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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。

人工智能下一著力點是智慧停車

“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。

而面對那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。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。

城市智能交通中不可或缺車牌識別前景被看好

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，屬于剛需。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于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、云停車、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，才是其他各項停車場管理得以實現的前提。

車牌識別的技術在安防行業的應用由來已久，技術相對成熟，人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。而對于車牌識別算法的廠家來說，如何延伸對目標車輛的識別范圍，實現更精確的識別是市場所需。近年來，車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。

毋庸置疑，車牌自動識別系統經過多年的發展，己是一項較為成熟的技術。未來車牌識別技術也將有更廣泛的應用，而車牌識別系統行業也將面臨大變革，對于專注于停車行業的企業來說，只有擁有自主核心技術并且產品質量達標的公司才能過關，才能真正將原理應用到現實生活中去，這也是車牌識別技術走向快速發展階段的必經之路。