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2016年新增停车位与新增汽车销量的比值为1:4.5，停车缺口被拉大

截至 2016 年底，我国汽车保有量已达到 1.94 亿辆，较 2010 年增长 113%，据国家信息中心预计，至2020年这个数字将达到2.5亿。2016年国内汽车产量2819 万辆，同比增长14%，远高于2015年5%的增速。

图1：我国汽车保有量及其增长率

据国家发改委数据显示，2016年全国新建停车场项目约1.2万个，新增停车位约540万个，其中公共停车位约200万个。有关数据显示2016 年乘用车新车销量实现了高速增长，增至 2438 万辆，可见，新增停车位与新增汽车销量的比值为1:4.5，也就是说原来5000万的停车位缺口不仅没有被填补，而且缺口还会加大，车主们“停车难”问题依然令人痛心。

车主痛点即市场商机，智能停车产业被引爆

短短的6-7年间，停车场行业的智能化发展飞速，技术的更新换代让人耳目一新。停车场犹如时尚界的一匹黑马，如灰姑娘般从不被重视的“堵暗乱”场所摇身一变成为商业体提升高端品牌形象的一张时尚名片。一来通过智能化的投入，提高停车场管理水平，优化停车位使用效率;二来采用人工智能手段不断改善用户的体验感受，引来优质客流，彰显商业体的潮流科技高品位。用户需求即商机，智能化停车行业从此被点燃，然后被众多停车公司和资本市场引爆。

图2：新旧停车场对比图

回顾智能停车的技术应用，第一代停车智能化产物应该是区域诱导系统，可随着车辆进出情况自动变更显示数据，在车场内设置电子显示屏，指引空车位所在方向。通常是作为整个智能停车场系统的一个子系统，也可以作为独立系统来使用，一般应用在中小型停车场。用户体验感受一般。

第二代智能化停车系统是超声波车位引导系统及反向寻车系统，可实现泊车者方便快捷泊车，并对非按规定泊车者进行监控、指正，使得停车场车位管理更加规范、有序，提高车位利用率。较第一代相比，进化到可以引导到具体的停车位，当然两者并非是取代关系，都是可选子系统，功能补充关系。在较为繁忙的大型停车场实施车位引导系统可以把寻找空车位时间减少50%。用户体验感受良好。较为经典的是广州太古汇在2011年就采用了瑞立德超声波车位引导系统及反向寻车系统，当时在广州市是首个智能停车场案例，成为了高端商业体的新亮点。

第叁代智能化停车场系统是视频车位引导系统，这是一个基于视频的车位引导系统，通过对车位上车辆和车牌的实时识别，结合停车场反向寻车查询机，同时实现了车位引导和反向寻车的功能。

图3：视频引导系统架构图

视频车位引导系统需要在每2-3个车位安装一个视频车位探测器，相对而言造价成本较高，但如果在停车场出入口同时安装纯车牌识别设备，那智能化的程度就非常高，且在这些系统的基础上能做更高级别的开发，也是大数据平台的基础数据来源。缺点是对服务器容量的要求很高，如果平台不稳定，会导致停车数据显示延迟现象，选择技术能力强的服务商显得尤为重要。典型案例如广州地铁大厦(万胜广场)，使用了瑞立德视频车位引导系统，从整体上优化了出入口控制管理能力，提升商业体高端形象。

近两年，“互联网+”的潮流风卷而来，停车场收费系统又转移到移动端，支付方式变的多元化，目前的支付方式包括微信支付、支付宝、国标ETC、羊城通、银联卡、Apple Pay等，选择能同时支持多种支付方式的系统，可最大化降低人工成本同时改善用户体验。

图4：微信支付停车缴费界面

最近支付宝推出无感支付智能停车方案，把用户的体验做到了极致。车主只要通过支付宝础笔笔开通小额免密支付停车费功能，当车来到停车场入口时无需停车，即时的车牌识别抬杠通过，离场时直接开走就行，支付宝在出场抬杠前一刻自动扣付停车费。

图5：无感支付原理图

支付功能变得如此多样化和便利化，除了用户体验，更重要的是要打造停车云平台，建立停车大数据，由此延伸形成的营销平台，通过停车场景的触达，提供更多商业变现的可能。

对于上“云”，公有云与私有云如何选?

目前，腾讯、阿里、网易、百度、移动、电信等巨大公司都在构建云端大数据，这对他们而言，是战略必争之地。但相对停车场所在的商业体或企事业单位来说却是很感慨，上“云”，用户私隐信息是否存在泄漏风险?不上“云”，从管理模式和未来战略意义来讲都会被竞争对手抛诸身后。而“云”也有公有云和私有云，那该如何上呢?

首先来谈下上“云”的叁种方式：

方案1：在停车场服务器部署私有云，并接入互联网：可以实现微信、支付宝等在线支付;可做本停车场数据分析;停车数据自行管理。

方案2：在停车场服务器部署私有云，并接入互联网，与公有云对接：可以实现微信、支付宝等在线支付;可做本停车场数据分析;可进行础笔笔管理;可做行业数据分析;停车数据自行管理，部分在线功能

方案3：停车场服务器接入互联网，直接与公有云对接：可以实现微信、支付宝等在线支付;可做本停车场数据分析;可进行础笔笔管理;可做行业数据分析;精准营销;消费者数据导入;车位预订;功能完整，享受全面的云端服务，可实现远程维护。

从这叁种方式来看，方案3是功能延展性是最强的，但也是风险最大的，一些互联网公司大力推进此方案，然而实际上中小停车场接入较多。对于大型商业体而言，用户数据安全是第一位，所以他们更愿意用方案1或2。采用方案2的更多，因为他们会把用户数据分安全级别，对于安全级别低的数据可以选择上“共有云”，重要私隐数据只会留在“私有云”。

图6：云停车平台架构图

停车智慧了，是否就能化解“停车难”?

现在来思考下当今智慧停车已经可以做到“无感”的极致体验了，那么是否“停车难”的问题就解决了呢?只能说路还遥远着呢。按照目前智能化水平和大数据的应用情况，停车位与汽车数量的比值在1:1.3左右会处在一个良性的状态，但就如前文所述，2016年新增停车位与新增汽车销量的比值为1:4.5，虽然这两个值可比性不高，但也能想象到停车难题是很严峻的，并非只是提升单个停车场的智能化就能简单化解得了。

“停车难”是个社会难题，也是政府难题。除了要大幅度建设停车位，还需要用大数据的手段去盘活全国的停车位，如果云端大数据平台足够强大，能在城市管理的角度得以应用，在云端通过技术手段来调节停车位的应用，那么停车难题就化解在智慧城市建设的浪潮里。