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最近看了XX停車的一些信息，同時也看了一個以色列公司做智能找停車場新思路的一些介紹，分析了一下，與各位產品經理分享：
智能停車原來以為不難做，但仔細想想，有幾點確實是挺有挑戰(zhàn)的。
實時性要求高：車要是到了目的地，發(fā)現你的信息不準確，幾次過來估計就不用了。
停車場并沒有強烈意愿主動提供信息：現在大城市的停車場，應該不需要大力宣傳，車多&停車場少才是真正的痛點。
商業(yè)模式是什么？這個也許我想錯了，但有多少人愿意花錢買停車場信息？
不提商業(yè)模式了（但如果有大拿愿意幫著分析分析，絕對歡迎），基于這樣的前提下，如果你是一個產品經理，你會怎么辦呢？
說說我根據網上的信息，總結的一點思路吧：智能停車場信息提供目前主要有兩種思路來做
實時信息為主，智能預測為輔
智能預測+眾籌為主，實時信息為輔
下面一個一個介紹一下我的思路：
XX停車應該是這種思路下的一個設計方式，以下幾個方式可以提供實時信息：
與停車場合作，使用平臺統(tǒng)一提供的停車場管理系統(tǒng)，這樣管理系統(tǒng)在幫助停車場的同時，也能提供平臺需要的信息。
在停車場內安裝一些傳感設備，這樣，不用侵入停車場管理系統(tǒng)，也能得到當前停車場的信息。
和停車場管理人員（或參與管理人員）合作，人為獲取信息，比如和停車場安保人員合作
（這里提一句話，原來一個產品大拿告訴我的：“做產品，別光想著用技術解決所有問題，有可能技術之外的方式更簡單”）。
當然，光有實時信息也不行，因為開車的人離的可能遠，查到有車位和開到有車位，不是一回事。這種情況下，就需要智能預測的輔助了。
同時，智能預測應該有兩方面的內容：
停車位信息是實時的，但車離的比較遠，預測車到后停車場的情況。雖然有的APP提供線上預定的功能，這樣用戶可以提前預定車位，這樣車到后，車位是有了的，但這種情況需要與停車場系統(tǒng)集成，不是每個都能支持。
停車位信息是非實時的，這時候預測的范圍就更廣了，需要預測當前停車場內車輛情況，同時還要加上車開到后可能的情況。
接觸了XX停車后，感覺他們在能支持實時停車位信息的情景下做的不錯，但在預測這事兒上，感覺沒有發(fā)揮技術提高生產力的優(yōu)勢，比如我一個朋友家周圍的情況：
其實這周圍停車場有不少，而且，停車位在不同時候的情況緊張程度，相對固定，但APP上，沒有體現這么多；同時，當前停車位情況和價格，也明顯也不對。對于一個需要停車位APP的人來說，如果在這地方沒有幫到他，或信息錯誤，那用戶就可能放棄它。
其實從技術的角度來說，這事應該也可以實現，比如，對一個停車場來說，能夠影響它的停車位緊張程度的，應該有如下信息：（只是舉例）
城市的基本情況，車輛飽和程度......
目前周圍的traffic情況怎么樣？一般比較堵車的地方，停車場都是滿的
今天某個時段的Traffic情況怎么樣？一段上午比較堵車時，停車場是滿的......
周圍有商場嗎？商場大概的開門時間和人流量？
周圍有居民區(qū)嗎？大概的人口數量。
周圍有景點嗎？一般景點周圍在節(jié)假日，都會緊張。
天氣情況如何？比如下大雨的天氣，有的停車場就可能會車少。
......
有點像是個“地點畫像”吧，通過這些信息的綜合評價和持續(xù)學習，對于一般情況下的預測，效果應該還可以的。（這里面需要涉及大數據、地圖數據及機器學習的綜合應用內容，略過了）
可以看到，實時+預測的模式，有一定的優(yōu)勢，就是信息準確；但劣勢也明顯，就是成本高，同時需要相當多的時間、數據和歷史信息來優(yōu)化提高引擎的預測能力。
這種方式沒看到國內有沒有公司在做，但我知道國外有公司開始在做了，以色列一家公司宣稱自己的算法，不需要任何歷史數據的支持
像上面一樣，我也來“猜一猜”這樣的產品應該如何設計吧
預測上面提到了，這部分我覺得就算是不需要歷史數據的支持，但是“地理畫像”這部分也應該跑不掉。
重點說說眾籌，要是設計一款產品，想讓用戶真的自愿來提供信息，個人覺得有這樣幾種方法
有獎勵。
產品對自己有用。
不經意間就信息眾籌了。
個人覺得第三種可能可行性更高些（第一種費用高，第二種對一部分人來說，沒有實時信息的支撐，不好做）
對第三種，下面的思路可供參考：
用戶打開APP，想找一個停車場，輸入目的地后，顯示周圍的停車場。
系統(tǒng)推薦一個停車場，這時候，系統(tǒng)沒有實時信息，所以根據“地理畫像”，選擇一個停車場推薦（這時候，根據情況可以選擇我們希望“眾籌”的停車場）。
如果用戶順利停車進去，說明停車場我們的預測是正確的，可以讓用戶幫助提供一些當前停車場的簡單信息（比如是不是推薦其它人停入......）
如果沒有停車進去，說明這個停車場已滿（系統(tǒng)可以把這個信息，用于下一次用戶訪問）。提示用戶，可以選擇下一個停車場，同時，使用系統(tǒng)推薦的導航路徑時，路徑的規(guī)劃中，不再是最短路徑，而是盡量選擇途徑停車場比較多的路徑，這樣，提示用戶可以在開車的過程中，進行選擇。
如果用戶停進停車場了，可以幫用戶進行計時計費（如果沒開通的情況下），這樣，停車場的費用情況信息，也可以收集上來。
按以上的設計的話，以下幾個場景，不同的情況下，會有不同的幫助：
場景一：想要去的停車場，沒有任何信息。上面的情況，部分的解決了這些問題，而且，如果“地理畫像”做的好的話，準確度應該能在50%以上。
場景二：想要去的停車場，沒有實時信息，但有“眾籌”信息。上面的情況，如果加上一個比較準確的輸入，準確度應該會在7、80%以上了。
場景三：想要去的停車場，有實時信息。這種情況下，準確度會很高，同時，周圍的停車場信息，也可以通過用戶的信息得到，一舉兩得。
這種設計的優(yōu)勢很明顯，前期不需要歷史數據和大的硬件成本投入，易于推廣；但劣勢也很明顯，就是需要你有能力來控制導航，控制POI搜索等等，需要較強的技術背景。
這樣，一個用戶的服務過程中，用戶得到了方便，我們也得到了想要的一些信息。
當然，以上的設計，只是憑借個人的經驗，猜測的，如果不對，請大家指正。
再說說如何快速地獲取更多的停車場信息呢？路推的方式獲?。看蠹夜烙嫸贾肋@個成本很高了。這時候APP如果提供一個免費找車的功能，讓用戶把自己的愛車停的位置照下來，同時系統(tǒng)把GPS存下來，一能幫助用戶方便的找到車，避免在陌生的地方忘了車在哪里；二能幫助系統(tǒng)方便的找到“各種各樣”的停車場，一舉兩得。
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