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群雄混战 | 2017智慧停车行业大数据报告

2017-12-25

来源 : ETCP

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12月19日,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》(以下简称“报告”),报告指出,当前行业发展尚处于早期,作为一个新兴行业尚未得到足够高的关注。以下是报告从现状、政府、业态、用户、商业等五个方面解析的核心内容,经赛文交通网摘录如下:

01、智慧停车行业分析——现状篇

智慧停车行业目前处于“初步改造阶段”向“延伸应用阶段”过渡状态,进入了快速上升期,对传统车场的改造在城市渗透和车场类型渗透两个方面不断提升,并且市场在探索性尝试将停车数据运用到更多商业场景以及社会服务中。

第一阶段,针对停车场进行智慧化改造,增加电子支付、将停车管理服务从人工方式转化成数字化的方式;

第二阶段,随着数据的积累,开始扩展到围绕“人、车、场”的大数据应用:包括拥堵预警、车位预约、车位共享、动态价格、用户行为预判等,同时与外部数据源关联以产生更多延伸价值;

第三阶段,成为智慧城市智能交通的重要一环:与共享出行、自动驾驶、车联网等模式或技术深度融合,共同提供智能化的出行方案。

国内智慧停车市场目前处于群雄混战的阶段,在车位信息共享、车位预定B2C、车位共享P2P和全流程优化领域都有一定数量的玩家。其中,全流程优化帮助解决停车场智能化水平低的痛点,有助于车位信息共享、车位预定和车位共享的发展。

停车供需矛盾突出,传统停车场不足以满足巨大的市场需求是行业发展的主要驱动因素。

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除了供需矛盾外,传统停车场的管理也存在较大问题,传统停车场管理存在专业化低和小散乱的问题。以北京为例,有超过3000家停车管理公司,而其中前四大的市场占有率只有8.5%。此外,传统停车场的智能化水平低,缴费方式也以人工为主。传统停车场的问题导致了用户停车体验差、车场管理效率低下。

从传统传感到影像感测,再由影像感测衍生出车牌识别技术。相关技术的不断升级支撑了智慧停车行业的发展,帮助用户更快地找到车位并简化车主的进出场流程。更为重要的是,随着大数据技术的不断升级,从各种智慧停车设备中收集的信息可以通过大数据的手段进行二次分析,从而协助改善城市中的各项服务、提升居住质量。

智慧停车价值有三点:

第一,车场信息打通实现车辆引流,将繁忙车场需要停车的车辆引流到周边闲置车场的车位;

第二,通过电子支付、自助缴费、牌照识别、自动放行等手段实现快速流通离场、减少离场时间;

第三,通过停车位引导、反向寻车诱导等手段减少找车与徘徊时间、加快停车与找车速度。

02、智慧停车行业分析——政府篇

政府愈发重视停车智能化问题,为行业发展提供有利政策土壤。

2015年8月,国家发展和改革委联合财政部、国土资源部、住房和城乡建设部、交通运输部、公安部、银监会共同印发了《关于加强城市停车设施建设的指导意见》,其核心主线是推动停车产业化、市场化,《指导意见》还首次在停车场建设的智能化和信息化等方面提出了具体要求。

2016年国家发改委于2016年发布新型智慧城市评价指标。其中,移动互联网城市服务提供情况、移动互联网城市服务公众使用情况以及一卡通应用情况等城市服务相关指标、城市管理相关指标以及公共安全相关指标都与智慧停车行业息息相关。

2016年3月,重庆市颁布《重庆停车管理办法》。《办法》规定区县(自治县)市政主管部门应当建设本行政区域内停车信息系统,统一接入全市停车信息系统,逐步实施路内停车电子计时收费。

2016年6月,上海发布《贯彻<关于加强城市停车设施建设的指导意见>的实施意见》,将推进停车信息化建设作为推动停车产业化、市场化的主要任务。

截至目前,所有省级行政区均已出台相关细化落实政策,80多个城市共出台了150多个停车政策文件。

智慧停车帮助解决其他领域的公共生活问题:比如通过解决停车难题缓解城市交通拥堵,根据调研,30%的拥堵问题是由停车难造成的。通过改善停车难问题,帮助汽车快速进出停车场,智慧停车可以帮助节约大量社会时间成本,从而进一步帮助城市缓解。

