隨著科技水平的不斷進(jìn)步，更多智能化產(chǎn)品逐漸融入了日常生活，據(jù)預(yù)測(cè)，2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備將超過519億個(gè)?！叭f物互聯(lián)”的時(shí)代即將到來，而在汽車生態(tài)中，汽車的傳統(tǒng)屬性已經(jīng)改變，從代步工具逐漸成為一個(gè)可移動(dòng)的生活空間，用戶更加青睞以智能化和定制化驅(qū)動(dòng)的車載人工智能交互和永遠(yuǎn)在線、無縫連接的使用體驗(yàn)。

目前我國(guó)汽車保有量將近41700萬輛，汽車作為高頻剛需應(yīng)用停車收費(fèi)的靜態(tài)市場(chǎng)空間達(dá)到約5000億元，一向不受關(guān)注的停車領(lǐng)域在新技術(shù)的加持下成了炙手可熱的流量“入口”。發(fā)展智慧停車已經(jīng)成為全國(guó)各大城市的共識(shí)，構(gòu)建全新、高效、透明的“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”停車服務(wù)及用車體驗(yàn)，更是未來停車行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。因此，如何基于知識(shí)圖譜打造城市級(jí)智慧停車新生態(tài)成為當(dāng)下停車行業(yè)的新課題。

一、汽車后市場(chǎng)的巨大潛力及基于知識(shí)圖譜建立停車大數(shù)據(jù)平臺(tái)的必要性

在“互聯(lián)網(wǎng)+用車”被社會(huì)所接受并迅速發(fā)展的當(dāng)下，與政府大力推動(dòng)的公交出行相比，駕車出行在今年出現(xiàn)“逆生長(zhǎng)”的趨勢(shì)。對(duì)于具有剛需、高頻等屬性的停車來說，智慧停車的行業(yè)發(fā)展?jié)摿ξ阌怪靡伞?/p>

由于停車是最高頻的汽車消費(fèi)，無論是用戶接觸頻率還是從支付頻率看，其使用頻次都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于打車。同時(shí)，由于車和人的合一性，沒有什么汽車消費(fèi)入口能像停車這樣完美。尤其在大城市，停車難是一切城市消費(fèi)的痛點(diǎn)。智能停車App解決了剛需問題，而由此帶來的商業(yè)價(jià)值不言而喻。從消費(fèi)上看，停車的客單價(jià)看起來不高，但從頻率看，客單價(jià)并不低。由于停車的資金成本是一定的，提高利用效率創(chuàng)造的利潤(rùn)非常高，同時(shí)，從支付便利的角度看，車主預(yù)支付的可行性高，由此帶來資金沉淀的商業(yè)價(jià)值也非?？捎^。

在正常利用停車資源的同時(shí)，運(yùn)用知識(shí)圖譜建立大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)將有效緩解停車難的問題，建設(shè)完善的靜態(tài)交通體系，盡可能地利用現(xiàn)有資源，提高利用率和周轉(zhuǎn)率。在停車規(guī)劃建設(shè)上，通過對(duì)市區(qū)現(xiàn)有停車資源的信息采集、匯聚和整合，構(gòu)建城市停車大數(shù)據(jù)平臺(tái)，盤活城市存量停車資源。此外，依托城市停車大數(shù)據(jù)平臺(tái)來指導(dǎo)城區(qū)新增停車場(chǎng)和立體車庫(kù)的規(guī)劃和建設(shè)，最終建成全城停車誘導(dǎo)系統(tǒng)，并結(jié)合智慧商圈的推廣應(yīng)用，構(gòu)建全方位的“車生活”價(jià)值鏈，打造智慧停車產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)?？傊?，停車需求要從“被動(dòng)滿足需求”轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖煌ㄐ枨蠊芾怼薄?/p>

停車數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)多樣、復(fù)雜，孤島化的特點(diǎn)，且單一數(shù)據(jù)價(jià)值不高的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，存在關(guān)系深度搜索、規(guī)范業(yè)務(wù)流程、規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)性預(yù)測(cè)等需求問題，面對(duì)海量的靜態(tài)交通數(shù)據(jù)，使用知識(shí)圖譜解決方案將帶來最佳的應(yīng)用價(jià)值。

二、基于知識(shí)圖譜打造城市級(jí)靜態(tài)交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)

