人工智慧，讓所有的停車場都在害怕，為什麼？

近日，支付寶上線「車牌付」功能，用戶將車牌號與支付寶賬號綁定之後，即可在支付寶APP中開通該功能。開通之後，在支持的高速路口過閘時，只需要掃描車牌號即可快速通過，整個過程不需要掏出手機，支付寶會在後台自動扣費。

很顯然，變革再一次以出人意料的方式殺到了出行行業，殺到了我們眼前。

而當變革發生的時候，往往我不光缺乏足夠的適應力，甚至缺乏基本的想像力——過往我們對於人工智慧＋出行想像大多都集中在無人駕駛方向上，但實際上這種想像是不全面的，因為人們在駕車出行時除了進行駕駛外，對於目的地設定之後的最後一個環節——停車的問題似乎還沒有得到很好的解決。只開不停的自動駕駛並不能完成汽車出行的第一道閉環……這是為什麼有越來越多的企業將目光盯在了「智慧停車「之上。

隨著我國城市化進程發展的提速，交通壓力越來越嚴峻，智能化交通管理已成為交通發展的大方向。在汽車領域內，停車這一細分市場始終被認為是萬億級的，尤其是一線城市，停車基本和住房一樣，屬於剛需。

針對停車產業的痛點，國家提出了加緊構建智能交通的提議，更好的引導市民出行；國內各知名停車場生產廠商也紛紛提出了各項有利於停車場管理的解決方案；例如車位引導系統、尋車導向系統、車牌識別系統、雲停車、ETC電子收費系統、立體車庫等各項方案措施。

其中：車牌識別系統是各項系統得以實現的基礎，車牌照是全世界唯一對車輛身份識別的標記，只有快速、準確的對車牌牌進行識別，通過將所有汽車在線化比特化才能依靠物聯網、大數據和雲計算等技術，形成智慧停車平台。

通過這個平台，每個車位都像是一個「奇點」，在停車的智慧矩陣中發揮作用。

其實很多人並不知道，停車問題所要面臨的技術挑戰難度絲毫不亞於自動駕駛所面對的挑戰。

看起來很簡單的車牌識別技術背後，其實並沒有那麼容易。據了解，由於掃描技術會受到光線、污牌車、車牌損壞等客觀因素影響，硬體識別的綜合正確率只能停留在95％左右，而這5％的誤差，就會導致無感支付、無人值守成為紙上談兵。

雖然車牌識別的技術在安防行業的應用由來已久，是一門相對成熟的技術，但在人工智慧技術出現之前，要將綜合正確率從95％向上提升是非常困難的事情。而對於車牌識別演算法的廠家來說，如何延伸對目標車輛的識別範圍，實現更精確的識別是市場所需的。

而這樣的技術正在越來越多的被應用到我們生活中，正在深入改變我們的生活，然而這遠不是終點。

融合多種前沿性尖端技術並不斷變革發展的人工智慧產業，正在不斷地將各種傳統行業變成新的風口，並滲透到我們生活的方方面面，而即使是在日常生活中並不起眼的停車場也正變得日新月異，逐漸告別老舊的人工模式而不斷向智能化與自助化轉向。

來源： 發掘新視界

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