「智慧停車」并非新的概念，它其實是所有用車人、停車管理業(yè)者、交通管理/執(zhí)法單位和一般大眾所追求的社會福祉與理想。時至今日，此一智慧化的風(fēng)潮受到物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)及智慧車輛的逐漸成熟，而大幅改變了城市的風(fēng)景。
之前曾撰文談及智慧停車的基本分類與分案落地的考量點，而停車在席偵測器在成本優(yōu)勢與去識別化的特性下，則較易推廣且覆蓋到全城市車格的布建，當(dāng)然也因此更可以影響到城市中最大部分的用車人與管理當(dāng)局。本次則想和大家聊聊城市中的智慧在席偵測系統(tǒng)設(shè)計與大數(shù)據(jù)蒐集技術(shù)運(yùn)用，亦祈各界先進(jìn)不吝指教。
數(shù)據(jù)分析的重點：妥善率(精準(zhǔn)度 X 通訊穩(wěn)定度)
停車在席偵測的意思，就是在每個停車格(泊位)上建置一個埋地式的感測器，該感測器當(dāng)有車停放在上面時，可以有效偵測并且透過無線物聯(lián)網(wǎng)的方式回傳到后臺管理系統(tǒng)，讓使用者可以透過一個介面(如手機(jī)App)得到全市或是全國的空車格資訊。市面上的停車在席偵測器有許多種類，包括：叁軸地球磁場、微雷達(dá)、超音波、光學(xué)式偵測、奈米波雷達(dá)?等方式。目前全球市場的主流是兩種偵測模式并行，簡稱「雙鑑偵測」，例如：三軸地球磁場結(jié)合微雷達(dá)偵測。
談到在線偵測，通常會著重于精準(zhǔn)度，但一般所理解的精準(zhǔn)度其實只描述了感測器的工作，在物聯(lián)網(wǎng)、智慧停車架構(gòu)下我們要談的應(yīng)該是「妥善率」，而妥善率 = 精準(zhǔn)度 X 通訊穩(wěn)定度。
精準(zhǔn)度
不管用何種方式進(jìn)行偵測，在大數(shù)據(jù)(Big Data)分析的條件下，在席偵測的精準(zhǔn)度一般都需要由第叁方來證明是否達(dá)到100%?如此所蒐集的大數(shù)據(jù)才可以滿足需求端對信度(Reliability)與效度(Validity)的需求，否則就是無用資料分析(Garbage in, Garbageout)，越多資料對于事實的偏差越大，更不用談資料分析科學(xué)家如何可以運(yùn)用該資料進(jìn)行對社會有價值的資料探勘(Data Mining，亦稱資料挖掘、資料挖礦)。筆者認(rèn)為，一般的停車在席感測器因為精度通常不到98%，將被市場淘汰，唯有可以用于整合「勞務(wù)開單計費(fèi)」的感測器才能創(chuàng)造停車業(yè)者數(shù)位轉(zhuǎn)型的商用價值。因此筆者主張稱之為停車計時器(Parking Timer)，而非停車感測器(Parking Detector)。
通訊穩(wěn)定度
若是通訊穩(wěn)定度不佳，再精準(zhǔn)的偵測也無法及時地將其資料傳給資料使用者;相反地，再好的通訊品質(zhì)，若是沒有正確的狀態(tài)回報，那收到再多的資料也是無效資料。這裡對于通訊穩(wěn)定度作進(jìn)一步解釋，舉例來說：目前相當(dāng)流行、以電信公司為主的協(xié)議是NB-IoT，在無線通訊頻段裡雖然其為授權(quán)頻段(Licensed Band)中的特定頻段(In-band)，與其他頻段的裝置干擾不會太顯著，但是從進(jìn)入核心網(wǎng)路(EPC)后出到網(wǎng)際網(wǎng)路的速度，NB-IoT的封包卻可能會跟影音串流(Video Streaming)、通話資訊(Voice)…等封包在進(jìn)行排序(Prioritize)等候時，產(chǎn)生時程延長和服務(wù)水準(zhǔn)協(xié)議(Service Level Agreement)的降低。更甚者，每個NB-IoT基地臺所可以接受的瞬時頻寬(Con-current Bandwidth)當(dāng)瞬間有大量的裝置聯(lián)網(wǎng)時，也會影響其通訊穩(wěn)定度。
