一場機器和人類頂尖棋手之間的對戰讓“人工智能”一詞重新回到了公眾的視野中。谷歌公司Deep Mind項目組的人工智能機器人“AlphaGo”（網稱‘阿法狗’）與韓國圍棋14冠高手李世石之間的人機對決以人類棋手的落敗而告終。雖然憑借的“阿法狗”頗具爭議的“崩潰”BUG獲得一局勝利，但在5局3勝比賽中率先連丟3局已經讓勝負沒有了懸念。在錯失百萬美元獎金后，號稱人類智力競技“最后高地”的圍棋運動遭遇淪陷。一時間，人工智能為世界帶來的改變被廣泛熱議并引發思考。

人工智能的最近點——出行

看似遙遠的人工智能在近幾年來一直在各個領域中高速發展。以汽車行業來說，從去年起，谷歌的自動駕駛汽車便被媒體頻頻曝光，其從內部測試到上萬公里的上路自動行駛已得到了長足發展，人們甚至在一些城市的街頭都能看到自動駕駛汽車的身影。曾經類似科幻電影《第五元素》里車主躺在車里直達目的地的情景已經在美國的部分地區得以實現。

“就車論車”，盡管人工智能在無人駕駛方面得到了長足進步，但其在出行方面的考慮似乎并不夠周到。因為人們在駕車出行時除了進行駕駛外，對于目的地設定之后的最后一個環節——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并不能完成汽車出行的第一道閉環。人們對于停車行業中人工智能的需求由此而發。

其實，從去年開始，智慧停車一詞便漸漸出現在人們視野中。傳統停車在高速發展的城市交通里暴露出的種種問題讓這個行業的前景一片光明。據一名從事國內交通改革方案制定的資深專家透露，作為人工智能在出行方面的雛形，目前該行業的創始企業ETCP已經將停車的人工智能發展作為其重要發展的方向，我國的在停車方面的人工智能在全球也處于領先地位。

“智慧停車”到底有多智能

相比分析路況，選擇行進線路的無人駕駛，解決停車環節所需面臨的問題也不在少數。在了解目的地后，這套智慧系統首先要“決定”最終將要停放的停車場，然后準確的找到車場入口，駛入空余的車位后才能完成一次完整的出行。在這個過程中，停車場的入口選擇、進場計費通行和空余車位選取以及停入都是關鍵所在。

面對這些難度絲毫不亞于駕駛的停車問題，“智慧停車”的出現將這些想象逐漸變為可能。作為互聯網+O2O模式下的熱門領域，智慧停車憑借著廣泛遍布的停車場資源，通過智慧停車平臺下的硬件+軟件的結合，對整個停車資源進行了智慧化整合。同時，利用物聯網、大數據和云計算等技術，智慧停車平臺得以生成。通過這個平臺，每個車位都像是一個“奇點”，在停車的智慧矩陣中發揮作用。

雖然技術框架已搭建成功，但最終智慧停車想要邁入人工智能的領域勢必要求整個社會的停車資源全部納入到智慧停車的大平臺中。然而，在目前國內乃至全球的智慧停車企業中，各個企業仍然“各自為戰”，進行著圈地、改造、運營的單一線性發展。同行業間的信息閉塞、眾多車場尚未智慧化……不管是老牌的設備集成企業捷順還是專注智能地鎖的丁丁停車，亦或是由傳統向智慧逐步轉型的安居寶都步伐緩慢。盡管目前行業里有著像ETCP這樣的掌握國內絕大多數停車資源的智慧停車巨頭，但如果未來不能把全部的停車場資源在智慧停車平臺中進行整合，那停車的人工智能或許永遠無法實現。