-4-2022年智慧停車市場現狀與發展趨勢構建城市級停車方案成關鍵當前國內才智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肯定數量的玩家。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進展瓶頸。才智停車的主要商業模式

當前國內才智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肯定數量的玩家。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進展瓶頸。

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牢靠;而車位共享P2P則較為依靠彈性社交，簡單對守時性和突發狀況估量不足。

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，車位信息的牢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。

才智停車城市掩蓋率仍舊偏低

才智停車的概念從2022年消失至今已經過去5年，市場也達到百億規模，但是發達城市才智停車掩蓋率仍舊較低。北上廣深才智停車平均掩蓋率約為35%，仍有較大開發空間。

才智停車仍停留在"互聯網+停車'概念上，信息孤島問題亟待解決

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。將來，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：通過對全部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將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平安的服務。

才智停車仍停留在"互聯網+停車'概念上

才智停車產業中的上市企業雖然入局較早，但從"才智'一詞來說，當前的才智停車照舊不夠"才智'。對產業中的企業進行分析，會發覺不少企業還圈定在"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

才智停車場存在比較嚴峻的"信息孤島'現象。才智停車的推出打破了信息不對稱造成的停車位置空率高的狀況，但是目前才智停車這個新的價值風口上，存在大量的才智停車企業，據不完全統計，市場上經營才智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，信息孤島現象仍舊存在。

同時，?；弁＼嚠a品的高成本，高集成度很不簡單做到。才智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，因此才智停車場的造價較高。

大數據時代，才智停車行業進展趨勢

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

才智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，促進城市才智交通進展，同時也能為用戶供應更加精準匹配的共性化服務。

才智停車融入才智城市交通管理系統

才智停車必定要融入才智城市的交通管理之中。才智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掌握。

引入邊緣計算

才智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。

邊緣計算(Edgecomputing)相對云計算，具有高性能、低拖延特點。邊緣計算的引入，標志著才智城市架構由中心端(云端)集中式管理向更加快速有效的分布式掌握的方向進化。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，因此也將是將來才智交通中最重要的基礎設施。

統一標準，破除數據孤島

目前各個停車平臺各