【太平洋汽車網(wǎng) 技術頻道】當?shù)罔F入站后停歪了，屏蔽門擋住半個列車出口，被擠成沙丁魚的上下車乘客都會吐槽司機不會開車。

　　實際上，這次泊車是由電子系統(tǒng)進行監(jiān)控、運算、操作的，系統(tǒng)通過傳感器了解車輛的速度、位置、載荷并數(shù)字化控制其制動過程，只不過有時候精度并不如意罷了。但若換地鐵司機來開，誤差就大到?jīng)]邊了，門縫可能小到魯豫姐都擠不進去。

　　自從人類4000多年前馴服了野馬、發(fā)明了車輪，泊馬泊車就成了一件不容忽視的大事。不信？反正耶穌就是在古代“停車場”出生的。

　　因為古代農(nóng)業(yè)社會生產(chǎn)力落后，只有大富人家才坐擁馬匹與馬車。與農(nóng)家不同，自帶大型動物濃烈氣味的馬匹不會停泊到主人家隔壁（畢竟大宅子占地面積大），一般會在用木制或石制的拴馬樁固定在府邸大門附近。

　　有些石制拴馬樁比較豪華，上頭的方形石柱還雕刻有吉祥如意的祥瑞，一般是對應其階級的神獸（雕龍會掉腦袋的）。

　　客棧、酒肆外面也會有拴馬樁，這就是早期的公共停車場，入內消費可以免停馬費。

　　如果你把馬泊在野地，多數(shù)人會把馬匹栓在樹上。

　　馬匹是一種可持續(xù)能源供能的交通工具，泊馬期間吃點草補充續(xù)航，等待技能冷卻，接下來又能繼續(xù)跑了。

　　馬車會比馬相對復雜點。特別是中國的馬車，因為我們古代沒發(fā)明轉向架，所以多數(shù)馬車都打造成了更輕盈的兩輪樣式（但我們是有四輪馬車的），松開馬匹之后用人力倒推進泊位時也相對輕松一些。

　　如今在農(nóng)村依然盛行的手扶拖拉機，就是將馬匹換成柴油機之后的現(xiàn)代化版本。

　　這種車子是1:1轉向比設定，比F1的操控還直接。

　　進入汽車時代之后，駕駛者們一直沒好好思考泊車的問題，畢竟買得起汽車的大富人家不缺在車外幫忙看位置的人型倒車雷達。

　　1906年，英國傳奇女賽車手多蘿西·萊維（Dorothy Levitt）創(chuàng)造了女性駕駛者最高車速，并在1909年發(fā)布的《The Woman and The Car》一書中描述了使用化妝鏡觀察后方的方法。

　　看圖吧，Dorothy女神怎么可能離得開化妝鏡呢？

　　1911年，雷·哈羅恩（Ray Harroun）在他自己的印第500賽車上安裝了后視鏡。這種裝置在10年后才逐漸成為專利和量產(chǎn)車裝置，隨后在汽車領域鋪開，駕駛者的泊車方式得到了革新，特別是在封閉式車廂大行其道的那個年代。

　　二戰(zhàn)之后，富得流油的美國人想出了各種汽車新技術，其中就包括早期的汽車導航，以及下圖這種五輪汽車，側方位停車0煩惱……

　　進入21世紀之后，腦洞大開的設計師弄出一款叫ROboMObil的全輪轉向怪物，四個車輪用變態(tài)的90度轉向來應付所有難停車位。

　　至于機械強度和底盤操控嘛……

　　這些做PPT的人不會告訴你的。

　　以上是泊車小史，我們今天要聊更先進的自動泊車，因此必須從自動化定位技術的鼻祖?zhèn)冮_始說。

　　巡航導彈是最早的自動泊車技術的集大成者。筆者在此前文章中提到過，德軍的V1巡航導彈用陀螺儀、空速計、機械計時器、高度儀組成慣性制導系統(tǒng)，工程師根據(jù)A/B兩地的地圖坐標設定飛行方向和時間， 飛行夠預定時間后自動切斷油路，導彈失去動力掉下去，自動停入擬定的“泊位”——可能是某座倫敦建筑的屋頂。

