当地铁入站后停歪了，屏蔽门挡住半个列车出口，被挤成沙丁鱼的上下车乘客都会吐槽司机不会开车。

实际上，这次泊车是由电子系统进行监控、运算、操作的，系统通过传感器了解车辆的速度、位置、载荷并数字化控制其制动过程，只不过有时候精度并不如意罢了。但若换地铁司机来开，误差就大到没边了，门缝可能小到鲁豫姐都挤不进去。

自从人类多年前驯服了野马、发明了车轮，泊马泊车就成了一件不容忽视的大事。不信？反正耶稣就是在古代“停车场”出生的。

艰难的泊车小史

因为古代农业社会生产力落后，只有大富人家才坐拥马匹与马车。与农家不同，自带大型动物浓烈气味的马匹不会停泊到主人家隔壁（毕竟大宅子占地面积大），一般会在用木制或石制的拴马桩固定在府邸大门附近。

有些石制拴马桩比较豪华，上头的方形石柱还雕刻有吉祥如意的祥瑞，一般是对应其阶级的神兽（雕龙会掉脑袋的）。

客栈、酒肆外面也会有拴马桩，这就是早期的公共停车场，入内消费可以免停马费。

如果你把马泊在野地，多数人会把马匹栓在树上。

马匹是一种可持续能源供能的交通工具，泊马期间吃点草补充续航，等待技能冷却，接下来又能继续跑了。

马车会比马相对复杂点。特别是中国的马车，因为我们古代没发明转向架，所以多数马车都打造成了更轻盈的两轮样式（但我们是有四轮马车的），松开马匹之后用人力倒推进泊位时也相对轻松一些。

如今在农村依然盛行的手扶拖拉机，就是将马匹换成柴油机之后的现代化版本。

这种车子是1:1转向比设定，比F1的操控还直接。

进入汽车时代之后，驾驶者们一直没好好思考泊车的问题，毕竟买得起汽车的大富人家不缺在车外帮忙看位置的人型倒车雷达。

年，英国传奇女赛车手多萝西·莱维（DorothyLevitt）创造了女性驾驶者最高车速，并在年发布的《TheWomanandTheCar》一书中描述了使用化妆镜观察后方的方法。

看图吧，Dorothy女神怎么可能离得开化妆镜呢？

年，雷·哈罗恩（RayHarroun）在他自己的印第赛车上安装了后视镜。这种装置在10年后才逐渐成为专利和量产车装置，随后在汽车领域铺开，驾驶者的泊车方式得到了革新，特别是在封闭式车厢大行其道的那个年代。

二战之后，富得流油的美国人想出了各种汽车新技术，其中就包括早期的汽车导航，以及下图这种五轮汽车，侧方位停车0烦恼……

进入21世纪之后，脑洞大开的设计师弄出一款叫ROboMObil的全轮转向怪物，四个车轮用变态的90度转向来应付所有难停车位。

至于机械强度和底盘操控嘛……

这些做PPT的人不会告诉你的。

“自动泊车”技术的先祖

以上是泊车小史，我们今天要聊更先进的自动泊车，因此必须从自动化定位技术的鼻祖们开始说。

巡航导弹是最早的自动泊车技术的集大成者。笔者在此前文章中提到过，德军的V1巡航导弹用陀螺仪、空速计、机械计时器、高度仪组成惯性制导系统，工程师根据A/B两地的地图坐标设定飞行方向和时间，飞行够预定时间后自动切断油路，导弹失去动力掉下去，自动停入拟定的“泊位”——可能是某座伦敦建筑的屋顶。

当然，这种离线式定位技术比较菜，有时候飞离目标二三十公里最终轰掉一个小山包，山包上正吃草的英格兰萨福克羊也没理解到为什么吃个草都能被五雷轰顶。

真正代表数字化制导技术顶尖水平的是阿波罗11号的制导计算机（ApolloGuidanceCompter），这款AGC很弱鸡又很强大。

AGC有多弱鸡呢？RAM只有2kb，ROM是36kb，远远比不上街头的量贩式咖啡机。不过如此“智能”的咖啡机到顶了只能做个线上支付然后卖你一杯咖啡。AGC有多强大呢？智商水平只有咖啡机万分一不到的AGC可以领着多吨的“大胖子”土星五号飞往月球。

