浪潮服务器信息和东京工业大学宣布合作使用边缘计算构建智能停车系统。该停车系统采用浪潮信息的EIS200边缘计算微服务器，代表了智慧城市建设的新进展。

停车是城市发展的一大挑战。它可能会导致影响整个城市交通流量的一连串问题。与经常行驶的车辆相比，寻找路边停车位的车辆对交通拥堵的影响高达五倍。这不仅增加了交通，而且带来了严重的安全隐患。

美国司机每年平均花 17 小时寻找停车位；在英国，平均为 44 小时。在纽约和伦敦等大城市，浪费在寻找停车位上的时间更多。

令人惊讶的是，解决这个停车问题的方法并不是建造更多的停车位。城市停车位供应相对充足：研究表明，美国有十亿个停车位，每辆车就有四个停车位。所以问题不是有更多的停车位；它是关于更有效地管理和配置您已有的停车位。

东京拥有 3750 万人口，是高效车辆管理的全球典范。它拥有约 800 万辆汽车——是纽约市数量的两倍——但与其他国际特大城市相比，东京的停车困难和交通拥堵相对较小。东京成功地制定了科学的车辆管理方法，通过空间最大化停车场设计、电子车辆管理和其他系统不断优化停车。

传统的停车管理系统依赖于人工服务员和基本的监控设备。这种安排的性能上限非常低。通过更智能的停车管理系统对此进行改进需要人工智能和边缘计算等先进技术。

东京工业大学等科研机构与浪潮机架式服务器信息合作，探索利用人工智能、边缘计算等技术加强停车管理。总之，这项合作将使司机能够比以往任何时候都更快、更安全地找到停车位，同时还将停车位建设和运营成本降低 40%。这是如何实现的？

东京工业大学打造“AI管家”

为提高停车位利用率，降低停车场建设和运营成本，东京工业大学开发了人工智能管家——一种基于边缘计算、使用摄像头替代传统车辆检测系统的智能停车系统使用地面感应线圈。

为了运行这个人工智能管家，浪潮信息的EIS200边缘计算微服务器部署在停车场位置。微服务器基于东京工业大学开发的图像识别和停车场运营管理系统，通过停车场结构入口和内部的摄像头采集和处理进出车辆的图像，包括车牌号和将数据与实时车主识别信息进行匹配。然后，它会准确记录每辆车的进出时间，使系统能够为新到的车辆提供停车引导。

该系统可以帮助车主准确定位他们的车辆以加快出发，并支持通过代码扫描或现金支付的快速、无现金支付。为了提高停车场的安全性，人工智能管家可以在其摄像头系统检测到可疑行为或事件（包括烟雾或火灾）时自动发出警报。

今年 1 月，东京工业大学成立了初创公司 Fusion Cubic Co., Ltd，以将其停车研究商业化。Fusion Cubic 目前正在东京多个繁忙的商业区试点智能停车场。该试点项目展示了寻找停车位和支付停车费的效率和便利性的提高，同时显着缓解了因停车费交易缓慢而导致的高峰期交通拥堵。

同时，该智能停车解决方案还可以帮助停车设施管理享受自动化和智能化的好处。不仅减少了人力资源的支出，而且减少了以前用于车辆检测的地面感应线圈系统的构建、测试和维护方面的支出。这些改进节省了 40% 以上的建设和运营停车设施的成本

边缘计算提升驾驶体验

东京工业大学的智能停车场项目展示了智能停车系统的巨大价值和潜力。数据显示，2020 年全球停车管理价值为 38 亿美元，预计到 2025 年将增长至 54 亿美元，其中智慧城市建设是这一增长的推动力。目前，全球只有少数停车设施进行了智能化改造。

与纯云模型相比，边缘计算的关键区别在于以更低的成本、更容易的实施和更少的网络依赖性交付 AI 应用程序。这将加速智能停车系统的实施。

未来，我们预计会有更多城市受益于浪潮信息的人工智能服务器和边缘计算停车解决方案。司机将享受更高效便捷的停车体验，停车管理将变得更容易和更有利可图，城市管理者将减少对交通的担忧。城市距离成为真正的智能数字城市又近了一步。

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