　　當然，這種離線式定位技術比較菜，有時候飛離目標二三十公里最終轟掉一個小山包，山包上正吃草的英格蘭薩?？搜蛞矝]理解到為什么吃個草都能被五雷轟頂。

　　真正代表數(shù)字化制導技術頂尖水平的是阿波羅11號的制導計算機（Apollo Guidance Compter），這款AGC很弱雞又很強大。

　　AGC有多弱雞呢？RAM只有2kb，ROM是36kb，遠遠比不上街頭的量販式咖啡機。不過如此“智能”的咖啡機到頂了只能做個線上支付然后賣你一杯咖啡。AGC有多強大呢？智商水平只有咖啡機萬分一不到的AGC可以領著3000多噸的“大胖子”土星五號飛往月球。

　　然而，阿波羅11號登月艙登陸靜?；剡@個“自動泊車”過程卻充滿了不確定性，當時阿姆斯特朗和奧爾德林的“鷹”登月艙遠離原定著陸點大約6km，機載著陸計算機（自動泊車系統(tǒng)）也在不斷報警。登月艙駕駛員巴斯·奧爾德林（巴斯光年的原型）改用手動模式很艱難地繞過了布滿了巨石的錯誤著陸點，在燃料只剩下30秒的時候終于成功降落，邁出人類的一大步。

　　全球最早的直播網(wǎng)紅是阿姆斯特朗和奧爾德林，全球6億電視觀眾共同見證了他們登陸月球的時刻。

　　如果當時“鷹”登月艙在弱雞得無能為力的機載著陸計算機之協(xié)助下，于月球表面拉胯，美國總統(tǒng)的另一份聲明將被全球廣播。

　　筆者2年前正好編譯了這篇充滿詩意的悲情聲明，發(fā)大家一看（但并不歡迎無聲明轉載）：

　　目前，阿波羅11號的登月軟件源代碼已經(jīng)公開。如果以后有人問你“你咋不上天呢？”，你就可以把代碼復制給他了。

　　溫馨提示，代碼包中的“Luminary099”是“鷹”登月艙的原始代碼：

　　很多尖端技術都是通過“軍轉民”的路徑實現(xiàn)民用化，一開始在民用頂級產(chǎn)品上運用，產(chǎn)量提升了、單價降低了之后再步入千家萬戶。

　　下文我們將聊到消費級民用產(chǎn)品中的自動泊車技術。

　　支線任務做完，我們現(xiàn)在回到主線上面來。

　　自動泊車技術分為兩大類，定義并不相同：

　　自動泊車系統(tǒng)（APS，Automated Parking System）

　　APS是一種自動泊車的空間結構，利用自動升降機將車輛塞進狹窄的泊車位，大眾就比較喜歡用這種結構來置放新生產(chǎn)出來的商品車。

　　在廣州遠洋大廈就有一套很老的APS，小時候看著老爸把車子開進一個泊位之后，下車離場，工作人員按動開始按鈕，下部轉盤就會旋轉90°之后，再用傳輸帶和升降機塞到地庫泊位中。取車時，反而行之即可。

　　同樣原理的APS在日本很盛行，之前傳遍網(wǎng)絡的日本自行車自動泊車系統(tǒng)就是如此角色。

　　泊車輔助系統(tǒng)（PAS，Parking Assist System）

　　自動泊車輔助（APA，Auto Parking Assist）

　　遠程遙控泊車（RPA，Remote Parking Asist）

　　自動代客泊車（AVP，Automated Valet Parking）

　　以上幾種都是汽車自帶的自動泊車系統(tǒng)，車輛通過視覺與位置傳感器識別車位、計算路線，再通過PAS/APA/RPA/AVP完成泊車入位工作。

　　目前業(yè)界總把APS和以上四個混淆，算不上錯誤，只是概念分割不清。因此筆者寫一個前提：下文我們聊的自動泊車技術均指的是PAS/APA/RPA/AVP（車載的泊車輔助系統(tǒng)），而非APS（供車輛使用的空間）。

