10个问号，我们采访了9位行业人，一起来听听他们的观点。

编者按：这几年，赛文在跟踪智慧停车市场发展中，见证了城市级智慧停车市场从2016年的萌芽发展阶段，到2017年的市场爆发阶段，再到2018年的市场竞争期，以及2019年各大互联网公司纷纷试水阶段。

也遇到了很多困惑。比如各地城市都在积极建设的“城市级智慧停车平台”，从项目中标金额来看，几十万的和几百万的都有，既有几个人做出来的城市级智慧停车平台，也有几百人在做的城市级智慧停车平台，这些平台为什么都叫“城市级”？再比如市场上普遍应用的视频停车方案，到底能否解决“识别率”和“人工干预”的问题......

10个问号，我们采访了9位行业人，一起来听听他们的观点。

一问：智慧停车市场，企业为什么不盈利？行业有观点表示：智慧停车市场能盈利的只有产品商和集成商，运营商基本不挣钱；也有观点认为，凡是不能通过技术手段“少人化”“去人化”的项目和企业，盈利都困难。为什么这么火爆的智慧停车市场，大家都喊着日子不好过，企业不盈利。

梁坚（创泰科技董事长）：为什么出现企业不挣钱的现象？最大的原因还是市场竞争环境造成的，相对来说，市场产品服务良莠不齐，所以存在一些以低价为优势的恶意竞争局面。

打价格战的局面仍然存在，这些也导致一些低端的、误差大的产品进入了市场，这种情况下，低端产品企业价格战虽然打赢了，但是后期验收和维护的成本也会相应增高。

对于高端产品企业来说，就要压低预算和利润，订单量也会减少，形成了一种赔本买卖赚吆喝的局面。

这些也导致了市场上产品层次不齐的混乱局面，影响到了停车企业的经济效益。

还有一个值得一提的是，虽然我们停车征信体系比原来几年有了显著提高，但是不可否认的是欠费追缴这一块的立法，其实并没有特别完善。

如果可以将停车缴费纳入立法的环境中，整治一些停车不文明行为，那停车运营企业在管理上可能也会更优化。停车政策的推行与市场成熟度的培育都需要一个过程，所以我们停车企业可以乐观点。

项炎平（AIPARK爱泊车研究院院长）：智慧停车市场，跟很多行业一样，头部企业和长尾部分的企业，情况差距极大。还是一个竞争力的问题。

智慧停车系统建设后，需要为投资方提供足够的价值，如果产生的价值有限，项目就难以盈利，关键在于如何通过技术手段提高系统的综合价值。

比如部分地磁类项目，功能过于单一（只能提醒泊位有无车辆），依赖前场的大量人员管理，每个前场人员管理的范围又非常有限，造成人力成本居高不下，这就很难盈利。

可以说，凡是不能通过技术手段“少人化”“去人化”的项目和企业，盈利都困难。技术是否过硬，能否切实提高效率是问题的关键。

另外，部分技术不成熟、缺乏竞争力的企业在市场上采取非理性低价策略，坑了甲方也坑了自己，也造成这类企业的经营困难。

王世浩（德飞科技销售总监）：停车企业为什么不盈利？我认为大概有五点原因：第一，硬件成本比较透明，没有大的利润空间；第二，项目施工现场情况复杂，往往很容易超出预算；第三，社会主流意识对于智慧停车的认知还停留在很简单浅显的程度，导致不愿投入过多资金，但是对于达到的效果要求却过高过多，往往很难达成一致；第四，项目过于分散，单个项目金额较低；第五，项目分散要保持庞大的售后团队，售后维护成本过高。

程世东（国家发改委综合运输研究所城市交通室主任）：我认为，智慧停车市场的设备企业一定是赚钱的，目前不赚钱的企业可能是停车运营企业或者是停车投资企业，还有互联网+停车类的企业，多是不赚钱的。停车设施设备企业一定是赚钱的，并且这几年智慧停车市场主要应该是他们在挣钱。