然而，阿波罗11号登月舱登陆静海基地这个“自动泊车”过程却充满了不确定性，当时阿姆斯特朗和奥尔德林的“鹰”登月舱远离原定着陆点大约6km，机载着陆计算机（自动泊车系统）也在不断报警。登月舱驾驶员巴斯·奥尔德林（巴斯光年的原型）改用手动模式很艰难地绕过了布满了巨石的错误着陆点，在燃料只剩下30秒的时候终于成功降落，迈出人类的一大步。

全球最早的直播网红是阿姆斯特朗和奥尔德林，全球6亿电视观众共同见证了他们登陆月球的时刻。

如果当时“鹰”登月舱在弱鸡得无能为力的机载着陆计算机之协助下，于月球表面拉胯，美国总统的另一份声明将被全球广播。

笔者2年前正好编译了这篇充满诗意的悲情声明，发大家一看（但并不欢迎无声明转载）：

目前，阿波罗11号的登月软件源代码已经公开。如果以后有人问你“你咋不上天呢？”，你就可以把代码复制给他了。

温馨提示，代码包中的“Luminary”是“鹰”登月舱的原始代码：

很多尖端技术都是通过“军转民”的路径实现民用化，一开始在民用顶级产品上运用，产量提升了、单价降低了之后再步入千家万户。

下文我们将聊到消费级民用产品中的自动泊车技术。

自动泊车技术的基础概念

支线任务做完，我们现在回到主线上面来。

自动泊车技术分为两大类，定义并不相同：

A

供泊车的空间

自动泊车系统（APS，AutomatedParkingSystem）

APS是一种自动泊车的空间结构，利用自动升降机将车辆塞进狭窄的泊车位，大众就比较喜欢用这种结构来置放新生产出来的商品车。

在广州远洋大厦就有一套很老的APS，小时候看着老爸把车子开进一个泊位之后，下车离场，工作人员按动开始按钮，下部转盘就会旋转90°之后，再用传输带和升降机塞到地库泊位中。取车时，反而行之即可。

同样原理的APS在日本很盛行，之前传遍网络的日本自行车自动泊车系统就是如此角色。

B

辅助泊车行为的自动化系统

泊车辅助系统（PAS，ParkingAssistSystem）

自动泊车辅助（APA，AutoParkingAssist）

远程遥控泊车（RPA，RemoteParkingAsist）

自动代客泊车（AVP，AutomatedValetParking）

以上几种都是汽车自带的自动泊车系统，车辆通过视觉与位置传感器识别车位、计算路线，再通过PAS/APA/RPA/AVP完成泊车入位工作。

目前业界总把APS和以上四个混淆，算不上错误，只是概念分割不清。因此笔者写一个前提：下文我们聊的自动泊车技术均指的是PAS/APA/RPA/AVP（车载的泊车辅助系统），而非APS（供车辆使用的空间）。

其中，我们最常用到的APA也分F-APA全自动泊车辅助和Semi-APA半自动泊车辅助。

进入21世纪之后，自动驾驶技术才真正进入高速发展期，自动泊车技术则是自动驾驶技术的一个分支，用户需求更加刚性，毕竟“世人苦泊车久已”。

登月半个世纪之后，自动泊车系统的鲁棒性、安全性、应用广泛性、经济性均得到了质的提升。相比“碰个运气试试看”的阿波罗AGC，当今自动泊车系统才是真正的“老司机”。

如今，一套完整的自动泊车系统拥有三大组成部分——传感器（耳目）、控制器（大脑）、执行器（手脚），分别负责感知、思考与执行三大功能模块，如下图所示：

高阶的、在线的自动泊车系统，其工作逻辑是下图这样的：传感器获知外界物理世界的四维数据之后，再与高精度地图和卫星定位数据结合，一同输送至车载处理器/云端处理器得出路线规划，进而由车辆执行物理动作。