　　其中，我們最常用到的APA也分F-APA全自動泊車輔助和Semi-APA半自動泊車輔助。

　　進入21世紀之后，自動駕駛技術才真正進入高速發(fā)展期，自動泊車技術則是自動駕駛技術的一個分支，用戶需求更加剛性，畢竟“世人苦泊車久已”。

　　登月半個世紀之后，自動泊車系統(tǒng)的魯棒性、安全性、應用廣泛性、經(jīng)濟性均得到了質的提升。相比“碰個運氣試試看”的阿波羅AGC，當今自動泊車系統(tǒng)才是真正的“老司機”。

　　如今，一套完整的自動泊車系統(tǒng)擁有三大組成部分——傳感器（耳目）、控制器（大腦）、執(zhí)行器（手腳），分別負責感知、思考與執(zhí)行三大功能模塊，如下圖所示：

　　高階的、在線的自動泊車系統(tǒng)，其工作邏輯是下圖這樣的：傳感器獲知外界物理世界的四維數(shù)據(jù)之后，再與高精度地圖和衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)結合，一同輸送至車載處理器/云端處理器得出路線規(guī)劃，進而由車輛執(zhí)行物理動作。

　　如果去掉高精度地圖與定位，這就是一款離線的自動泊車系統(tǒng)。

　　可見，看得清（感知功能）、算得動（思考功能）、行得穩(wěn)（執(zhí)行功能）是自動泊車技術的三大必備要素，而其自動化水平可以對應SAE自動駕駛等級來判斷高低。

　　SAE美國汽車工程師學會的自動駕駛分級越高，下圖中標注的“人類需要執(zhí)行的任務”（轉向/制動/加速）就會一直減少，人類從L3開始就只需要“坐在方向盤/制動踏板/油門踏板前”做一個木有感情的假冒偽劣駕駛者，從L4開始基本不需要操作（在特定的高難度路況中還是需要幫機器一個忙），L5則是摘掉方向盤/制動踏板/油門踏板都沒有任何問題。

　　基礎概念說完，本節(jié)結束。

　　下面我們針對自動泊車技術的幾樣核心技術進行探討：

　　位置傳感器的作用是“讓系統(tǒng)知道車子在環(huán)境中的什么位置”，目前最常用的位置傳感器是“超聲波雷達”，聽起來很牛，其實就是倒車雷達而已，去途虎300多塊能裝前后8個的……

　　因為這種小雷達的工作頻率高于20kHz（人耳聽覺上限），準確來說是40kHz、48kHz、58kHz三選一，所以人耳是聽不到它們工作的，滴滴滴那個是倒車雷達系統(tǒng)的蜂鳴器而已。

　　開過大型豪華車的朋友應該會發(fā)現(xiàn)，車子不止前后有雷達，兩側也有。你沒感受錯，前后的UPA倒車雷達的工作范圍在0.15-2.5m之間（下圖白色），兩側的APA雷達則在0.3-5.0m（下圖藍色）之間，這兩種雷達在自動泊車系統(tǒng)中都是主要功臣。

　　由于超聲波雷達的精度并不高，檢測距離也比較短，現(xiàn)在有不少車企把車載毫米波雷達也用作自動泊車系統(tǒng)的位置傳感器，得到距離分辨率更高、角度分辨率更高、環(huán)境適應性更高的優(yōu)質數(shù)據(jù)。

　　此外，現(xiàn)在還有一種新的雷達逐漸裝車，那就是貴上天的激光雷達。為了對比超聲波/毫米波雷達、激光雷達、攝像頭的性能，筆者制作了一個表格（數(shù)據(jù)來源：百度Apollo自動駕駛）：

　　可見，三種傳感器都有各自的優(yōu)勢和缺陷，三者結合之后才能揚長避短達到全優(yōu)，不過激光雷達當前的成本嘛……目前已有萬元級的車規(guī)級激光雷達面市，不過相對于超聲波/毫米波雷達而言依然是個天價。

　　比如下圖筆者翻譯的四代A8，超聲波雷達、長距和中距毫米波雷達、激光雷達、攝像頭環(huán)環(huán)相扣，才打造出全球第一款L3自動駕駛量產(chǎn)車。造A8的團隊，從來不是成本核算優(yōu)先的團隊。

