這些年來，智能交通行業產品競爭白熱化已經是不爭的事實，各個廠家都在努力通過產品技術的創新來提升競爭力，比如前端抓拍相機傳感器更新換代、DSP芯片的更新換代、增加更多智能功能、存儲芯片的變化、外部接口的變化等，但基本上都是微創新，談不上革命性的創新。微創新的持續發酵帶來的是各個廠家之間的技術模仿，進一步帶來的就是產品同質化，最終各個廠家陷入深深的價格戰泥潭。
那么，在當前這種產品同質化背景下，智能交通業務有哪些新變化呢？
智能交通核心是圍繞著交通管控類業務展開的，這里面卡口、電警業務占比較大，也較為成熟，這些非現場執法類的業務除了傳統的車輛超速、闖紅燈抓拍等業務之外，最近逐漸有一些如行人闖紅燈抓拍、斑馬線不禮讓行人抓拍等新的業務開始出現，也體現出智能交通的業務關注點在逐漸地由車輛向行人擴展。
還有一些業務，比如開車打電話抓拍、不系安全帶抓拍、開遠光燈抓拍、綠燈擁塞駛入抓拍等，都說明非現場執法類業務在逐漸細化。
另外，交通流量數據采集業務、交通事件檢測業務、交通信息發布業務、協調式信號控制業務等交通通行預防預測類業務也在變多，交通流量數據采集及事件檢測都是為了能夠及時掌握或提前預測交通通行狀態，交通信息發布業務、協調式信號控制業務是為了最大限度地降低交通擁堵。
這些業務，目前除了在城市道路上應用之外，在公路等市區之外的地方也開始慢慢地增多，比如我們可以看到的高速公路信息發布業務、可變限速提示業務、超速信息發布業務、天氣信息發布等。交通管控的核心需求保暢通、保安全，一方面需要非現場執法處罰類業務做為基礎，另一方面也需要交通預防預測類業務做為保障。
非現場執法類業務逐漸地由車輛向行人擴展、方案細化，交通通行預防預測類業務進一步豐富增多，都是智能交通業務的新變化。
停車難問題如何解決
根據公安部交管局統計的數據得知，截止到2016年底，全國機動車保有量達2.9億輛，其中汽車1.94億輛;機動車駕駛人3.6億人，其中汽車駕駛人超過3.1億人，龐大的機動車保有量給國內的交通帶來巨大的壓力，這個壓力一方面來自于行車難，另一方面來自于停車難，而且問題也是非常的顯著。
停車難一方面在于找車位難，另一方面在于停車車位數量不足。一些停車APP公司看到找車位難這個機會點，開始和許多停車場進行合作，共享停車位信息，讓車主可以更方面的找到停車場，在停車場內部，通過部署了視頻停車誘導系統，車主可以很方便的找到車位。
針對停車車位數量不足的情況，一些地方開始擴展路測停車車位，引入路測停車視頻管理系統解決方案，出現了路測停車視頻樁等新產品，視頻識別車位占用情況、車牌信息，完成停車計時、收費計算等，大大減少了路測停車管理的人力投入，使得路測停車大規模部署成為可能。
我們可以暢想一下，多年以后，自動駕駛汽車技術趨于成熟，好多地方開始出現公共汽車租賃業務，人們開始很少買車，也不在去學習駕照，當我們需要用車的時候，可以通過手機APP預訂一輛指定規格的汽車，在規定的時間內，這輛汽車自動駕駛到預訂位置，按照規劃路線將車主送至目的地，當車主用完車以后，通過APP完成自動扣費，這輛汽車自動定位并尋找附近的停車場停車，在停車場內部完成充電等業務，在行駛的過程中自動駕駛汽車不會產生交通違法行為，道路上也不在需要卡口、電警等非現場執法設備，這樣的一種有序的、自動的車輛通行狀態可能就是我們理想中的智能交通系統。在目前科技高速發展的背景下，自動駕駛技術已經開始試驗運行，互聯網技術也使得車輛定位、APP找車、計費管理、停車場定位、路線規劃等成為可能，很多的基礎條件已經具備，這種場景的出現是遲早的事情，也許30年，也許20年甚至更短時間，我們只需等待這一天的到來。
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