还可以通过公共安全视频监控联网,辅助公安部门识别套牌车、侦破嫌疑案件。此外,基于大数据,智慧停车还可以对城市事故风险进行预警,完善城市事故应急处理。

在智慧城市规划方面,智慧停车核心能力包含三部分。第一,在云端建立数字城市管理平台。第二,对老旧停车场进行改造与信息化升级。第三,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。

03、智慧停车行业分析——业态篇

  • 商业综合体

商业综合体功能复杂,停车环节存在多处痛点。商业综合体通常将商业、办公、居住、酒店、展览、会议、文娱等三项以上功能进行组合,形成一个多功能的复杂综合体。

痛点一,高峰期拥堵严重。商业综合体高峰期的车流量远高于其他类物业,其中,峰值18点车流量为各类物业平均车流量的1.9倍,这种集中且大规模的车流量特点给停车场的运营造成较大压力。车场规模大,找车位时长,找车难度大,加剧高峰时段拥堵。

痛点二,闲时利用率不高。商业综合体类车场规模大,而实际并没有达到有效利用,日均使用率低,平均仅为37%,低于平均水平的43%,有较大的优化空间。成都、长沙日均使用效率较高,苏州、武汉优化空间大。

车位利用率的常用方案有两种:一种是利用车位引导/夜间长租等方式优化车位配置,提升日均使用率,增加整体营收;另外一种是通过视频车位引导/反向寻车系统单车次平均节约10分钟找车时间,优化车主体验。

  • 商业写字楼

商务写字楼是专业商业办公用楼,进出车辆复杂度高,电子化支付习惯高,主要服务于上班族的日常通勤以及商务往来场景。

对比工作日与非工作日:工作日商务写字楼车流集中在8点-17点的白天时段,而非工作日,车流平均化,夜间时段车流增加,白天时段车流下降,差异化停车方案比较适合商务写字楼,非工作日加大白天时段的引流措施,而工作日则着重夜间时段的引流。

其中,商务写字楼的电子支付率浮动较大,早晚高峰时段可以分别达到12%和18%,但除此之外的电子付费率就显著降低。这与商务写字楼的进出车主结构有关,早晚高峰车主基本为固定的上下班客群,电子支付习惯养成率较高,而其他时段多为商务访客,没有固定的进出车场电子支付习惯。

广州、重庆和北京电子支付率高,成都电子支付水平有较大提高空间。

  • 公共设施

公共设施是指由政府或其他社会组织提供的、给社会公众使用或享用的公共建筑或设备,按照具体的项目特点可分为教育、医疗卫生、文化娱乐等。其中医院停车早高峰集中且时间较早,医院停车场短租车位主要是服务于就医的病患,长租车位主要服务于医护人员。公共场馆车场规模小,临时停车时间长,重大演出等活动停车需求密度大。

高峰时段交易临停车辆多,造成车辆拥挤严重。以医院和公共场馆为代表的公共设施类车场主要以临停车辆为主,交易付费率普遍高于各类车场平均水平,高峰时段占比超过50%,使得原本就停车位资源紧张的公共设施排队情况尤为严重,医院峰值排队车辆占比达到79%。优化此类停车场的交易环节能够大大提高车场的流通效率、有效缓解压力。

  • 交通枢纽

交通枢纽是几种运输方式或几条运输干线交会并能办理客货运输作业的综合体,通常指机场、火车站等。交通枢纽日均周转率高,车次均停时间短,停车费率高。交通枢纽停车场主要

服务于为接送旅客而快速进出停车场的汽车。

交通枢纽停车场车辆快进快出强流动性,运营压力大;高峰期与其他类车场错位,高峰期排队严重。所有城市中广州的交通枢纽最为繁忙,其城市交通枢纽的日均周转次数相比其他城市最高,且车辆停留的时间最短。利用车牌识别/电子支付等手段提升通行效率,单车次节省车辆通行时间接近半分钟,是高效临停管理的有效方案。