　　視覺傳感器就是攝像頭，以前我們有車載的后視攝像頭，現(xiàn)在有很多車都裝載了全景攝像頭，與自動駕駛相關度最高的前置高清視攝像頭則分為單目、雙目、三目，目數(shù)越大就能覆蓋越多的焦段。

　　在自動泊車領域，單靠視覺方案是可以實現(xiàn)的，問題是攝像頭在惡劣天氣和低亮度環(huán)境中工作就很容易拉胯，必須配合超聲波雷達/毫米波雷達才能精準定位。

　　那么，反過來想：單靠雷達是否可以實現(xiàn)呢？還真可以，問題是雷達對物體的分類能力非常差，隨便弄點不打緊的一些障礙物就騙得它團團轉。

　　因此，視覺傳感器與位置傳感器打配合（下圖再放一次），才能更好地了解車輛的當前位置。

　　好了，既然有了高清攝像頭，是不是可以玩出點新花樣來？

　　可以。

　　筆者在第四代寶馬X5（G05）上就試過“即時定位與地圖構建”技術（SLAM，Simultaneous Localization And Mapping）的基礎版本，用起來很方便。

　　SLAM簡單來說就是把AI機器人帶進去一個未知環(huán)境中，駕駛員教AI怎么泊入/泊出，系統(tǒng)自己用視覺與位置傳感器描繪出這個區(qū)域的高清地圖，并記錄流程中的油門、轉向、制動數(shù)據(jù)，之后利用這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)自動駕駛/自動泊車。

　　目前寶馬多數(shù)車型/三代哈弗H6都裝備了SLAM原路返回功能（循跡倒車輔助），當駕駛者錯誤駛入一條狹窄道路無法動彈時，一鍵即可原路返回，其中寶馬的原路返回可以執(zhí)行50m。

　　不過寶馬這個功能在熄火之后就再沒有作用了，所以是個一次性的記憶功能。這種系統(tǒng)威馬也有，兩套SLAM系統(tǒng)的傳感器沒有太大區(qū)別，最大的區(qū)別是用途和執(zhí)行力。

　　這就是我們剛剛提到過自動代客泊車（AVP，Automated Valet Parking）概念，新發(fā)布的W223世代奔馳S級也有類似的配置。AVP還分“提前學習”和“當場學習”兩種，前者需要經(jīng)過SLAM系統(tǒng)訓練之后（之前到過這進行地圖建模了）才能用，后者只需駕駛員開到停車場就可以離席，車子自己找車位泊入，從SAE分級來看屬于L4（法規(guī)是否允許那是另一回事）。

　　注意注意，上面這張AVP泊車官方圖，W223駕駛座上是沒人的?。?！

　　百度Apollo項目近幾年在做自動駕駛技術研發(fā)，選的都是操縱機構全有電動備份的車型，電控油門、電控轉向、電控制動、電控擋位都不能缺。

　　剛剛提到的那臺W6，因為本身是個電動車，所以最不缺的就是電控操縱機構…… 那些什么轉向機構控制單元、扭矩傳感器、方向盤轉角傳感器等等，通過FlexRay總線（新的）與CAN總線（老的）通信即可。

　　擁有全電操縱的車型（不管什么燃料），理論上都可以實現(xiàn)車外遙控泊入和泊出，之前比亞迪就做過這種技術，不過是挺原始的車主目測方式（當時他們還專門拍了窄位停車的宣傳廣告），目前長安UNI-K也用上了同類技術。新一代奔馳S級W223和威馬W6這種更高階一些，人在車外就可以啟動自動駕駛系統(tǒng)，依靠超聲波/毫米波雷達和全景攝像頭泊入/泊出。

　　類似的還有蔚來全系，二代換電站終于配上了自動泊車技術（之前有硬件沒軟件），再也不用換電站工作人員倒車入庫之后再離車換電。之前筆者去體驗的時候一臉尷尬，說好的自動泊車呢？

　　如此說來，汽油車其實也適合做自動駕駛，汽車智能化程度跟動力類型其實并非直接相關。

　　廣州街頭上那么多文遠知行的自動駕駛汽車，用的不就是燒油的林肯。只要油門、轉向、制動、擋位這些機構有電動備份就成，只有機械操縱機構的話就“雞同鴨講”無法實現(xiàn)自動駕駛/自動泊車了。

