：甲方依据保洁人员数量设定预算，每人每月费用集中在 3000-5000 元区间。这种模式完全忽略了作业面积、设施密度、清洁频次、环境复杂度等关键影响因素，导致 “服务价值与定价严重错配”。

权威数据支撑：中国物业管理协会《2023 年物业服务成本测算指引》显示，在传统保洁费用构成中，人工成本占比高达 70%-80%，而设备折旧、物料消耗、技术研发等能提升服务品质的关键投入，却常被排除在定价考量之外。这种失衡的计价逻辑，使得行业平均利润率被压缩至 5%-8%，远低于服务业 15% 左右的平均水平，不少中小企业陷入 “接活亏、不接活死” 的两难境地。

“甲方给出的定价本就偏低，再叠加社保、管理费、工装、清洁剂等隐性成本，很多项目其实是亏本运营。” 李会长以某写字楼保洁项目为例，按 “人头计价” 甲方每月支付 4000 元 / 人，但企业实际需承担工资 3500 元、社保 1200 元、物料损耗 300 元，单人次月亏损 1000 元，“这样的生意模式根本不可持续”。

二、破局之道：数据驱动的定价体系重构

面对行业困境，李会长提出了以数字化为核心的解决方案 —— 建立多维度数据支撑的科学定价体系。

1. 从 “按人算” 到 “按事算”：多维参数定义服务价值

“清洁服务的定价，理应基于实际工作量，而不是简单的人数叠加。” 他强调，新型定价体系需整合五大核心维度数据：

• 空间参数：楼宇总面积、公共区域面积、不同功能区（如办公室、卫生间、走廊）占比；

• 设施参数：卫生间数量、洁具（马桶、洗手台）数量、门窗数量、开关插座数量；

• 材质参数：地面（瓷砖、木地板、石材）、墙面（涂料、玻璃）等不同材质的清洁难度系数；

• 环境参数：区域灰尘浓度、人流量、清洁频次需求；

• 特殊需求：防疫消毒、高空清洁、石材养护等增值服务内容。

新加坡建设局（BCA）早在 2018 年便推出 “清洁工作量计算系统”，将清洁区域按复杂度划分为 A（高难度，如实验室）、B（中等难度，如写字楼）、C（基础难度，如住宅小区）三类，结合面积、设施数量、清洁频次等参数，自动生成标准化工作量评估报告。该系统推行后，新加坡清洁行业定价透明度提升 35%，恶性竞争投诉量下降 40%，为我国行业提供了成熟参考。

2. 数据赋能：让定价与价值 “精准匹配”

“数字化最大的价值，就是让‘看不见的服务’变得可量化、可追溯。” 这位负责人表示，基于数据的定价体系将为行业带来三重改变：

• 对甲方：摆脱 “凭经验定价” 的盲目性，通过数据清晰掌握每一笔保洁费用的去向，服务质量考核有章可循；

• 对乙方：报价不再依赖 “低价抢单”，而是基于真实工作量测算，合理利润得到保障，有动力投入技术升级与服务优化；

• 对行业：打破 “低价低质” 的恶性循环，建立统一的价值评估标准，推动行业从 “劳动密集型” 向 “技术服务型” 转型。

三、技术落地：物联网 + AI 构建清洁管理新生态

为将科学定价体系付诸实践，这位负责人的企业正全力研发一套覆盖 “数据采集 - 智能调度 - 质量监控 - 成本核算” 全流程的清洁管理系统，目前已进入内测阶段。

1. 全场景数据采集：让清洁服务 “有据可依”

系统通过三类终端实现数据实时采集：

• 物联网传感器：部署在清洁区域的温湿度传感器、灰尘浓度传感器、人流量计数器，自动捕捉环境参数；

• 智能设备终端：安装在扫地车、洗地机等设备上的 GPS 定位、作业时长统计模块，记录设备运行轨迹与工作量；

• 轻量化人员终端：为保洁人员配备的专用手持设备，支持语音指令操作，一键记录清洁完成情况、物料消耗数据，无需复杂操作。

“即使是年龄较大的保洁员，也能在 10 分钟内学会使用终端。” 负责人特别强调，系统设计充分考虑了行业从业人员年龄结构特点，最大程度降低操作门槛。

2. AI 算法赋能：让清洁调度 “更聪明”

基于采集的海量数据，系统内置的 AI 算法将实现三大核心功能：

• 智能路线规划：根据区域人流量、灰尘浓度变化，自动调整清洁路线，避开高峰时段，提升作业效率；

• 需求预测：通过分析历史数据，预测不同时段（如早高峰、节假日）的清洁需求，提前调配人力与设备；

• 成本核算：实时统计人工、设备、物料成本，生成项目盈利分析报告，为企业报价与决策提供数据支持。

技术前瞻：Gartner《2024 年物联网技术成熟度曲线》显示，智能设施管理技术正处于 “期望膨胀期” 向 “实质生产期” 过渡阶段，未来 2-5 年将在商用建筑、市政环卫等领域大规模普及。清洁行业的物联网应用，恰好踩准了技术发展的 “黄金窗口期”。