如果去掉高精度地图与定位，这就是一款离线的自动泊车系统。

可见，看得清（感知功能）、算得动（思考功能）、行得稳（执行功能）是自动泊车技术的三大必备要素，而其自动化水平可以对应SAE自动驾驶等级来判断高低。

SAE美国汽车工程师学会的自动驾驶分级越高，下图中标注的“人类需要执行的任务”（转向/制动/加速）就会一直减少，人类从L3开始就只需要“坐在方向盘/制动踏板/油门踏板前”做一个木有感情的假冒伪劣驾驶者，从L4开始基本不需要操作（在特定的高难度路况中还是需要帮机器一个忙），L5则是摘掉方向盘/制动踏板/油门踏板都没有任何问题。

基础概念说完，本节结束。

自动泊车的基础技术

下面我们针对自动泊车技术的几样核心技术进行探讨：

A

位置传感器

位置传感器的作用是“让系统知道车子在环境中的什么位置”，目前最常用的位置传感器是“超声波雷达”，听起来很牛，其实就是倒车雷达而已，去途虎多块能装前后8个的……

因为这种小雷达的工作频率高于20kHz（人耳听觉上限），准确来说是40kHz、48kHz、58kHz三选一，所以人耳是听不到它们工作的，滴滴滴那个是倒车雷达系统的蜂鸣器而已。

开过大型豪华车的朋友应该会发现，车子不止前后有雷达，两侧也有。你没感受错，前后的UPA倒车雷达的工作范围在0.15-2.5m之间（下图白色），两侧的APA雷达则在0.3-5.0m（下图蓝色）之间，这两种雷达在自动泊车系统中都是主要功臣。

由于超声波雷达的精度并不高，检测距离也比较短，现在有不少车企把车载毫米波雷达也用作自动泊车系统的位置传感器，得到距离分辨率更高、角度分辨率更高、环境适应性更高的优质数据。

此外，现在还有一种新的雷达逐渐装车，那就是贵上天的激光雷达。为了对比超声波/毫米波雷达、激光雷达、摄像头的性能，笔者制作了一个表格（数据来源：百度Apollo自动驾驶）：

可见，三种传感器都有各自的优势和缺陷，三者结合之后才能扬长避短达到全优，不过激光雷达当前的成本嘛……你能接受一颗雷达几万块成本也行。

比如下图笔者翻译的四代A8，超声波雷达、长距和中距毫米波雷达、激光雷达、摄像头环环相扣，才打造出全球第一款L3自动驾驶量产车。

B

视觉传感器

视觉传感器就是摄像头，以前我们有车载的后视摄像头，现在有很多车都装载了全景摄像头，与自动驾驶相关度最高的前置高清视摄像头则分为单目、双目、三目，目数越大就能覆盖越多的焦段。

在自动泊车领域，单靠视觉方案是可以实现的，问题是摄像头在恶劣天气和低亮度环境中工作就很容易拉胯，必须配合超声波雷达/毫米波雷达才能精准定位。

那么，反过来想：单靠雷达是否可以实现呢？还真可以，问题是雷达对物体的分类能力非常差，随便弄点不打紧的一些障碍物就骗得它团团转。

因此，视觉传感器与位置传感器打配合（下图再放一次），才能更好地了解车辆的当前位置。

好了，既然有了高清摄像头，是不是可以玩出点新花样来？

可以。

笔者在第四代宝马X5（G05）上就试过“即时定位与地图构建”技术（SLAM，SimultaneousLocalizationAndMapping）的基础版本，用起来很方便。

SLAM简单来说就是把AI机器人带进去一个未知环境中，驾驶员教AI怎么泊入/泊出，系统自己用视觉与位置传感器描绘出这个区域的高清地图，并记录流程中的油门、转向、制动数据，之后利用这些数据实现自动驾驶/自动泊车。

目前宝马多数车型/三代哈弗H6都装备了SLAM原路返回功能（循迹倒车辅助），当驾驶者错误驶入一条狭窄道路无法动弹时，一键即可原路返回，其中宝马的原路返回可以执行50m。

不过宝马这个功能在熄火之后就再没有作用了，所以是个一次性的记忆功能。最近威马汽车发布的W6车系就装备了完整版的SLAM系统，只需一次记录，AI就能永久学会同一场景的自动泊车路径。

两套SLAM系统的传感器没有太大区别，最大的区别是用途和执行力，宝马只能用来脱困（太窄了不好倒车），威马W6用来日常泊车使用，除了固定车位之外，陌生车位也能用，也可以实现自动代客泊车。

