在车牌识别的带动底下， 捆绑电子钱包的 eWallet Direct 会日渐成为新潮流，以达到无缝的停车体验。在新的eWallet Direct车牌识别方式中，停车费将直接从用户的电子钱包中自动扣除，无需经过其他繁琐的支付流程。预期会有更多的电子钱包将与LPR解决方案集成，扩展其支付生态系统。曾经在西马半岛是无现金停车领域霸主的Touch ‘n Go的势力预料会进一步削弱，新的局面是多角竞逐的LPR解决方案供应商，和多个电子钱包提供商，垄断的局面迟早会过去。
以下是2024年停车趋势及其影响的更详细信息：
无现金和无接触方式的持续扩散
无现金及无接触是车主梦寐以求的完美停车体验，因为它可以消除车主摇下车窗来刷Touch ‘n Go卡及银行卡的麻烦。垄断西马无现金停车方案的Touch ‘n Go的权力正向停车解决方案提供商转移。这种权力结构的变化是由于LPR解决方案可以轻易的与多个电子钱包无缝集成，并与停车场拥有者商定电子钱包扣除的优先级。
使用LPR系统降低MDR
在车牌识别或LPR主导的无现金无接触停车时代，停车场业主在商户折扣率（MDR）有望进一步降低。在无现金停车时代，由于Touch ‘n Go的主宰，停车业主必须缴付几乎无可商议的2.5%的MDR。现在，多个电子钱包提供商形成的竞争，促使MDR进一步降低。这种变化将使停车业主受益，他们可以通过选择条款和MDR最低的电子钱包来最大化他们的收入。例如，停车业者可以同时在车牌识别系统的收费端接上两个电子钱包。即便电子钱包A用户较少车牌资料库低，但好处是MDR较低；而电子钱包B用户多和车牌资料库较大，坏处是MDR较高。但是停车系统可以根据停车业主的偏好让车牌识别（LPR）停车解决方案提供商设置优先级，即先从提供较低费率的电子钱包A扣除停车费，如果车主没有该电子钱包，才从电子钱包B扣除费用。
改进的LPR准确性
由于人工智能和机器学习，车牌识别技术在准确性方面取得了重大进展。标准车牌的准确率已经达到了99.8％甚至更高，降低了入口和出口点的错误。而且系统解决方案业可以引入双因素或三因素验证的方法来提高准确率。随着准确性的不断提高和LPR的普及，为了免除不必要在停车场误读车牌而引起的不必要麻烦，相信一些车主会舍弃非标准的车牌，而有助于车牌识别作为停车方法的推进。
事实上，停车从来都不是一个独立的活动；然而，传统停车系统通常无法将停车与其他活动相关联。由于数字技术和车牌识别（LPR），停车系统越来越多地集成到智能建筑、城镇和城市中。像找车、空车位征询、促销码、访客管理和月季停车等功能现在都已经无缝集成到越来越多项目的新兴基于位置的超级应用程序中。
停车和建筑数据分析
以前仅用于财务和运营监控的停车数据现在被用于更深入的洞察。停车数据分析处于起步阶段，但出现了处方（Prescriptive Analysis）和预测行动（Predictive Analysis）以及认知分析(Cognitive Analysis)的潜力。停车系统的数据可以与其他建筑活动信息相结合，如访客管理、商业和促销活动，以实现变革性的业务决策。
降低硬件成本
停车设备中的硬件投资在逐年减少。从前停车系统需要购买的动辄上百千的自动支付机器在无现金停车系统的流行之后被淘汰，取而代之的是停车入口和出口处的简化支付亭，这是科技进步降低了硬件的投资。此外，车牌识别（LPR）摄像头取代了支付亭甚至停车场入口处的车道闸，进一步降低了硬件成本。
云停车系统的崭露头角
停车设备的软件投资则会增加。在2024年，预计将有大多数停车设施过渡到基于云的停车系统。云系统的灵活性、可伸缩性和效率对停车业主和运营商越来越具吸引力。停车解决方案的演进正在从以硬件为中心的方法转向以云计算技术推动的软件驱动模式。
扩展到多个建筑物和停车场地点
随着停车技术的发展，以前物业和停车业主面对多栋楼宇和不同地点的停车场在管理上的棘手问题， 现在在智能停车系统低下可以统一管理，以及轻松切换不同停车场。这一趋势赋予房地产开发商、建筑物所有者和停车运营商更多权力，使他们能够优化他们的停车运营并为不同的停车场提供无缝的体验。
总之，2024年对马来西亚停车业来说将是一个变革性的一年，无现金和无接触解决方案、改进的LPR准确性、更好的智能生态系统集成以及停车分析的崛起，所有这些都有助于实现更高效和用户友好的停车体验。这一变革时代将有望使停车业主和用户受益，并推动该行业走向更加光明和生态环境连接的未来。
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