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我国城市智慧停车现状分析及解决策略

来源:用户上传      作者:曾慧敏

  摘   要:伴随着我国经济社会的快速发展,我国的汽车保有量已经达到1.25亿辆,交通拥堵和城市停车难成为制约城市交通的重要问题。目前,传统停车场的管理已经比较成熟,但只适合封闭的单一停车场内,无法在整个城市内协调统筹利用各停车场和路边停车位等停车资源,智慧停车的出现就是为了解决这一问题。通过论述我国城市智慧停车的发展现状,分析其中存在的问题与不足,提出解决策略,为城市智慧停车的发展提供借鉴。
  关键词:城市  智慧停车   现状分析  解决策略
  中图分类号:U49                                    文献标识码:A                        文章编号:1674-098X(2020)01(a)-0141-02
  1  智慧停车技术分析
  智慧停车是一种随着计算机、互联网技术的发展而衍生出的服务,其主要作用于城市的交通管理领域,通过将停车位资源数据在云端统一管理,利用无线通信、智能终端、云计算、人工智能、大数据、物联网等新兴技术,实时、系统地采集、管理、查询、预定与导航停车位资源,使得被管理城市内的汽车可以通过云平台实时获取最佳的可用停车位信息及其目标引导,从而使城市停车位资源得以被系统化管理,高效化利用,在提高停车场利润的同时让车主获得良好的停车服务。
  智慧停车这一技术目前仍处于初级阶段,大量停车场正在进行信息化、智能化的改造,接入云端管理与付费平台,将传统停车场的人工服务方式转变为信息化服务方式。随着智慧化改造的停车场越来越多,云端平台的停车位数据得到充分积累,大数据与人工智能技术就可以得到充分运用,云端向客户端推送的停车位信息将更加精准有效,管理平台也将有能力提供拥堵预警、预约停车等高级功能,向更多种停车需求提供服务[1]。
  智慧停车产业最重要的依赖是可靠的硬件设施与先进的线下服务。硬件设施上持续的升级以及更深度的智能化改造是平台保持竞争力的核心工作。目前,各平台在硬件设施布置上没有共通数据,竞争十分激烈,硬件厂商借此获得了巨大的利润。智慧停车硬件产业获得了较大的发展,而软件产业仅有几个平台在提供较为单一的服务。较硬件产业来说,软件,尤其是数据的发展还较为缓慢。大数据信息没有获得融合,用户信息还没有得到充分利用。大数据的价值包括但不限于为政府,尤其是交通管理部门合力疏导交通,缓解高峰期以及重点路段的交通拥堵;为停车场提供针对不同条件下的差异化定价以及车位寻租服务,提高各时段车位利用率,进一步提高停车场的运营效率;帮助平台精准分析每个客户的需求,从而提前安排未来时段的资源分配,也可以为车主提供更精准、便捷的车位安排。可见,大数据的采集与分析是智慧停车产业目前的重点与瓶颈。发展智慧停车,应当重视软硬件的结合,硬件设施是智慧停车的基础,软件则决定了智慧停车的发展前景。
  随着我国各行业智能化改造大幅度推进和私家车保有量大幅度增长,智能出行越来越成为人民群众的刚需之一。根据前瞻产业研究院发布的《智慧停车行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》,2018年,智慧停车的市场规模已经突破100亿元,2022年,我国智慧停车场系统市场规模将超过180亿,中国智能停车场系统的市场规模被预测将持续保持高速发展的趋势。智慧停车的相关硬件产业也相应地成为新兴的朝阳产业[2]。
  2  我国城市智慧停车市场现状
  市场规模方面,根据公安部发布的相关数据,2018年,全国机动车保有量已到达3.25亿辆,其中以个人名义登记的小型和卫星载客汽车达1.87亿辆,停车行业的市场规模将达到数千亿的级别。智慧停车借助原有硬件条件,市场规模也将迅速与传统停车行业向合并。根据贝恩公司的数据,我国停车行业的市场规模增长率可达18%,到2021年,将增至万亿级别。可见,智慧停车产业规模必将持续高速增长。
  政府政策方面,“十三五”规划中提出的共享发展理念为智慧停车产业提供了最顶级的政策支持。2018年,全国有25个城市针对停车问题在政府工作报告中提出了专门的工作计划。以深圳市为例,深圳市2018年的政府工作报告中提到,要逐步建设全市统一的智能停车服务,努力建成智慧立体停车库20个。深圳发展与改革委员会等七部门联合发布的《深圳市停车设施建设专项规划(2018-2020)》提出,深圳市将引入社会资金填补停车设施建设缺口。智慧停车产业起步阶段的基础设施普及,需要大量软、硬件投入,经智能化改造的停车场的大数据接入也将提供相当的利润,智慧停车这一服务本身所创造的利润反而占比较小。可预见的是,在各地政府的重视下,智慧停车产业硬件设施創造的利润将持续走高,智慧停车的硬件设施普及也将迅速完善。