这就是我们刚刚提到过自动代客泊车（AVP，AutomatedValetParking）概念，新发布的W世代奔驰S级也有类似的配置。AVP还分“提前学习”和“当场学习”两种，前者需要经过SLAM系统训练之后（之前到过这进行地图建模了）才能用，后者只需驾驶员开到停车场就可以离席，车子自己找车位泊入，从SAE分级来看属于L4（法规是否允许那是另一回事）。

注意注意，上面这张AVP泊车官方图，W驾驶座上是没人的！！！

C

电控操纵机构

百度Apollo项目近几年在做自动驾驶技术研发，选的都是操纵机构全有电动备份的车型，电控油门、电控转向、电控制动、电控挡位都不能缺。

刚刚提到的那台W6，因为本身是个电动车，所以最不缺的就是电控操纵机构……那些什么转向机构控制单元、扭矩传感器、方向盘转角传感器等等，通过FlexRay总线（新的）与CAN总线（老的）通信即可。

拥有全电操纵的车型（不管什么燃料），理论上都可以实现车外遥控泊入和泊出，之前比亚迪就做过这种技术，不过是挺原始的车主目测方式（当时他们还专门拍了窄位停车的宣传广告），目前长安UNI-K也用上了同类技术。新一代奔驰S级W和威马W6这种更高阶一些，人在车外就可以启动自动驾驶系统，依靠超声波/毫米波雷达和全景摄像头泊入/泊出。

类似的还有蔚来全系，二代换电站终于配上了自动泊车技术（之前有硬件没软件），再也不用换电站工作人员倒车入库之后再离车换电。之前笔者去体验的时候一脸尴尬，说好的自动泊车呢？

如此说来，汽油车其实也适合做自动驾驶，汽车智能化程度跟动力类型其实并非直接相关。

广州街头上那么多文远知行的自动驾驶汽车，用的不就是烧油的林肯。只要油门、转向、制动、挡位这些机构有电动备份就成，只有机械操纵机构的话就“鸡同鸭讲”无法实现自动驾驶/自动泊车了。

与自动泊车技术相关的车载电子系统还有很多内容，除了刚刚提到的外，还有车速传感器、挡位状态传感器、点火开关状态传感器等等，车身自带的车辆稳定系统控制单元也要参加工作（不然电子系统放飞自我的话能把车子开翻你信不信），比如起步加速防滑控制ASR、电子牵引辅助ETS、制动辅助BAS、制动力分配EBD、防抱死制动ABS等等都要参与打工，ESP还会主动对某一个车轮进行制动来校正车辆实时重心。

除此之外，警告单元也要被集成到系统里面。如果自动泊车期间遇到突然侵入路径的障碍物，自动泊车系统不仅要制动，还得通过蜂鸣器和灯光信号告诉驾驶者有程咬金。

D

地图

《无人驱》我们聊到“荆轲刺秦王”典故中的燕国督亢地图，在两千多年前算得上高精度地图了。哥伦布当年用的航海地图是瞎整的，结果这哥们凭着瞎画图、瞎计算、瞎猜测、瞎骗下属的导航术找到了新大陆，完全就是运气太好。

问题是现在我们行车可不能靠运气好，自动泊车技术需要高精度地图才能更好地完成任务。

高精度地图不仅有更高精准度的道路坐标信息，还有每个车道的坡度、曲率、高程、航向、交通标识，包括划好的停车位等等多维信息。

从卫星照下来，一个斜坡上的泊车位之投影面积是不够泊车的，但现实中的面积却足够。只有凭着高精度地图和高精度的位置/视觉传感器，自动泊车系统才有信心和能力把车子妥妥地挪到斜坡车位上。

如今，有了激光雷达的自动驾驶汽车可以在进入停车场后扫描场地建模，自建室内高精度地图（绕过地图商的独享权利），还能将高精度地图分享给同系统/同品牌用户。下图是小鹏用视觉方案建模完成的低精度室内地图。

