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“无人值守”这四个字，很多停车场已经挂了好几年。可真正跑起来，岗亭里的人并没少——只是从出口，搬到了几公里外的监控室。
一、无人值守停车场，卡在哪一环
花大价钱做完数字化改造，车牌识别、道闸、收费系统一应俱全，看上去确实不用人守了。但一出状况，链条立刻露出来：车牌识别失败、无牌车进场、跟车逃费、非机动车乱闯。车主在出口按喇叭，管理方在后台翻电话，最后还是要有人跑一趟现场。
高峰期更明显。出入口排成长龙，投诉跟着来；物业这边，排班、流失、培训，人力成本一分没省下。
钱花了，体验和成本这两件事，还是没能同时解决。问题不在方向——无人值守本身没有错，只是“无人”之后，现场少了一双会看、会处理的眼睛和手。
二、AI进了停车场，为什么大多停在后台
过去几年，AI 在停车行业的主要角色是“分析”：识别车牌、统计车流、生成报表。这些事有价值，但都发生在后台，冲不到车道一线去处理一次抬杆、一次对讲、一次纠纷。
也有车场试过直接接通用大模型。麻烦在于模型不懂停车场的规矩：月租车和临停车的放行逻辑不同，军警、救护、消防的免费规则不同，欠费车该不该拦、拦下怎么解释，也都不同。方案在 PPT 里很聪明，到了现场用不上。
三、AI岗亭：从“等车主打电话”到“先发现异常”
科拓股份推出的 AI 岗亭，思路不是再往车道上加一台设备，而是给停车场配一个不下班的“数字员工”。
它 7×24 小时盯守出入口。不等车主按对讲，系统先捕捉通行异常：识别失败、车辆滞留、道闸异常、非机动车闯入。高频的小问题就地解决——语音引导车主倒车重识别、设备自主自检、临时调整通行权限；车牌异常、欠费提醒、访客登记这类事，不必再层层上报。
处理不了的复杂事件，转给后台人工坐席接手。人不再是第一响应者，而是最后一道兜底。
四、人力账：从“守岗”变成“管异常”
这样一来，人工不必耗在海量琐碎问题上，只需处理少数棘手工单。借助云端集中调度，一个团队可以覆盖一片不同类型的车场，服务质量也不再取决于某个夜班保安的状态和专业程度。
对物业和车场老板来说，省下的不是一笔设备钱，而是一条长期的人力曲线。
五、停车垂直AI的三层底子
这套本事不是调调算法就有的。科拓今年 6 月完成港股主板上市，公开资料里有两组数字值得一看：服务过 7 万+停车场，累计 3 亿+辆次车辆通行。
一是真实场景数据。各种意外状况都进过模型，见过足够多的“现场”。
二是软硬件全栈自研。前端硬件、算法、算力平台打通，不会出现硬件和算法互相“打架”、适配不上的问题。
三是停车专属垂直模型。不是拿通用大模型套壳，而是针对停车收费、车流疏导、设备故障、通行纠纷定向训练；还能按每个车场的光照、车道布局做本地化调优，住宅、商场、产业园、医院都能适配。
六、硬件参数的红利接近见顶，下一程比什么
以前比摄像头清不清晰、道闸起落快不快，硬件的红利已经摸到天花板。
接下来的比拼，是系统能不能看懂现场，能不能自己动手把现场问题解决掉。
七、关于AI岗亭和无人值守停车场的四个常见问题
Q1：无人值守停车场，是不是完全不用人了？
不是。无人值守指的是日常通行环节不用守岗；异常处置、纠纷协调、设备维护仍然要人，只是人的位置从车道挪到了后台，从“守着”变成“管着”。
Q2：AI岗亭和现有的车牌识别系统是什么关系？
车牌识别解决“看清车”，AI 岗亭解决“处理事”。落地时通常与既有识别设备、道闸、收费系统对接，具体改造范围要按现场设备情况评估。
Q3：哪类停车场更适合先上？
出入口多、高峰集中、夜班人力紧张的场子，痛点更直接——大型商业综合体、医院、交通枢纽、产业园区。这类场景车流大、规则杂、投诉敏感，异常处理的速度直接决定体验。
Q4：效果怎么衡量？
建议看三个口径：异常事件的平均处理时长、需要人到现场的比例、单位车位的运营人力投入。三个数字降下来，才叫真的省。
八、从拼设备，到拼运营
科拓也提到，AI 岗亭只是整套 AI 数字员工矩阵里的一环。它要证明的不是多卖一台硬件，而是停车场可以靠垂直 AI 走向自治运营——后续这套能力还会往通行、运维、经营、客服全链条延伸。
智慧停车正在从“拼设备”的建设阶段，走进“拼运营”的阶段。岗亭里的人可以少，但现场的事总得有人管。只不过这个“人”，可以是一套懂停车的 AI。
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