　　與自動泊車技術相關的車載電子系統(tǒng)還有很多內容，除了剛剛提到的外，還有車速傳感器、擋位狀態(tài)傳感器、點火開關狀態(tài)傳感器等等，車身自帶的車輛穩(wěn)定系統(tǒng)控制單元也要參加工作（不然電子系統(tǒng)放飛自我的話能把車子開翻你信不信），比如起步加速防滑控制ASR、電子牽引輔助ETS、制動輔助BAS、制動力分配EBD、防抱死制動ABS等等都要參與打工，ESP還會主動對某一個車輪進行制動來校正車輛實時重心。

　　除此之外，警告單元也要被集成到系統(tǒng)里面。如果自動泊車期間遇到突然侵入路徑的障礙物，自動泊車系統(tǒng)不僅要制動，還得通過蜂鳴器和燈光信號告訴駕駛者有程咬金。

　　上一篇《無人驅》我們聊到“荊軻刺秦王”典故中的燕國督亢地圖，在兩千多年前算得上高精度地圖了。哥倫布當年用的航海地圖是瞎整的，結果這哥們憑著瞎畫圖、瞎計算、瞎猜測、瞎騙下屬的導航術找到了新大陸，完全就是運氣太好。

　　問題是現(xiàn)在我們行車可不能靠運氣好，自動泊車技術需要高精度地圖才能更好地完成任務。

　　高精度地圖不僅有更高精準度的道路坐標信息，還有每個車道的坡度、曲率、高程、航向、交通標識，包括劃好的停車位等等多維信息。

　　從衛(wèi)星照下來，一個斜坡上的泊車位之投影面積是不夠泊車的，但現(xiàn)實中的面積卻足夠。只有憑著高精度地圖和高精度的位置/視覺傳感器，自動泊車系統(tǒng)才有信心和能力把車子妥妥地挪到斜坡車位上。

　　如今，有了激光雷達的自動駕駛汽車可以在進入停車場后掃描場地建模，自建室內高精度地圖（繞過地圖商的獨享權利），還能將高精度地圖分享給同系統(tǒng)/同品牌用戶。下圖是小鵬用視覺方案建模完成的低精度室內地圖。

　　上一篇《無人驅》我們聊了很多衛(wèi)星定位系統(tǒng)的事情，這一篇我們就不展開說了。之前立了一個Flag說是之后詳細聊北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)，我先欠著。

　　自動泊車技術分為離線和在線，離線的冗余肯定比不過在線，因此依靠衛(wèi)星定位技術的自動泊車才是未來的主流方向。

　　但若真的沒有衛(wèi)星定位信號，比如在摩納哥那些底下九層的停車場呢，是不是當?shù)赜绣X人們都得自己泊入車位呢？

　　并非如此。脫離了衛(wèi)星定位信號之后，我們還可以使用室內導航技術?，F(xiàn)在已經(jīng)有不少創(chuàng)業(yè)公司在做室內高精度地圖，用的地位技術是GPS與藍牙結合的，比較常見的微定位技術是蘋果“必肯”（iBeacon）低功耗藍牙（BLE）通信功能。

　　當然，最好的方式還是通過室內鋪設的基站進行通信，車載收發(fā)機與室內基站不斷溝通實時位置，進而安全靠譜地使用自動泊車技術，這樣子才算得上靠譜。

　　3G→4G→5G，中國短短十多年實現(xiàn)了通信的三步跳。

　　5G對于L4和L5等級的自動駕駛/自動泊車技術而言是必需品，因為只有5G信號的低時延、大帶寬、高可靠、低功率才能滿足智能汽車的通訊需求，因為L4/L5的實時信息量實在太大了。

　　歐美國家對中國5G技術進行封鎖，并非只是針對3C電子領域，而是5G信號牽扯到汽車工業(yè)這個第二產(chǎn)業(yè)巨頭。未來智能汽車將是發(fā)達工業(yè)國壟斷的行業(yè)，只有這些工業(yè)巨頭才有能力承包重工業(yè)、芯片、5G/6G、自動駕駛/無人駕駛、衛(wèi)星定位技術的全套研發(fā)與制造產(chǎn)業(yè)。