顾大松（东南大学交通法制与发展研究中心执行主任）：我感觉停车市场有效投资或者优质资产不多。比如立体车库很多项目都是亏损的，真正优质的资产可能是路内停车的泊位这些，但路内停车泊位的资产不属于市场所有，而是政府的资产，另外路外停车的优质资产不多，立体车库项目投资是很难回本的，政府补贴也只是杯水车薪。

二问：各地都在积极建设“城市级智慧停车平台”的当下，大家有疑惑过什么叫城市级智慧停车平台？从项目中标金额来看，几十万的和几百万的都有，但大多数的平台项目，其实不符合“城市级”定义，功能和范围比较少，关键的节点没有打通，与“城市级”完全不是一个概念。另外，一个好的“城市级智慧停车平台”的标准是什么？是泊位数接入的多少，是平台功能的实现程度，是技术手段的创新性，还是智能化水平的高低？

梁坚：什么是城市级智慧停车平台？是一个基于5G、人工智能、物联网、互联网、大数据、云计算等各种高新技术，涵盖了停车数据采集系统、智慧停车管理系统、停车大数据管理平台、停车大数据分析系统、欠费追缴系统等综合功能的平台，能为城市管理者提供全方位统筹管理的智慧停车综合平台。  

判断一个好的“城市级智慧停车平台”的标准也是一个综合考量的标准。

泊位数接入的多少、平台功能的实现程度、技术手段的创新性、智能化水平的高低、投入产出比例等，都是考量一个城市级智慧停车平台好坏的标准，所以也不能仅仅以中标金额来评价一个平台的好坏，有些中标金额很少，但是能在最低成本的情况下，有效实现一个区域的停车智能化建设，这同样可以叫做一个好的城市级智慧停车平台。

项炎平：城市级智慧停车平台，是一个涵盖全城的综合智能系统，实现全城级别的高效静态交通管理。大多数的平台项目，其实不符合“城市级”定义，功能和范围比较少，关键的节点没有打通，凑合用的平台，和超大规模城市久经考验的平台，完全不是一个概念。在平台功能的全面性、稳定性、可扩展性、智能化水平上，都有本质的差别，没有可比性。

王世浩：这个问题不好回答，这个差别出现是因为有的城市是解决有和无的问题，有的是深层次的城市管理和规划，所以差距就比较大。

董如赞（优橙科技CTO）：从整体静态交通体系来讲，城市级智慧停车平台包含道路运营体系、停车场联网运营体系、城市级诱导发布体系、数据共享交互体系、充电桩对接系统、公众服务体系及其对应的增值体系，另外动静协同体系也是静态交通的一个关键部分，因此城市级智慧停车平台是覆盖城市道路停车、各级别停车场联网管理、停车诱导、无人值守、无感支付等各类停车应用场景，构建“监管、服务、缴费、决策、运营”五位一体的城市停车服务管理平台。

城市级智慧停车平台若要满足静态交通的所有体系的相互独立与相辅相成则需要搭建清晰的业务架构体系。首先必须有独立的支撑体系（用户中心、文件中心、计费中心、消息中心、支付中心等），支撑体系不干预任何业务流，好的城市级智慧停车平台还会在支撑体系下根据模式进行细分（如：根据支付通道细分的支付中心、根据用户类型细分的用户中心、根据业务类型细分的文件中心等）；在搭建好支撑体系后在此基础上搭建业务体系即可（道路体系、停车场体系、诱导系统、公众服务体系等），同样业务体系要做到可高用与高效至少需要实现业务粒度的微服务加高可靠的负载策略；依托于支撑与业务体系实现数据共享交互体系、动静协同体系、增值服务体系。

随着体系的扩展，无论是泊位容量（道路泊位与停车场泊位）还是用户容量（车主、管理及接入用户）都会有大幅的提升，因此上述的架构模式对业务容量的支持以及水平扩展能力就尤为关键；同样体系的扩展导致接入的设备也好、厂家也好、数据共享交换的单位也好都会大幅增加，因此各类业务接入的标准与接入规范的高效制定是对接顺利推进的保障。

