近幾年，在政策利好以及智慧交通的推動(dòng)下，智慧停車行業(yè)可謂是風(fēng)生水起。2014年，從傳統(tǒng)停車廠商到大量的創(chuàng)業(yè)公司開始進(jìn)入該領(lǐng)域，而且大多拿到了投資。然而僅僅過去一年，當(dāng)初野心勃勃高歌未來的智能停車創(chuàng)業(yè)公司，多半已經(jīng)偃旗息鼓。
在剛剛過去的2016年上半年，智慧停車市場繼續(xù)被資本寒冬籠罩。但是進(jìn)入八月，國內(nèi)智慧停車行業(yè)大有“回春”之勢。8月1日智慧停車創(chuàng)始企業(yè)ETCP宣布完成B輪巨額融資，并與萬達(dá)集團(tuán)達(dá)成戰(zhàn)略合作。隨后，好停車也宣布獲得戰(zhàn)略投資。在資本市場普遍冷靜謹(jǐn)慎的前提下，行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)再獲巨額融資，足以證明智慧停車行業(yè)的確具備發(fā)展?jié)摿推诖臻g。
而在現(xiàn)有停車場建設(shè)數(shù)量上面，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，截至2014年底，中國汽車保有量1.6億輛。如果按照每輛車匹配1.4個(gè)泊位的國際通行標(biāo)準(zhǔn)來計(jì)算，那么目前國內(nèi)汽車停車位總需要量約2.16億個(gè)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程推升停車需求，交通智能化迫在眉睫。
作為智慧停車龍頭企業(yè)，上個(gè)月捷順科技發(fā)布的2016年半年度報(bào)告中顯示，公司營業(yè)收入為2.56億元，同比上漲22.92%;從收入角度來看，智能停車場管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)營收1.77億元，同比增長31.28%，占當(dāng)期總營收的76.36%;智能門禁通道管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)營收5038萬元，同比增長12.86%，占當(dāng)期總營收的21.74%。以上數(shù)據(jù)可以看出，智慧停車市場廣闊，對于一些有領(lǐng)先技術(shù)和前瞻性戰(zhàn)略的企業(yè)來說，可謂是不可多得商機(jī)。再加上，目前智慧停車領(lǐng)域尚處于市場割據(jù)格局，更有有利于企業(yè)搶占市場份額。究竟誰將實(shí)現(xiàn)大一統(tǒng)，我們不妨拭目以待。
NB-IoT推動(dòng)車位聯(lián)網(wǎng)
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，萬物互連(IoT)形成潮流。作為實(shí)現(xiàn)全連接的重要技術(shù)應(yīng)用，NB-IoT可以廣泛應(yīng)用于智能停車、跟蹤等垂直行業(yè)。
NB-IoT是基于蜂窩的窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接，也被叫作低功耗廣域網(wǎng)(LPWA)。在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)增益20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍。而且NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接，具備支撐海量連接的能力?？梢哉f，NB-IoT技術(shù)與應(yīng)用將進(jìn)一步加速物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的進(jìn)程。
目前主流運(yùn)營商及通信巨頭正致力于在停車領(lǐng)域推廣NB-IoT技術(shù)?；贜B-IoT的智能停車場應(yīng)用場景，將車位狀態(tài)信息數(shù)據(jù)直接發(fā)送到附近的基站，再傳輸?shù)轿挥诼?lián)通機(jī)房的智能停車服務(wù)器上。不僅讓用戶可以在手機(jī)APP上實(shí)現(xiàn)車位查詢、預(yù)定、導(dǎo)航、移動(dòng)支付、停車場管理等功能，還在一定程度上緩解了城市慣有的交通擁堵壓力。
近日，在華為面向ICT行業(yè)的全球生態(tài)大會(huì)——HUAWEI CONNECT2016全聯(lián)接大會(huì)上，捷順科技發(fā)布的NB-iot智慧停車方案，獲得了優(yōu)秀獎(jiǎng)。以捷停車APP來說，其是一款專注于為有車一族提供便捷停車服務(wù)的移動(dòng)應(yīng)用。不僅可以實(shí)現(xiàn)車位空閑狀態(tài)的發(fā)布，還可以滿足用戶找停車場、車位預(yù)定、一鍵找車、移動(dòng)支付等需求，提升了用戶的停車體驗(yàn)。
目前來說NB-IoT技術(shù)所接入的數(shù)據(jù)只是一小部分，停車場景智能化要求對物聯(lián)網(wǎng)各類應(yīng)用場景中的底層感知數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)海量采集和多維度覆蓋，并利用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)強(qiáng)化應(yīng)用體驗(yàn)。（資訊來源：千家智客）
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