停车行业的国民级产品还要等多久?

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本文笔者将从停车行业的业务模式、行业特性来分析:停车行业为何至今未出现像滴滴一样的头部产品。以及,从用户侧、方案侧、管理侧三个角度来分析:当前是否是智慧停车国民级产品出现的最佳契机?

根据公安部交管局公布的最新数据:截止到2019年6月,全国机动车保有量达3.4亿辆,其中汽车2.5亿辆;机动车驾驶人4.2亿人,其中汽车驾驶人3.8亿人。迅速增长的汽车保有量让当前的停车问题更加尖锐。

我国目前大城市小汽车与停车位的比例约为1:0.8,中小城市约为1:0.5,相比国际通行标准城市的机动车保有量与停车泊位总数的比例1:1.2-1.4,当前我国的停车位缺口保守估算超过5000万个。停车难仍旧将长期困扰着城市发展,成为全民出行最头疼的问题。

探究:停车市场为何当前未出现滴滴打车类似的国民产品?

据交通运输部公路科学研究院发布数据显示:当前中国停车收费规模超过7000亿,车位投资需求在万亿以上,车后服务市场更是达到10万亿量级,且每年保持两位数的高速增长。如此庞大的市场,为何当前仍未出现像滴滴打车一样的国民级产品呢?

首先,停车行业比打车行业的业务模式更复杂。

滴滴打车这类的互联网产品连接的是司机和C端用户,核心内容依旧是“互联网+”所处理的信息不对称问题——即通过平台让需求方与供给方快速完成交易。

而停车行业需整合B端停车场再为C端用户提供服务,而停车场属性和类型具有复杂性,整合资源这一实施步骤又对整个平台产品起了决定性作用,所以停车行业出现“滴滴打车”的难度要更大。

其次,停车行业比打车行业对智能化的要求更高。

打车行业的终端载体只需要APP或小程序的移动端产品,而类似大数据分析、无感支付等技术方案的应用,更多的是为了提升用户体验,起到锦上添花的作用。

而停车行业对智能化的要求极高,需要完备的技术解决方案和停车智能设备的利用,而当前我们的停车场智能化水平极低。

艾瑞咨询调研数据显示:北上广深的智能停车场覆盖率仅为7%,停车场主要还是人工管理。这就意味着停车行业需具备应对复杂应用场景和管理场景完备的软硬件技术解决方案,同时,也决定了停车行业重资产的路是必须经历的。

停车行业如此高频、刚需且痛点的项目,各种停车APP涌现。据不完全统计,目前全国停车APP远超100个,停车服务模式大致为五个:车位信息共享、全流程优化、车位预定B2C、车位共享P2P及代客泊车。

这五类模式各自衍生了一大批智慧停车服务商,但目前都尚未成长为独角兽企业。

究其根本:

  1. 其智慧停车服务在部分情况下并不“智慧”,如车牌识别停车,识别响应速度及准确率问题、新车未上牌无法识别等问题制约了停车服务的提升,智慧停车服务的解决方案智能化技术方案较为浅层,没有真正的解决停车效率问题。
  2. 各服务商解决方案只覆盖停车业务部分场景,停车场景的复杂性决定了单一的、智能化深度不够的解决方案无法满足全国性的停车市场,只会形成区域性或者垂直型的业务覆盖。

分析:当前是否是智慧停车国民级产品出现的最佳契机?

当前,随着人工智能等新技术的发展,国家对智慧城市、智慧交通政策上的大力支持,智慧停车行业的发展将迎来新的机会。

停车行业对智能化程度的高度依赖,决定了新技术新方案将是决定停车行业长远发展的重要因素。人工智能、大数据分析、深度学习及雾计算的出现恰逢其时,基于技术方案的优化进行解决方案的拓展和升级,是成长为广覆盖性国民级产品的基础前提。

解决方案的完备性是需要打破各停车场景的限制,破除当前的“智能孤岛”各自为战的局面,主要通过用户侧、方案侧、管理侧三个维度进行解决方案的升级。

用户侧

在用户操作方面,常规的车位搜寻、预约基于APP交互操作进行,本质上还未解决手动操作成本问题。基于AI智能语音的停车应用,利用语音唤醒、语音识别及语音合成技术,形成与用户自然语言的交互操作,可解放手动操作停车服务的用户场景,提升用户端使用停车服务的用户体验和使用效率。

在用户使用服务方面,基于深度学习算法的数据分析功能,可解决用户端和供给侧最优资源匹配的问题。

停车大数据不仅仅是用户画像、停车场画像的构建和精准营销的应用,关键的应用价值还在于停车资源的最优配置,通过构建深度学习算法模型,基于每个停车场的动静态数据和用户的停车喜好分析,对停车场和一定范围的停车圈的未来预期停车现状,同用户的预期停车行为进行数据推算和预判,前置性地进行停车资源的最优引导及关联分配,输出通过数据分析最大化降低停车机会成本的停车方案,实现由传统“人找车位”转化为“车位找人”的颠覆性革命。

而基于深度学习算法模型,随着大量的数据“喂食”,推送的结果将更加的智能和精准。

方案侧

现有的解决方案主要为智能道闸、智能地锁、智能传感器等基于云网端的软硬件解决方案,依赖于云端的数据处理和控制,停车业务对数据的实时快速响应要求极高。当大量的停车智能设备接入云端并且需要云端实时处理响应,云计算的劣势就显现出来。

“雾计算”或许会成为物联网的下一代技术,雾计算和云计算一样,十分形象。

云在天空飘浮,高高在上,遥不可及,刻意抽象;而雾却现实可及,贴近地面,就在你我身边。雾计算是对云计算的延伸,可以理解为在地面上的云,以适应新兴的物联网。

雾计算主要依赖的不是位于中心位置的远程服务器,而是使用离本地设备较近的分布式计算机资源,以此处理要求快速处理的进程。

智能停车行业,当每个智能化停车场的具备雾计算能力,首先响应的实时性将得到有效的保障,其次,当每个智能设备都具备数据分析和处理的能力,设备与设备之间可以直接通讯及联动,对各种停车场景的覆盖具备的底层处理能力,完备的停车解决方案将更容易解决。

管理侧

智慧停车的管理核心在于无人化,基于AI图像识别、人脸识别及视频识别等技术,将对停车场的管理起到关键作用,高精确度的图像、视频识别技术具体应用于停车违停、计费管理等业务场景。并结合社会信用体系建设,辅助停车场无人值守情况下的管理体系,通过车主画像、停车轨迹、支付行为和LBS建立停车征信体系,为城市整体信用体系搭建提供车主信用大数据。

综上所述,新技术的应用、国家政策上的支持及当前日益尖锐的停车难问题,将是催生智慧停车国民级产品出现的最佳契机。

小结

当前的智慧停车领域,以众帮来袭为代表的新兴创业公司、捷顺为代表的智能停车设备商为主。

智慧停车的关键在于线下,BAT为代表的互联网寡头更多的是依靠资本优势和流量优势参与投资。而成为直接参与者的可能性较小,谁能在这个行业成为下一个“滴滴”,最优最高效的停车解决方案、优质线下停车场资源的把握、资本支持和巨头资源将是脱颖而出的关键。

 

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题图来自Unspalsh, 基于CC0协议

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评论
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  2. 不知道作者对百度这个自主泊车有什么看法

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    1. 自主泊车是百度自动驾驶里拆分出来的具体业务场景,解决的是最后一公里的自由,没有涉及停车从找车位到预约到停车的全流程

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  3. 高投入、涉及利益方太多、还是重资产,这个没有国家支持很难有公司来运营

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    1. 说的对,政府需要参与进来

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