浅析车联网之智慧停车服务:优质的停车数据才是车联网发展的根本

车联网是个令人期待的话题。从密歇根学派提出原生概念,到一众科技企业、传统车企先后投入巨额资源试图在这个万亿规模的市场分得一杯羹,一时间各类车联网服务百花齐放。为了能够有一席之地,“免费接入、抢占流量入口、培养用户使用习惯”成了互联网企业惯用的招数。
 
车联网由云、管、端组成,涉及交通、汽车、信息、通信等行业,是制造业和服务业的跨界融合。发展车联网的初衷是为了给驾驶者提供高效、便捷的行车服务和安全、舒适的驾车体验。
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目前,市场上涌现出了诸如安全安心类、交通信息类、停车类、娱乐类和通讯类等发力点不同的车联网服务。然而,面对各式各样的车联网服务,传统车企困惑颇多:哪些服务能够真正满足车主的需求?车企该以何种方式接入?接入的代价多大?接入后是否物有所值?这一系列接踵而至的问题让传统车企头疼不已。
 
不过,站在车主的角度而言,衡量车联网服务好坏的直接标准就是车机上的服务产品是否能够带给他们足够好的驾驶体验。
 
今天,我们就来分析车联网服务之智慧停车服务。作为车主出行必不可少的一环,城市停车类服务被传统车企作为车联网服务中的必要选项。巅峰时期,全国从事“互联网+”停车的企业多达百家,应用也不下百个。到底哪个才是最具代表性、最具使用价值、最能满足车主需求的城市停车服务呢?
 
“互联网+”催化多元停车管理服务
 
近年来,停车难的问题日益突出,严重制约了城市的可持续发展,而“智慧停车”的出现,打破了这一困局。但是,随着各大城市停车位缺口的不断扩大,城市停车资源作为一种极度稀缺资源,其获取成本也水涨船高,这也促使国内外“互联网+”停车企业从不同维度入手,进入停车智能化的研究。其中,有三类企业最具代表性:
 
(一)数据类企业
 
代表企业:Parkopedia、EZParking(喜泊客)
这类企业从城市实时停车信息(Real-Time Parking Informations)入手,通过联网设备的传输获取各停车场实时状态并将其提供给车主,方便车主车位找寻。由于获取准确的实时停车数据的要求极高、技术复杂,因此各大地图商也暂无涉及。城市实时停车信息与城市实时交通数据(Real-Time Traffice Information)、地图导航相得益彰,实现完整的驾车出行交通信息。这类企业对技术和质量有着很高的要求,同时汽车厂商对供应商的要求也比较严格。目前这类停车服务的企业比较少,未来将会有很大的想象空间。
 
(二)支付类企业
 
代表企业:ETCP、停简单
“停车-支付”是一个非常场景化的便捷支付服务。此类企业通过对停车场进行智能设备的铺设,对停车场的停车流程做出升级改进,引导用户线上支付。近年来,该类企业同支付宝一起推广无感支付,可能会沦为支付宝扩大其支付使用的工具。同时,由于地域属性很强,全国各地都会有同类企业存在,使得各家的资源数量无法同数据类企业相比。
 
(三)细分服务类企业
 
代表企业:e代泊、共享停车
这类企业主打城市停车细分领域服务,通过对闲置停车资源的利用,为车主提供诸如车辆代泊、车位分享和车位预约等服务。该类企业的服务更加细致、垂直,但其局限性也很明显,例如:代泊车辆长时间脱离车主控制,安全和信任问题成为车主接受代客泊车模式的主要障碍;车位共享受到国家政策和车位所有者意愿的左右。
 