  • 住宅区

住宅区的停车场通常规模比较大,主要解决的是私家车主夜间停车的问题。住宅类停车场规模大且使用率高低时间段与大部分车场错位,工作日白天空置车位较多,造成了较大的车位资源浪费。

住宅区长租占比达43%,长租单次停车时长18小时,尤其需要升级长租车管理。可以通过车位共享模式将周边白天车位较为紧张的车场类型进行引流,既可以减少社区车场的空置率,也可以缓解周边物业的压力,多方受益。对于物业来说,物业方可以在平台上统一对长租车进行管理,也减少了跑冒漏滴的财务风险。对于车主来说,长租用户可以线上进行到期缴费,省去了专门到访物业区办理缴费手续的麻烦。

04、智慧停车行业分析——用户篇

目前,各年龄段车主占比较为平均,广泛的年龄层分布说明了停车行为的全民性,停车是各个人生阶段的刚性需求;已婚有孩车主占46.5%,三口之家的出行场景更为丰富,以接送孩子上下学为例,车主父母更期待安全、便捷的停车方式。

不同年龄层车主在住宅、公共场馆、医院、写字楼中停留时长差异不大,40岁以上车主略长;25-30岁人群在商业综合体内停留时间较长,购物是这个年龄层用户时间花费较多的场景;而30-35岁人群在交通枢纽中的停车花费时间长于平均水平1.5小时左右。

出入商业综合体方面:以40岁以上人群为代表的年长人群与30岁以下年轻人群周末出入商业综合体大概存在1小时的时间差:其中,年长人群“早出早归”,进场早,出场也早;而年轻人群则“晚出晚归”,入场晚,出场也晚。

出入商业写字楼方面:不同年龄段人群商务写字楼工作日进场/出场大致符合相同趋势,每天早高峰8点进场的人数占比最高,晚高峰17-18点离场的人数最多,其中40岁以上人群在7点时段进场的比例最多,而30-35岁车主的离场时间最早。

医院方面:医院工作日与非工作日有明显的早晚高峰区别:工作日,人们往往选择早上就医,上午8点到16点人流量相对于高峰时段来讲较少;而周末,因为时间充裕,车流相对较为分散。为了避开车流量,可以选择将车辆停在医院周边的停车场。

公共场馆和商业综合体等公共购物/娱乐场所周末的停车需求主要来自消费者,而平时的停车需求更多来自上班族和工作人员,因此周末平均停车时长更短;而其他场景周末平均停车时长更长。以住宅为例,周末平均停车时间比工作日平均停车时间高13%左右。

停车场汽车品牌分布方面:智慧停车场汽车以高档和中高档车占比超过七成,反映了智慧停车场汽车市场的中端化趋势;同时这也侧面反应了消费者升级的需求,消费者对于出行的体验的要求将会越来越高。

智慧停车行业在核心城市发展迅猛,其中,北京的智慧停车发展程度最高;成都虽然汽车保有量高,但停车场智慧化改造潜力大。

停车难度指数反应了停车位供给关系,车位越多、车位周转率越大、车辆越少,停车难度越小。根据ETCP在2017年8月的最新数据计算核心城市的停车难度指数,由于北上广深智慧化停车场进程加快,一线城市周转率高、空置率少,所以四大一线城市的停车难度反而更低;相比之下,成都、武汉等城市仍有较大的提升空间。

计算核心城市的长租费率和临停费率,一线城市的费率总体高于二线城市,广州、上海和北京的长租费率和临停费率都最高。停车最便宜的城市是深圳,长租费率和临停费率在核心城市中都最低。

05、智慧停车行业分析——商业篇

  • 智慧停车使停车场升级为重要的商业入口

停车场很快将摆脱单一的盈利模式,未来智慧车场将成为集多元场景于一体的空间运营场所。以购物为例,停车后车主可以在其他场所进行消费,同时车场成为车子进行保养、维修等一系列其他服务的场所。

