新旧势力抢着上，AVP凭什么成为新卖点？

原创高工智能汽车 2023-03-22 17:02 269浏览 0评论 0点赞

随着国内汽车保有量的激增，车位稀缺现象愈演愈烈，加上智能化趋势的催化，泊车细分赛道迎来了新风口。

早在2021年1月，搭载百度 AVP 自主泊车方案的威马全新车型 W6，就率先成为了国内具备该功能的消费级车型之一。不管是对开发L4级自动驾驶领域多年的百度，还是新势力威马，都是一次里程碑式的赢面。

不久后，广汽埃安推出的AION V Plus，亦实现了AVP超视距泊车，具备无人泊车及召唤接驾、基于停车场的高精地图完成自主代客泊车、跨楼层泊车、主动避障等功能，即使是在非划线停车位，也可完成自动泊入和泊出。

今年2月21日，奇瑞高端品牌EXEED星途旗下全新SUV瑶光正式上市，新车共推出6款车型。在安全驾控方面，新车搭载了AVP自主代客泊车、NOC导航辅助驾驶等功能。

其实，伴随着L2级及以下辅助驾驶搭载率的攀升，如何在智能化的基础上打造出差异化，亦是传统汽车厂商与新势力的一桩心事。

从车企们积极布局AVP的态势来看，这类更高级别的辅助驾驶系统，成为了汽车智能化的差异化卖点之一。

以百度Apollo自动驾驶平台的AVP解决方案为例，利用Apollo开源的代码和平台，车企可以自定义自动驾驶方案。这不仅有助于打造各车企的差异化优势，而且能打消其被供应商“卡脖子”的忧虑。

不过，高工智能汽车研究院监测数据显示，2018-2020年中国市场乘用车前装搭载自动泊车功能交付年均增长在30%左右，2021年开始受到多方不确定因素持续影响，增速开始下滑。2022年自动泊车交付上险280.7万辆，前装搭载率仍处于较低水平，仅为14.08%。

高工智能汽车研究院预计，随着2023年市场进入复苏周期，尤其是受益于域控制器、舱泊一体、行泊一体等硬件和功能集成的推动，自动泊车市场将进入新一轮高速发展期。

车端智能商业化加速

尽管AVP功能主要在低速场景中应用，不必面对高速场景下的突发事件和极端情况，但它所面临的场景复杂程度并未减少。

比如，面向车辆剐蹭、车库立柱识别、停车位窄、车位锁等泊车挑战，选择何种方案、如何安全应对亦是关键。

根据国际标准ISO23374，AVP功能分为3种不同的类型：一是利用车端智能实现自主代客泊车，感知、规划和执行均由车端负责；二是利用场端智能实现自主代客泊车功能，场端安装的传感器和边缘计算单元，负责感知和规划部分，汽车仅作为执行机构，依据场端提供的指令执行驾驶任务。

三是基于车场协同实现自主代客泊车，即首先从云端获得高精地图、车辆的位置及场端分配的车位位置信息，场端再规划出最优路径，发给车辆进行最终的行驶轨迹和姿态规划及控制。

而落地到实际的应用中，车端和场端、车场协同三种不同的方案，对感知、规划和执行的要求各不相同。比如，车端智能虽然增加了车辆的改造成本，对车的感知、定位、规划、控制等功能都提出了更高要求，但由于不依赖场端的改造，其商业化推进速度正在加快。

其中，特斯拉、小鹏、蔚来、威马、长安、广汽、长城等主机厂，以及法雷奥、智华科技等供应商，都是车端智能的支持者。

毕竟，场端智能面临的首要难题也是最大难题，就是对停车场设施规划要求较高，因此前期必须要投入的场端改造成本非常高。

而车端智能最大的优势则是对停车场设施的依赖程度不高，能否实现AVP功能主要取决于车辆自身的能力，目前面临的是挑战包括避障、定位，往上延申即感知方案的选择和高精地图、高精定位问题。

值得一提的是，今年1月，宝马集团和法雷奥宣布达成新的战略合作，本次双方合作同时支持车端智能和场端智能AVP，专注于为私人场地和停车场的客户联合打造下一代高端泊车用户体验，从自动泊车辅助到L4级自动代客泊车，所有功能都将基于车内技术和传感器实现。

据悉，法雷奥的融合泊车系统可以执行垂直、平行和鱼骨式停车，甚至可以使用智能手机远程控制车辆自主安全地进出车库。该系统使用环视摄像头和超声波传感器，检测路边的车位线和可用空间，一旦确定了合适的停车位，就会通知驾驶员，驾驶员可以自行停车并释放控制权，由该系统控制转向、油门和刹车，自动完成泊车，在几秒钟内就能将车辆停好。

另外，该融合泊车系统通过融合地图的方法，可用兼容从摄像头、超声波雷达甚至到激光雷达等不同数量不同类型的传感器。在目标感知上通过多传感器的数据融合，提高探测精度和准确性；同时，摄像头和超声波雷达的融合能分辨出目标类型及距离等属性，提升系统安全性。

目前，单车智能是被众多主机厂采纳最多的方案。究其原因，一方面场端智能大规模落地前提是有自主代客泊车AVP专用停车场，但谁来牵头打造、谁来投资场端充满不定数；另一方面，近年来视觉、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等感知技术的升级迭代周期变得更短，不断刷新感知融合方案的精度，赋予了车端智能商业化更多可能。

