現在已經是21世紀，但還是有很多停車場還在大量使用人工值守、刷卡進入，這嚴重降低了人們的生產生活效率，雖然智能技術的應用，并沒有很成熟，但卻有相當一部分公司已經開始憑借智能視覺算法和嵌入式成像系統設計能力及不同應用領域智能相機應用經驗，果斷切入智慧停車領域，并迅速顛覆了整個行業的產品、方案形態。

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迄今為止，很多公司已經在智慧停車領域可以提供面向停車場的出入口智能車牌識別、反向尋車車位檢測、云端管理系統等一套完整的產品解決方案。

但這樣的科技公司并未停止前進，而是向著能夠為人們提供更加便捷、舒適、安全生活的智慧城市應用領域快速前進，比如深圳歐米智能科技有限公司。

思深憂遠，把脈行業發展趨勢。幾十年前，人們還不了解科技日新月異發展會如此快速的時候，認為人能上月球，下地探海簡直是聞所未聞，對于什么是互聯網更是無人知曉。

在AI、IoT（Internet of Things – 物聯網 ）等技術日趨成熟的今天，智慧城市這一前期“遐想”被逐步實現，如今包括公共交通、公共安全、城市服務、工商業活動、民生、醫療、環保等在內的各種需求都能做出智能響應。

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以智慧停車領域為例，現在大部分停車場都已經實現汽車號牌信息的智能化檢測、識別以及存儲，這僅僅只是智慧城市邁出的一小步。未來，整個城市的信息將互聯互通，智能融合——人們腦海中關于停車的概念將被徹底地顛覆：通過對所有城市內停車場與道路交通數據的深度挖掘，車主們則能據此獲知某處停車場未來某段時期內空閑車位的數量，甚至城市的設計者們可以以此決策新建停車場的位置與大小……

畢竟智慧城市涵蓋的領域實在是太多了，有智慧醫療，智慧校園，智能家居，智能交通……

而智慧停車還只是智慧城市體系下智能交通中的一環。

2008年，“智慧城市”概念首次提出，即受到廣泛關注。很多國家相繼發布了相關規劃和政策，在中國，目前已有500多個城市準備或正在建設智慧城市。

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可以說，作為最具未來感、更宜居宜業、更富有活力的智慧城市將在世界范圍內成為城市未來發展的新方向。

智慧城市運營管理系統通過遍布的傳感網絡將數字城市與實體城市相關聯，將城市管理與建設中的大數據交由云計算平臺進行分析決策，并據此對城市設施進行自動化的管理與控制。

智慧城市的運營管理系統在運行過程中需要對大量的傳感器數據進行分析，尤其是分布在城市中各場景的成像傳感器（相機）產生的數據。

傳統的監控相機只能不間斷地將采集到的圖像壓縮成視頻流數據，然后源源不斷地向中心端傳輸。由此產生的計算資源浪費、系統功耗增加、網絡帶寬資源占用、數據分析準確度下降（云端只能針對有限碼率的有損壓縮數據進行分析）、較低的系統實時性等問題逐漸凸現。

邊緣計算(Edge computing )作為云計算的補充應運而生，它通過在前端相機上直接部署計算資源和智能算法對未經壓縮的圖像原始數據進行分析處理，生成面向應用的算法分析結果和采集到的特征值，從而向中心云端提供少量、精準的數據源（Meta Data）——結構化視頻數據。

邊緣計算的引入，標志著智慧城市架構由中心端（云端）集中式管理向更加快速有效地分布式控制的方向進化。基于視覺成像技術的智能相機是邊緣計算最為重要的表現形式，因此也是未來智慧城市中最重要的基礎設施。

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寸積縷累，我們對當前形勢了然在心，未來趨勢掐指可談。我們很早就注意到智能化是未來科技發展的趨勢，于是我們不急不躁，潛心學習，在物聯網行業深耕幾年后，我們判斷出物聯網在未來的智慧城市領域大有作為。

于無聲處，先人一步，進行前瞻性思考，所謂運籌帷幄，大抵正是如此。我們和伙伴們用數年時間，默默前行，如今正加足馬力往前奔跑。與多數創業公司激進的發展策略不同，深圳歐米智能科技的發展路徑一直非常低調而穩健。

我們公司的研發人員有十多年相關研發工作經驗，還有相關的技術能力，來構筑技術壁壘；而十年的摸爬滾打經驗，鍛就了歐米智能科技將技術轉化落地為實用產品的能力，形成成熟的商業閉環，成長為智慧城市垂直領域優秀的解決方案供應商。

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厚積薄發，加速行業布局拓展，無論是作為領導者的擔當還是純粹的技術極客的夢想，就像喬布斯當年在自家車庫里做的那樣。”

我們相信自己能做到行業前列，一方面是擁有極佳的關鍵技術沉淀；另一方面在追求產品商業實用性和性價比方面強大的技術自信。厚積薄發的技術實力和自信定將推動我們大步向前邁進。

縱觀整個智慧城市行業的發展，歐米智能科技作為一家面向智慧城市垂直領域的智能化解決方案的領先技術廠商，如今在行業布局方面已經顯現出非常強大的發展潛力。未來，隨著行業布局的快速推進，相信歐米智能科技將成為智慧城市領域一股重要的領導力量。