耿 淼,徐燕華,包瑩瑩
(無錫太湖學(xué)院 物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院,江蘇 無錫 214000)
基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的共享單車發(fā)展趨向分析
耿 淼,徐燕華,包瑩瑩
(無錫太湖學(xué)院 物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院,江蘇 無錫 214000)
當(dāng)今社會(huì),物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展,充分體現(xiàn)了"物物互聯(lián)"概念的共享單車行業(yè),成為城市智慧交通體系中的新成員,促使城市道路交通的管理運(yùn)行更為高效.文章分析了共享單車的核心技術(shù)和運(yùn)營模式,尋求切實(shí)合理的方案,力求提高共享單車的效能,并探索其未來發(fā)展趨向.
共享單車;物聯(lián)網(wǎng);核心技術(shù);運(yùn)營模式
當(dāng)前是"物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)"大放異彩的社會(huì),物聯(lián)網(wǎng)被稱為繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后的第3次信息化發(fā)展浪潮.從中國大數(shù)據(jù)市場行業(yè)結(jié)構(gòu)分布來看,2017年大數(shù)據(jù)應(yīng)用在交通這一領(lǐng)域占比達(dá)到了13.55%[1].
中國城市已建設(shè)有良好的交通基礎(chǔ)設(shè)施,但城市公交與地鐵的分布格局依然存在盲區(qū),共享單車的出現(xiàn)即解決了這"最后一公里"的痛點(diǎn).除此以外,共享單車能持續(xù)不間斷地獲取大數(shù)據(jù),城市交通期望從大數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值,以幫助城市交通管理運(yùn)行更加高效,共享單車的大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新亦為城市交通搭建新一代高性能大數(shù)據(jù)處理與分析平臺(tái)提供了可能.
現(xiàn)今,中國共享單車市場百家爭鳴,而OFO與摩拜兩家單車企業(yè)所占的市場份額達(dá)到了92%以上,因此,本文主要分析這兩種共享單車的情況.
共享單車的工作原理是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的,物聯(lián)網(wǎng)有別于互聯(lián)網(wǎng)的概念是"物物互聯(lián)",即物與物之間通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建互聯(lián)平臺(tái).共享單車的"物物互聯(lián)"指的就是"手機(jī)-單車互聯(lián)",這一核心技術(shù)的最大難點(diǎn)就在單車的車鎖上.
摩拜單車的智能鎖技術(shù)是將一個(gè)GPS衛(wèi)星定位芯片、一個(gè)GSM無線移動(dòng)通信模塊和一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)SIM卡都集成封裝在了智能車鎖中.
"手機(jī)-單車互聯(lián)"的整個(gè)使用流程中,手機(jī)端主要通過單車APP發(fā)送租賃請求;這一請求將傳送至共享單車系統(tǒng)的控制臺(tái),即云端,它能通過智能鎖接收所有單車的數(shù)據(jù)信息,也會(huì)傳遞控制指令給單車,從而來響應(yīng)用戶請求;單車接收到云端傳來的控制指令,便會(huì)執(zhí)行命令,包括GPS定位和開鎖.騎行結(jié)束后,用戶鎖車信息又通過智能鎖傳遞給云端,云端再發(fā)送給手機(jī)APP執(zhí)行結(jié)算繳費(fèi)操作.通過"手機(jī)-云端-單車-云端-手機(jī)"這一個(gè)數(shù)據(jù)流閉環(huán),從而實(shí)現(xiàn)"手機(jī)-單車互聯(lián)".
OFO單車初始研發(fā)的車鎖稱為機(jī)械鎖,OFO機(jī)械鎖中是一個(gè)鎖芯,設(shè)置了4個(gè)數(shù)字為凸起,只要轉(zhuǎn)動(dòng)輪盤,將4個(gè)輪盤上的數(shù)字缺口都和鎖芯對應(yīng)上,鎖就能打開.
由于OFO車鎖的密碼是固定的,一旦用戶沒有手動(dòng)打亂密碼,任何人都能取車使用,包括未滿12周歲的兒童,因此具有極大的安全隱患.而且因?yàn)檐囨i內(nèi)沒有封裝GPS模塊,OFO單車無法通過車鎖進(jìn)行定位.
單車的硬件好壞決定了這一行業(yè)的發(fā)展前景,各個(gè)企業(yè)都在大力研發(fā)低成本、低維護(hù)、高效能的單車技術(shù),研發(fā)方向主要有以下3個(gè).
