智慧停車“風口”下，技術仍是關鍵

□ 文/本刊記者 何遙

繼網約車和共享單車之后，交通出行領域又出現一個被資本追棒的“風口”：智慧停車。廣闊的市場需求，政府利好政策的支持，以及人工智能技術賦能，讓智慧停車成為當下的一個“風口”。但是，相關企業能否抓住這一時機，迎接風口、展翅高飛，仍然需要解決關鍵的技術問題。

市場需求興盛 企業踴躍參與

國家發改委給出的相關數據顯示：目前在我國大城市，小汽車與停車位的比例約為1：0.8，中小城市約為1∶0.5，而發達國家約為1∶1.3。保守估計我國停車位缺口超過5000萬個。

智慧停車解決的正是“停車難”的問題。

據前瞻網數據預計，未來幾年，智慧停車市場規模將以20%左右的速度繼續增加，并有望在2020年突破154億元。

目前，智慧停車行業的市場格局主要以智能停車設備商、智慧停車解決方案提供商及互聯網停車運營商這三大類為主。

單純的智能停車設備企業，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，產品質量是硬傷；如何做到用戶引流，并保證用戶在平臺上的活躍度，則是互聯網停車企業發展的突破口。只做設備就只能徘徊在產業鏈的末端；只做方案運營又缺失產品核心競爭力；踏著互聯網易操作的“低門檻”進入市場，卻用參差不齊的用戶量讓原本設定了極高規模要求的互聯網模式變得難以落實。陷入這類尷尬的局面，大批單一企業以及試水互聯網+停車企業被市場洗牌、淘汰，在所難免。

國內有許多影響力較大的停車場設備及方案服務商，諸如捷順、科拓、臻識科技等。這些企業在傳統行業內積累了一定的停車場資源、項目經驗和用戶數據，且他們在技術與服務理念上的創新程度不容小覷。

科拓公司把握住了智能時代市場新需求及停車管理技術革新，而捷順積累了多年的品牌知名度、資金實力和銷售渠道。就當前來說，捷順在業內銷售額依舊保持領先。從企業規模上看，與擁有2000多名員工的高新技術企業捷順相比，專注于智慧停車領域的科拓已將規模擴張至1500多名員工，員工體量正以高速不斷增長，可見其在企業發展上的野心。科拓在加速推進企業全球化戰略上取得了優異的成績，這也讓市場對科拓在短期內趕超捷順充滿信心。

目前科拓與捷順由于分別獲得騰訊和阿里兩大巨頭的投資，在互聯網停車領域已經迎頭趕上ETCP和停簡單。2018年ETCP在中國擁有合作停車場超過5800家，日均覆蓋獨立車主超過100萬；“捷停車”擁有200萬車主級高凈值用戶，每天產生15萬筆訂單；科拓“速停車”平臺已服務超過10000個停車場，用戶數高達500多萬，日均交易額超50萬，發展速度可觀。

另外，臻識科技已經在智慧停車領域可以提供面向停車場的出入口智能車牌識別、反向尋車車位檢測、云端管理系統等一套完整的產品解決方案，并且以較高的市場占有率笑傲整個行業。當停車場還在大量使用人工值守、刷卡進入，智能化相關的技術并不那么成熟的時候，臻識科技憑借智能視覺算法和嵌入式成像系統設計能力及不同應用領域智能相機應用經驗，果斷切入智慧停車領域。

根據交通部《交通運輸業智能交通發展戰略》預測，長遠看，停車場的增建、停車數據運營、互聯網停車服務等新產業模式的推廣，將帶動對智慧停車行業的巨大潛在需求，停車場增建有望帶來超過600億元的增量市場；停車數據運營、互聯網停車服務等新產業模式將帶來數個百億級別的新增市場。

除了以上提到的幾家行業領軍企業，智慧停車這一細分領域正在涌入越來越多的小企業，都希望在這一藍海市場有所斬獲。智慧停車行業水漲船高，業內有不少都是新三板公司，但從相關企業2017年的財報來看，凈利數據增長并不理想，甚至出現了下滑近4成的情況。作為實現凈利潤2.09億的領頭羊捷順，以及2018年預估營收達到5億以上的實力派科拓來說，未來兩強競爭的態勢逐漸明朗化，市場或將向這兩家企業看齊，打造健康發展的智慧停車生態圈。

2019年，業務高度集中，技術、服務、運營等綜合能力較強的企業，將如何開辟智慧停車多元化的新市場格局，值得期待。

怎樣讓智慧停車更“智慧”

現在大部分停車場都已經實現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互通，智能融合，人們腦海中關于停車的概念將被徹底地顛覆：通過對所有城市內停車場與道路交通數據的深度挖掘，車主們則能據此獲知某處停車場未來某段時期內空閑車位的數量，甚至城市的設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。

從應用角度來說，當前的智慧停車綜合了無線通信技術、移動終端技術、GPS技術、GIS技術等，主要應用與城市停車位的采集、管理、查詢、預定和導航服務，達到“停前預知、停時無礙，停后繳費”的效果，實現停車位資源利用率的最大化。

停車管理作為傳統企業的一個傳統業務，不少企業參局的時間比較早。但由于智慧停車是近幾年才衍生出來的新概念，傳統停車企業轉型進入智慧停車車道，技術問題仍是他們需要進一步提升的重要方面。

由于搶灘市場時間較早，不少停車企業幸運地把握住了行業痛點，對市場的理解也比較精確，在獲取客戶方面占取了先機。這樣的企業基本上還是在上市企業和新三板企業之中，新秀企業比較少見。

智慧停車產業中的上市企業雖然入局較早，但從“智慧”一詞來說，當前的智慧停車依舊不夠“智慧”。對產業中的企業進行分析，會發現不少企業還圈定在“互聯網+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據進行分析，并提出恰當的城市級停車解決方案。