以上这三大类智慧停车企业作为行业代表,其模式都普遍存在一定的挑战,但是毋庸置疑,“互联网+停车”不同形式的发展势必会将行业推动至一个新的高度,加快车联网的发展。
 
回归纯粹的车联网核心体验
 
未来,智慧停车的实施会涉及到车场、平台、车和车主之间的信息互通,注定了智慧停车企业之间有一场优胜劣汰的淘汰赛。以上三大类智慧停车企业能否作为车联网城市停车服务的供应商(TSP)?是否值得国内传统车企花费大量精力接入?我们还需要从车企自身需求和智慧停车企业的业务模式做出梳理和分析。
 
对于传统车企而言,如何产生最大的附加值,给用户带来更好的驾驶体验是其首要解决的问题之一。
 
因此,智慧停车企业若想成为车联网城市停车服务的供应商(TSP),一个关键点在于如何将服务做到完善有用且能帮助车企提高销量,而不要企图车企在TSP不断持续烧钱投入。现在,我们通过梳理上述三种代表性企业,来分析一下哪种服务内容更值得车企接入。
 
1.Parkopedia
成立于2010年,全球知名的停车信息服务提供商,能够提供全球75个国家车位的详细静态信息,同时,在海外Parkopedia通过设备的传输,可提供30多个国家的实时车位可用情况信息。但在中国停车信息领域,由于受到国家法律法规的限制与约束,Parkopedia直到2014年才开始涉足。因其无法实现设备的对接、实现传感的实时上传,在中国Parkopedia只能凭借纯模型的模式进行停车状态的推算。此外,由于Parkopedia在国内的全职员工只有数人,所以建立模型所需的基础数据及城市停车静态信息全部外包给第三方服务机构。这种过度依赖第三方地推人员的经验,进行数据采集的方式也使得Parkopedia在中国的停车数据的质量大打折扣,同时发展速度也较为迟缓。
 
可以说在国外停车信息服务领域Parkopedia通过OEM的全球采购协议,已服务了众多车企,但在中国,其在车联网停车数据方面仍处于起步与摸索阶段。
 
2.EZParking(喜泊客)
同样是全球知名的停车信息服务提供商,喜泊客成立于2009年。作为全球仅有的少数几家能将城市停车数据商用化的企业之一,喜泊客的发展路径与Parkopedia截然相反。虽然作为中国企业,但是喜泊客从成立伊始便汇集加拿大、美国的技术工程师,按照全球标准,面向中国国内城市停车信息领域,是一家以全球车企为目标的中国公司。EZParking通过设备对接、传感上传、人员复核、专利数据模型的建立,喜泊客已经形成了中国地区30个主要城市,35000+停车场的庞大停车信息数据库,并仍以每年新增5个以上城市停车大数据的速度进行扩充。凭借良好的专业度及数据的准确度,喜泊客已将全国30个城市的停车大数据通过其自主研发的EZParking to Car的车联网停车服务系统接入到了例如奔驰、沃尔沃等国际知名汽车品牌的车机中。
 
虽说在国内停车数据领域喜泊客处于龙头地位,但其短板也非常明显。因为其集中发展中国国内市场,所以海外的停车数据暂时挂零。
 
除了以上代表企业外,国内还有诸如停车百事通、紫光百汇这两家从事停车数据的类似企业,但主要都是面对免费的手机地图行业。
 
3.ETCP
一家成立于2012年,一手掀起国内智慧停车风暴的“互联网+”停车企业。凭借高额的融资金额,ETCP开始积极推行三免政策,对停车场出入口的道闸设备进行重新铺设,一时风头无二,拿下全国3000+停车场。同时ETCP上线手机应用,针对C端推行停车费线上支付,通过烧钱、补贴,利用停车-支付这一场景实现用户流量的归集。然而这种方式随着支付宝和微信支付接入停车服务将会变得毫无价值。作为停车费支付的必经之路,支付宝和微信把持着整个流量的入口,这也使得ETCP停车-支付的场景可能会沦为支付宝和微信的推广工具。在此背景下,ETCP需要寻找新的用户流量入口,免费、匹配度高的车联网服务平台自然成为其最佳的选择。目前ETCP已经免费接入荣威品牌的部分车型中。
 