E

卫星定位

《无人驱》我们聊了很多卫星定位系统的事情，这一篇我们就不展开说了。之前立了一个Flag说是之后详细聊北斗卫星定位系统，我先欠着。

自动泊车技术分为离线和在线，离线的冗余肯定比不过在线，因此依靠卫星定位技术的自动泊车才是未来的主流方向。

但若真的没有卫星定位信号，比如在摩纳哥那些底下九层的停车场呢，是不是当地有钱人们都得自己泊入车位呢？

并非如此。脱离了卫星定位信号之后，我们还可以使用室内导航技术。现在已经有不少创业公司在做室内高精度地图，用的地位技术是GPS与蓝牙结合的，比较常见的微定位技术是苹果“必肯”（iBeacon）低功耗蓝牙（BLE）通信功能。

当然，最好的方式还是通过室内铺设的基站进行通信，车载收发机与室内基站不断沟通实时位置，进而安全靠谱地使用自动泊车技术，这样子才算得上靠谱。

F

通讯

3G→4G→5G，中国短短十多年实现了通信的三步跳。

5G对于L4和L5等级的自动驾驶/自动泊车技术而言是必需品，因为只有5G信号的低时延、大带宽、高可靠、低功率才能满足智能汽车的通讯需求，因为L4/L5的实时信息量实在太大了。

欧美国家对中国5G技术进行封锁，并非只是针对3C电子领域，而是5G信号牵扯到汽车工业这个第二产业巨头。未来智能汽车将是发达工业国垄断的行业，只有这些工业巨头才有能力承包重工业、芯片、5G/6G、自动驾驶/无人驾驶、卫星定位技术的全套研发与制造产业。

因此，5G产业走在前面的中国，未来将有一波先发优势，就看蔚来、理想、小鹏、威马、拜腾（疑）、恒大（疑）等智能汽车初创企业是否争气了。造智能汽车真的得看基建能力，如果配套的硬件不上量，那只能在小区域实现试验性成果。

不过不要开心得太早，特斯拉目前在整的“星链”（StarLink）计划准备用4.2万颗近地轨道卫星做6G网，将全球用户接入空地网络通讯中。

美国会不会利用太空技术优势进行反超，我们还不敢确定。

G

算法

算法是整套自动泊车系统中的重要部分，它是APA的决策机构，决定了系统最终能成还是不能成。自动泊车技术作为车企的核心科技，算法都是高度保密的，传感器则可在外进行采购。

一般而言，泊车入位有三种主要场景：

最早的倒车辅助只是“超声波雷达+后视摄像头+倒车引导线”。对于很多用户而言，引导线聊胜于无，能帮到一丁点（虽然我觉得它碍事）。

更高一阶的是离线的自动泊车算法，就是笔者前文聊到的基于“视觉传感器+位置传感器”进行判断的自动泊车算法，目前很多APA系统都是用这种算法进行自动泊车，大众在10年前就逐渐装备到旗下车型上了，用着还算顺手，但驯服不了哪怕刁钻一点的泊位。

再往高阶走，就是在线的百度Apollo、Waymo、GMCruise、AutoX、Pony为代表的自动驾驶/自动泊车技术。大家刚刚应该听笔者聊过好几次百度Apollo了，其实它的英文跟阿波罗是一样的，都叫Apollo，是古希腊神话里头的预言、光明、消灾之神。

现在百度Apollo在国内可谓家大业大，比亚迪老早跟他们合作起来了（D++开放生态的L3自动驾驶汽车），还有林肯MKZ、广汽传祺GE3开发者版、雷克萨斯RXh和WEYVV6等等。

这些合作车企都会往着学习功能上面走，这是迈向“真·人工智能”的范畴。目前所有智能汽车都拥有OTA能力，低端一点的只有SOTA，高端一点的有FOTA；再往高处走，刚刚提到的宝马、哈弗、威马都有了学习一段路线的功能，而特斯拉的智能召唤功能也挺好用。

这些功能都需要很完善的算法，并要求算法有自我学习的能力，而OTA可以持续提升算法的能力。

以后再跟大家聊神经网络算法（NeuralNetworkAlgorithm），这玩意很烧脑。

H

算力

“芯片荒”最近弄得很多智能汽车停产，此前的芯片制裁也让中国企业终于重视芯片自产能力来了。

目前智能汽车有几个算力强悍的角色：

第一个必须说特斯拉，自动驾驶领域的王者，最新的FSD芯片是特斯拉自己研发的。这款Hardware3.0可以达到TOPS，每秒万亿次计算极为彪悍。

今年1月发布的蔚来eT7，蔚来宣称可以达到TOPS，网上马上有人说买eT7来挖矿，薅换电站羊毛的话，很快就能回本。（当然，期货车还没量产就遇到矿难了，哈哈哈哈哈）