程世东：目前市场上的“城市级智慧停车平台”主要有三种。第一种是指路外的城市级智慧停车平台，比如小区，写字楼，或者公共停车场等场景的电子收费业务集中到一个平台上，可以称之为“城市级”的智慧停车平台。第二种是指路内的城市级智慧停车平台，这几年做的比较多，有的是一个城市整体来推，有的是一个城市里各个区来推，不管是一个城市还是一个区，可能每一家企业都认为自己是城市级的。第三种是政府行业主管部门的停车管理信息平台，这个也叫城市级的智慧停车平台，是行业管理平台。

第一种和第二种都是指的电子收费，在电子收费的基础上再联网，主要是以电子收费为目的。第三种是一个城市或者是某个地区为行业管理服务的，或者是为城市交通管理服务的停车信息平台。

三问：视频解决方案到底有没有解决停车行业本质上的问题？市场上停车视频方案越来越多了，产品形态也是各种各样，鱼龙混杂，不管是哪种形态的产品，视频停车解决方案最核心的是“识别率”和“人工干预”问题，视频方案真的有解决这些问题吗？

梁坚：其实我们也在考虑视频方案怎么样才能解决停车行业本质上的问题。

“识别率”这一块，如果真正做到解决问题，识别率在各个环境下的准确度是否都能保持很高的水平，这是关键点所在。

“人工干预”的话，很多现在市场上的产品都宣传说减少了人工干预，比如有些需要300多个人的团队去处理视频矫正的问题，它其实就等同于把原来收费员从现场移到了后台，这种方式可以叫做解决“人工干预”的问题了吗，其实并没有。

所以怎么尽量做到自动化，减少人工干预，这也是视频方案亟待解决的问题。如果从现在这个阶段看，我觉得单纯依靠视频方案还不足以说已经解决停车行业本质问题。

项炎平：基于视频的停车方案，主要是两类，一类是视频桩这类矮桩视频方案，一类是高位视频方案。大规模城市级应用，是一个系统工程，单独考虑视频设备是远远不够的。基于视频的停车解决方案，在识别率（包括车牌识别率和停车事件识别率）之外，还有一系列的指标，其中一个重要指标，就是系统的自动化率，可以简单理解为全机器智能处理的比例。

这对大规模城市级应用非常关键，大城市每天的停车流水量非常大，北京这样的城市，每天订单就有几十万，基数非常大，再小的误差都会放大。

而且，越是大城市对错误的容忍度越低，北京这类城市只能容忍万分之几以下的订单错误率和投诉率。这样的规模和要求，必须依靠严格计算的机器，在大基数的情况下，大规模人工干预是靠不住的。必须用机器解决问题，实现高自动化率，这可以说是整个系统的核心竞争力。

这里顺便说一下，为什么规模越大的城市，对错误的容忍度越低。一个小城市，或者试点项目，每天的停车订单可能就几百和几千条，假设错1%，只有几到几十条错误流水，加上小城市机动车数量少，可能错的车牌就根本不存在，每天的投诉量很少，小规模运营可以接受。但是，如果每天订单30万，如果错1%就是3千，这是完全不能接受的数字，而且大城市机动车数量巨大，北京有650万，车牌空间都是7位8位，如果识别错了，那是大概率存在投诉的。

所以大城市必须把错误率控制在极低水平（万分之几以下），这是前置条件，同时还要实现很高的自动化率，规模越大，技术指标要求越严苛。不同的规模，技术难度差了数量级。

这也是为什么，搞试点、搞小城市，与超大规模城市级应用，完全是两个概念。

是否解决本质问题，要看技术实力和实际案例，真实的长期大规模成功应用是王道。

吴恺（埃特斯研究院副院长）：停车视频方案是目前为止，智慧停车市场最为普遍的无人值守停车方案之一，也是在目前智慧停车方案中实现“无人值守”较为简单的实现方式，停车视频方案指的是通过机器视觉对车牌进行抓图识别进行图像信息交互、确权，实现车牌与系统绑定，并通过各种支付渠道实现系统对车牌确权，实现出口放行的方案，该方案摄像头依赖性高，而该方案易受客观因素影响识别率，常见如光线不足、反光、车牌玷污涂鸦、识别区遮挡、甚至套牌假牌等原因。