智慧停車的概念從2014年出現至今已經過去整整4年，雖然也達到了百億的市場規模，與預計的萬億規模差距巨大，也沒有得到大規模應用，在我國經濟最為發達的北上廣深等地區的覆蓋率也僅有7%。造成智慧停車發展并未有預測中那么快的原因是因為智慧停車還不購智慧，這主要表現在兩個方面：信息孤島和產品集成度不夠。

智慧停車場存在比較嚴重的“信息孤島”現象。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口上，存在大量的智慧停車企業，據不完全統計，市場上經營智慧停車這一業務的企業有38家之多，并且企業間各自為政，沒有一個公有的數據共享平臺，信息之間流通困難，信息孤島現象仍然存在。

同時，停慧停車產品的高成本，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、移動終端技術、GPS定位技術、GIS等技術，工程集成度較高，因此智慧停車場的造價較高。中國報告網數據顯示，全國80萬個停車場，以未來5年合計20%的新增滲透率來考量，單個停車場改造費10萬左右，而全國80萬個停車場的改造預計將花費160億，這將是一筆不小的開銷，也成為智慧停車普及的最大難關。

發展智慧停車是人們追求更高生活品質的必然選擇。智慧停車能夠降低停車位的置空率，緩解停車難的問題，而只有真正做到“智慧”，才可能從根本上解決車位不足的問題。

技術基礎仍然是關鍵

智慧停車通過各種技術手段來輔助和引導停車，因此智慧停車企業必須具備良好的技術基礎。

早在2014年，智慧停車的概念在國內就已經開始逐步應用了，當初有業界人士將達預計將達到萬億規模，但基于上述智慧程度不夠的原因，至今也沒有得到大規模應用。在我國經濟最為發達的北上廣深等地區，智慧停車場的覆蓋率也僅有7%。

目前，智慧停車的百億級市場漸具雛形，大數據、云計算、人工智能、移動支付等技術也在不斷成熟。智慧停車設備不僅可以有效采集相關數據信息，并逐步實現通過互聯網方式對這些數據進行二次分析、融合，例如將這些數據應用到企業客戶畫像工作，以及交管部門的體系化管理工作中，技術實力突出的智慧停車企業為城市中的各種平臺帶來的將是更加全面、細致的服務。

深圳作為中國改革開放最前沿陣地和全球第一個智慧停車落地城市，近年來一直在探索新技術模式，全面升級城市智慧停車軟硬件系統。政府與企業一起合作推出的新模式很大程度推動了深圳智慧停車產業的發展，也從根源上真正為民生解決“停車難”的問題。

深圳交警與深圳建行合作打造“無感支付”功能，在收費模式、管理模式上具有多樣化和智能化的優勢，可以選擇收費的模式有儲蓄用戶繳費、人工收費、設備自動繳費、自動扣費等等，并且可以給車主折扣或者積分的形式優惠，更加人性化；也可以很直接的統計場內的車位和數量，不會人工尋找車位，對于車場管理人員來說也是非常便捷。

在2018華為全聯接大會上，捷順科技與華為聯合發布了《城市級智慧停車解決方案白皮書(2018版)》(以下簡稱“《白皮書》”)，助力城市級停車數字化管理，促進高效出行。

《白皮書》詳細分析了城市級智慧停車面臨的問題、挑戰，同時針對問題現狀整合了華為先進的窄帶物聯網技術和捷順科技先進的車輛識別技術、產品和云平臺，打造基于窄帶物聯網先進技術的停車管理體系，整合城市級的停車資源和其它出行服務，滿足政府管控和市民出行的訴求。該《白皮書》是目前國內基于NBIoT技術的最權威、最前沿、最全面的城市級智慧停車解決方案，將促進城市級智慧停車的快速發展。

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通過遍布的傳感網絡將數字城市與實體城市相關聯，將城市管理與建設中的大數據交由云計算平臺進行分析決策，并據此對城市設施進行自動化的管理與控制。

智慧交通的運營管理系統在運行過程中需要對大量的傳感器數據進行分析，尤其是分布在城市中各場景的成像傳感器（相機）產生的數據。

傳統的監控相機只能不間斷地將采集到的圖像壓縮成視頻流數據，然后源源不斷地向中心端傳輸。由此產生的計算資源浪費、系統功耗增加、網絡帶寬資源占用、數據分析準確度下降（云端只能針對有限碼率的有損壓縮數據進行分析）、較低的系統實時性等問題逐漸凸現。

邊緣計算（Edge computing）作為云計算的補充應運而生，它通過在前端相機上直接部署計算資源和智能算法對未經壓縮的圖像原始數據進行分析處理，生成面向應用的算法分析結果和采集到的特征值，從而向中心云端提供少量、精準的數據源（Meta Data）——結構化視頻數據。

邊緣計算的引入，標志著智慧城市架構由中心端（云端）集中式管理向更加快速有效的分布式控制的方向進化。基于視覺成像技術的智能相機是邊緣計算最為重要的表現形式，因此也將是未來智慧交通中最重要的基礎設施。

安防老牌勁旅的優勢主要體現在強大的軟硬件一體化產品能力、行業解決方案能力、營銷渠道能力和項目交付能力。智能化催生出的智慧停車業務這類垂直業務系統，安防企業有優勢，其他新興的企業，如AI公司也有不可小覷的亮點。

結束語

對于智慧停車產業來說，未來客戶需要的是城市級解決方案。能夠在智慧城市中集成的技術及方案將更容易勝出。企業僅僅在某一方面下功夫是遠遠不夠的，如果沒有全局意識，不重視用戶需求，就算市場進入得再早，也遲早會有被淘汰的一天。