困在停车场的自动驾驶(4)

技术难度，才是停车场自动驾驶的最大阻碍
大家可能有印象，曾经博世和戴姆勒联合发布过停车场自动驾驶方案。两家厂商打通了预先安放在停车场的摄像头与车辆之间的数据链，走的是“车场协同”路线。只要与博世进行合作的车企，车辆无需安装更多摄像头和激光雷达等特殊传感器，就可以在停车场的摄像头指引下进行泊车。

相比较之前百度和小鹏的方案，博世与戴姆勒的AVP对车辆的要求更低。但问题在于，如此庞大规模的商场和写字楼，若要逐一进行场地的勘察与安装摄像头，显然是不菲的成本。对此，停车场管理公司显然不愿承担。而这如果要转嫁到消费者身上，究竟能有多少人愿意为之买单尚属未知。
相比之下，百度名为P-AVP的方案（P即Public的缩写）走的是“重车轻场”路线。即在停车场提前绘制高精地图，并与停车场的物业管理方合作规划AVP的专用车位，实现车辆的自主寻找车位泊入以及召唤驶出。这些车位普遍比较偏远，车主万不得已不会使用，如果能通过自动驾驶提升这部分车位的使用频率，物业管理方非常乐意。如果能够实现，显然是双赢。
但问题在于，这项功能实现起来技术难度太大。据虎嗅了解，百度此前试图在2021年下半年就向合作车企交付该功能，但该计划不断延迟，最终到今天也没实现。更重要的是，该方案虽然不用在停车场安装固定传感器，但绘制高精地图以及逐个停车场进行车辆适配，依旧需要耗费人力。毕竟，百度只是供应商，而不同品牌的车型在尺寸、技术架构上都有差异。
这项巨额成本，百度和车企都不愿承担。
由此可见，小鹏这样通过车端智能，不依赖场端的做法在商业化上似乎更加可行。虎嗅推测，小鹏的VPA-L在云端实现的路径共享，让人看到了“众包建图”的模式雏形。如果小鹏能够在云端将每辆P5在停车场中采集到的地图整合，那么采图带来的成本就可以依靠用户量的增加而化解于无形。同样，车企对于自身车辆的底层电子电气架构也更加了解，适配难度更低，这都是百度所不具备的优势。
因此，用户若想要真正能解决自己停车痛点的自动驾驶技术，还需加以时日。当前的智能汽车，恐怕还做不到。
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