因此，目前在视频方案中存在的都需要人工干预进行远程或现场处理，导致整体方案可靠性较差，本质上未能完全解决智慧停车无人值守问题。

姚盼（精英路通副总经理）：停车特别是着眼于城市级的路侧停车，在本质上是政府为市民提供的一种公共服务。停车解决方案应能实现政府城市交通治理、动态交通、静态交通整体规划与管理的目标。而不仅仅是收取“停车占地费”。同时政府也应认识到停车的公共服务属性，而不仅仅把自己设定为“场地出租方”。如果不能客观的认识本质，那么在实践中往往会落入“用更先进的技术来改变本质”的幻想。

任何黑科技也仅仅是还原本质的手段。在这样的认知下，包括视频解决方案在内的停车解决方案都应该包括下面这些特征：

一是它应该以最大的控制面，实现对路面多种交通要素的特征、行为、关系等做出智能感知，捕获率达到100%、自主识别准确率超过98%。基于高位视频对路侧停车数据和运营情况的总结，可以为政府管理部门利用价格调节停车需求提供有效依据，引导车主综合利用路内和路外停车。这些数据不仅服务于停车，更为静态交通决策、以静制动、城市道路治理提供了科学依据。

二是能够大大降低停车运营的全生命周期成本。一方面，要对每一停车行为都保留完整证据，既为停车欠费的追缴提供有效的保障，又最大化停车收费效益，做到应收尽收。另一方面，要求大大减少现场人工干预的情境，如人工干预过多造成的交通纠纷问题。

三是能够大大改善车主的出行效率。一方面，为车主提供车位导航，降低车主寻找停车位的时间成本，并能提供反向寻车功能，需要视频把车位管理从路段级精细化到车位级。另一方面，减少车主出入位时间、减少与管理员之间的纠纷以便利驾驶，需要用视频方案实现真正的无人管理、无感支付等功能。

四问：都说停车市场较复杂，它涉及政策、立法、体制、技术、用地等等一系列问题，这是制约资金雄厚、资源丰富的企业撬动市场的主要因素吗？

梁坚：整个停车市场的体量是非常庞大的，而且从2011年停车建设的智慧化开始，也有很多遗留的历史问题需要解决，但是这些问题可能都不是一个企业就能解决的。

再是从统一管理上看，例如目前很多城市的停车现状都是各自为政，有公共资源管理者，也有私人的停车场拥有者，怎么能在利益分配平衡的情况下，将这两者都纳入管理，这也是一个难题。

再加上地域性的差异，因为各个区域的政策、路况以及现状都不一样，这也给统一管理增加了不少难度。

一家企业的技术能否做到全部地区都因地制宜，这也是一个很大的难点。如何去增进多样技术的适用性，能否做到因地制宜，有好多照搬照抄别的城市模式的例子，最后水土不服，不了了之。

技术的差异性与业务的专业化程度，大公司往往以集成商的角色去撬动这个市场，这就涉及到软件与硬件的众多供应商的选择，供应商的技术与专业化程度良莠不齐，中间的沟通与衔接的过程也会出现不少的问题。这些都是复杂的地方。

这种情况下，如果企业想要撬动整个市场，一是技术力量要雄厚，有各种创新，再是综合能力是否足够强大，从最末端的产业链到最前端的运营管理，都要有足够的力量。第二个还要能把握整个局面。

王世浩：资金雄厚、资源丰富的企业想要撬动这一市场也并不容易，第一，产权过于分散，有政府的，有物业的，有运营管理公司的，想把它做到资源整合太难；第二，项目太分散，且每个项目情况都不一样，特别考验公司的协调，施工和售后能力；第三，涉及的相关利益方过多，利益分配问题很大。