　　因此，5G產(chǎn)業(yè)走在前面的中國，未來將有一波先發(fā)優(yōu)勢，就看蔚來、理想、小鵬、威馬、拜騰（疑）、恒大（疑）等智能汽車初創(chuàng)企業(yè)是否爭氣了。造智能汽車真的得看基建能力，如果配套的硬件不上量，那只能在小區(qū)域實現(xiàn)試驗性成果。

　　不過不要開心得太早，特斯拉目前在整的“星鏈”（StarLink）計劃準備用4.2萬顆近地軌道衛(wèi)星做6G網(wǎng)，將全球用戶接入空地網(wǎng)絡通訊中。

　　美國會不會利用太空技術優(yōu)勢進行反超，我們還不敢確定。

　　算法是整套自動泊車系統(tǒng)中的重要部分，它是APA的決策機構，決定了系統(tǒng)最終能成還是不能成。自動泊車技術作為車企的核心科技，算法都是高度保密的，傳感器則可在外進行采購。

　　一般而言，泊車入位有三種主要場景：

　　最早的倒車輔助只是“超聲波雷達+后視攝像頭+倒車引導線”。對于很多用戶而言，引導線聊勝于無，能幫到一丁點（雖然我覺得它礙事）。

　　更高一階的是離線的自動泊車算法，就是筆者前文聊到的基于“視覺傳感器+位置傳感器”進行判斷的自動泊車算法，目前很多APA系統(tǒng)都是用這種算法進行自動泊車，大眾在10年前就逐漸裝備到旗下車型上了，用著還算順手，但馴服不了哪怕刁鉆一點的泊位。

　　再往高階走，就是在線的百度Apollo、Waymo、GM Cruise、AutoX、Pony為代表的自動駕駛/自動泊車技術。大家剛剛應該聽筆者聊過好幾次百度Apollo了，其實它的英文跟阿波羅是一樣的，都叫Apollo，是古希臘神話里頭的預言、光明、消災之神。

　　現(xiàn)在百度Apollo在國內可謂家大業(yè)大，比亞迪老早跟他們合作起來了（D++開放生態(tài)的L3自動駕駛汽車），還有林肯MKZ、廣汽傳祺GE3開發(fā)者版、雷克薩斯RX450h和WEY VV6等等。

　　這些合作車企都會往著學習功能上面走，這是邁向 “真·人工智能”的范疇。目前所有智能汽車都擁有OTA能力，低端一點的只有SOTA，高端一點的有FOTA；再往高處走，剛剛提到的寶馬、哈弗、威馬都有了學習一段路線的功能，而特斯拉的智能召喚功能也挺好用。

　　這些功能都需要很完善的算法，并要求算法有自我學習的能力，而OTA可以持續(xù)提升算法的能力。

　　以后再跟大家聊神經(jīng)網(wǎng)絡算法（Neural Network Algorithm），這玩意很燒腦。

　　“芯片荒”最近弄得很多智能汽車停產(chǎn)，此前的芯片制裁也讓中國企業(yè)終于重視芯片自產(chǎn)能力來了。

　　目前智能汽車有幾個算力強悍的角色：

　　第一個必須說特斯拉，自動駕駛領域的王者，最新的FSD芯片是特斯拉自己研發(fā)的。這款Hardware 3.0可以達到144TOPS，每秒144萬億次計算極為彪悍。

　　今年1月發(fā)布的蔚來eT7，蔚來宣稱可以達到1016TOPS，網(wǎng)上馬上有人說買eT7來挖礦，薅換電站羊毛的話，很快就能回本。（當然，期貨車還沒量產(chǎn)就遇到礦難了，哈哈哈哈哈）

　　數(shù)據(jù)最大的是威馬，這個不是筆者編的哈，有圖為證，說是100萬TOPS算力：

　　嗯，看清楚哈，是云端的算力，也就是中央服務器的算力，不是車載系統(tǒng)的算力。不過要做L4的話也是可以的，有5G通訊技術加持的話問題不大。

　　小鵬P7之前也展示過研發(fā)的L3泊車技術（算力倒不怎么強），環(huán)境適應性還不錯，不過因為法規(guī)限制因此駕駛者必須在車內進行監(jiān)控。