  资本市场方面,截止2018年,智慧停车行业共有56起融资事件。从2018年1月,小猫停车获得了新豪方集团的8000万元B轮融资;至2018年11月,ETCP停车进行了D轮融资,投资机构和融资额度均未透露,等等。可见,资本市场对智慧停车产业正持续追捧,投资热情保持在较高水平。2018年是截至目前智慧停车整年度资本最活跃的年份,预计2019年的数据将持续走高[3]。
  应用技术方面,智慧停车被预测为或是AI与5G两大新型技术领域的首个应用场景。2019年是业内公认的AI技术落地之年,技术实用主义让AI的相关应用更早出炉落地、更快深入升级。AI与停车相结合,可以利用数据和算法提升产业价值,做大市场规模。AI与5G在智慧停车中的深入融合是必然趋势,智能停车具备AI与5G的核心应用场景。智能停车产业具备大数据、只能基础设施、停车位资源等AI要素,配合算法与模型,是典型的AI处理场景。   3  我国城市智慧停车问题分析
  3.1 停车位缺乏
  随着汽车保有量的迅速增长,城市内部的新建停车位供应并没有能及时跟进,尤其是大城市,停车设施的新建远远落后于车辆数量发展。停车位供给与需求的不平衡,是引发停车难的最根本原因,单靠智慧停车具备的智能化改造并没有从根本上解决问题,只能在一定程度上进行缓解。大城市中心的商业、行政、娱乐区、旅游景点和规划较为落后的老式居民区是目前停车位缺乏最为严重的地区,在没有智慧停车的参与时停车资源尚且爆满,智慧停车并不会对现状有所改善,停车资源提供商也因此缺乏对停车场进行智能化改造的动力,这也严重限制了智慧停车行业的发展。
  3.2 乱停问题对数据精准度造成破坏
  由于停车资源的严重缺乏以及部分市民公共道德的缺乏,城市內车辆随意停放现象非常普遍。而智慧停车所依赖的云端大数据并没有能力对乱停乱放现象进行数据更新,极易造成云端数据显示停车位可用,而实际上车辆到达时发现该车位已经被违规占用,对正常合理合法使用云端服务的用户产生困扰。要解决乱停问题,根本上并不是要对乱停车辆进行处罚,而是集中力量新建停车资源,并在新建时直接面向智能化进行改造,使智能停车所依赖的大数据得到最快的增长和最精准的更新。
  3.3 部分高利润停车场与智能化改造的矛盾
  对于大部分需求远大于供给的停车场来说,停车资源已经被最大化利用,其定价由于是卖方市场,已经攀升到比较不合理的价位。接入智能化改造,接受平台对资源的分配与定价,将在一定程度上影响这部分停车场的利润。而这部分智能化改造最困难的停车场,又恰好是最需要进行智能化改造的停车场,如果此类主要停车资源不能接入智能化平台,也势必会对智慧停车产业的发展造成阻碍。形成这一问题的根本原因仍然是停车资源的严重匮乏[4]。
  4  我国城市智慧停车问题解决策略
  基于上述分析,解决策略主要分为两个方面。
  4.1 直接/间接增大空间
  阻碍智慧停车的问题主要是停车资源的匮乏,在重点路段与重点区域创造一批智慧停车场是当务之急。政府部门应当加强对停车问题的未来规划。首先是对现有停车资源的改造,例如鼓励停车泊位的共享,包括私有停车位接入智慧停车平台,在停车位主人不用时提供给短期停车的车主,提高现有停车资源的利用率。其次是在城市规划中预留未来交通所需的停车基础设施的空间,重视配建停车位的建设,杜绝配建停车位数量不达标,杜绝配建停车位被挪作他用。最后,在供需矛盾较为突出的区域鼓励开发商和服务商增大向社会开放的配建停车位的比例,同时给予其相应的补贴。
  4.2 规范停车秩序
  在解决上述问题的基础上,还需加强停车秩序的管理。规范停车秩序,主要是打击占道停车、胡同内停车和居民区内非停车区域的违章停车。要加强禁止停车阻挡设施建设,提高停车与禁止停车指示牌数量,确保停车位的相关标线、指示清晰可见,符合相关标准。
  针对现实情况,科学规划与管理路边停车是当今的重点任务。路边停车是在现在停车资源匮乏的前提下合理利用道路资源、缓解停车矛盾、方便市民出行的一大重要停车方式。它能够大幅提高空间资源的利用率,满足短时停车需要,同时较路外停车而言也是一种占用空间较少的灵活停车方式。当然,路边停车也存在着一些问题,比如导致道路通行能力降低,造成城市道路旁边环境恶化,引起交通事故,对部分情况下居民生活造成不便等等。因此,要科学合理设计、规划路边停车位,将其接入智慧停车平台,根据实时路况智能安排路边停车位的发放,将路边停车位纳入智慧停车的分配范围,充分利用云端平台的智能化。
  参考文献
  [1] 李铭. 新时期我国发达地区城市停车现状问题及规划对策分析——以昆山市为例[J].城市发展研究, 2008(s1):44-47.
  [2] 李宏侠.物联网技术在智慧园区停车场系统中的应用研究[D]. 长安大学, 2013.
  [3] 程洁羚, 欧丽君, 薛君志. 浅析国内城市停车现状及信息化解决措施[J]. 信息通信, 2018(2):114-115.
  [4] 张春菊, 李冠东, 高飞,等.“互联网+”城市智慧停车模式研究[J]. 测绘通报, 2017(11):58-63.
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