五问：ETC进停车喊了这么多年，为何没有成功，在如今有用户基础（约2亿ETC用户的庞大基础）、国家政策支持的情况下，是不是就可以顺利进来了，当下的阻力和推力是什么？

王林祥（艾润物联董事长）：在回答这个问题之前，我想先聊聊ETC技术为什么要用在停车场？首先，它实现了车牌号与支付手段的绑定；第二它解决了在下雨等自然环境非常恶劣情况下，人工智能视频识别受到限制的问题。

我认为推力和阻力都是来自于现在的有关政策。比如2020年底要在机场、火车站，医院，港口、码头等交通枢纽，实现停车场ETC覆盖。从实际落地场景来看，老的政策还不配套，比如说哪家单位有资格来进行ETC停车费的二清结算？现在在国家的层面上还没有一个非常统一的政策来明确，谁有这样的资格？另外，怎么实现在重要交通枢纽上的全面覆盖，不是一个简单的问题，需要从技术层面、应用层面、运营层面上考虑怎么去实现，这里面有政策的问题，还有人们的思想观念问题，还有很多问题需要解决。

要把ETC技术应用到停车场，与现代智能停车场技术相结合，也面临一些技术方面的挑战。

首先是车场的改造问题，车场的复杂环境对ETC安装提出了挑战，对ETC天线设备的安装提出了挑战。现在用于高速公路的天线，实际上应用在停车场环境系统中是存在问题的。比如成本问题，ETC天线设备从价格上来说，不具备优势；改造过程中ETC天线设备如何安装也是个问题，绝不是简单使用高速公路的安装方法，安装在什么样的位置、角度等等都是挑战。

第二，关于与数字化的停车场系统的兼容性问题。ETC系统与智能停车系统，怎么样让它们真正有机融为一体，这也是非常重要一个问题。让ETC系统与基于车牌识别的的智能停车系统融为一体的解决方案是实现ETC智能停车的关键。ETC自动支付本质上是基于车牌绑定的自动支付，它就如同微信和支付宝在停车系统中扮演的角色一样。很多人一直在探索将高速公路的全套解决方案用在停车场，实际上是行不通的，因为如果我们放弃视频的车牌识别技术就像我们的人有眼睛不用，而只用手去感知世界一样，这是在把一个很有优势的成熟的技术给放弃了。很多的现场应用是需要借助于视频的车牌识别技术的，例如给车辆发优惠卷，你不可能去给系统输入一个OBU的标识，而是要输入一个车牌号码，眼睛能看得着，记得住的车牌号。

第三，关于停车费的ETC支付问题。ETC技术应用于停车管理，可实现停车费的自动支付，这并不是因为ETC技术有多先进，而是因为绝大数车辆都将车牌与ETC的支付先绑定了，而这样的状况有利于实现进出车时实现停车费的自动支付，客户的体验感会大大提高，但并非所有的车辆都会选择ETC支付，那些已经装了ETC的设备的车辆驾驶者也不一定会选择ETC支付，而ETC黑名单上的车辆也是无法实现自动收费的，所以其他电子自助支付手段和ETC自动支付的支付手段同时存在，用来在停车场中完成停车费支付，将成为停车场停车费支付的主流支付模式。

这种支付模式需要解决的问题是系统可能出现的重复收费问题和支付方式的预先设置问题。

第四，关于ETC停车费的电子发票问题。停车场是肯定要实现电子发票的自动推送这项基本功能的，特别是在ETC应用到停车场后，怎样使得车辆自动完成ETC的停车费支付后，用户能够即刻就自动获得电子发票，是实现无人收费自助停车的停车场的一个必不可少的需求。将电子发票的开票信息与车辆的车牌号绑定并将开票结果自动的推送到邮箱里或卡包是这项技术的重要内容。

第五，关于停车费的ETC退费问题。ETC，实现停车费的自动支付，提高了效率，提高了停车场出入口的流畅性，但时常导致扣费重复扣费问题，这些问题发生后，都需要有一套体系方法来保证及时快速的将收费中的错误及时的纠正。自动扣费以后如何让ETC用户能够及时得到非常透明的一个扣费结果，也是需要系统解决的问题。

