不平凡的2020年即将收官，全球大部分汽车市场已然进入寒冬，而中国作为全球最大的汽车市场，交出了乘用车市场预期全年销售降幅约为6%的成绩可谓不易。2020年带给每个汽车行业的从业者最大的感受是：市场高速发展时期已经彻底过去，未来的竞争将更加激烈、更加以消费者为中心，这意味着，驾驶员对于车联网服务的要求也将越来越高。泊知港中国区总经理丁贤，对即将结束的2020年有话要说，并以此文展望必将冬去春来的2021年——
停车作为出行服务的刚需，是每家汽车厂以及相关车联网服务部门的重点研究对象，近几年来，随着国内基础设施建设的不断完善以及车联网软硬件素质的提升，车载停车信息服务的种类和内容也有了相当大的变化。然而在实际使用场景里，究竟是怎样的一种体验？
对于车主而言，“停好车”和“开好车”同样重要，落实到具体的停车需求来看：
首先是信息汇总的需求，车主希望对目标停车场的资源状态了如指掌，最好精确到某个车位的使用状态，并且能在app上实时显示出来，帮助车主在第一时间作出判断，避开拥堵的停车场。这要求汽车厂需要一个强有力的信源端汇总细致复杂的停车信息，并且覆盖所有的车辆销售地区，做到信息量大而全。
其次，车主也希望停车资源能够被灵活，合理地分配。在条件许可下，停车场管理方能够释放平时不对外公开的停车场，或者在小区里的私人停车位。化解高峰时段的停车需求暴涨的压力。
第三个需求也是最能体现车载服务与手机应用最大的区别：大部分车主还希望车载停车服务的使用体验能够做到更好，尽最大可能减少不必要信息输入（如车辆状态等流程确认），让车载停车信息服务和车载传感器能够紧密结合起来，而不是简单地在车上摆一个大号手机/平板电脑，通过应用市场下载的app进行雷同的操作。
对应上述需求，以查询停车场（使用频率最高）和停车应用（停车缴费、停车位预约、代客泊车）为主要功能的车载停车服务做到了停车场的位置查询，停车场内车位占用率的实时信息反馈，以及车辆离场自动支付功能（免密支付）、机场/火车站的代客泊车功能等。然而平心而论，这些功能的实际体验来说只能算是差强人意，有些也就是聊胜于无，这些由供应商和车厂投入真金白银的停车服务功能是不是会沦为鸡肋？对于我的职业生涯来说，没有回答好的话，还真是一道实实在在的“送命题”。
回望2020及从前，我认为目前车载停车服务主要存在以下问题：
停车场数据的收集和采集速度亟需提高
这是首当其冲摆在停车场信息服务提供商的一座大山。停车场采集区域范围，采集什么样的信息，如何对原始数据进行分析生成对于车主有用的产品？都成为了泊知港以及汽车厂商不断鞭策的讨论中心。泊知港每年都要投入相当大的人力和成本与合作伙伴一起进行停车场数据的采集和分析，每个停车场的信息都会被细分为将近80个属性提供给客户方，另外还包含了停车场的占用率状态。即使每年对现有的几万个停车场数据进行定期维护更新，还是很难满足客户对于停车场信息量扩大的要求。
停车场数据的运用不够极致
上述提到了专业的停车场数据中含有了大量停车场属性信息的特点，现状是在车厂研发停车信息服务的过程中，只有少数的信息属性被运用到，比如：停车场位置，价格，停车场停车占用率的动态信息。而其余的大部分属性：停车场的充电桩信息，停车场开放时间等却没有被充分利用起来。试想一下，如果开发团队可以灵活地运用大部分属性信息，针对不同车主的个性化需求进行精准的停车场推荐，那将会大大调动车主的使用积极性。
动态数据准确率
每当聊到停车信息的实用性以及实施性时，就会出现来自各个方面的的吐槽，无奈和感慨：停车场的实时动态信息如何才能做到100%，哪怕是95%的准确率，这个目标该由谁来主导负责？十多年前，实时交通信息数据被应用到车载导航产品的阶段，通过政府、企业的多方协调，依靠大量基础设施提供的能力，总算把实时动态交通信息产品化。现在，要依靠停车场的自身资源获取停车场动态信息均有不小的难度：例如出入口栏杆计数方式：易造成误差积累；停车位地感线圈/摄像头侦测方式：成本过高。目前，泊知港采用的是大数据预测模型，通过收集停车场多个时段的状态以及概率计算公式进行输出，准确率能达到80%-85%。接下来我们要思考的是如何与停车场运营方进一步合作，共同把准确率拉升到90%以上。
停车场管理方和运营方服务能力有待提升
商业封闭停车场的实际拥有者往往是物业管理方，而这几年兴起的拥有互联网背景的停车场运营商（例如停简单，ETCP等）往往是通过合作或者租赁的方式，和多家停车场的管理方签订协议，从而活用停车场各种资源进行商业开发活动，而在大部分情况下停车场收入的大头：停车费：最终是流入物业的口袋，和运营商没有半毛钱关系，这就要求运营商尽可能想办法，创造出能挣钱的玩法，为自己谋得一条活路。捉襟见肘的收入限制了停车场运营商的创造力，就别提为车联网开发商/车厂提供革命性的服务了。
街边停车场的情况还要更加复杂，相关的停车资源的管控都有政府相关机构负责，要整合这些资源再投入到商业应用，光是靠完美的商业运营计划还未必能敲开那扇门，现在能做的只有耐心地等待政策放开，从长远来看，街边停车场的数据信息重要程度已日益凸显。
冷静思考前沿停车技术
这两年非常火的话题之一就是自动驾驶技术，从2010年起风投机构重注自动驾驶相关企业，时至今日也没有见有相关商业化的项目成果，其中就包括大家觉得最应该先落地的AVP应用。一旦AVP应用在某家车厂的车型上量产，那为停车服务带来的影响将是革命性了，但是谁会是第一家吃螃蟹车厂呢？技术的不确定性以及停车场的复杂性，想要真正大规模落地恐怕还是要耐心等待。所以，在革命性的停车服务/技术出现之前，我们还是要循规蹈矩地把眼前的事情做好，做细致。
如何在当前把车载停车服务做好可以提炼为：
- 充分利用停车场数据进行停车应用的革新，包括人机交互体验的改善，应用流程的优化。
- 打造停车热点地区的个性化服务也应该是重中之重，这样做的目的是让像我们这样的信息源供应商更好地专注收集重点地区信息，优化成本，同时让车厂以及应用开发商集中精力服务好目标人群。
- 政府也应该逐步开放停车信息资源，为车企以及相关产业提供功能创新的可能。
- 探索新的商业模式，为停车服务的供应商提供源源不断的资金支持，鼓励他们把事情做得更好，摆脱赔本赚吆喝的不良循环。
假以时日，停车信息服务必然会像现在的车载导航一样成为真正实用，有效的应用，也为我们拓展在驾驶场景下的服务起到重大的作用。