當(dāng)然，講到通訊方面，基地臺的相對位置與偵測器的天線效能才是影響通訊服務(wù)級別指標(biāo)(Service Level Agreement)中最關(guān)鍵的因素之一。畢竟一收一發(fā)之間，資料的交握需要在無線的架構(gòu)下執(zhí)行，再加上停車應(yīng)用的情境中車體會成為覆蓋在天線上的天然阻隔物，相較智慧路燈這些高架且無遮蔽物的應(yīng)用，真的是需要更多的運(yùn)營經(jīng)驗(Operation Know-how)才可以將服務(wù)品質(zhì)調(diào)升到商用的水準(zhǔn)。
停車熱點大數(shù)據(jù)分析
妥善率提升后，資料的分析才有其信度與效度，這個時候大數(shù)據(jù)分析才可以派上用場，畢竟所採用的訓(xùn)練資料(Trained Data)必須正確，經(jīng)過演算法得出的結(jié)果才具有說服力。以下列舉幾個熱點分析(Heat Map)案例，其資料來源為路邊停車格在席偵測的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)對象為停車管理業(yè)者。
1、區(qū)域熱點分析
圖1 所表現(xiàn)的是根據(jù)不同的開單員、單日的開單次數(shù)熱點分析(Heatmap of Turnover by Day)。從此熱點分析可以看出橘色E 的開單員在上午9 點與晚上8 點時，可以機(jī)動調(diào)度支援藍(lán)色A 區(qū)的開單區(qū)域以增加整體收入。根據(jù)此熱點分析，停車開單業(yè)者可以透過現(xiàn)有的開單員完成更多的開單效益。此熱點分析也可告訴開單業(yè)者，橘色E 的開單區(qū)域跟其他開單區(qū)域比較起來開單次數(shù)較少，因此可以提供開單業(yè)者在區(qū)分開單員時考慮重新劃分開單區(qū)域，以求更有效率地提供開單服務(wù)。
圖1 區(qū)域熱點分析
2、 人機(jī)開單數(shù)據(jù)分析
圖2 所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)為開單員與在停車在席偵測器的開單數(shù)比較?；疑糠譃楦袦y器開單次數(shù)，藍(lán)色部分為人力開單員所實際開出的收費(fèi)單。經(jīng)過大數(shù)據(jù)整理，可以找出該開單員可以開出卻未開出的收費(fèi)單，也就是潛在短收的停車收入。還可進(jìn)一步分析為兩個層次的涵義：第一，灰色超出藍(lán)色的區(qū)域為可以增加收入的潛在增加收入?yún)^(qū);第二，比較機(jī)器與人工開單的績效管理，作為停車開單管理業(yè)者執(zhí)行績效稽核的工具。
圖2 人機(jī)開單數(shù)據(jù)分析
3、 占位時間長短分析
圖3 為根據(jù)停車區(qū)域所製作的熱點分析，可以看出停車熱點區(qū)域給予兩方面的建議：首先，在熱區(qū)位置設(shè)定停車引導(dǎo)的機(jī)制，將冷區(qū)的空位填滿以增加收入;同時可以給予冷區(qū)進(jìn)行誘因設(shè)計，例如：透過人工智慧(AI)演算法及時提供停車者折扣資訊，引導(dǎo)停車者選擇前往費(fèi)率較低的冷區(qū)停車，也增加了停車收益。
圖3 佔位時間長短分析
4、 年度熱點分析：
圖4 為根據(jù)某個停車管理區(qū)域一整年所有的停車次數(shù)進(jìn)行熱點分析，這項大數(shù)據(jù)分析提供管理者停車管理區(qū)域的劃分、機(jī)動調(diào)度的支援與跨區(qū)的開單績效指標(biāo)分析。經(jīng)過分析，可以有效地提高開單次數(shù)及開單速度、進(jìn)行績效比較，同時維持相同的人力成本。
圖4 年度熱點分析
以上四個針對路邊開單的大數(shù)據(jù)熱點分析，可以明確地連結(jié)到停車管理業(yè)者的經(jīng)營收益與管理效能之升級與數(shù)位轉(zhuǎn)型，同時代表著使用這些數(shù)據(jù)分析的業(yè)者可以依據(jù)這些商業(yè)情報(Business Intelligence)獲得長期的競爭優(yōu)勢。
【本文作者為尼采實業(yè)股份有限公司 執(zhí)行副總經(jīng)理】
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