停車數據之熵、傷與商
發布時間: 2020-11-13
來源：停車技術網
智慧停車概念自2014年興起，經歷了停車場（庫）智能化建設改造，智慧停車平臺搭建，停車數據共享應用幾個重要階段，其內涵和相關產業正在不斷豐富與持續擴充。“停車數據”便是此進程中的重要“加速介質”，推動著智慧停車產業的深化與革新。在此基礎上，如何把停車數據用的好、用的妙便成為了停車數據進一步創造商業價值的核心問題。
本文從智慧停車平臺的建設現狀出發，簡要剖析了停車數據之熵——數據包含的有效信息量，數據之傷——數據的匯聚與質量問題，進一步探討了在數字經濟時代下，如何來創造停車數據之商——數據“變現”的構想。
一、現狀智慧停車平臺下的數據之熵
近兩年，隨著智能化停車基礎設施建設的加大，不少城市開始推進智慧停車平臺的建設，如北京、深圳、上海、昆明、東莞等城市紛紛出臺相關政策、意見支持搭建統一的智慧停車管理平臺。
縱觀現階段平臺規劃或建成的功能（如上表1所示），可以抽象為上行、下行兩條數據流（如下圖1所示）：上行向平臺匯聚停車場動、靜態數據，如停車場名稱、地理位置、車位數、運營廠商等靜態數據和停車場出入車牌號、時間、繳費情況等動態數據；下行平臺向出行者提供停車服務，如車位查詢、車位預定、停車誘導、反向尋車、無感支付、車位共享等。政府、建設、運營方等花了大量力氣制定規范、建立規則、協調、處理并管理數據，建立起停車數據池。然而停車數據的“上行匯聚”主要依靠規則規范，一是被動、乏力，二是不足且單一；同時其“下行服務”主要聚焦于停車領域內的誘導與支付，服務與運營場景仍存局限，有待進一步挖掘。
二、現狀智慧停車平臺下的數據之傷
停車數據要想用的好，其本身的可達性與質量是最為基礎的條件，畢竟“巧婦難為無米之炊”，沒有持續且優質的數據，就不可能有百花齊放的應用。
在國內許多城市，缺乏統一的數據匯聚與管理規范，再加上停車建設、運營、使用、管理主體分散，數據化程度、數據接口標準不一等問題，匯聚各停車場（庫）的動態數據便成了掣肘難題。即便是在停車數據匯聚相對理想的城市，優質的數據仍然是停車數據應用的重要前提。平臺容易出現停車數據匯聚不完整、不穩定、不及時等問題，波動的數據源，缺失的字段、滯后的傳輸都是停車數據進一步深化應用的阻礙，如上傳的停車位數據缺乏監管、反饋，總是傳上來缺省值，數據本身就失去了意義，或是過車數據量缺乏定量預警，數據量驟減卻沒有篩查原因造成臟數據的產生等。反過來講，完整、可靠、及時的停車數據是進一步構建“停車＋”應用的必要條件。
深圳就有一個很好的例子。深圳交警利用停車場數據采集管理平臺對各經營性停車場匯聚數據的完整性、穩定度、時延等進行考核。截至目前，該平臺已實時接入6400余家經營性停車場數據，日均采集過車數據量達750余萬條，每一條數據的質量都會進行實時檢測并及時預警反饋。
三、智慧停車帶來的數據之商
不難發現，現狀智慧停車平臺的上行數據流主要來自于停車場推送方，而下行數據多是提供給政府監管方或者出行者，沒有更多的數據反饋或者相關行業綜合運營者參與進來。因此，這條單向的數據流就需要不斷靠外部動力（如強勢的政策或規范）助推。而當我們引入“停車＋”融合運營場景加持，將能形成一個自循環機制，成為一種更市場化的、可持續的運營模式（如下圖2所示）。
在此模式下，平臺數據持續地向各融合運營場景提供定制服務，繼而“停車＋”運營方在自有場景中完成“變現”，再主動推送新的結果數據和源數據給平臺進行綜合加工、融合計算等，形成“數據驅動”下的“停車＋”融合運營自循環。
此時的平臺將不再只是數據的收集和分發者，更多的，它可以聯合相關行業生態，成為數據的加工（數據成熟度）、數據的融合（數據連接度）和最終數據的變現者。
“停車＋”融合運營，可分為“停車＋規劃”、 “停車＋建設”、 “停車＋管理”、 “停車＋服務”四大場景，通過數據成熟度、數據連接度構成的綜合數據運營底盤支撐，形成了“三位一體”的“停車＋”融合運營立體矩陣。
綜合數據運營底盤：
一方面，數據可以經過不同程度的加工，擁有不同的成熟度，如從一個簡單的車位占用量數據，變成一個預警信息，再變成一個可以自動切換停車路線誘導的固化知識；另一方面，數據可以進行融合，擁有不同的連接度，如車輛OD路徑、車駕管數據、路況、目的地停車場信息、商業打折信息等都是單個數據點，當我們將這些數據融合起來，在信息鏈條中、網絡中融合計算，那么出行者消費（如動態停車費、商業組合折扣等）可能就很不一樣。