　　當然，螳螂捕蟬黃雀在后，英偉達Ampere架構的新品，據(jù)稱未來可以一直兼容到L5級別自動駕駛，提供2000萬億次的算力，也就是2000TOPS。

　　再仔細看看上圖，Polestar 2的ADAS能耗5W算力10TOPS，XC90的L2+自動駕駛能耗45W算力（9倍）200TOPS（20倍），未來的L2要去到能耗800W（160倍）算力2000TOPS（200倍）。

　　如此看來，L5算力的功率消耗是驚人的，如果電池能量密度上不去，一切都白搭。

　　說了這么多，這期《無人驅》已經(jīng)到尾聲了。我們照常進行一些觀點延展，說說自動泊車技術的未來會是怎樣的：

　　目前不少中高端車型都有離線型的自動泊車技術（實際上衛(wèi)星定位技術的精度并未達到需求），我們只能坐在車上等待系統(tǒng)響應，并隨時準備接管。

　　更完善的自動泊車技術應該是在線型的，可以自助到達泊車位，又能通過車主的召喚自助行駛到面前。

　　這需要車企/自動駕駛技術供應商與智能停車場進行聯(lián)合控制，就像地鐵列車與地鐵進站聯(lián)合控制屏蔽門那樣。

　　想要完全無人化，必須實現(xiàn)全場景的高兼容性?；蛟S你也發(fā)現(xiàn)了SAE規(guī)則下的L4與L5比較類似（我再放一次辛苦做的圖），其實兩者的最大區(qū)別就在于“特殊情況除外”和“無特殊情況”。

　　也即是，L4還需要人類協(xié)助監(jiān)控，而L5就讓汽車智能系統(tǒng)放飛自我了，理論上可以完全不安裝方向盤、制動踏板、加速踏板、換擋機構。

　　完全無人化就意味著不管是泊車還是行駛，都可以完全無人執(zhí)行，目前從特斯拉召喚功能的實現(xiàn)進度來看，無人泊車/召喚會更優(yōu)先成熟。

　　無線充電功能聊了很久，目前因為成本、功率、可靠性問題，一直未能在量產(chǎn)車上得到呈現(xiàn)。

　　未來，L4或L5自動泊車技術的成熟能為無線充電提速，但這還得列清楚一些前提，比如云支付協(xié)議的安全性和可靠性必須加強（不然付款失敗/對不上賬就很尷尬了），再比如室內高精度地圖與室內定位技術要進入實用化階段（否則車子自己找不到充電線圈也是白搭）。

　　最后說兩項最尷尬的，那就是法律法規(guī)和倫理道德的問題。

　　在法律法規(guī)層面，L3自動駕駛不是閉環(huán)，目前智能汽車企業(yè)們都避而不談，L4是一個全新的賽道，但實現(xiàn)難度很高，我們也在等待ZF明確L3、L4、L5在現(xiàn)實交通生活中究竟是怎樣的法律地位。

　　舉個例子，在由前方貨車遮擋的盲區(qū)中，有一個小孩從貨車車頭向左躥出（俗稱“鬼探頭”），被貨車左后方的轎車碰撞死亡。無論這臺轎車是人類駕駛還是自動駕駛，都不可能避免這次事故。當人類駕駛時，這位無辜的肇事者遭殃了；當處在自動駕駛過程中，哪個廠商愿意為此埋單呢？

　　在倫理道德層面，問題很復雜。比如說前方碰撞無法避免，左邊是一個小孩，右邊是五名匪徒（視覺傳感器聯(lián)網(wǎng)判定），那么自動駕駛汽車會怎么選擇？撞小孩當然不好，但不經(jīng)審判令五名匪徒致死也是不合法不合理的。

配圖：著名的“電車悖論”

　　以上問題均未解決。路漫漫其修遠兮。

　　預告：下一周，我們來聊聊無線充電技術與自動泊車技術融合的可能性。

（文：太平洋汽車網(wǎng) 黃恒樂）