虽然ETC技术应用于停车场收费，有这样或者那样的技术问题，但是在停车场实现停车费的ETC自动收费的应用将是势不可挡的，因为它改善了客户体验，提高了通行效率，降低了停车场的管理成本，我相信在两三年内ETC自动收费的技术将广泛的应用于我们中国绝大多数的收费停车场。

梁坚：原来ETC之所以没有进入成功，主要是因为没有一个国家政策的推动，如果单靠企业去推动ETC在停车行业的使用，就仅从一个事情看：让每个车主用户都安装和使用ETC，这对于企业来说太难了。

但是如果有国家政策的推动，那这个效果是不一样的。

2019年5月，交通部颁布《关于大力推动高速公路ETC发展应用工作的通知》,明确推动ETC安装使用，成为了最大的推动力量。国家政策鼓励ETC在各行各业的应用，是很好的推力。ETC在高速公路的广泛应用，和用户对于高速ETC的受众接受度，都是一个很成功的示范案例。

ETC在国家政策的推动下，通过各种手段，进入到高速收费行业的速度，也是可以预见ETC未来在其它行业的前景。

在停车行业，从停车场的角度看，其实ETC在很多一二线城市，已经逐步在进入停车场了。浙江很多地方的停车场，只要符合ETC的要求，就有条件去申请。

但是在道路这一块，还没有实现。所以创泰也在努力开拓这一块。

现在用户基础、国家政策都在支持ETC进入一些行业，如果我们能将ETC在停车行业的技术做到成熟，我觉得ETC完全可以顺利进来。

提到“阻力”，可能就是ETC在路内停车的技术要求比较高，但是创泰已经有一套完整的方案来克服这个问题。ETC方面本身的审核流程也没有深入到路内停车，如何实现整个环境的闭环，要保证安全系数高的完整解决方案，这些我们都在和相应的单位积极沟通中。

吴恺：以往由于ETC用户少，以及ETC停车场数量不多，整体导致ETC停车用户体验不佳，自去年撤销省界收费站后，ETC成为目前全国唯一汽车装配率达92%，并持续拥有国家政策支持的汽车标准装配设备，截止至2020年6月全国汽车拥有量为3.6亿，如此庞大的用户体量，更多的停车场运营方看到了体验提升空间以及经济效益。

目前全国各地都纷纷投入ETC停车场的改造建设中，由于ETC其独特的结算渠道需经由各业主发行方授权（PSAM授权）并进行收入清分，故此目前第一阶段ETC停车场建设多为各地高速体系或国有运营体系自有资源，目前已有部分积极地区与我们联合探讨对ETC生态场景另行开发一套更完善的清分授权系统，未来ETC生态定将会引导汽车生活的便利，提升用户体验。

六问：路内停车场景中，现有的视频、地磁、咪表等智慧停车方案均无法解决车主自主缴费的意愿，用户自主缴费意愿不高，逃费追缴难度也较大，运营企业经营成本高，收益入不敷出。ETC技术方案是不是就可以弥补这个缺陷，顺利进入路内停车场景应用？

梁坚：ETC在路内停车场景还是非常具有应用价值的。之所以让ETC参与到路内停车场，和高速收费进入ETC快速收费一样，可以帮助路内停车实现真正意义上的无感停车。车主停好车之后，不用扫码、不用付现金、也没有了与收费员沟通的环节，停车体验上也更方便快捷，这个可以真正意义上实现路内停车场景的无人模式。

从车主体验看，现在绝大多数用户都装了ETC，完全不用取卡，不用等候，这个如果在停车的时候，也能有这样的用户体验的话，用户应该也是很愿意的。

对于管理方来说，目前收费员的数量已经比传统模式上减少了很多。如果ETC能应用到路内停车场景的话，收费员可以更加精简，在技术成熟的基础上，可以说我们已经不需要收费员去人工干预，这个也能降低很多的运营成本。