在智华科技技术副总杨波看来，无论是场端智能还是车端智能，都面临着不少大规模落地难题；相比之下，随着定位、感知等技术的成熟赋能，在地下停车场等部分场景分阶段实现车端智能商业化落地，即走车端智能渐进式路线，或许是实现AVP大规模落地的另一种可能打法。

不过，也有业内人士表示，综合车端智能和场端智能方案的优缺点，车场协同或许是AVP功能的最终实现路径。而眼下，伴随着着各主机厂开启AVP上车潮，车端智能方案已经开始崭露头角，必将推动汽车的感知、决策、执行方案迎来新升级。

感知之争升级

要想将车端智能做到极致，可靠的感知方案是前提。

不难发现，AVP功能对感知的要求非常高，不仅要明确识别出车辆周围的停车位（包括未画线的停车场），还要在行进过程中对各种障碍物进行精准分类识别，为精确的路径规划提供前置条件。

此前，百度曾表示，基于其独有的车-云-图-场整体解决方案及高精地图的优势，AVP能够以成本较低的传感器（视觉+超声波）方案达到L4级无人化泊车水平。

从国内的超声波方案来看，奥迪威AK2新一代编码式超声波数字传感器，在减小探测盲区、提高探测速率、加大探测距离、提升抗干扰能力等方面都有质的提升。同时，AK2信号传播速度快，且能够同步处理多种回波特征值，支持多模式切换，满足智能驾驶迭代至L3、L4级对感知升级的要求。

奥迪威方面表示，从客观判断，各类型的传感器并非相互替代关系，而是互补融合关系，多传感器融合是自动驾驶技术的发展趋势。比如，在短距离测距方面，超声波雷达方案具有精度和成本的显著优势，或将通过自动泊车的优化和升级，实现大规模应用。

“从自动泊车的优化和升级，再到行泊一体的域控融合，新一代的AK2雷达一定会成为主流配置，于奥迪威而言，在这个赛道已经超过二十多年的积累与耕耘，我们的机遇就是跟着市场的需求持续向前，为OEM主机厂和专业的Tier 1提供高性价比的超声波雷达。”

另外，环视与自动泊车系统融合，也能节省很多元器件和空间，实现降本增效。

“新一代记忆泊车和自主泊车，是智能泊车的趋势和未来，这些功能都将在L4以上的自动驾驶中体现，因此对于车位的检测和识别能力有一定的要求，比如：精度需要在5cm以内、车位类型要覆盖100种以上等，需要有更高级的车位检测技术支持。”

据悉，鑫洋泉将车位检测算法模块，纳入环视引擎作为标配，基于环视摄像头的车位检测，可解决如上问题。

同时，智华科技也在快速布局泊车赛道，目前已经形成了全景泊车系统（AVM）、融合自动泊车系统（FAPA）、记忆泊车系统（HPA）、自主泊车系统（AVP）完整产品线。其中，AVM和FAPA产品已经实现规模化量产，客户包含长安、广汽、五菱、比亚迪、合众新能源等；HPA产品预计在2023年三季度实现量产。

在纯超声波APA方案和AVM方案的基础上，智华科技FAPA系统将视觉感知与超声波信息感知进行融合，准确识别停车位和泊车场景关键交通要素，并通过轨迹规划和车辆控制算法，将车辆安全的泊入代泊车位。该方案泊车成功率高于95%，泊车完成后车身位置误差≤10cm、角度误差≤2°。

前不久，有关特斯拉的HW4.0硬件系统或将配置一颗高分辨率毫米波雷达的消息，引发了行业内外对4D毫米波雷达的高度关注，这也为AVP的感知方案升级带来了更多新思路。

例如，楚航科技推出的双芯片级联式4D成像雷达产品，可实现1024个4D点云和64个跟踪目标的输出，探测距离可达300米，角度分辨率达到1.5°（水平）*3°（俯仰），可以有效地解析目标的轮廓、类别、行为，进而感知传统毫米波雷达无法识别的细小物体、静止物体或者横向移动的障碍物等。

在传统毫米波雷达的感知基础上，4D毫米波雷达增加了对高度、细小物品的识别。具体到AVP功能，4D毫米波雷达可针对停车场的“行人鬼探头”、灯光昏暗等痛点场景，实现对动态和静态障碍物更为精准的感知能力。

目前来看，多传感器融合仍是智能驾驶感知大趋势，车端智能是AVP的主力方案。

随着行泊一体或舱泊一体等硬件和功能集成的推动，无论是从感知端，包括环视、超声波雷达的技术升级，4D毫米波雷达的加入等，还是从决策端、执行端入手让AVP变得更智能、更安全，都是当前自动泊车市场的机遇所在。

值得关注的是，即将在3月29日于上海召开的2023年度（第五届）高工智能汽车市场峰会上，来自产业生态圈的代表企业将会着眼未来2-3年的智能汽车行业趋势、市场风向、技术趋势，覆盖芯片、感知融合、域控与软件、系统与控制、中央计算及区域控制、座舱域控与多模态交互等各大热点板块深入探讨与剖析。

届时，高工智能汽车研究院还将在现场首次发布《2022年度乘用车智能网联产业链前装数据及2023-2025市场预测报告》，值得期待。

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