3. 质量可视化：让服务过程 “透明可控”

系统还搭建了甲方可视化监控平台，甲方可通过手机端实时查看：

• 清洁人员到岗情况、作业进度；

• 智能设备运行状态、作业面积；

• 清洁区域洁净度检测数据、整改记录。

“以前甲方检查只能‘看表面’，现在通过数据能‘看本质’，服务质量好不好，数据说了算。” 负责人举例，某商场项目通过系统监控发现，卫生间清洁频次从每日 3 次提升至 5 次后，顾客满意度提升 28%，这为甲方调整服务预算提供了精准依据。

四、设备升级：从 “人海战术” 到 “人机协同” 的必然选择

“用设备替代人工不是‘选择题’，而是‘必答题’。” 在谈及行业技术升级时，这位负责人态度坚定，他从成本、品质、安全三个维度，分析了设备升级的必要性。

1. 成本对比：设备的 “隐性优势” 远超人工

他算了一笔详细的 “成本账”：

• 人工成本：一名保洁员月薪 3500 元，加上社保 1200 元、工装 200 元、培训 100 元、意外险 100 元，月均成本约 5100 元；若发生工伤事故，单次赔偿费用可能高达 10 万 - 50 万元；

• 设备成本：一台小型洗地机采购价约 2 万元，按 5 年折旧，月均折旧成本 333 元，加上电费、维护费，月均成本约 500 元，仅为人工成本的 1/10。

“更重要的是，设备可以 24 小时不间断作业，效率是人工的 3-5 倍。” 他补充道，以 1 万平方米的商场地面清洁为例，6 名保洁员需工作 8 小时完成，而 1 台洗地机仅需 2 小时，且清洁质量更稳定。

2. 品质保障：设备让服务 “标准化”

人工清洁受情绪、体力、技能水平影响，质量波动较大 ——“今天状态好就擦得干净，明天累了就敷衍了事”；而智能设备通过预设程序作业，每平方米清洁次数、清洁剂用量都能精准控制，确保每次清洁质量一致。

尤其在北方地区，由于灰尘浓度高，部分区域需每日清洁 3-5 次，人工难以保证频次与质量，而设备可按设定时间自动作业，有效解决 “清洁不及时” 问题。

3. 安全底线：设备为从业人员 “保驾护航”

“清洁行业的安全事故，80% 集中在高空作业、重型设备操作等领域。” 负责人指出，智能设备的应用可大幅降低安全风险：

• 高空清洗机器人替代人工吊篮作业，避免坠落风险；

• 智能垃圾清运车自动完成装卸，减少人员搬运受伤；

• 设备内置的安全预警系统，可实时监测故障并报警，防止意外发生。

行业数据：国际设施管理协会（IFMA）《2023 年清洁行业安全报告》显示，引入智能清洁设备的企业，安全事故率平均降低 42%，员工离职率下降 25%，三年内设备投资回报率可达 180%。

五、区域差异：构建 “因地制宜” 的数字化清洁标准

“全国统一的清洁标准，本身就是不合理的。” 李会长特别强调，南北方气候、环境差异巨大，清洁需求与成本截然不同，数字化系统需建立 “因地制宜” 的差异化标准。

1. 南北方清洁需求的 “天壤之别”

• 北方地区：受干燥气候影响，灰尘浓度高，部分城市春季还会出现沙尘天气，公共区域需每日清洁 3-5 次，“即使一天擦 8 遍，地面仍会有浮尘”；同时，绿化浇灌依赖人工供水，水资源成本较高；

• 南方地区：气候湿润，自然降雨频繁，灰尘浓度低，公共区域每周清洁 2-3 次即可，“雨后地面基本无需额外擦拭”；绿化浇灌可依托自然降雨，成本显著低于北方。

以某省会城市市政道路清洁为例，北方城市每月清洁成本约 12 元 / 平方米，而南方城市仅需 6 元 / 平方米，成本相差一倍。

2. 数字化破解 “标准一刀切” 难题

通过清洁管理系统，可针对不同区域自动调整参数：

• 环境参数：根据区域历史灰尘浓度、降雨量数据，自动设定清洁频次；

• 成本参数：结合当地人工工资、水电气价格，生成差异化成本测算模型；

• 服务参数：根据甲方需求与区域特点，定制清洁方案（如北方增加防尘清洁、南方增加防汛排水清洁）。

“未来，我们希望通过系统积累的数据，推动行业出台‘区域化清洁标准’，让定价更合理，服务更精准。” 李会长表示。

六、实施挑战：平衡 “效率提升” 与 “就业保障”