吴恺：目前在ETC路内停车场方案中，ETC依然是作为最有效标识并具有法律支撑依据的佐证之一。由于ETC的技术特点，路侧RSU易多次对识别区域内的OBU进行握手交易，目前有多个解决方案对此进行了优化。场景不同，使用方案不同。未来ETC应用技术在路内停车场中定将承担更多的可靠性需求任务。

七问：在中国，停车位是稀缺资源，谁掌握了它，谁就掌撑了定价权。而停车是痛点，是高频刚需，行业有人认为，未来城市在解决停车难的问题上，大概率会寄希望于机械式立体停车和智慧停车两条技术方向，停车产业还有哪些投资机会？

梁坚：虽然今年的停车市场，或多或少受到了疫情的影响，但从近几个月的情况来看，停车市场也在不断复苏。我们一直在说，停车市场是万亿级的市场，所以我还是很看好今年的停车市场环境。整个停车产业链，上中下游，我觉得投资机会还有很多。

这么多城市在关注停车智能化这一块，城市级的智慧停车平台建设是很多城市的需求，一二线城市是较早关注的，现在有很多三四线城市的区县都在关注这一块，所以可以把目光投放在这些平台项目上。

如果按照全国有1亿的泊位数量，保守估算1个泊位每天盈利10元，一年就是3000亿的量，这还只是建设。如果是运营的话，可以多1000亿。

如果再到下游的车后生活，例如汽车的增值服务、加油、保险之类的，那盈利空间就更大，所以我觉得这些都是有投资机会的，就看具体的商业模式和方法了。

八问：今年以来“新基建”这个词很火，无论是政府还是市场层面，都对加强5G、大数据、人工智能、云计算、工业互联网和物联网等“新型基础设施建设”给予了高度关注。具体到城市停车场，新基建究竟“新”在哪？停车该怎么适应“基建”的特点？应该具有什么才能符合基础设施长寿的特点，长寿体现在对有形折旧和无形折旧的抵抗。

姚盼：能够纳入到“新基建”范畴的停车设施，至少应包含三个特征。一是技术构架的先进性；二是能够通过前瞻性的技术架构设计实现设备的自我进化，满足基础设施的长期适用性；三是政府与社会建立长效管理机制，以适应基础设施准公共物品的特殊性。

在技术构架的先进性上，特别是人工智能技术上，体现在应采用符合人工智能规律的大算法、大算力架构，摒弃小型智能设备（手机）嵌入式小模型、低算力、只能满足简单收费功能的降级版人工智能架构。

同时，基础设施是社会功能运行的基础，应具有长期的适用性和稳定性，避免因缺乏前瞻性的设计而无法满足不断出现的、新的社会服务需求。停车设施应着眼于智能交通的发展，利用人工智能、5G通讯、边云计算、云边协同、边边协同、传感器融合、跨镜追踪等技术，使自己在并不遥远的未来，进化为路侧智能设备，服务于自动驾驶、车路协同、智能信控，成为智慧交通的神经元。

最后，也是最容易被人们忽略的基础设施的准公共物品性。由于基础设施形成的正外部性，市场机制会抑制这类设施的供给，从而降低社会运行效率。停车设施特别是城市级的停车设施具有非常明确的准公共物品性质，因此无论运营方亦或是政府应当承担各自在基础设施运营、投资中的角色，建立长效机制，保障交通治理目标的实现。

梁坚：“新基建”聚焦的是5G、人工智能、数据中心等科技创新领域基础设施。新基建语境下，人工智能、物联网、5G这些新型基础建设的力度都在不断增强，有更多的力量、更雄厚的企业、更多的资本去参与到新基建建设过程中。

停车怎么去体现这个“新”，一个是创新技术力量的发展和应用，如何积极利用5G、大数据、云计算、人工智能这些新兴信息处理技术，让停车建设更加智能化、电子化、数字化，去推动整个停车行业的转型升级发展。

应该具有什么才能符合基础设施长寿的特点？

一是忠于本质，就比如停车行业，功能千千万万，哪些功能是真正实用的，如果单纯虚有其表，根本没有实际的用处，那这种绝对是会很快被淘汰的，所以讲究实用性肯定是长寿的基础。