数据最大的是威马，这个不是笔者编的哈，有图为证，说是万TOPS算力：

嗯，看清楚哈，是云端的算力，也就是中央服务器的算力，不是车载系统的算力。不过要做L4的话也是可以的（威马称之为“无人自主泊车系统”），有5G通讯技术加持的话问题不大。

小鹏P7之前也展示过研发的L3泊车技术（算力倒不怎么强），环境适应性还不错，不过因为法规限制因此驾驶者必须在车内进行监控。

当然，螳螂捕蝉黄雀在后，英伟达Ampere架构的新品，据称未来可以一直兼容到L5级别自动驾驶，提供万亿次的算力，也就是TOPS。

再仔细看看上图，Polestar2的ADAS能耗5W算力10TOPS，XC90的L2+自动驾驶能耗45W算力（9倍）TOPS（20倍），未来的L2要去到能耗W（倍）算力TOPS（倍）。

如此看来，L5算力的功率消耗是惊人的，如果电池能量密度上不去，一切都白搭。

自动泊车技术的未来

说了这么多，这期《无人驱》已经到尾声了。我们照常进行一些观点延展，说说自动泊车技术的未来会是怎样的：

A

车辆与场地的联动（通讯）

目前不少中高端车型都有离线型的自动泊车技术（实际上卫星定位技术的精度并未达到需求），我们只能坐在车上等待系统响应，并随时准备接管。

更完善的自动泊车技术应该是在线型的，可以自助到达泊车位，又能通过车主的召唤自助行驶到面前。

这需要车企/自动驾驶技术供应商与智能停车场进行联合控制，就像地铁列车与地铁进站联合控制屏蔽门那样。

B

全场景的高兼容性

想要完全无人化，必须实现全场景的高兼容性。或许你也发现了SAE规则下的L4与L5比较类似（我再放一次辛苦做的图），其实两者的最大区别就在于“特殊情况除外”和“无特殊情况”。

也即是，L4还需要人类协助监控，而L5就让汽车智能系统放飞自我了，理论上可以完全不安装方向盘、制动踏板、加速踏板、换挡机构。

完全无人化就意味着不管是泊车还是行驶，都可以完全无人执行，目前从特斯拉召唤功能的实现进度来看，无人泊车/召唤会更优先成熟。

C

实现无线充电

无线充电功能聊了很久，目前因为成本、功率、可靠性问题，一直未能在量产车上得到呈现。

未来，L4或L5自动泊车技术的成熟能为无线充电提速，但这还得列清楚一些前提，比如云支付协议的安全性和可靠性必须加强（不然付款失败/对不上账就很尴尬了），再比如室内高精度地图与室内定位技术要进入实用化阶段（否则车子自己找不到充电线圈也是白搭）。

D

法规与伦理

最后说两项最尴尬的，那就是法律法规和伦理道德的问题。

在法律法规层面，L3自动驾驶不是闭环，目前智能汽车企业们都避而不谈，L4是一个全新的赛道，但实现难度很高，我们也在等待ZF明确L3、L4、L5在现实交通生活中究竟是怎样的法律地位。

举个例子，在由前方货车遮挡的盲区中，有一个小孩从货车车头向左蹿出（俗称“鬼探头”），被货车左后方的轿车碰撞死亡。无论这台轿车是人类驾驶还是自动驾驶，都不可能避免这次事故。当人类驾驶时，这位无辜的肇事者遭殃了；当处在自动驾驶过程中，哪个厂商愿意为此埋单呢？

在伦理道德层面，问题很复杂。比如说前方碰撞无法避免，左边是一个小孩，右边是五名匪徒（视觉传感器联网判定），那么自动驾驶汽车会怎么选择？撞小孩当然不好，但不经审判令五名匪徒致死也是不合法不合理的。

配图：著名的“电车悖论”

以上问题均未解决。路漫漫其修远兮。

预告：下一周，我们来聊聊无线充电技术与自动泊车技术融合的可能性。

（文：太平洋汽车网黄恒乐）