立足「車+AI」的縱目科技，如何直擊自主泊車痛點並實現大規模量產？

自動駕駛落地場景一直考驗著造車老兵與新秀們。自主泊車作為不錯的切入點，自然引起不少車企和自動駕駛公司的青睞。

• 2013年09月25日，汽車零部件供應商法雷奧Valeo發布自動泊車輔助系統Valet Park4U。

• 2016年，上海汽車城規劃「自主代客泊車」項目，奇瑞新能源、吉林大學汽車學院、上海逸驅、地平線、同濟大學交通運輸工程學院和亦聯等6家單位參與。

• 2017年7月，戴姆勒和博世共同宣布名為「自動代客泊車」的概念。

• 2017年9月，新一代日產Leaf配准了自主泊車系統ProPILOT Park。

• 2017年11月28日，地平線參與的「自主代客泊車」項目在上海汽車·創新港完成了首次公開測試。

• 2017年11月30日，縱目發布了針對停車場低速場景自主泊車系統1.0版本。

• 2018年1月6日，采埃孚、百度和盼達共同展示了一款自主代客泊車系統。

• 2018年2月22日，博世宣布擁有L5級別的自動代客泊車AVP技術，將在新一代賓士S系列轎車中搭載上市。

通常人們容易混淆自主泊車與自動泊車的概念。自動泊車是利用車輛周身搭載的感測器，測量車身與周圍環境之間的距離和角度，通過數據分析和操作控制，實現停車入位。它主要依靠超聲波雷達。

與自動泊車不同，自主泊車又稱自動（主）代客泊車，涉及到無人駕駛技術，需在最後一公里內按照規劃好的路線進行行駛。實現自主泊車需要更多的感測器、更複雜的感知、定位、規劃等技術，還需要車聯網、車場標準化建設以及數據互通。

也就是說，自主泊車面對的環境更複雜，比如很窄的停車位、攝像頭有雨水，甚至碰到鐵絲網等極端情況。

據雷鋒網新智駕了解，自主泊車行業中，縱目科技早早把自主泊車系統落地為產品並進入量產化，預計將於2019年量產。從成立之初到現在，縱目已有兩百多人的規模，其中半數是研發人員，分布在上海、北京和廈門。

按照縱目的戰略規劃，2018年實現針對大型商場等地下車庫的L4級自主泊車1.0；2019年實現自主泊車2.0，目標是園區內泊車，包含1.0的全部場景；2020年推出針對簡單城市路況的L4級自主泊車3.0。

為了更深入了解自主泊車的發展現狀，雷鋒網新智駕專訪了縱目科技智能交通事業部總經理王凡。

王凡表示：「以前業界對自主泊車沒有統一的定義，主機廠商有的稱為記憶式泊車、訓練式泊車，隨著與主機廠的不斷討論和交流，直到去年推出自主泊車1.0，大家才形成了統一的認知。」

值得注意的是，現在面臨的核心問題，包括自主泊車的成本與安全、停車場內部軌跡規劃、車位探測與識別的精準度和泊車入位過程式控制制等。

1、成本與安全

成本方面，王凡舉例道，對於共享汽車而言，目前正在運營大都是新能源汽車，造價沒有私家車高。如果在共享汽車上安裝昂貴的自主泊車設備，無論是主機廠還是分時租賃運營方都無法承擔。大規模量產更是遙遙無期。

另外安全方面，目前絕大多數自動駕駛公司出身於AI圈子，演算法對他們來說沒有任何問題，但對開發完整產品的經驗不足，而汽車又是一個極其特殊的產品，跟安全息息相關。王凡接著表示，2017年的谷歌自動駕駛安全報告清楚表明，安全必須從方法論開始，要對各種可能發生的危害場景進行分析，然後結合多種方法進行大量測試，最後才能投入商用。

2、自主泊車的技術挑戰

• 停車場環境

停車場GPS信號弱、地面反光嚴重、建築重複度大、光線變化大，而且白色的牆面缺少必要的紋理信息，這些都對演算法和感測器存在極強的挑戰。

• 停車位識別

過去的自動泊車，司機可以識別停車位。現在車輛必須自己做出判斷，甚至要判斷出車位上是否有錐桶或者開啟的地鎖，對車輛識別提出了更高要求。

王凡說道，考慮到複雜性，自主泊車會盡量把攝像頭、超聲波雷達以及毫米波雷達的感知融合在一起進行車位檢測。

• 路徑規劃

據雷鋒網新智駕了解，自主泊車的路徑規劃主要有兩種，一種是人為制定路徑，另外一種是自動規劃路徑。其中自動規劃路徑需要先輸入停車位空間的幾何形狀，然後系統會根據汽車動力學模型和碰撞條件約束，採用不同的控制演算法實現路徑規劃。