知識(shí)圖譜是一種描繪實(shí)體之間關(guān)系的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，通過NLP技術(shù)、圖計(jì)算、知識(shí)表示學(xué)習(xí)等手段，將非線性世界中的知識(shí)信息結(jié)構(gòu)化，以便機(jī)器計(jì)算、存儲(chǔ)和查詢。搭建停車知識(shí)圖譜要從數(shù)據(jù)源開始，經(jīng)歷知識(shí)抽取、知識(shí)融合、知識(shí)加工等步驟。

知識(shí)圖譜是平臺(tái)發(fā)展認(rèn)知智能的基礎(chǔ)，原始的靜態(tài)交通數(shù)據(jù)通過知識(shí)抽取或數(shù)據(jù)整合的方式轉(zhuǎn)換為三元組形式，然后三元組數(shù)據(jù)再經(jīng)過實(shí)體對(duì)齊，加入數(shù)據(jù)模型，形成標(biāo)準(zhǔn)的知識(shí)表示，過程中如產(chǎn)生新的關(guān)系組合，通過知識(shí)推理形成新的知識(shí)形態(tài)，與原有知識(shí)共同經(jīng)過質(zhì)量評(píng)估，完成知識(shí)融合，最終形成完整形態(tài)上的靜態(tài)交通知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)拓補(bǔ)圖如圖所示。

在知識(shí)圖譜賦能下建立的耀停車城市級(jí)靜態(tài)交通解決方案是博耀智能公司在多年智慧停車領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)積累和技術(shù)沉淀的基礎(chǔ)上，精心打造的智慧停車管理體系。在信息采集上，該體系形成高位相機(jī)、單目、雙目、魚眼、充電視頻樁、貼地路牙機(jī)等智能前端識(shí)別產(chǎn)品矩陣，路外停車并適配車牌識(shí)別一體機(jī)、數(shù)字道閘、充電繳費(fèi)一體機(jī)、誘導(dǎo)屏、反向?qū)ぼ嚥樵儥C(jī)等配套設(shè)備，可結(jié)合具體停車場(chǎng)景因地制宜、按需排布，整體識(shí)別率達(dá)到99%上。

在平臺(tái)設(shè)計(jì)上，該平臺(tái)將側(cè)向視頻識(shí)別、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)與靜態(tài)交通場(chǎng)景深度融合，全域覆蓋路內(nèi)停車、路外停車、共享停車場(chǎng)景，將智能識(shí)別終端采集到的交通及停車數(shù)據(jù)，通過可視化的停車管理云平臺(tái)、運(yùn)營(yíng)監(jiān)控平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析、預(yù)測(cè)、控制、指引等，形成線上線下場(chǎng)景融合、軟硬件一體化的城市級(jí)靜態(tài)交通管理體系，實(shí)現(xiàn)車主、車輛、車場(chǎng)及城市停車的精準(zhǔn)畫像和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理念，為車主帶來便捷、高效的出行體驗(yàn)，賦能企業(yè)數(shù)字化停車轉(zhuǎn)型、提質(zhì)增效，為政府交通空間規(guī)劃、智慧城市、生態(tài)城市建設(shè)提供決策支撐和數(shù)據(jù)支持。

基于知識(shí)圖譜建立的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是該方案核心亮點(diǎn)之一，主要針對(duì)靜態(tài)交通管理平臺(tái)現(xiàn)有的基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)及第三方數(shù)據(jù)，進(jìn)行多源全量數(shù)據(jù)匯聚，對(duì)全量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)與清洗、挖掘與分析、統(tǒng)計(jì)與預(yù)測(cè)，以提升關(guān)鍵指標(biāo)、運(yùn)營(yíng)效率、服務(wù)水平及決策能力，將停車靜態(tài)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，全面梳理車主、車輛、車場(chǎng)、道路、城市等130多個(gè)行業(yè)指標(biāo)，為車場(chǎng)規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)管理、精準(zhǔn)營(yíng)銷、公共安全等提供有效直觀的決策支撐。
通過數(shù)據(jù)開放平臺(tái)，停車相關(guān)企業(yè)、機(jī)構(gòu)及政府相關(guān)部門可在平臺(tái)上貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模后，可作為實(shí)現(xiàn)城市智慧交通的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)?；谟脩敉＼嚁?shù)據(jù)，與手機(jī)客戶端提供的汽車后市場(chǎng)服務(wù)所產(chǎn)生的用戶瀏覽、消費(fèi)數(shù)據(jù)，構(gòu)建車輛畫像、用戶畫像及產(chǎn)品畫像，通過對(duì)用戶停車行為及消費(fèi)行為的分析，為用戶提供其需要的產(chǎn)品或服務(wù)，為手機(jī)客戶端的入駐汽車后市場(chǎng)板塊的商家提供引流服務(wù)，從而構(gòu)建出一套完整的從停車到消費(fèi)的生態(tài)系統(tǒng)。