1.3.1 精準(zhǔn)定位的智能鎖全面覆蓋
從目前的市場技術(shù)來看,機(jī)械鎖的安全和管理隱患已不容忽視,2017年4月6日,OFO與中國自行研制的全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)-北斗導(dǎo)航達(dá)成戰(zhàn)略合作[2],共同研發(fā)新一代擁有遠(yuǎn)超GPS定位精度的北斗智能鎖.與此同時(shí),4月25日,摩拜單車宣布已全面支持"北斗+GPS+格洛納斯"的三模衛(wèi)星定位,定位速度與精度已經(jīng)達(dá)到行業(yè)最高的亞米級.至此,封裝了多模衛(wèi)星定位系統(tǒng)的智能車鎖開始全面覆蓋.
1.3.2 太陽能充電優(yōu)化
單車智能鎖需要供電才能正常工作,各家單車企業(yè)選擇了不同的供電技術(shù),某些單車選用的是騎行充電,前輪或后輪裝有一個(gè)發(fā)電花鼓及蓄電池,在用戶騎行的時(shí)候給蓄電池充電,但車架沉重,用戶騎行體驗(yàn)較差.某些單車選用的是安裝鋰離子聚合物電池作為供電來源,但電池本身具有不穩(wěn)定性,存在安全隱患.
目前,市場上出現(xiàn)新的太陽能供電技術(shù),在單車前放一個(gè)車筐,車筐底部裝一塊太陽能電池板,智能鎖里裝個(gè)6 000 mA的蓄電池,充滿一次電可使用40天左右.這種供電方式較為綠色環(huán)保,而且不會(huì)影響用戶的騎行體驗(yàn),即將成為未來主流供電方式.
1.3.3 車輛款式多樣化
共享單車家族車型將越來越豐富,單一的單車車型已無法滿足不同地區(qū)、不同用戶的需求,共享單車家族車型將越來越多樣化.或許不久的將來,在共享單車平臺(tái)上就會(huì)出現(xiàn)帶兒童座椅的親子車、騎行鍛煉者青睞的山地車、自帶安全反光帶和夜燈的夜行車等更多車型來滿足用戶的不同需求.
2016年4月,摩拜單車正式上線并投入運(yùn)營.摩拜單車智能鎖技術(shù)較為先進(jìn),每輛單車的成本較高,需要3 000元左右,租賃押金為299元,騎行半小時(shí)付費(fèi)1元,折損率保持在10%左右[3],屬于高成本、低維護(hù)的運(yùn)營模式.
OFO創(chuàng)立于2014年,初期采用了低成本的機(jī)械鎖技術(shù)和與鳳凰自行車企業(yè)合作以及二手閑置資源回收利用的方式,相應(yīng)的科技技術(shù)較為薄弱,單車車鎖內(nèi)未封裝GPS定位,從而降低了單車的使用率,也提高了企業(yè)的維護(hù)難度.OFO單車每輛單車的制作成本僅需300元,租賃押金為199元,騎行1小時(shí)付費(fèi)1元,折損率達(dá)到20%以上[3],屬于低成本、高維護(hù)的運(yùn)營模式.
摩拜與OFO單車的運(yùn)營模式截然不同,但都面臨著盈利模式單一、利潤率較低的窘境.共享單車誕生于物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)時(shí)代,各個(gè)單車企業(yè)拓展盈利模式也應(yīng)依托于物聯(lián)網(wǎng)這一"萬物互聯(lián)"的大背景之下,探尋多元化的利潤來源,能更好地保障共享單車的高效、高質(zhì)量運(yùn)營.
2.3.1 租金盈利模式
目前,租金仍是共享單車的主要利潤來源,也是基礎(chǔ)盈利模式.企業(yè)提供物理硬件,而用戶租賃使用,支付給企業(yè)費(fèi)用.在這種模式下,假設(shè)一輛共享單車成本為300元,4年后報(bào)廢,則每年的折舊成本是75元,每天大約0.2元.再算上一輛單車維護(hù)、損壞、被盜等運(yùn)營成本,每天將近2~3元.就按一輛單車每天總成本為3元計(jì)算,如果每次騎行費(fèi)用為0.5元,一輛單車每天被騎行超過6次才能略有盈余.這種盈利模式利用單車本身獲取利潤,利潤微乎其微,況且市場空間有限,還要與其他單車企業(yè)爭奪用戶.