除了单纯地满足用户停车的需求,停车场还可以与消费场所产生深一步的联动,以精细化消费场所的服务,从而提升用户的消费体验;同样以购物为例,商业综合体可以为用户提供购物后,商品直送停车场等服务。

传统停车场主要是单纯的停车功能,而智慧停车由于大数据、云计算等技术的应用,可以将停车行为进行量化,进而积累起大量用户和车的数据,使停车场成为重要的数据积累及应用转化场所,升级为商业入口。

对用户来说,可以积累起用户的画像数据、停车行为数据以及延伸出出入各类依附业态的行为习惯;同时停车场也是触达用户的重要渠道入口。

对汽车来说,打通汽车的行为使用数据,同时可与汽车的功能相结合提供更加智能的出行方案;延伸到汽车产业链中,对汽车的上下游生产、服务产生影响。

对业态来说,大部分停车场都依托于某种特定的业态,商场、景区、写字楼、医院等,车场成为连接用户与这些业态的枢纽。

智慧停车延伸的三种商业场景:

一个是优化消费服务,通过线上+线下的广告平台、停车优惠券发放和停车场车后服务预约等方式优化消费服务;

第二个是车机车联网,以车联网方式与车企合作,增加汽车额外功能,为汽车赋予智慧停车能力,为车主提供最佳用车体验;

第三个是开放的平台,通过对接智慧停车的开放平台,第三方合作伙伴可以丰富自己平台的应用服务,获得更多的流量、用户和收益,多口径的服务也让用户获得了更丰富的体验。

  • 多样化、混合式的出行方案

如果未来可以将多种出行方式的数据打通,那么,每位用户就可以有一个统一的出行管理工具。在此基础上,用户出行的选择将不再限定于单一类型的出行工具,如纯自驾车方式、纯公交方式、纯地铁方式等,而是可以根据距离及目的地实时路况等信息综合混用地铁、驾

车、单车等多种方式,通过不同形式的组合达成最优的出行方案。

同时车位预定等新兴方式的推出将有效提升停车资源和道路资源的占用效率。降低城市出行成本。

  • 动态的停车资源配置

未来,停车资源将成为一种配置交通出行的物化工具,作为一种“产品”,停车资源将出现至少以下三种动态调配方式:

车位预定:以后出行之前,尤其是热门场所,将需要首先预定停车位,如果预定不成功则需要改道直接开到其他停车场,这样可以有效提升停车资源和道路资源的占用效率,降低城市出行成本。

动态费率:不同类型的车场有不同的停车规律,未来各车场将根据自身的规律分时段分车型的实施动态费率,以此来调控停车资源,将不同紧张程度的停车位资源匹配到合理、高效的市场价格,实现车场的最高效运营。

车位共享:这一点已经在现实得到应用,但未来的共享范围将更广泛,不仅实现共享的车场渗透率将提升,同时,共享的类型也将扩大,不止包括私家车,甚至一些大型商用车、公共车辆以至于非机动车等也可加入到车位资源的共享中。

  • 自动化的停车模式

这里主要是指自动驾驶+智慧停车。

未来,智慧停车场中的传感系统将指引具备自动泊车和无人驾驶功能的汽车安全停靠。只要把车开到一个固定的汇合点,车上所有人就能带好东西下车。下车后打开手机 app,点击“泊车”的按键,车辆将会在智慧车场的引导下自动驾驶到空余的

停车位上,找车位、泊车、熄火一气呵成。

  • 升级的城市交通系统

公共交通方式停靠:未来,人们出行的主要方式将是通过公共交通。这里公共交通的概念不仅仅是指现在的公交车和地铁等方式,而是指凡是能实现批量化的可将人们集中地从出发地送往目的地的出行方式,预计非公共交通的出行将只会占到整个出行比例的20%至30%之间。而智慧停车也将从目前的主要服务私家车演变为主要服务公共交通工具。

城市静态交通大脑:智慧停车积累的静态数据和百度、高德的动态数据相结合,可以描绘出完整的交通情况。通过大数据的能力对现有的资源进行合理的分配,促进城市交通高效流转,从而帮助整个社会从智慧城市的角度解决交通问题。


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