作者/陳選濱

長期以來，“停車難”都是困擾各大城市治理和民生髮展的重點問題。

從三組資料來看，大抵可以簡單釐清當前城市停車問題的癥結。

其一，停車需求急速增長。據公安部統計，2019年全國新註冊登記汽車2578萬輛，汽車保有量達2.6億輛，其中私家車保有量首次突破2億輛。

截至2019年底，全國66個城市汽車保有量超過百萬輛，30個城市超200萬輛。其中，北京、成都、重慶、蘇州、上海、鄭州、深圳、西安、武漢、東莞、天津等11個城市超300萬輛。

其二，停車位供給增長落後於需求增長。據國家發改委公佈資料顯示，目前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，城市停車位比例嚴重偏低，存在車多位少的現狀。

其三，停車與停車場資源對接嚴重不匹配，空置率偏高。據ETCP智慧停車產業研究院介紹，北、上、廣、深停車場泊位空置率達到44.6%，而全國城市超九成車位的使用率小於50%，有位無車停。

簡單總結，隨著城市發展，停車需求高速增長是既定事實，而停車位的欠缺與停車資訊的不匹配所導致了城市“停車難”的問題日益嚴重，成為癥結所在。

面對如此問題，各大城市的停車產業逐步進入增量補足與存量變革的階段。前者在於推動“立體停車場”建設，彌補停車位不足的問題；後者則是推動“智慧停車”專案發展，藉助數字化手段來提高停車場資源利用率。

誠然，兩條路徑出於不同考慮，各有需求。而“智慧停車”作為基於現有停車場資源下數字技術賦能的最佳化方案，顯然更加具有市場話題性。特別是在BATH（百度阿里騰訊華為）等科技巨頭跨界入場，專業賽道跑出ETCP、捷順科技等強勢玩家之後，資本、技術與企業的拉鋸在智慧停車領域展開，更顯熱鬧。

入場

萬億的產業估值與政策傾斜的投資鼓勵，停車場儼然成為了目前城市治理與智慧變革的一大焦點，資本入場、巨頭跨界、創業者崛起已經成為常態。

圍繞BATH幾大巨頭的投資與動作，足以窺探到整個智慧停車行業熱鬧的一面。

過去三年，阿里多面佈局智慧停車市場。支付寶與ETCP展開全面合作，雙方曾圍繞虹橋機場打造“無感支付”試點，轟動一時；螞蟻金服2億元戰略入股捷順科技智慧停車子公司順易通，隨即又重金領投智慧停車新秀停簡單，緊扣支付入口，持續擴充套件智慧停車版圖。

但是，在2018年之後，阿里在智慧停車領域的投資動作顯然減少了。隨即而來的是阿里雲釋出新一代輕量化無人值守停車場服務方案，聯合旗下釘釘、高德地圖、支付寶等團隊打造“知位停車”專案。同時，該專案也面向全國各個城市啟動城市合夥人招募計劃，不斷挖掘城市變革場景。

與其相似的，騰訊也走上了戰略投資+技術入場並行的佈局規劃。

2018年，騰訊入股科拓股份。後者於2006年開始佈局智慧停車市場，在行業內早已深耕多年。

2019年，在2019世界物聯網博覽會現場，騰訊雲首次對外公開騰訊雲智慧停車解決方案。從投資到入場，騰訊雲成為了騰訊突擊智慧停車領域的“先鋒”，而阿里的“先鋒”也恰好是阿里雲。

由此可見，雲計算作為一項底層技術，在智慧停車、乃至智慧城市的建設上，賦能的路徑逐漸清晰。To B或To G的智慧化、數字化專案從某種程度來說，已經與雲服務的市場競爭要求出現不同程度的重合。

2020年4月，騰訊雲正式啟動“騰訊雲智慧停車·城市合夥人計劃”；10月，騰訊集團2億元戰略投資知名網際網路停車平臺“PP停車”。

此刻，騰訊佈局智慧停車的路徑雖然與阿里出現趨同，但是前者似乎比後者更為積極，技術入場、生態擴容、戰略投資三管齊下，對於智慧停車市場勢在必得。

實際上，換個角度來看，也由不得騰訊不積極，目前的智慧停車市場早已呈現出多極化發展的趨勢，並非純粹由AT主導的兩極化產業格局。

在AT之外，華為、京東、百度等科技企業接連發布了自家的智慧停車解決方案，納入智慧城市建設的一環，統籌成為To B方向的數字化新基建產業。

巨頭之外，又有眾多專業玩家崛起。企查查資料顯示，AIPARK愛泊車僅是今年之內已經完成了四輪融資，每輪金額高達數億元，資本在停車場幾近狂歡。

另一方面，在智慧停車領域崛起的玩家也頗為“有骨氣”。早前，智慧停車獨角獸企業ETCP便表示，要「審慎地選擇投資人，希望在經營上適度保持獨立。」如此，站隊巨頭的兩極化發展格局在智慧停車領域或許很難見到。

孤島

儘管是市場很熱鬧，但是迴歸行業本身，智慧停車的發展仍有很長的一段路要走。從目前的情勢來看，僅是停車場的智慧化升級解決不了城市“停車難”的問題。

對於智慧停車產業而言，需要面對多方面的需求迭代和融合。

其一，停車場管理者。圍繞停車場內部的數字化管理與服務是其主要需求，譬如車輛的進出場、繳費、停車位查詢、同步商業中心消費活動，等等。這都需要智慧停車服務廠商透過智慧硬體、雲服務、平臺系統來提供和解決。

其二，城市民眾。停車場往往是民眾自駕出行的終點，但是圍繞出行規劃所帶來的停車需求並不只是侷限於停車場。相比進停車場後的一系列智慧化服務，智慧停車面向民眾更需要解決的找停車場，規劃最優停車方案的痛點。

