AVP迎来爆发，车企称大规模量产很难，希望联合开发

是技术不够成熟 作者：丽蓉被厂家吹了，老司机不耻自己停车，有个外号 目前的停车技术主要分为自动停车和自动代客停车(AutomatedValetParking，AVP) 自动停车：车位附近的自动停车过程，配置和场景要求低，L2级自动驾驶模式逐渐普及 低速限制区L4级自动驾驶仪 业界达成共识，在L4级自动驾驶应用场景中，AVP是自动驾驶技术对乘用车的最快商业应用，用户最能直接受益于自动驾驶技术，避免停车麻烦的麻烦 这不仅仅是创业公司挑战Faleo和BoschAVP，这不是一个新词 法雷奥于2013年首次推出代客停车系统ValetPark4U，通过超声波传感器，摄像头和激光扫描技术实现无人自动搜索附近停车位，完成自动停车除了法雷奥和博世的早期玩家，互联网巨头，自动驾驶初创企业，汽车制造商和大多数零部件供应商在自主停车领域取得了显著进展 华为思路是实现自助停车需要六个步骤：自动提升入口杠杆引导用户进入电梯入口；用户在电梯入口下车，在商场购物；同时启动一键停车，车辆自动停车；手机通过商场引导流程，提升体验；购物结束后，就近一键呼叫，无需返回车位找车；出口无停车费用离开 毫无疑问，汽车停车场市场的大量参与者已经迈出了市场化的第一步。

未来，随着技术成熟度的不断提高，算法越来越成熟，驾驶自动停车的普及率将进一步提高，自动停车的方向将不断迭代升级 正如HodoTechnology创始人倪凯所说，实现大规模生产的自我停车有可量化的目标：技术能力：停车环境中有许多复杂的交通参与者，例如突然性的可能性，因此对系统的感知要求很高工程能力：大规模生产不同于原型系统或研究。

大规模生产需要的是在有限的硬件配置和域控制器资源上执行系统功能 工程能力在大规模生产中至关重要，停车系统的最终性能在很大程度上取决于工程 工程需要考虑代码遵从性，领域控制器的软硬件特性，诊断，测试等 满足汽车行业的安全要求：例如，遵循系统的功能安全标准和ASPICE开发管理流程，以及汽车电子控制器系统的硬件和软件的系统验证和确认方法，以确保电子系统的安全功能的可靠性，从而确保司机和过路人的安全 但更大的机遇往往意味着更大的挑战，特别是随着未来高水平自动驾驶进入现实，如何进一步提高自动停车装配率，更好地满足自动驾驶汽车的高安全需求成为一个紧迫的问题 AVP是一项系统工程，汽车公司希望共同开发AVP的终极商业模式的答案并不统一，但一个包含多个参与者的商业蓝海正变得越来越清晰 参与者包括停车场内的汽车公司，旅游服务公司和物业方 有分析师表示，AVP的业务节奏分为三个步骤：直接覆盖车辆的自主停车功能，AVP停车场建设，在住宅或办公固定停车位实现AVP先行 对于汽车公司来说，AVP有不同的定义，如内存停车和训练停车 其中一些特征是自动停车的子集，另一些可能是另一个名称；从技术上讲，它们基本上是一致的 重要的是在合作中，汽车公司更注重自己停车的安全 根据这些要求，汽车公司更愿意与开放、自主的停车供应商共同发展 还要求联合开发伙伴具有更好的算法和硬件能力 根据倪凯的说法，联合开发伙伴关系使汽车公司更容易获得专门知识 此外，汽车公司也更愿意与供应商合作，提供快速响应服务 汽车企业规划中AVP是一项系统工程，涉及到场端的建设，场端的建设也是分级的。

他们认为，如果汽车的末端更重，田野的末端可以更轻；如果汽车的末端更轻，田野的末端是沉重的 是ES8增加了全自动停车S-APA；WeimarEX5功能自动停车 国内的汽车停车公司，不仅是新车制造商，也是传统汽车公司根据其官方解释，CS75是APA6.0的第一个中国品牌。 借助以上技术，长安新CS75实现全程无司机操作，搭载APA4.0乘客停车系统，采用法雷奥停车系统 传统汽车公司将自动泊车功能推广到他们的车型上，拥有超过L4的自动驾驶车辆 数据显示，2018年，20%的新车由自动停车驱动 中国乘用车市场汽车停放装配率2019年约为7.7 从技术上讲，大多数自动停车功能都是基于超声波传感器 业内有人表示，纯超声波方案仍然是绝对主流，超声波视觉融合方案相对较小，但超声波视觉融合方案将是未来的趋势 值得注意的是，在量产第一年带动量产，自动停车装配率不高 原因是什么 吉利的高级工程师说，除了技术的不成熟之外，还有其他原因：由于该传感器在现阶段的检测误差，一些用户很难使用自动停车 特别是在融合停车技术方案中，由于超声波雷达的方向不好，很难识别周围只有停车线的停车位。

基于目前的工艺条件，光学相机在实际检测过程中往往存在一些误差。 由于车载摄像头主要安装在车身外，使其容易沾染灰尘，雨淋等污渍，如果不及时清洗，肯定会影响检测精度，严重会导致整个系统故障而造成交通事故 计算能力和算法的缺乏，使得自动停车能力的表现po 他接着指出，自动停车的体验有很大的不同，它也可以识别停车位和停车位以及停车线，但当你遇到复杂的不规则情况时，完成程度会下降 据他说，大规模生产的AVP功能车辆需要几年的时间 除了加强车辆的计算能力，算法和感知能力外，更重要的是使自停车更人性化，同时可以更符合停车场景的实际，是对每个停车企业的巨大挑战 AVP上车：对于智能停车来说慢就是快，需要突破的是多场景识别智能车位，优化停车速度和时间等技术难题，同时也要克服感知，计算解决方案，系统集成，法律，保险，道路协调，等“硬啃骨头”进入这个领域需要大量的智能和网络技术，也需要汽车公司建立一个网络后台来支持自行车。 这部分是一个很好的机会和挑战，特别是对于初创企业 中国乘用车市场汽车停放装配率已从2013年的1.34%上升到2019年的7.7%，上升 这是市场爆炸的迹象，分析师表示，汽车停车系统预计今年装配率将大幅上升，并在未来继续上升 作为自动驾驶的必备选择，AVP看起来像星星之火，从主机厂和初创企业开始燎原 业内人士表示，2020年，国内主机厂将有多款具有自动停车功能的自主车型上市 随着智能驾驶的深入，AVP将成为流行 当然，这个必备选项不是汽车公司，个别供应商的独享狂欢，而是他们的联合开发和合作生产 消费者满意是成败的关键