在推进数字化转型的过程中，清洁行业面临一个现实难题：如何平衡技术带来的效率提升与就业保障之间的关系？

“国家一直在推动稳就业，而数字化意味着用设备替代部分人工，这确实是个两难选择。” 这位负责人坦言，这也是其企业在研发系统时重点考虑的问题。

针对这一挑战，他提出了 “渐进式转型” 方案：

1. 技能升级优先：对现有保洁人员开展智能设备操作培训，使其从 “体力劳动者” 转型为 “设备管理员”，例如培训扫地车操作员、清洁质量巡检员等，确保员工 “有活干、有收入”；

2. 岗位结构优化：随着设备替代简单劳动，企业可新增数据分析师、系统运维员、客户服务专员等岗位，吸纳有潜力的员工转型；

3. 分阶段替代：在人员密集型区域（如住宅小区），先保留核心人工岗位，逐步引入设备辅助作业；在工业园区、市政道路等适合机械化作业的区域，优先推广智能设备，实现 “循序渐进、平稳过渡”。

政策导向：人力资源和社会保障部《数字化时代职业技能提升行动计划（2023-2025 年）》明确提出，要针对传统行业从业人员开展数字化技能培训，建立 “培训 - 认证 - 就业” 衔接机制，为清洁行业化解 “就业矛盾” 提供了政策支持。

七、未来展望：开放共赢，共建行业数字生态

“清洁行业的数字化，不是一家企业的‘独角戏’，而是全行业的‘交响乐’。” 谈及未来规划，这位负责人展现出开放共赢的格局。

1. 软件免费开放，降低行业转型门槛

他承诺，企业研发的清洁管理系统正式落地后，将向全行业免费开放基础版软件，仅对高端定制服务收取费用。“我们希望更多企业能用上数字化工具，一起推动行业升级 —— 只有整个行业健康了，个体企业才能活得更好。”

目前，已有 10 余家中小清洁企业与其实验室达成合作，参与系统内测，反馈良好。“有一家企业用系统优化了 2 个项目的人力配置，每月节省成本 8 万元，这就是数字化的价值。”

2. 推动行业标准制定，重塑价值认知

依托系统积累的海量数据，负责人计划联合行业协会、科研机构，推动制定《清洁服务数字化评价标准》《清洁工作量数据测算规范》等团体标准，让 “数据定价” 有章可循。

“未来，清洁服务的价值不再用‘人数’衡量，而是用‘数据’证明 —— 清洁了多少面积、提升了多少洁净度、降低了多少安全风险，这些才是行业真正的价值所在。”

3. 整合产业链资源，打造协同生态

他还计划联合清洁设备制造商、清洁剂供应商、物联网技术企业，搭建 “清洁行业数字化协同平台”，实现：

• 设备厂商：根据系统数据优化产品设计，提供更贴合行业需求的设备；

• 供应商：根据物料消耗数据，实现精准配送，降低企业库存成本；

• 服务商：通过平台共享项目资源，避免恶性竞争，实现合作共赢。

国际视野：欧洲清洁设备行业协会（FENA）2020 年推出的 “清洁 4.0” 框架，正是通过整合产业链资源，实现了数字化技术在清洁行业的全面应用，推动欧洲清洁行业整体价值提升 30%。中国清洁行业的数字化转型，正沿着类似的路径前行，未来潜力巨大。

结语：数字化开启清洁行业 “价值重塑” 新时代

“三个月后，系统正式上线，这只是一个开始。” 访谈最后，李会长充满信心地表示，清洁行业的数字化转型，不仅是技术的升级，更是思维的革命 —— 它将彻底告别 “拼人力、拼低价” 的传统模式，转向 “拼技术、拼服务、拼价值” 的新赛道。

从 “人头计价” 到 “数据定价”，从 “经验管理” 到 “科学运营”，清洁行业正在数字化的推动下，重新定义自身的社会价值。正如这位负责人所言：“未来的清洁企业，不再是‘扫地的’，而是‘城市环境服务商’；清洁从业人员，不再是‘体力劳动者’，而是‘环境管理技术员’。”

这场变革或许不会一蹴而就，但它已然开启。随着更多企业加入数字化转型的行列，中国清洁行业必将迎来更规范、更专业、更有尊严的未来。