二是要具有延续性，要为传统基建赋能，协同发展。例如停车行业我们原来存在的一些智能化设施，我们是直接升级改造，还是完全迭代。

所以在设计的时候，我们就要考虑它的延续性，考虑他迭代的可能性，为后续转换升级做好相应的技术接口，这样也是成本最低化、功效最优化的方法。新基建很多都应用于新兴产业，所以为了让基础设施长寿，我们也要与时俱进，并且有超前规划。

和传统基础建设不同，新基建跨域了空间和时间的概念，是在各种范围内讲究互联互通，具有前瞻性的概念。

所以想要符合长寿的特点，在停车领域，就不仅要考虑当下环境，更要注重长远的局面，从技术、标准、环境等方面都要有超前规划，还有一些预警功能。

这段时间出现的一些车库事故、公交事故，也让我们看到预警功能的重要性，如何通过新技术达到预警效果，防患于未然，都是我们要做的。

九问：城市智慧停车建设是一个长期维护、更新升级和持续投入的工程，不仅仅需要政府的牵头和参与，更需要动员产业链上的成员共同参与，共享、开放、城市化、生态化是城市智慧停车的最终发展方向，多位行业专家在呼吁建设智慧停车行业的生态环境，这个“生态”如何体现？

梁坚：我们一直在强调要建立城市级智慧停车生态圈，其实也是在呼吁建设智慧停车行业的生态环境。这个生态体现在什么地方？

一个是生态的业务模式，从生产研发到运营管理一手服务，是我们这些停车企业正在打造的一个生态业务模式，这种模式的优势在于建立统一的管控方法、业务财务一体化、便于建立大数据分析体系，不仅有助于企业市场管理，也有利于政府停车主管单位管理。

第二个是停车生态圈的建立，从停车功能的最优化方向出发，预约停车、智能导航、智能查找车位、自助停车、自助缴费以及自助车后生活。

另外，我们之所以将ETC考虑进来，也是为了建立一个完整的停车生态体系，让整个停车非常顺畅，便于市民绿色出行，这也是一个呼吁。

这种生态环境的建立，对我们的车主、停车主管单位、停车管理企业和整个停车大环境，都是有好处的。

十问：如何发挥市场力量，来撬动整个停车行业的发展？

顾大松：拿一个案例来说下吧，国内首单道路停车收费权（或者叫收益权）项目，应该是在2019年11月29日，由成都交投智慧停车产业有限发展公司在上海证券交易所发行的，它的全称叫成都交投停车费收益权资产支持专项计划。

这个项目是以道路停车收费或者说道路停车资产收益权做的ABS项目，不像以前很多项目是针对路外停车场的。大家知道路外停车场的项目是市场主体投资的，企业投资的市场化的项目，企业会通过资本市场去融资，或者发行债券的方式实现。

但是路内停车泊位是政府的资产，在法律上讲称为一种公用公物；而且这个收费权，从准确地理解应该是行政事业性收费，行政事业性收费可以设定资产证券项目。

这是我看到的第一个道路停车资产收益权的ABS项目的基本情况，我认为这个项目在行业内具有突破意义。比如它是道路停车领域政府与市场企业合作的新方式，它还是资产、资本、资金结合的产业运行模式。

另外，如果能够通过ABS项目来使得这种路内停车资产到证券市场上可以打通，那么走通的企业可以做更多的整合，整合以后推动停车资产的智能化，通过更多资金来撬动停车行业的发展，使得行业发展，市场力量发挥出更大作用，我认为这是行业的一个突破点。

这个领域一旦通过资产项目上市以后，我想在这些领域里面就需要更多的规范化管理。如果把道路停车领域管好了，把这里面的泊位问题、收费问题、执法问题处理好了，那么我们路外的市场空间就更大、更有价值，放开之后更能够发挥作用。

今日讨论话题：停车市场，你最关心或者关注的问题是什么？