大數(shù)據(jù)背景下，發(fā)展智慧停車的企業(yè)面臨的主要困境是？

智慧停車的主要商業(yè)模式

當(dāng)前國內(nèi)智慧停車市場正處于群雄混戰(zhàn)的階段，從商業(yè)模式來看，車位信息共享、車位預(yù)定B2C、車位共享P2P和全流程優(yōu)化等領(lǐng)域均有一定數(shù)量的玩家。前三類商業(yè)模式多以互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司為主，主要通過移動APP搭建服務(wù)平臺，在實際運作中存在較為明顯的發(fā)展瓶頸。

對于車位信息共享，當(dāng)前停車場整體智能化水平較低，各家數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，集成難度較大；車位預(yù)定B2C也受限于同樣的問題，難以保證車位信息的充分可靠；而車位共享P2P則較為依賴彈性社交，容易對守時性和突發(fā)狀況估計不足。

對于全流程優(yōu)化模式，由于通過鋪設(shè)智能停車設(shè)備實現(xiàn)停車場的聯(lián)網(wǎng)化，車位信息的可靠性有較好的的保證，能夠更加有效地連接B端停車場和C端私人車主。

圖表1：當(dāng)前智慧停車主要商業(yè)模式

智慧停車城市覆蓋率仍然偏低

智慧停車的概念從2014年出現(xiàn)至今已經(jīng)過去5年，市場也達(dá)到百億規(guī)模，但是發(fā)達(dá)城市智慧停車覆蓋率仍然較低。北上廣深智慧停車平均覆蓋率約為35%，仍有較大開發(fā)空間。

圖表2：主要城市智慧停車覆蓋率

大數(shù)據(jù)背景下，智慧停車企業(yè)面臨主要問題

現(xiàn)在大部分停車場都已經(jīng)實現(xiàn)汽車號牌信息的智能化檢測、識別以及存儲，這僅僅只是邁出了一小步。未來，整個城市的信息將互聯(lián)互通，智能融合,人們腦海中關(guān)于停車的概念將被徹底地顛覆：通過對所有城市內(nèi)停車場與道路交通數(shù)據(jù)的深度挖掘，車主們則能據(jù)此獲知某處停車場未來某段時期內(nèi)空閑車位的數(shù)量，甚至城市的設(shè)計者們可以以此決策新建停車場的位置與大小，以及其他更加便利與安全的服務(wù)。

——智慧停車仍停留在“互聯(lián)網(wǎng)+停車”概念上

智慧停車產(chǎn)業(yè)中的上市企業(yè)雖然入局較早，但從“智慧”一詞來說，當(dāng)前的智慧停車依舊不夠“智慧”。對產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)進(jìn)行分析，會發(fā)現(xiàn)不少企業(yè)還圈定在“互聯(lián)網(wǎng)+停車”的概念之中，停留在信息收集和共享的階段，尚不能對停車信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并提出恰當(dāng)?shù)某鞘屑壨＼嚱鉀Q方案。

——信息孤島存在和產(chǎn)品集成度不夠

智慧停車場存在比較嚴(yán)重的“信息孤島”現(xiàn)象。智慧停車的推出打破了信息不對稱造成的停車位置空率高的情況，但是目前智慧停車這個新的價值風(fēng)口上，存在大量的智慧停車企業(yè)，據(jù)不完全統(tǒng)計，市場上經(jīng)營智慧停車這一業(yè)務(wù)的企業(yè)有38家之多，并且企業(yè)間各自為政，沒有一個公有的數(shù)據(jù)共享平臺，信息之間流通困難，信息孤島現(xiàn)象仍然存在。

同時，?；弁＼嚠a(chǎn)品的高成本，高集成度很不容易做到。智慧停車需要使用到無線通信技術(shù)、移動終端技術(shù)、GPS定位技術(shù)、GIS等技術(shù)，工程集成度較高，因此智慧停車場的造價較高。

