大城市不分早晚的停车难，只靠科技的智慧能解决吗？

编者按：本文来自爱范儿，作者：常岩，36氪经授权发布。

作为一个摇不到号的北京人，我的车工作日基本处于闲置状态，可我那些有车开的朋友们个个都说自己比我还惨，而且这两年的槽点已经明显从“停车费太贵”转移到了“想花停车费都找不到停车位”上。

夜间的盛况更能说明这一问题：如果你走在北京非超级核心区的街头，那你一定恍惚于自己究竟是走在街上还是走在停车场里，夜间路面上车辆之多，除了让人惊心于车位之紧张之外，更让人犯愁解决停车问题之难。

近日，董车会拿到了由 ETCP 智慧停车产业研究院与第一财经商业数据中心联合推出的《2017 中国智慧停车行业大数据报告》（下文简称《报告》），从中看到了不少关于停车的不为人知的话题。

知道停车难，不知道停车这么难

《报告》选取了北京、上海、广州、深圳、重庆、苏州、成都、武汉、西安、长沙等十大核心城市进行大数据分析研究，涵盖了这些地区 2016 年 9 月至 2017 年 8 月之间的数据情况。

总体来看，2016 年我国停车缺口率接近 50%，以上海为例，2014 年中心城区夜间停放需求为 133 万辆，而居住配建的车位仅有 64 万个，中心城居住配建停车位缺口高达 52%，对车位进行资源整合的空间巨大。

但一手是缺车位，另一手是车位闲置，全国有超过 90% 的城市的车位使用率在 50% 以下， 北上广等主要城市的车位使用率都在 40%-50% 之间，总体来讲车位 使用率仍然有较大的提升空间。

给这些核心城市打个分的话，北上广深或许还不是罪难堪的，十大核心城市中，成都停车最难，此外，武汉、长沙、西安、苏州、重庆的停车难度系数，都要高于北上广深。

而这种利用率的不“人和”，与“天时”和“地利”都有关系，每天整个城市的人都在沿着特定的规律迁徙。

比如商业综合体类车场规模大，而实际并没有达到有效利用，平均利用率仅为 37%，低于平均水平的 43%，除 17点-20 点高峰期分时使用率高于各类车场平均水平外，其余时间段利用率均较低，时间分布严重不均。

停车事小，影响不小

一次董车会（微信搜索：董车会）编辑部就在讨论关于停车的问题，我说了一个非常现实的例子：约妹子出去吃饭，总不能把车停在一公里之外再骑车过来吧，没办法，这就会有很多车辆绕行在寻找车位的距离上。

《报告》显示，30% 的交通拥堵问题是由停车难造成的，日常 48% 的车辆须在车场排队，其中医院排队尤为严重。

而汽车尾气排放是空气污染的主要来源之一。根据环保部数据，2016 年全国机动车排放污染物初步核算为 4472.5 万吨，其中一氧化碳 3419.3 万吨，车辆无谓绕行的越久，浪费的能源越多。

积少成多，不容小觑，在北京 CBD 的商业综合体，周末 19 点晚高峰入场车次最高达到 68915 辆，如果每辆车能够节省 5 分钟的时间成本，仅这一小时就可节约社会时间成本 239 天。

还不算完，停车场还与社会安全问题息息相关，据说查套牌车已经是现在智能停车系统的必备功能了，长久看，通过大数据警方也可以快速判断交通事故、拥堵等安全问题可能存在的地方。

3 年内，在 ETCP 覆盖的 179 座城市中，通过 ETCP 智慧停车“E天眼”系统，已累计协助查获套牌车 27845 辆。

停车靠技术，我说的是科学技术那个技术

如果关注过欧美国家停车环境的话，你最关注的会是几乎全部停车环境都没有人来收费，大部分支付紧靠科技设备就可完成。

ETCP 方面表示，停车难更多是由于资源利用不当造成的，假如能够将上海、重庆的现存车位使用率提升到 80%，即使不再新建停车场，也能在 2020 年之前满足城市对车位的全部需求。

从短期到长期，用技术解决停车问题可以分为三大阶段，难度和意义也逐次提升，短期是对老旧停车场进行改造与信息化升级；中期是运用大数据辅助城市停车场规划建设、道路规划建设与市政规划建设；长期是在云端建立数字城市管理平台。

短期看，已经有四种类型智慧停车平台在不同环节尝试提升停车效率，如下图，可以实现车位共享、车位预订等。

《报告》显示，2017 年传统停车位数量达到 8000 万以上，而停车位的需求数量则高达 2.8 亿，预测 2020 年这一数字将达到 3.7 亿，供需缺口进一步加大，而智慧停车作为一个新兴行业尚未得到足够高的关注，未来发展空间巨大。

最后带给大家两个《报告》中的冷知识：

部分非洲国家，如埃及的停车难问题较为突出。 中东国家的停车难问题虽然不突出，但车辆的检查措施较为严格，停车行业对于安全的需求较高。