面對複雜的停車場環境，如道路狹窄、急轉彎較多，或是出現道路佔用，王凡表示，自主泊車要求具備更精確的運動規劃和感知定位能力。

• 控制泊車入位過程

王凡對雷鋒網新智駕道，泊車過程中，除了要面對水平、垂直或斜向等不同類型的停車位，還有可能遇到停車位附近的減速帶、斜坡和路沿等障礙物。

因此，泊車入位時，對車身姿態控制精度要求非常嚴格，需要加強車輛的實時控制，確保環境數據和路徑規劃及時更新。

1、感知

其實，高速場景相對單一，干擾小，在不考慮換道的時候，感知重點在前方遠處；而低速場景，駕駛員需要時刻觀察周圍的環境以及各個視角。可以簡單定性地認為，感知的距離和車速成正比，感知的角度和車速成反比。

王凡表示，四個環視魚眼攝像頭+5個高解析度的毫米波雷達+12個超聲波雷達可滿足低速場景下自主泊車的需求。

#魚眼攝像頭停車場檢測

#環視拼接所生成的俯視視角

#道路上的實體檢測

2、高精度定位

對於自主泊車而言，車輛只有明確自身的精確位置才能決定其行駛方向。但是目前大多數停車場還沒有高精度地圖數據，針對此現象，縱目科技通過用戶的車輛並利用SLAM技術構建小範圍的地圖。王凡解釋道，由於室內停車場沒有GPS信號，定位只能依靠其他手段，縱目採取多感測器融合的方式，可以適用於不同場景，具備更好的通用性和穩定性。

除此之外，縱目科技還展示了利用交通標誌牌進行定位的感知能力。

#道路交通牌的識別

大規模量產自主泊車系統的途徑

目前存在的商業模式主要有兩種：

• 傳統主機廠供貨模式，幫助主機廠開發相關的智能功能；

• 汽車生態圈模式，科技公司向出行運營商，包括共享汽車的運營商提供解決方案，成為共享汽車生態鏈中的一環。

針對縱目科技自主泊車1.0，王凡表示，自主泊車1.0還是採用傳統金字塔商業模式，上游為OEM，下游是Tier1、Tier2；自主泊車2.0時，除了傳統的金字塔商業模式，還有汽車生態圈模式，具體包括主機廠、運營商、保險公司以及方案提供商，涉及到車隊管理、停車場管理和無線充電管理等方面。

在自身優勢方面，王凡自信地表示，面對傳統的Tier1供應商，縱目的核心演算法開發能力更勝一籌；而面對如法里奧、博世等國際巨頭，縱目更了解中國的市場需求，應對更靈活自如。

同時，對於像地平線、Momenta等同一研究方向的夥伴們，王凡表示，不同於他們的「AI+車」，縱目屬於「車+AI」，很多核心人員都有著汽車背景，對汽車本身的理解更深刻。而在AI方面，前不久和澳大利亞國家級科研機構CSIRO達成的合作，進一步增強了團隊AI能力。

眾所周知，共享出行是未來出行的發展趨勢，基於此，2020年縱目科技將和共享出行合作夥伴部署近萬輛汽車來累積百萬公里路測數據。但是，共享車輛的停車與調度問題是運營商最大的痛點，存在運營虧本、用戶體驗極差等現象。

因此，要想實現盈利，需通過自動調度來提高運營效率。王凡表示，縱目的自主泊車技術可以實現自動調度，節省大量人力調度成本，真正解決共享出行的痛點。目前出行行業正處於破繭成蝶階段，有一系列問題亟待解決，只有各方積極合作，整個出行行業才能突破盈利臨界點，實現快速發展。

總之，要想運用低成本感測器實現高水平的感知和定位能力，必須具備足夠的感測器融合能力，包括軟硬體、融合演算法以及完善的開發驗證流程。

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