2.3.2 押金盈利模式
當(dāng)前,共享單車市場主流依然是"交押金再使用"的模式,用戶在手機(jī)APP上需支付99~299元不等的押金,才能使用共享單車.一般選中一款共享單車長期使用的用戶,很少會(huì)輕易取回押金,這就意味著APP平臺(tái)的押金總額始終維持在相對穩(wěn)定的水平,借助這些資金,單車企業(yè)可獲取利息或投資其他項(xiàng)目來獲取利潤.2017年5月的"移動(dòng)APP排行榜"顯示,摩拜單車有活躍用戶2 244.4萬人[3],每人均交付299元押金,APP平臺(tái)保有押金總額高達(dá)67億元.
2.3.3 物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)盈利模式
在"手機(jī)-單車互聯(lián)"過程中,手機(jī)、單車和云端組成了一個(gè)系統(tǒng)整體,企業(yè)可以通過云端實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控,同時(shí)單車和手機(jī)也借助物聯(lián)網(wǎng),將位置信息、用車熱點(diǎn)區(qū)域、用戶使用習(xí)慣、騎行信息等數(shù)據(jù)傳送到云端.企業(yè)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合[4],就可以分析出天氣、時(shí)間、地區(qū)、交通等因素對單車使用率的影響,及時(shí)進(jìn)行運(yùn)營優(yōu)化,降低成本、提高利用率,并為探索更多元化的企業(yè)盈利模式提供了途徑.
例如,因?yàn)閱诬囉脩羰褂脝诬嘇PP的必然性與高頻度,通過數(shù)據(jù)整合,可以將廣告有針對性地投放到有需求的用戶的APP界面,比如用戶日常行車路線沿途的商家優(yōu)惠信息等,從而獲取商家的廣告費(fèi)用,提高單車企業(yè)的利潤.
這類依托于物聯(lián)網(wǎng)的盈利模式關(guān)鍵在于必須能收集到連續(xù)性的大數(shù)據(jù),能對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘并做好數(shù)據(jù)運(yùn)用,不管是降低成本還是精準(zhǔn)營銷,都為單車企業(yè)獲得穩(wěn)定而長期的盈利提供了可操作性.
共享單車擁有強(qiáng)大的發(fā)展前景,現(xiàn)階段應(yīng)不斷完善硬件配置,通過多樣化的盈利模式獲取利潤,保障企業(yè)高效運(yùn)營的同時(shí),研發(fā)物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理,與車輛、出租車、公交、地鐵等城市交通基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行數(shù)據(jù)交互和數(shù)據(jù)共享,融入整個(gè)智慧交通體系,融入整個(gè)智能互聯(lián)社會(huì).
[1]賽迪智庫.中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展評估報(bào)告(2017年)[EB/OL].(2017-08-29)[2017-09-25].http://www.useit.com.cn/thread-16356-1-1.html.
[2]郭晗.北斗助力共享單車實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理[J].衛(wèi)星應(yīng)用,2017(6):51-52.
[3]analysys易觀.2017年最新5月APP TOP1000排行榜[EB/OL].(2017-06-16)[2017-08-25].http://www.jiemian.com/article/1401077.html.
[4]韓龍玫.共享單車引領(lǐng)下的自行車交通提升策略探討[J].山西建筑,2017(11):4-5.
Analysis on the development trend of shared bikes based on Internet of Things technology
Geng Miao, Xu Yanhua, Bao Yingying
(IoT Engineering School of Taihu University of Wuxi, Wuxi 214000, China)
In today's society, Internet of Things technology is developing rapidly. Shared bikes fully embodies the concept of "Internet of Things" and become a new member of the urban intelligent transportation system, which makes urban road traffic management more efficient. This paper analyzes the core technology and operation mode of shared bikes, and tries to find practical and reasonable scheme to improve the efficiency of shared bikes and explore its future development trend.
shared bikes; Internet of Things; core technology; operation mode
2017年無錫市科協(xié)軟科學(xué)研究課題;項(xiàng)目名稱:基于物聯(lián)網(wǎng)云+大數(shù)據(jù)分析的共享單車高效安全體系的研究;項(xiàng)目編號:KX17-A-09.
耿淼(1981- ),女,江蘇無錫人,講師,碩士;研究方向:智能控制,算法仿真.