“停車＋”融合運營場景簡析：
a) “停車＋”規劃
規劃是時空的綜合規劃。根據車主的停車數據（如車輛屬性、車位的周轉率、出入車場（庫）頻率等）、商場、寫字樓出入口分布信息等，小的方面我們可以規劃場（庫）內的停車誘導路線、充電樁數量及分布或是相關汽車后服務等；大的方面可以結合周邊交通情況，分析周邊停車需求，規劃新增/改造停車基礎設施，實現資源最大化利用；在時間上可以規劃設置共享停車區和共享停車時間段，與周邊停車需求進行時空置換，并完成在不同條件下收益規劃與計算。
b) “停車＋”建設
建設主要涉及停車場（庫）及周邊相關基礎設施建設，如誘導屏、引導燈、通信基站、配套車輛占用提示裝置、立體停車庫、智能道閘（含ETC、互聯網支付等）、內部管理平臺等。
c) “停車＋”管理
停車場是交通出行的最末端，主要面向于秩序與安全管理。如可結合交警的行車軌跡大數據，對商圈、美食區、娛樂場所周邊停車場進出車輛進行個性化安全教育提醒（如酒駕警示信息等），確保道路交通安全；另一方面可綜合互聯網大數據，對停車場（庫）進行停車健康度評價，針對其服務滿意度、安全水平、設備運維情況等進行綜合評估管理。
d) “停車＋”服務
圍繞不同的停車場（庫）運營打造個性化的生活與出行生態的閉環。如針對醫院、商圈、交通樞紐（機場、火車站、汽車站等）、景區、社區等停車典型場景打造個性化的服務生態圈。以停車場（庫）作為生態圈的入口，將停車行為與預約掛號、餐飲、航班（車次）、休閑、購物、汽車強關聯業務（洗車、加油、保養、維修、代駕、汽車租賃、違章記錄查詢和代繳、車金融等）等商業服務進行信息融合關聯，形成“停車+X”新經濟模式，滿足線上線下的營銷需求，以此為基礎形成完整產業鏈條和新生態經濟圈。
寫在最后的話：
智慧停車產業發展到今天，不應再局限于行業本身，而應通過停車大數據打開“停車＋”融合運營的思路，連接周邊產業，拓展個性化服務，不斷豐富數據之熵、緩解數據之傷，將停車大數據作為開啟“停車+X”新生態經濟圈的鑰匙，獲得數據之商的成長與跨越。
本文從智慧停車平臺的建設現狀出發，簡要剖析了停車數據之熵——數據包含的有效信息量，數據之傷——數據的匯聚與質量問題，進一步探討了在數字經濟時代下，如何來創造停車數據之商——數據“變現”的構想。
一、現狀智慧停車平臺下的數據之熵
近兩年，隨著智能化停車基礎設施建設的加大，不少城市開始推進智慧停車平臺的建設，如北京、深圳、上海、昆明、東莞等城市紛紛出臺相關政策、意見支持搭建統一的智慧停車管理平臺。
表1-部分城市智慧停車平臺建設情況
縱觀現階段平臺規劃或建成的功能（如上表1所示），可以抽象為上行、下行兩條數據流（如下圖1所示）：上行向平臺匯聚停車場動、靜態數據，如停車場名稱、地理位置、車位數、運營廠商等靜態數據和停車場出入車牌號、時間、繳費情況等動態數據；下行平臺向出行者提供停車服務，如車位查詢、車位預定、停車誘導、反向尋車、無感支付、車位共享等。政府、建設、運營方等花了大量力氣制定規范、建立規則、協調、處理并管理數據，建立起停車數據池。然而停車數據的“上行匯聚”主要依靠規則規范，一是被動、乏力，二是不足且單一；同時其“下行服務”主要聚焦于停車領域內的誘導與支付，服務與運營場景仍存局限，有待進一步挖掘。
圖1-智慧停車平臺現狀數據流
二、現狀智慧停車平臺下的數據之傷
停車數據要想用的好，其本身的可達性與質量是最為基礎的條件，畢竟“巧婦難為無米之炊”，沒有持續且優質的數據，就不可能有百花齊放的應用。
在國內許多城市，缺乏統一的數據匯聚與管理規范，再加上停車建設、運營、使用、管理主體分散，數據化程度、數據接口標準不一等問題，匯聚各停車場（庫）的動態數據便成了掣肘難題。即便是在停車數據匯聚相對理想的城市，優質的數據仍然是停車數據應用的重要前提。平臺容易出現停車數據匯聚不完整、不穩定、不及時等問題，波動的數據源，缺失的字段、滯后的傳輸都是停車數據進一步深化應用的阻礙，如上傳的停車位數據缺乏監管、反饋，總是傳上來缺省值，數據本身就失去了意義，或是過車數據量缺乏定量預警，數據量驟減卻沒有篩查原因造成臟數據的產生等。反過來講，完整、可靠、及時的停車數據是進一步構建“停車＋”應用的必要條件。
