2022年8月24日下午，由广东省交通运输厅指导、广东省静态交通协会和深圳市停车行业协会联合主办、中国城市停车行业协会联席会议支持的“2022粤港澳大湾区(广州)智慧停车高峰论坛”已落下帷幕。现根据2022粤港澳大湾区(广州)智慧停车高峰论坛，整理嘉宾精彩演讲内容分享给诸位，以下为正文部分，有删减。
▲东南大学交通学院院长、世界交通运输大会(WTC)交通工程学部主席陈峻作了题为《城市智慧停车技术研究与产业化思考》的演讲
一、研究背景
为了解决整体的交通问题，解决民生工程，国家对静态交通方面非常重视，去年多部委联合发布停车设施的发展意见，多个省发布了相关的意见，将停车作为一个重要城市交通组成部分进行问题解决，也明确提出相关的目标。
从这些目标中，我们也可以清晰的看到未来停车问题的解决，包括信息技术停车产业的融合，包括未来智能高效、便捷等都是政府国家重大的战略需求。
停车具体现状问题，在座都非常清楚，据我的理解，一是供不应求，停车或者是车辆的供给走势超过我们的资源，车辆的增长总是超过资源的供给。
二是，即使在既有的停车设施，建设的停车中仍然有大量的车位是空着的，不愿选择停放或对外共享，在特定的时间和空间利用较低。
面向动静态交通的协同，把它作为一个整体，我们还会发现在车辆停放的过程中，也会产生动态和静态一系列的一种交互，从而导致停车难，或者影响整体的交通服务水平。
如何应用数字信息和智能等信息技术来为静态交通发展提供新的一种能量，这个确实也是我们特别关注的内容。
二、静态交通系统，如何来支撑未来交通问题系统性的解决？
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？
▲东南大学交通学院院长、世界交通运输大会(WTC)交通工程学部主席陈峻作了题为《城市智慧停车技术研究与产业化思考》的演讲
我们大致可以把它分成五个方面，一是前期的状态感知，然后是基于状态感知的需求或者是状态的分析和预测，基于预测以后，我们可以进行设施的规划设计，进而开展相关的建设运维，以及完设施建造以后，如何最佳实现运行服务。
从学术的角度，更关注的是交通系统整个过程以及每个过程问题的解决，去探索前沿或者热点问题的关注，同时通过理论方法和关键技术的突破来进行相关的一些成果。
而对产业界而言，一是敏锐把握每一个阶段，各个对象的需求，结合各种各样不同的需求，去形成高质量的产品和系统的研发应用，最终能产生最好的经济效益，同时产生良好的社会效果。
两者之间关注的点不一样，对于学术而言，特别希望打通学术和产业，共同促进智慧停车的发展。
在此，简单谈谈我们密切关注的五个方面。一是状态感知，停车系统的状态感知是所有相关技术研究和应用或者产生效果的前提和精和的基础。
我们都希望能够有一个非常准确的停车信息，或者非常全面的全天候或者是全时段的信息，但是在已有的人工情况下，对这些数据的获取，或者是感知存在不确定性、不可持续性。
智能技术可以帮助我们实现更实时更精准的感知转变，包括对自动泊位的状态，车辆驶入驶出的状态，车辆自身的信息等状态的感知，来帮助后续问题的决策支持。
地磁或者是高位、各种视频对状态捕捉，基于视频的捕捉其实还有更多的信息可以帮助我们去获取，包括移位的检测，特殊事件的检测，动静态交通的碰撞，安全效率等。所以对应的关键技术，可能更侧重于面向视频的视觉算法的研发和更新来进行更多研究。
关于视频的研究，还存在一些现状的不足，包括基于既有的高位视频，还是路侧的视频。价格很高，单个视频检测的范围较小，成本较高，面向每一个车位的检测需要几千元，采集的精度仍然有待提升。
同时，基于一系列的感知设备，它所对应的供电要求，网络要求仍然有相应的局限性。特别是对于一些复杂的场景，树木的遮挡、气候条件影响等，会产生对技术解决方案新的相关要求。
▲东南大学交通学院院长、世界交通运输大会(WTC)交通工程学部主席陈峻作了题为《城市智慧停车技术研究与产业化思考》的演讲
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。
三、研究案例
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。