——如何實現(xiàn)客戶引流及保證平臺客戶活躍度

單純的智能停車設(shè)備企業(yè)，需要考慮“如何與更多停車場合作”的問題；對于解決方案提供商來說，產(chǎn)品質(zhì)量是硬傷；如何做到用戶引流，并保證用戶在平臺上的活躍度，則是互聯(lián)網(wǎng)停車企業(yè)發(fā)展的突破口。只做設(shè)備就只能徘徊在產(chǎn)業(yè)鏈的末端；只做方案運營又缺失產(chǎn)品核心競爭力；踏著互聯(lián)網(wǎng)易操作的“低門檻”進(jìn)入市場，卻用參差不齊的用戶量讓原本設(shè)定了極高規(guī)模要求的互聯(lián)網(wǎng)模式變得難以落實。陷入這類尷尬的局面，大批單一企業(yè)以及試水互聯(lián)網(wǎng)+停車企業(yè)被市場洗牌、淘汰，在所難免。

圖表3：大數(shù)據(jù)背景下，智慧停車企業(yè)面臨主要問題

大數(shù)據(jù)時代，智慧停車企業(yè)破圍思路

——通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行二次分析，建立用戶人群畫像

智慧停車設(shè)備能夠有效采集相關(guān)信息，這些數(shù)據(jù)可以利用進(jìn)行二次分析，融合，并應(yīng)用到企業(yè)客戶畫像或交通管理部門的管理體系中，促進(jìn)城市智慧交通發(fā)展，同時也能為用戶提供更加精準(zhǔn)匹配的個性化服務(wù)。

——智慧停車融入智慧城市交通管理系統(tǒng)

智慧停車必然要融入智慧城市的交通管理之中。智慧交通運營管理系統(tǒng)通過遍布的傳感網(wǎng)絡(luò)將數(shù)字城市與實體城市相關(guān)聯(lián)，將城市管理與建設(shè)中的大數(shù)據(jù)交由云計算平臺進(jìn)行分析決策，并據(jù)此對城市設(shè)施進(jìn)行自動化的管理與控制。

——引入邊緣計算

智慧交通的運營管理系統(tǒng)在運行過程中需要對大量的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尤其是分布在城市中各場景的成像傳感器（相機(jī)）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的監(jiān)控相機(jī)只能不間斷地將采集到的圖像壓縮成視頻流數(shù)據(jù)，然后源源不斷地向中心端傳輸。由此產(chǎn)生的計算資源浪費、系統(tǒng)功耗增加、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源占用、數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確度下降（云端只能針對有限碼率的有損壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行分析）、較低的系統(tǒng)實時性等問題逐漸凸現(xiàn)。

邊緣計算（Edge computing）作為云計算的補(bǔ)充應(yīng)運而生，它通過在前端相機(jī)上直接部署計算資源和智能算法對未經(jīng)壓縮的圖像原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，生成面向應(yīng)用的算法分析結(jié)果和采集到的特征值，從而向中心云端提供少量、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)源（Meta Data）——結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)。

邊緣計算的引入，標(biāo)志著智慧城市架構(gòu)由中心端（云端）集中式管理向更加快速有效的分布式控制的方向進(jìn)化。基于視覺成像技術(shù)的智能相機(jī)是邊緣計算最為重要的表現(xiàn)形式，因此也將是未來智慧交通中最重要的基礎(chǔ)設(shè)施。

——成立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，破除數(shù)據(jù)孤島

目前各個停車平臺各自為政，平臺間數(shù)據(jù)共享，需要建立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，頒布實施統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系，實現(xiàn)智慧停車管理平臺的統(tǒng)一管理，才能夠有效解決智慧停車行業(yè)的數(shù)據(jù)孤高問題，提高停車位利用率和服務(wù)質(zhì)量。

圖表4：大數(shù)據(jù)時代，智慧停車企業(yè)破圍思路