历经停车行业的数轮变革、互联网停车企业的冲击，市场的洗牌，智慧停车走过艰难的上半场，下半场，将是智慧停车将产品、技术真正投入到具体的落地场景的应用当中转移，面对服务保障、商业模式、盈利能力等现实的挑战。可以想见，在新基建的利好刺激下，角力智慧停车赛道将会是一场非常激烈的白热化竞争，与此同时，AI、IoT等技术的成熟和应用为智慧停车产业的升级带来了全新推动力。
场景细分，打开行业应用需求增长新通道
从单个物业停车场的车行、人行进出管控，延伸到社区、交通枢纽、园区、景区、校园、医院等区域性的停车系统管理，到整个城市级停车管理平台的搭建、运营，出入口场景涉及的人和车管控，并且已逐步打通交通治理、公共安全、公共出行、消费金融等领域，智慧停车已经成为一个完整闭环的产业体系。
智慧停车行业场景碎片化严重，目前的智慧停车市场也还未出现赢家通吃、一家独大的局面，在庞大的市场基数面前，无论是老牌的行业大咖，还是“小而精”的行业新秀，都能找到生存空间。
随着无人值守模式停车场系统的成熟，智能化、自动化服务平台的融入，智慧停车管控的灵活性、高效性，以及对人力成本的大幅节省，社区、交通枢纽、园区、景区、校园、医院等这些细分行业场景的数据采集、处理、传输、分析、管控等业务场景都有不同需求，车牌识别、ETC等单一的硬件工具与技术方案，显然已经无法满足上述复杂场景的需求。
5G和AI的结合，将极大提升智慧停车业务在感知、分析和决策上面的效率，同时也能极大丰富行业的应用场景，将智慧停车从现有的物业管理、公共安全、交通等专用行业向更丰富的B端和C端行业场景扩展。
诸多细分场景的行业需求，必定将催生更多基于出入口车和人管控的产品及服务应用，为智慧停车产业的规模化发展提供持续的增长可能性。
数据升维为商业模式建立竞争壁垒
随着AI技术广泛应用于智慧停车在内的安防领域，算力、算法、大数据这“三座大山”也在被逐个突破，整个泛安防产业正在经历从“弱人工智能”阶段向真正的强智能安防阶段的过渡。
算力层面，主流AI摄像机的计算能力正在实现从0.66T的低算力到4T、8T甚至16T的高算力跃迁，这将极大地提高前后端智能化处理能力，大幅提升了人脸识别、 车辆抓拍智能分析能力等效率。
算法层面，为应对复杂的安防场景，包括视频结构化、多特征提取识别、端云协同的智能分析等细分场景下的算法的开发迭代，为众多依托AI技术的行业后浪提供了施展拳脚的空间。
数据层面，数据的云化和云边端协同成为主流趋势，低成本、易部署的SaaS服务模式成为广大中小型客户的首选。依托云平台和大数据，硬件、平台、数据、算法应用都将做到分层解耦，使得一套系统的软硬件可以由多个专业供应商来提供模块技术支持，为产业的多元化提供了新入口。
硬件竞争的红海之外，随着AI、大数据和云计算等技术的迭代发展，出入口车和人管控的产品、服务应用中，数据的价值正在而且将持续被放大、深度挖掘。尤其是已经完成从底层基础硬件、网络、云端平台以及生态系统的全流程部署的头部企业，在拥有稳定的技术底座、充沛的行业实践、可复制可推广的技术融合使用方式后，能够依托积累的数据资源打造具有差异化优势的技术护城河，基于不同行业特点的业务需求以及数据模型，提供给行业客户能够快速获取数据、分析数据以及制定决策的数字平台，通过与垂直行业的深度结合，建立起稳定的产品定位和商业模式。
长线运营，在行业生态中找到生存之基
然而，智慧停车的复杂在于，它既是一个需要打通B端，为停车场提供管理硬件及系统，也是需要切身考虑C端用户，为车主提供车位资源信息服务，同时需要对接融入G端，为政府部门的城市建设管理提供服务、决策支持的产业。无论是稀缺的停车位资源，还是百家争鸣的软硬件，或者各显神通的运营服务，都只是庞大产业链中的一环，无论从哪个角度切入市场，都能提供水草丰茂的生态位，来让不同体量、不同位置的选手赢得自己的生存之地。
丛林法则面前，用长线思维，去精耕细作，也许是最适合这个行业玩家的生存智慧。首先，找准细分市场，做持续的战略投入，建立稳固成熟的服务模式。其次，基于对涉及行业场景的长期运营，深度挖掘行业客户的需求打造竞争壁垒，依托线上线下结合的持续建设、运营能力建立起稳固的市场地位，从而赢得持续的行业红利和更大的市场规模，这是常谈常新的商业话题，也是每个希望做大做强的从业者的必答题。
独行疾，众行远。对于智慧停车的中小玩家，抱团加入巨头企业的生态系统，成为平台聚合之下的产业链合作伙伴，紧跟“老大”的步伐，发挥自身在算法、硬件、工程、运维、项目资源等方面的独特优势，无论是设备业务间的互联共通，还是系统平台的相互集成，也是一种不错的选择。