4.停简单
同样从北京发展起家,类似ETCP的运作模式,背靠阳光海天停车管理公司。作为阳光海天的线上运营平台,停简单接入了阳光海天旗下所管理的所有停车场库。不过由于受到地域的限制,其停车场库数量不足且分布较为分散,让其无法获得深度的POI数据。同时,它也面临着ETCP同样的困局,当支付宝和微信支付把持着流量入口的时候,支付类停车企业的用户流量应该从何而来。
 
除了以上代表,这类企业目前在车机端的应用仅限于捷停在PSA的demo测试,并未有其它实质性的应用场景。
 
5.e代泊和共享停车
随着市场需求孕育而生的代泊车和车位共享两个服务,看似不同的两个业务场景,实则都是对闲置资源的利用。这种资源利用的场景,受到资源和服务区域的限定,注定只能成为区域性特色服务。
 
从上面的分析我们不难发现城市实时停车信息(RTPI)作为同实时交通信息(RTTI)具有相同地位的交通信息类数据,已经被众多的车企认可和接受,也是车企愿意花钱去采购接入车联网的基础数据。数据是互联网+停车服务的基础。正是有了城市停车数据,包括从规划、建设、管理、运营、执法等环节,涵盖停车场、停车位、停车企业、从业人员等信息的停车资源基础数据,才能触发后续的停车支付、预约停车、代泊停车等等。这也是数据类停车企业能够成为车企TSP的原因。此外,传统车企一旦接入这类停车服务后,将与例如安全信息、道路信息相呼应,使车成为车主相关大数据的收集平台,而这些数据才是车的本质,才是与驾驶密切相关的东西,特别是未来的无人驾驶更是需要这类停车交通数据作为其主要的数据支撑之一。
 
便捷支付作为车主生活中必不可少的一环,的确是车企需要考虑接入的。但是否需要通过支付类停车企业进行接入还需要慎重考虑。首先,车企完全可以直接接入支付宝和微信支付等支付应用,实现车联网支付服务。其次,停车-支付是一个高频的使用场景,当车企接入支付类停车企业时,也会让车企本身变成这类企业免费的导流渠道,所以车企更应该考虑以收益分成的方式来进行接入。最后,还有一种接入方式可供车企选择,即通过现有的TSP接入,例如本文前面提到的停车数据服务供应商。由于支付类停车服务会受到地域的限制,势必会涌现出众多这类企业和应用,所以与其花费大量时间一一接入,不如借助现有资源力量,既节省时间成本,又简单与轻松。
 
同样,对于车联网服务来说,e代泊、共享停车等一系列细分领域的停车服务都只是一个服务的叠加,需要基于地图数据、交通信息数据以及城市停车数据进行服务开展。再者,由于其服务的分散,场景的特定,所以更需要通过现有的TSP来进行接入,才更全面与可靠。
 
综上所述,我们可以作出判断,优秀的停车数据服务将会成为车联网发展的关键所在。未来车企对于车联网停车,会继续沿着数据采购模式,向数据提供商付费购买高精度高质量的停车交通数据,也会对这类交通数据(静态交通和动态交通)提出更高的要求,以满足未来自动驾驶的需求。
 
此外,传统车企还需要考虑是,如何让用户获得最好的体验。虽然市场上已经出现很多种功能各异的停车服务类APP,但假若将这些APP能够实现的服务功能直接集成到车机端,让用户在汽车的中控屏上实现与停车相关的一站式服务,是不是能够解放用户的双手?带来更好的用户体验?
 
比如,当汽车还在路上行驶时,系统已经在自动判断,为其做停车场推荐、车位查询、预约等规划服务。停车时,又能通过车牌来自动识别完成出入停车场、室内导航、快捷支付等服务。所以,对于停车服务的选择,车企会朝着集成相关服务方向发展。随着联网汽车数量的增加,联网汽车的流量价值逐渐体现,因此有可能未来车企会对停车服务提供商提出流量分成要求。
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