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      當前位置: 經濟學人 ? 行業問答
      • 邀請演講
        李明俊 李明俊 的回答 2019-10-22 19:29

        智慧停車的主要商業模式

        當前國內智慧停車市場正處于群雄混戰的階段,從商業模式來看,車位信息共享、車位預定B2C、車位共享P2P和全流程優化等領域均有一定數量的玩家。前三類商業模式多以互聯網創業公司為主,主要通過移動APP搭建服務平臺,在實際運作中存在較為明顯的發展瓶頸。

        對于車位信息共享,當前停車場整體智能化水平較低,各家數據標準不一,集成難度較大;車位預定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狀況估計不足。

        對于全流程優化模式,由于通過鋪設智能停車設備實現停車場的聯網化,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:當前智慧停車主要商業模式

        智慧停車城市覆蓋率仍然偏低

        智慧停車的概念從2014年出現至今已經過去5年,市場也達到百億規模,但是發達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%,仍有較大開發空間。

        圖表2:主要城市智慧停車覆蓋率

        大數據背景下,智慧停車企業面臨主要問題

        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。

        ——智慧停車仍停留在“互聯網+停車”概念上

        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。

        ——信息孤島存在和產品集成度不夠

        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。

        ——如何實現客戶引流及保證平臺客戶活躍度

        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。

        圖表3:大數據背景下,智慧停車企業面臨主要問題

        大數據時代,智慧停車企業破圍思路

        ——通過大數據、人工智能等技術對采集數據進行二次分析,建立用戶人群畫像

        智慧停車設備能夠有效采集相關信息,這些數據可以利用進行二次分析,融合,并應用到企業客戶畫像或交通管理部門的管理體系中,促進城市智慧交通發展,同時也能為用戶提供更加精準匹配的個性化服務。

        ——智慧停車融入智慧城市交通管理系統

        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。

        ——引入邊緣計算

        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。

        ——成立產業聯盟,統一標準,破除數據孤島

        目前各個停車平臺各自為政,平臺間數據共享,需要建立產業聯盟,頒布實施統一的標準體系,實現智慧停車管理平臺的統一管理,才能夠有效解決智慧停車行業的數據孤高問題,提高停車位利用率和服務質量。

        圖表4:大數據時代,智慧停車企業破圍思路

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