三、知識(shí)圖譜賦能城市級(jí)智慧停車新生態(tài)
3.1、停車知識(shí)圖譜本體定義
停車知識(shí)圖譜本體定義如圖所示。

該系統(tǒng)核心資產(chǎn)是由車主、車、車場(chǎng)、商家、政府相關(guān)部門等信息形成的知識(shí)圖譜庫(kù)，智慧停車大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)外提供所有服務(wù)都基于本知識(shí)庫(kù)給出；
知識(shí)圖譜打破不同場(chǎng)景下的停車數(shù)據(jù)隔離，為搜索、推薦、問答、解釋與決策等應(yīng)用提供基礎(chǔ)支撐。城市級(jí)靜態(tài)交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)圍繞停車、用車場(chǎng)景，構(gòu)建了交通出行領(lǐng)域知識(shí)圖譜，為用戶和停車管理方建立起全方位的鏈接。通過對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景下的用戶偏好和管理運(yùn)營(yíng)方定位進(jìn)行更為深度的理解，進(jìn)而為大眾提供更好的智能化服務(wù)。城市級(jí)靜態(tài)交通大數(shù)據(jù)汽車后市場(chǎng)概況。

3.2、基于知識(shí)圖譜打造下的停車大數(shù)據(jù)平臺(tái)具備二個(gè)特征
3.2.1.從停車信息資源到城市大數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)更加多元多源,從停車業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)擴(kuò)展到感知數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)等,實(shí)現(xiàn)從封閉自用的靜態(tài)交通信息資源到多方共建共享共用的城市大數(shù)據(jù)的跨越。
3.2.2.從封閉割裂到有機(jī)整體的跨越。以往每一條獨(dú)立的空間地理數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)如今均可關(guān)聯(lián)到實(shí)體應(yīng)用上,形成該實(shí)體的全量屬性數(shù)據(jù),并以實(shí)體為基礎(chǔ)形成城市知識(shí)圖譜。

3.3、大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)決策端

在知識(shí)圖譜賦能下的停車大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)決策平臺(tái)不再是前端停車時(shí)間和收費(fèi)等數(shù)據(jù)的記錄，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谌祟愡\(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的靜態(tài)交通決策輔助智能化平臺(tái)。
3.3.1.在運(yùn)營(yíng)決策端建設(shè)的初期，至少應(yīng)當(dāng)涵蓋停車運(yùn)營(yíng)概覽、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)BI、帶圖像的停車實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、智能巡管調(diào)度、路內(nèi)外交通實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、違法停車實(shí)時(shí)信息、停車追蹤等基礎(chǔ)性功能。
3.3.2.建設(shè)的中期，應(yīng)當(dāng)實(shí)現(xiàn)靜態(tài)交通業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)、高清違法取證、交通誘導(dǎo)、城市管理、治安反恐預(yù)警等實(shí)時(shí)信息的融合平臺(tái)。
3.3.3.建設(shè)的遠(yuǎn)期，應(yīng)當(dāng)實(shí)現(xiàn)基于信息的融合和知識(shí)學(xué)習(xí)，對(duì)城市市容管理、道路健康管理、交通管理等城市運(yùn)行管理做出主動(dòng)決策建議或行動(dòng)輸出，對(duì)城市管理人員、道路養(yǎng)護(hù)人員、園林管理人員、停車管理人員甚至交警等城市服務(wù)人員做出智能化的工作單分配，不斷增加決策的科學(xué)性和效率，提升城市智能化水平。
在龐大的業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)中不斷學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法，基于車主、車輛、車場(chǎng)、商家、政府相關(guān)部門等信息形成的靜態(tài)交通知識(shí)圖譜庫(kù)，賦能汽車后市場(chǎng)及智慧生活場(chǎng)景，不斷延伸汽車后市場(chǎng)的加油、充電、維修、保險(xiǎn)等生態(tài)服務(wù)，未來，基于知識(shí)圖譜打造智慧停車城市汽車后市場(chǎng)將結(jié)合用戶消費(fèi)、教育、醫(yī)療、政務(wù)、商務(wù)等生活圈場(chǎng)景需求，整合生態(tài)鏈合作資源，豐富產(chǎn)品功能，提升服務(wù)體驗(yàn)，構(gòu)架智慧生活新生態(tài)。