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物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)如何幫助一個(gè)城市呼吁更多的建筑開發(fā)

倩倩 ? 來源:千家網(wǎng) ? 2020-02-29 11:08 ? 次閱讀
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世界各地的市政官員都在談?wù)擃l繁出現(xiàn)的停車位冗余問題,并將其與對更多建筑日益增長的需求進(jìn)行比較。無論是住房、商業(yè)發(fā)展還是社會(huì)項(xiàng)目,不斷增長的人口都需要更多的基礎(chǔ)設(shè)施。據(jù)估計(jì),僅在美國就有1.05億到20億個(gè)停車位,這意味著潛在的停車位數(shù)量將超過全世界的汽車數(shù)量。隨著停車場和土地需求之間的持續(xù)斗爭,我們探索如何用技術(shù)來解決這個(gè)問題。

物聯(lián)網(wǎng)智能停車

通信設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)系統(tǒng)是停車的重要輔助手段。它已經(jīng)存在于世界上的許多角落,它可以讓尋找停車位的司機(jī)實(shí)時(shí)看到是否有空位,以及哪里有空位。從一個(gè)司機(jī)可以接近一個(gè)多層停車場并在車位上方看到紅燈或綠燈的系統(tǒng)發(fā)展而來,更先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)甚至擁有更大的能力。在到達(dá)停車場之前,那些想把車停在已經(jīng)安裝了窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)的車庫的人可以使用應(yīng)用程序檢查可用性。

那么,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)如何幫助一個(gè)城市呼吁更多的建筑開發(fā)?在舊金山地區(qū)實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)之后,舊金山市政交通局(SFMTA)發(fā)表了關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)帶來的不同的研究結(jié)果。這其中包括:司機(jī)找停車位的平均時(shí)間減少了43%,找停車位的行駛里程減少了30%。這一證據(jù)表明,這種技術(shù)可以降低一個(gè)地區(qū)對如此多的停車場的需求,使所有的停車位都被填滿。

自動(dòng)化

事實(shí)證明,在汽車和停車場使用自動(dòng)化技術(shù)是非常有效的。例如,在科羅拉多州的博爾德市,停車服務(wù)提供商ParkPlus在某個(gè)開發(fā)項(xiàng)目中安裝了全自動(dòng)停車系統(tǒng)。這里安裝的技術(shù)使用機(jī)器人來停放車輛。進(jìn)入時(shí),用激光掃描車輛,移動(dòng)平臺(tái)形式的機(jī)器人代客泊車將車輛抬起并轉(zhuǎn)移到停車位。該系統(tǒng)類似于一個(gè)自動(dòng)存儲(chǔ)架,能夠?qū)?倍于傳統(tǒng)車庫的汽車停放在相同的空間,僅僅是因?yàn)椴恍枰谲囕v之間留出空間。

像這樣的停車系統(tǒng)存在于世界各地的先進(jìn)城市中,而且可能會(huì)變得越來越普遍。這是因?yàn)樗鼈儽葌鹘y(tǒng)的停車場更有效地利用空間,從而減少了對那么多停車場的需求。地塊越少,城市發(fā)展空間越大。

機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車

許多人會(huì)說,機(jī)器人汽車是解決停車問題的一個(gè)更具未來感的解決方案,但事實(shí)是,許多生產(chǎn)中的汽車已經(jīng)配備了泊車輔助技術(shù)。另外,它們比你想象的更便宜。如果自動(dòng)泊車成為常態(tài),那么就應(yīng)該有機(jī)會(huì)對停車場進(jìn)行改革。泊車輔助技術(shù)使汽車停放更加有效,因此,與自動(dòng)停車場類似,在相同的空間內(nèi)應(yīng)該可以停放更多的汽車。沒有泊車輔助系統(tǒng)的汽車也可以從增加停車傳感器中獲益。

在此基礎(chǔ)上,未來很可能會(huì)出現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛的汽車。如果這些成為新的標(biāo)準(zhǔn),那么重新審視整個(gè)城市景觀的可能性很大。這是因?yàn)闄C(jī)器人汽車將具有更近距離行駛的能力。不僅如此,還有人提議將機(jī)器人汽車作為公共服務(wù)來共享,而不是由公眾擁有。與優(yōu)步(Uber)等服務(wù)的拼車計(jì)劃類似,共享機(jī)器人汽車將減少路上的車輛數(shù)量,甚至完全不需要停車位。

隨著人口的不斷增長和對更多空間的需求,世界上人口最多的城市迫切需要一些創(chuàng)新的解決方案。正如當(dāng)今世界的大多數(shù)事情一樣,技術(shù)很可能在這一過程中發(fā)揮重要作用。毫無疑問,我們將看到上述停車系統(tǒng)的實(shí)施有所增加,可能還會(huì)看到世界上最聰明的人已經(jīng)在研究的一些無法預(yù)見的概念。

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