在多数人的车生活里 ， 90%的用车都是两点一线的通勤用车 ， 而对于有固定车位的人来说 ， 肯定都有一个这样的幻想：要是我的车能自己泊车泊入就好了 。 而这种能称为“自己停车”、“自己开过来”的记忆泊车的功能 ，正是多数人对自动驾驶的最刚需幻想 。
Apollo通过系统设定 ， 以视觉、高阶算法的软硬一体自主泊车量产解决方案 ， 能够让车辆自动学习高频的停车路线 。 在最新优化的功能里 ， H-AVP功能甚至可以在泊车途中选择空位泊入 ， 而他人车辆记住的停车线路 ， 也可以帮助你的车辆“无师自通” 。
个人觉得最“硬核”的是 ， Apollo的自主泊车已经可支持400米距离 ， 这也是唯一一个同时支持400米远程智能召唤和智能泊入的方案 。 用户在让车辆学习过相关泊车路段后 ， 只需在车外便可通过手机遥控 ， 远程操作车辆泊入车位或召唤驶出 。 而有类似功能的 ， 某特仅支持50米智能召唤 ， 某鹏仅支持50米的无人泊入 ， 不要小看这350米的差距 ， 从零到一很难 ， 而从1到百、到万更难 。 从算法和实力上来说 ， 这种难度是指数级的变化 。
在公共停车场领域 ， P-AVP已经覆盖了北京、上海、深圳等城市的重点停车场 。 我能想到最实用的场景感受 ， 就是可以在去CBD的商场时不用再苦苦寻找车位的幸福感 。 用户在停车场入口离开后 ， 车辆便可自主沿行车道排队行驶 ， 跨层寻找空车位并自行泊入 。 当用户准备离开时 ， 便可提前用手机将车辆召唤至上车点 ， 无需按照依稀的记忆寻找自己的车 。
Apollo的AVP（Apollo Valet Parking）自主代客泊车功能体系 ， 在H-AVP和P-AVP的细分下 ， 其实已经覆盖了多数人的真实用车场景 。 而在L4级别场景无人车8年的研究功力下 ， 百度其实是在做量产车泊车体系下的“降维打击” 。 目前 ， 威马W6、还有广汽埃安的AION Y、AION V Plus等新车都采用了这个最高性价比的360°全方位感知方案 。
如果你是一名自动驾驶研究爱好者 ， 要再细究的话 ， Valet Parking作为行业首创的专用车载计算平台 ， 其实是靠着xilinx ZU5 平台、TI TDA4 平台、 Nvidia OrinX 平台 ， 全面部署AUTOSAR ， 全车规基础软件开发 ， 并通过硬件安全岛设计达到功能安全最高等级 。 100%全车规元器件、-40°C~85°C超宽工作温度、IATF16949质量管理体系等等……还有很多专业名词 ， 在今天的科普文里就不和大家做太多介绍了 。 记住一个点就行了：百度Apollo的AVP功能 ， 真的很强 。
阿杜和我说 ， 这次在场景模拟游戏和泊车挑战赛里 ， 有一位从江苏特地过去体验的智能汽车女新手玩家 ， 就在现场“尖叫了” 。 因为买车时她只是因为朋友推荐的购买 ， 而这次仔细了解后她感觉自己“捡到宝”了 。 我能理解阿杜为什么似乎对那位女车友的印象特别深刻 ， “毕竟那位女车友用AVP停进去的车位 ， 老司机都得折腾几把才能停好” ， “而她当时正在模拟的场景是去商场购物” 。
功能上市200天 ， 点亮156座城市 ， 激活率90% 。 从功能渗透率的数据角度来看 ， Apollo已经打好了自己的第一仗 。 而在五座城市30余场、超过1000人的体验里 ， 86%的人对AVP给出了五星好评 ， 车主综合满意度达4.6星……更值得我们持续观察的是 ， 一系列能用、有用、还有可能好用的功能 ， 正在陆续走来 。
赋能：Apollo因何而生 ， 为何而战？年初时 ， 不少新势力的leader和专家认为 ， 今年可以称为“智能汽车下半场” ， 也有不少行业人士嗤之以鼻 。 站在不同的利益角度发言 ， 我觉得这都是情有可原 。
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