深圳就有一個很好的例子。深圳交警利用停車場數據采集管理平臺對各經營性停車場匯聚數據的完整性、穩定度、時延等進行考核。截至目前，該平臺已實時接入6400余家經營性停車場數據，日均采集過車數據量達750余萬條，每一條數據的質量都會進行實時檢測并及時預警反饋。
三、智慧停車帶來的數據之商
不難發現，現狀智慧停車平臺的上行數據流主要來自于停車場推送方，而下行數據多是提供給政府監管方或者出行者，沒有更多的數據反饋或者相關行業綜合運營者參與進來。因此，這條單向的數據流就需要不斷靠外部動力（如強勢的政策或規范）助推。而當我們引入“停車＋”融合運營場景加持，將能形成一個自循環機制，成為一種更市場化的、可持續的運營模式（如下圖2所示）。
圖2-智慧停車平臺數據流構想
在此模式下，平臺數據持續地向各融合運營場景提供定制服務，繼而“停車＋”運營方在自有場景中完成“變現”，再主動推送新的結果數據和源數據給平臺進行綜合加工、融合計算等，形成“數據驅動”下的“停車＋”融合運營自循環。
此時的平臺將不再只是數據的收集和分發者，更多的，它可以聯合相關行業生態，成為數據的加工（數據成熟度）、數據的融合（數據連接度）和最終數據的變現者。
圖2-“停車＋”融合運營架構
“停車＋”融合運營，可分為“停車＋規劃”、 “停車＋建設”、 “停車＋管理”、 “停車＋服務”四大場景，通過數據成熟度、數據連接度構成的綜合數據運營底盤支撐，形成了“三位一體”的“停車＋”融合運營立體矩陣。
綜合數據運營底盤：
一方面，數據可以經過不同程度的加工，擁有不同的成熟度，如從一個簡單的車位占用量數據，變成一個預警信息，再變成一個可以自動切換停車路線誘導的固化知識；另一方面，數據可以進行融合，擁有不同的連接度，如車輛OD路徑、車駕管數據、路況、目的地停車場信息、商業打折信息等都是單個數據點，當我們將這些數據融合起來，在信息鏈條中、網絡中融合計算，那么出行者消費（如動態停車費、商業組合折扣等）可能就很不一樣。
“停車＋”融合運營場景簡析：
a) “停車＋”規劃
規劃是時空的綜合規劃。根據車主的停車數據（如車輛屬性、車位的周轉率、出入車場（庫）頻率等）、商場、寫字樓出入口分布信息等，小的方面我們可以規劃場（庫）內的停車誘導路線、充電樁數量及分布或是相關汽車后服務等；大的方面可以結合周邊交通情況，分析周邊停車需求，規劃新增/改造停車基礎設施，實現資源最大化利用；在時間上可以規劃設置共享停車區和共享停車時間段，與周邊停車需求進行時空置換，并完成在不同條件下收益規劃與計算。
b) “停車＋”建設
建設主要涉及停車場（庫）及周邊相關基礎設施建設，如誘導屏、引導燈、通信基站、配套車輛占用提示裝置、立體停車庫、智能道閘（含ETC、互聯網支付等）、內部管理平臺等。
c) “停車＋”管理
停車場是交通出行的最末端，主要面向于秩序與安全管理。如可結合交警的行車軌跡大數據，對商圈、美食區、娛樂場所周邊停車場進出車輛進行個性化安全教育提醒（如酒駕警示信息等），確保道路交通安全；另一方面可綜合互聯網大數據，對停車場（庫）進行停車健康度評價，針對其服務滿意度、安全水平、設備運維情況等進行綜合評估管理。
d) “停車＋”服務
圍繞不同的停車場（庫）運營打造個性化的生活與出行生態的閉環。如針對醫院、商圈、交通樞紐（機場、火車站、汽車站等）、景區、社區等停車典型場景打造個性化的服務生態圈。以停車場（庫）作為生態圈的入口，將停車行為與預約掛號、餐飲、航班（車次）、休閑、購物、汽車強關聯業務（洗車、加油、保養、維修、代駕、汽車租賃、違章記錄查詢和代繳、車金融等）等商業服務進行信息融合關聯，形成“停車+X”新經濟模式，滿足線上線下的營銷需求，以此為基礎形成完整產業鏈條和新生態經濟圈。
寫在最后的話：
智慧停車產業發展到今天，不應再局限于行業本身，而應通過停車大數據打開“停車＋”融合運營的思路，連接周邊產業，拓展個性化服務，不斷豐富數據之熵、緩解數據之傷，將停車大數據作為開啟“停車+X”新生態經濟圈的鑰匙，獲得數據之商的成長與跨越。
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