东南大学陈峻院长论“城市智慧停车技术研究与产业化发展”

智能不管是应用于交通还是应用于停车，都是一个非常重要的发展趋势。在展馆可以看到，面向港口、面向民航、面向轨道道路和停车一系列的智能化发展，而作为停车的子系统或者是静态交通系统，如何来支撑未来交通问题系统性的解决？

我们的研究关注，通常会聚焦在这些方面，包括对复杂环境下的精度提升，对一些基本单元的检测，甚至是更精细的单元检测，还有动静态交通的服务。

传统的基于单设备的检测，它可能在遇到一定的技术瓶颈以后，是否有更先进的方式，或者说基于卡口的复用的一些技术来进行精度的提升。

第二是基于状态检测的分析预测，我们可以把数据的分析预测理解为后续的一系列交通系统设施规划或者是精细管理的重要的前提和基础。那么区别于既有的人工状态，我们认为信息、智能技术，最大的帮助是能够帮助我们把既有的感知数据由原来很小的样本，或者是碎片化的数据，向更全样本更实时的动态大数据的转变。

基于停车大数据的分析和应用，可以去帮助我们去做出更多的相关技术，这里包括一系列的关键的指标，例如停车场、停车位、停放时长、占用周转的效率等。如果停车场每天每个泊位能够得到充分的利用，当然每一个泊位的效率很高。

而对于停车经营者而言，经济的价值或者经济收费较高，基于这一系列数据可以帮助我们去分析。但是基于停车场相关分析，只能发现问题，无法解决停车位怎么合理使用。

每一个车位在一天不同时段，它的占用和空余的时间，有的停车场一天占位较满，有的较空，而这种空可能又会产生一定的规律。而有了这些规律的发现以后，能够帮助我们更精细化提升停车场经济效益或者是社会效率，包括它的通道，它的使用饱和状态或者拥堵状态。

我们希望有更好的技术，能够支撑基于车位级的供给状态的分析，基于停放个体差异化的选择的分析，以及相关的政策或者需求的建立。

通过更精细化的研究，发现出入口的通道，包括人的通道，还有它所处的位置和结构，都可能会产生对停车行为选择的影响。基于这些精细化的数据，可以帮助我们去做更多的优化。

第三是设施的规划设计，设施规划设计的主要作用是城市或者片区来进行停车设施的选址布局、位置的选址，选择数量的布局或者是建造类型的选择。

再进一步细化是对停车场的周边出入口和内部的一些交通组织。随着信息智能技术的发展，发现除了传统的选址的布局资源的优化以外，我们配套的智能的停车设备也会在我们的选址布局规划中来进行融入新的元素。越来越多面向智慧停车场的布局建设的标准出台，这些都会促进智能交通的发展。

对于大规模的停车设施的布局过程中，以停车场为对象，以总体引起停车场场为基本的单元，它还存在一个比较大的精细度问题，停车场的出入口，特别是高峰期的驶入驶出，它通常和周边道路会产生巨大的交互作用，从而产生整体的交通问题。所以在未来的发展过程中，我们也在不断的关注从停车的片区，停车场向我们的车位乃至通道来进行进一步的优化设计。

下图是我们做了上千次实验，停车场内部的通道在高饱和的时候，可能经常会因为驶入驶离而产生拥堵，特别是在高饱和度的时候，怎么解决，它的轨迹是什么？

常用的规则能不能使用我们通道宽度的设计，或者交通的组织和诱导，能不能产生效益，这可能需要更精细化的研究。这里也就提出来了相关的测试，同时在停车场的出入口，我们也特别关注到底在什么样的路段的饱和条件下，需要进行干扰，来保障主路和停车场输入更顺利的通行，这都可以借助智慧停车相关技术来进行更深化解决。

第四是建造运维，当我们有了布局以后，更重要的是怎么去把它实现，智能的运维做了非常多的贡献。当然，未来的停车在我们的智慧新技术中，也体现出了更立体化、更生态化、更异形化的发展趋势。

除了关注的功能，比如说充电、临停共享停车以外，也关注了新技术的建造运维，在新技术建造运维中，我认为产业可能更关注立体机械车库的建设，而学术可能更关注自动驾驶，因为自动驾驶的新技术可能带来对停车的一些相关的问题。

自动停车的这种场和车的协同，可能是未来共同的一个发展方向。

基于这样的考虑，从车端可能我们更关注的是车内的一种精准导航和地图的一些感知以及运动的控制和路径的识别，而从我们的场端也在不断探索。

比如说在未来新建的停车场，由于自动的停车辆，可能会形成更多规划设计的变化，空间的变化，包括拼图式的未来的停车自主泊车双排式或者说堆栈式的一系列的一种空间的重构，它和自动停泊车的性能匹配，这可能是未来建造的一个重要形式。

最后是运行服务，运行服务是我们面向智慧停车多数的系统级企业或者是行业所关注的。

企业面向的问题运营，还有社会政府关注的问题，基于问题形成特定的需求，形成特定的产品解决。在座的企业比学术研究可能落地、应用更多。

作为学界研究方面，更关注的是怎么形成更好的算法，来支撑一些管理平台的设计，包括全程的从出行的起点到过程到端点，再到停车位的全程的一些诱导的技术来支撑公众的服务，包括诱导的一些产品的设计，大型交通的组织，还有一些策略的优化。这些也是可以和产业去进行更好的结合。

这个案例是我们在2019年在和多个企业共同进行了产学研合作，来申报了一个江苏省的重大科技专项，进行电子识别新技术在交通以及在静态交通中的应用，它的核心就是将车辆的感知，将车辆驾驶人的感知就是人的一种感知，来进行数据的采集分析提升精度，同时在静态交通中进行智慧化的应用。

在这样的过程中，我们主要研究不同的典型，例如场景环境，包括入口，包括它的路径，包括高速公路服务区，那么对于特定的车主，特定的人体群体，怎么能够用低成本的高精度的一种状态装备来进行状态的辨识，然后将辨识的进步进行数据分析，从而应用到停车的综合管理的服务平台的架构，高速公路服务区的优化，布局的优化和人监管，以及相关的路内外停车的优化设计，形成了一系列的成果。

我认为在未来，随着产学研的发展，可能还会有很多的机会需要学术界和产业界共同融合解决相关问题，共同推进静态交通的技术进步与服务质量提升。