其三，城市管理者。智慧停車作為城市治理與交通管理的一部分，其區域級的目標更加明顯。簡單來說，智慧停車更多需要做好停車前的工作，輔助智慧交通做好城市交通分流、規劃和統籌，實現城市運力的暢通流轉。這樣的訴求與城市民眾的相似，前者聚焦個人的出行體驗反饋，後者則關注區域的交通管理協同。

總的來說，智慧停車作為智慧城市的子集，其真正的應用價值在於內外的賦能：向內是停車場服務體系的智慧化升級；向外則是城市智慧化體系的連線與協同，打通停車場“孤島”，為使用者出行、交通管理做好規劃。

目前，大多停車服務廠商的重點聚焦在向內賦能，更為關鍵的向外打破“孤島”，連線民眾與城市的路徑仍處於探索階段。

5月，在2020百度雲智峰會上，百度地圖釋出智慧停車解決方案。其智慧停車系統由停車場資訊釋出、停車引導、停車服務與智慧停車場、智慧停車管理平臺四大模組構成。前兩大模組很明顯是在藉助百度地圖的能力向外探索，意在構建起由百度地圖呈現的城市停車網路，打破“孤島”。

據大資料監測平臺Trustdata釋出2019年6月移動網際網路全行業排行榜，目前地圖導航類產品呈現為兩強格局，高德地圖MAU為14485，位列第一；百度地圖MAU8540,次之；騰訊地圖最末，追趕高德地圖與百度地圖仍需要一定的時間。

不難總結，依靠“地圖”產品的使用者基礎，阿里與百度在智慧停車領域上具有更加明顯的進位優勢。

值得一提的是，除了手機地圖之外，車載導航地圖也同樣具備入場的資質，平安與小米投資的凱立德雖然在當下聲名不及從前，但依舊佔據著55%的車載GPS導航地圖市場（2018年資料），仍有握著入場智慧停車市場的門票。

網路

打破“孤島”，構建城市停車網路，智慧停車對外賦能的方向很明確。

但是，想要把這個網路延伸到城市的各個角落，將使用者與停車資源串聯起來，實現停車場的最大化利用效率，這個路徑依舊充滿挑戰。

目前，正在這個方向上展開探索的智慧停車服務廠商已經遇到了問題。

一是停車場的資源對接問題。

打破“孤島”只是目標，但是具體如何打破，城市各個停車場的資源如何對接，是否可以實現實時動態的停車位更新，若要落實起來並不容易。

在早前，ETCP已經意識到了打破停車場“孤島”的必要性，在其App的介面上也留出了顯示具體停車位數量的位置，但是在使用者體驗上依舊不盡人意。

作為智慧停車行業領跑的“獨角獸”，ETCP有野心想要構建自家體系完整的城市停車網路，但似乎仍需要一段時間的等待。誠然，目前市場上使用者量最多的兩大地圖導航產品，百度地圖與高德地圖，也沒有實現類似的功能。

停車場數量實時動態更新，看起來只是一個簡單的數字，但其背後涉及的業務合作並非易事。可見，構建城市停車網路，以打破停車場“孤島”，任重而道遠。

二是使用者的隱私安全問題。

當城市停車網路被構建，也就意味著使用者的資訊將被服務廠商獲取、處理、流轉與反饋，很容易就會踩到使用者隱私安全的“雷區”。

前不久，他剛剛把車開進長沙某商業中心停好，便收到了一位好友的訊息，詢問他現在是否正在某某商圈玩？時間、地點一一對上，不禁令他很是好奇。

如今，回想起來，他依舊有些心有餘悸。從好友發過的圖片，雖然僅可以看到車輛進場時間、進場圖片等相對模糊的資訊，但是他並不喜歡這種被鎖定監視的感覺。

而且，上次好友繫結自己的車牌號似乎並不需要任何驗證，這不僅令他更加有些無奈，開玩笑道：“這也算是個查崗神器了，以後只要偷偷綁定了我的車牌號，都不需要問我，都能大概知道我在幹嘛咧。”

但是，儘管調整之後，部分使用者依舊對此很是敏感。隱私，始終是困擾城市停車網路構建的一大門檻，也是跨越使用者認可的“雷區”。

誠然，在智慧停車領域，服務廠商不得不去面對類似的問題：既需要使用者資料，又不能觸及使用者隱私，只能小心翼翼的尋求妥協處理的方式。

總的來說，目前智慧停車服務廠商在停車場管理者與使用者兩邊，都未能完全地跑通，諸多來自雙方的訴求需要解決。那麼，距離智慧停車真正落地的日子，也還早著咧。

結語

事實上，不僅是在智慧停車領域，在智慧城市的建設過程中，服務廠商也同樣需要面對來自城市產業管理者、使用者等多方的訴求。若要構建完全狀態的城市智慧網路，打破相關產業的“孤島”現狀，仍有很長的路要走。

智慧停車始終只是智慧城市的一個子集，對於未來阿里、華為、騰訊、百度、京東等科技巨頭來說，投身數字化新基建的浪潮，智慧停車也不過只是一個“前菜”罷了。

數字化的未來，不能只是停留在“孤島”狂歡，智慧城市要建設，智慧停車這件小事更要做好，才能實現現代化城市治理。

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•著有《人工智慧 十萬個為什麼》

•【重點關注領域】智慧家電（含白電、黑電、智慧手機、無人機等AIoT裝置）、智慧駕駛、AI+醫療、機器人、物聯網、AI+金融、AI+教育、AR/VR、雲計算、開發者以及背後的晶片、演算法等。