良心好文、一篇文章告訴你智慧停車的三生三世
來源： | 發布時間：2017/8/11 14:31:05 | 瀏覽次數：
2016年新增停車位與新增汽車銷量的比值為1:4.5，停車缺口被拉大
截至 2016 年底，我國汽車保有量已達到 1.94 億輛，較 2010 年增長 113%，據國家信息中心預計，至2020年這個數字將達到2.5億。2016年國內汽車產量2819 萬輛，同比增長14%，遠高于2015年5%的增速。
圖1：我國汽車保有量及其增長率
據國家發改委數據顯示，2016年全國新建停車場項目約1.2萬個，新增停車位約540萬個，其中公共停車位約200萬個。有關數據顯示2016 年乘用車新車銷量實現了高速增長，增至 2438 萬輛，可見，新增停車位與新增汽車銷量的比值為1:4.5，也就是說原來5000萬的停車位缺口不僅沒有被填補，而且缺口還會加大，車主們“停車難”問題依然令人痛心。
短短的6-7年間，停車場行業的智能化發展飛速，技術的更新換代讓人耳目一新。停車場猶如時尚界的一匹黑馬，如灰姑娘般從不被重視的“堵暗亂”場所搖身一變成為商業體提升高端品牌形象的一張時尚名片。一來通過智能化的投入，提高停車場管理水平，優化停車位使用效率；二來采用人工智能手段不斷改善用戶的體驗感受，引來優質客流，彰顯商業體的潮流科技高品位。用戶需求即商機，智能化停車行業從此被點燃，然后被眾多停車企業和資本市場引爆。
圖2：新舊停車場對比圖
回顧智能停車的技術應用，第一代停車智能化產品應該是區域誘導系統，可隨著車輛進出情況自動變更顯示數據，在車場內設置電子顯示屏，指引空車位所在方向。通常是作為整個智能停車場系統的一個子系統，也可以作為獨立系統來使用，一般應用在中小型停車場。用戶體驗感受一般。
第二代智能化停車系統是超聲波車位引導系統及反向尋車系統，可實現泊車者方便快捷泊車，并對非按規定泊車者進行監控、指正，使得停車場車位管理更加規范、有序，提高車位利用率。較第一代相比，進化到可以引導到具體的停車位，當然兩者并非是取代關系，都是可選子系統，功能補充關系。在較為繁忙的大型停車場實施車位引導系統可以把尋找空車位時間減少50%。用戶體驗感受良好。較為經典的是廣州太古匯在2011年就采用了瑞立德超聲波車位引導系統及反向尋車系統，當時在廣州市是首個智能停車場案例，成為了高端商業體的新亮點。
第三代智能化停車場系統是視頻車位引導系統，這是一個基于視頻的車位引導系統，通過對車位上車輛和車牌的實時識別，結合停車場反向尋車查詢機，同時實現了車位引導和反向尋車的功能。
圖3：視頻引導系統架構圖
視頻車位引導系統需要在每2-3個車位安裝一個視頻車位探測器，相對而言造價成本較高，但如果在停車場出入口同時安裝純車牌識別設備，那智能化的程度就非常高，且在這些系統的基礎上能做更高級別的開發，也是大數據平臺的基礎數據來源。缺點是對服務器容量的要求很高，如果平臺不穩定，會導致停車數據顯示延遲現象，選擇技術能力強的服務商顯得尤為重要。典型案例如廣州地鐵大廈（萬勝廣場），使用了瑞立德視頻車位引導系統，從整體上優化了出入口控制管理能力，提升商業體高端形象。
近兩年，“互聯網+”的潮流風卷而來，停車場收費系統又轉移到移動端，支付方式變的多元化，目前的支付方式包括微信支付、支付寶、國標ETC、羊城通、銀聯卡、Apple Pay等，選擇能同時支持多種支付方式的系統，可最大化降低人工成本同時改善用戶體驗。
圖4：微信支付停車繳費界面
最近支付寶推出無感支付智能停車方案，把用戶的體驗做到了極致。車主只要通過支付寶APP開通小額免密支付停車費功能，當車來到停車場入口時無需停車，即時的車牌識別抬杠通過，離場時直接開走就行，支付寶在出場抬杠前一刻自動扣付停車費。
圖5：無感支付原理圖
支付功能變得如此多樣化和便利化，除了用戶體驗，更重要的是要打造停車云平臺，建立停車大數據，由此延伸形成的營銷平臺，通過停車場景的觸達，提供更多商業變現的可能。
目前，騰訊、阿里、網易、百度、移動、電信等巨大企業都在構建云端大數據，這對他們而言，是戰略必爭之地。但相對停車場所在的商業體或企事業單位來說卻是很感慨，上“云”，用戶私隱信息是否存在泄漏風險？不上“云”，從管理模式和未來戰略意義來講都會被競爭對手拋諸身后。而“云”也有公有云和私有云，那該如何上呢？
首先來談下上“云”的三種方式：
方案1：在停車場服務器部署私有云，并接入互聯網：可以實現微信、支付寶等在線支付；可做本停車場數據分析；停車數據自行管理。
方案2：在停車場服務器部署私有云，并接入互聯網，與公有云對接：可以實現微信、支付寶等在線支付；可做本停車場數據分析；可進行APP管理；可做行業數據分析；停車數據自行管理，部分在線功能
方案3：停車場服務器接入互聯網，直接與公有云對接：可以實現微信、支付寶等在線支付；可做本停車場數據分析；可進行APP管理；可做行業數據分析；精準營銷；消費者數據導入；車位預訂；功能完整，享受全面的云端服務，可實現遠程維護。
從這三種方式來看，方案3是功能延展性是最強的，但也是風險最大的，一些互聯網企業大力推進此方案，然而實際上中小停車場接入較多。對于大型商業體而言，用戶數據安全是第一位，所以他們更愿意用方案1或2。采用方案2的更多，因為他們會把用戶數據分安全級別，對于安全級別低的數據可以選擇上“共有云”，重要私隱數據只會留在“私有云”。
圖6：云停車平臺架構圖
現在來思考下當今智慧停車已經可以做到“無感”的極致體驗了，那么是否“停車難”的問題就解決了呢？只能說路還遙遠著呢。按照目前智能化水平和大數據的應用情況，停車位與汽車數量的比值在1:1.3左右會處在一個良性的狀態，但就如前文所述，2016年新增停車位與新增汽車銷量的比值為1:4.5，雖然這兩個值可比性不高，但也能想象到停車難題是很嚴峻的，并非只是提升單個停車場的智能化就能簡單化解得了。
“停車難”是個社會難題，也是政府難題。除了要大幅度建設停車位，還需要用大數據的手段去盤活全國的停車位，如果云端大數據平臺足夠強大，能在城市管理的角度得以應用，在云端通過技術手段來調節停車位的應用，那么停車難題就化解在智慧城市建設的浪潮里。
非常感謝您的投票，謝謝！
