自动泊车？*都不用 ……
对于这个功能，争议可以说是非常大的，有人使劲踩，有人使劲夸。而夸的部分大概率都指向小鹏汽车。
确实在过去我们体验过的车型中，小鹏汽车的自动泊车功能的确非常好用，车位识别度高、泊入精准时间快，并且操作方便体验好。一直以来也都备受到用户的好评。
但是当深耕多年「 L4 级自动驾驶」的百度 Apollo ，也开始进入自动泊车领域的时候，我们的疑问就来了：这似乎是对自动泊车领域进行了“降维打击”，实际体验究竟如何？是噱头还是更懂用户的自动泊车系统，我们决定拉出来实际测试一番。
一、“降维打击”—百度 AVP 自主泊车首先可以确定的是，百度 AVP 自主泊车是从百度 Apollo 自动驾驶底子里出来的自动泊车系统，同样拥有着强大的 AI 能力、感知能力以及计算能力。
这次我们的测试车辆是搭载了百度 AVP 自主泊车的广汽埃安 AION V Plus 。在这套百度 AVP 自主泊车的硬件层面中，只需要用到 5 个摄像头、 12 个超声波雷达以及 1 个 1.2TOPS 算力的泊车芯片，就可以实现常规的 FAPA 智能泊车、进阶的 RPA 遥控泊车、以及高级的 HAVP 超长距离记忆泊车。
验证一套自动泊车系统的好与坏，停得进去是基础，快、准、多才是必要条件。能够实现这些之后，再谈更高阶以及拓展功能。
所以本轮“基本功”测试中，我们选择了日常用户所经常碰见的七大泊车场景进行测试，并且记录泊车时间、精准度、泊车成功率以及揉车次数，作为“考核”标准。
通过“基本功”的重复测试，最终测试结果如下汇总图：
通过“基本功”测试结果来看，百度 AVP 自主泊车最擅长还是垂直泊车场景。在无车的垂直泊车场景下，平均泊入时间为 42s ，我也简单做了同场景的人为泊入测试，泊入时间也在 40s 左右。
在精准度上，百度 AVP 自主泊车在大多数场景下，都能够做到较为居中的停靠位置。在图表中所显示的差值越小，代表车辆越居中，而在 20cm 以内的差值，都属于较为精准的水平
不过在图表中也能发现，在前后方有车的侧方位场景中，差值普遍较大。根据测试后得出的原因是在此类场景中，百度 AVP 自主泊车的逻辑是以前后车辆作为参考进行泊入，所以对于车位线的居中层度来说，会有一定的偏差。
而在揉车次数方面，百度 AVP 自主泊车也能够通过强大的计算能力大大优化揉车次数以及泊入路径。
总体测试下来，七大场景的泊车成功率都是 100% ，只要识别到车位都能完成泊入。在整个车位识别敏感度上，垂直泊车是最高的，随后是侧方位，最后是斜方位。
但在一些特殊场景下，百度 AVP 自主泊车的识别车位能力就有所降低了。比如在下雨天气的前后无车侧方位场景中，由于视野较暗、地面较杂，再加上没有前后车辆的作为参考， 5 次检测车位中，有 2 次是识别失败的。
不过，根据官方介绍，广汽埃安将会在今年下半年 OTA 推送中，增加自选车位识别的功能。通过官方给出的测试视频来看，此功能可自定义选择垂直、侧方、斜方等不同车位，这也完全能够解决特殊场景下识别不到车位的问题了。
总体来看，百度 AVP 自主泊车在“基本功”测试当中，基本属于超一线的水准，相比小鹏的自动泊车来说，我认为有过之而无不及。
三、能够为新手解决哪些复杂场景？有人质疑道，“上面的场景不就是最简单的泊车操作吗？更加复杂的泊车场景又怎么办呢？新手不敢用 , 老手用不着。”
对此我们也进行了两个角度的泛化场景测试，第一角度为新手司机的“痛点”复杂场景，第二个角度为老司机也无法规避的特定场景。
那就先让我们具体看看对于新手司机的痛点场景吧！
1、相邻车辆侵入车位，导致车位狭窄对于新手司机开车出门，我想他们最怕遇到的应该就是停车了吧！如果再加上相邻车辆侵入车位，导致过于狭窄的情况，我想新手司机可能更是焦头烂额了。
通过测试结果以及体验来看，百度 AVP 自主泊车依旧能够通过自身的感知能力来解决此类狭窄场景，整个过程也较为流畅，没有出现来回揉车的现象。
并且在测试过程中还发现了百度 AVP 自主泊车的“小心思”，就是在此类两侧有车的场景中，百度 AVP 自主泊车会根据相邻车辆间的距离进行调整，从而保证不会出现一侧宽一侧窄的情况。
最后通过三次测试，均完成泊入，泊车时间平均在 1 分 02 秒左右，揉车次数为 4 次。
2、停靠车位旁有立柱场景对于停靠车位旁有立柱的场景，新手司机往往会因为立柱所产生的视野盲区，导致无法轻松泊入车位，对此感到头疼。
通过体验以及测试来看，百度 AVP 自主泊车面对此类场景几乎没有任何难度。
人为操作往往会因为视野的阻挡导致觉得此类场景泊车困难，而百度 AVP 自主泊车则通过全方位的感知系统实现“上帝视角”，面对清晰的视野环境，也就没有难度了。
最终通过三次测试，均完成泊入，泊车时间平均在 1 分 06 秒左右，揉车次数为 4 次。
3、不规范停车场景面对不规范的泊车场景，停车线模糊，“杂草丛生”的环境，新手司机担心的是安全问题，而泊车系统担心的是车位识别。
而通过体验以及测试来看，百度 AVP 自主泊车即便面对此类不规范车位，同样能够精准识别到车位，并且完成泊入。
不过，在此次测试中，可以看到车辆虽然已经入位，但是未能完全停入车位当中。主要原因是百度 AVP 自主泊车为了保证乘客和车辆的安全，停止了更加深入车位的动作，与后方保证一定安全距离。
这个时候我通常会自己再补一脚倒车就可以了，我认为泊车逻辑是没有问题的。
最终通过三次测试，均完成泊入，泊车时间平均在 52 秒左右，揉车次数为 2~3 次。
4、斜坡侧方位场景面对斜坡状态下的侧方位场景，最难的地方就是需要控制车辆的动力输出以及制动，这也是新手司机“头疼”的地方。
而此次测试场景经过 APP 水平仪数据显示，坡度大约为 8 ° 左右。
通过体验以及测试来看，百度 AVP 自主泊车在斜坡场景下依旧能够完成泊入，整个泊车过程都非常顺利。并且，在斜坡位进行倒车的时候，也没有出现很突兀的点刹情况，整个过程都比较平稳，点个赞。
最终通过三次测试，均完成泊入，泊车时间平均在 53 秒左右，揉车次数为 3~4 次。
5、停车区拥挤场景面对比较拥挤的并且只有单项通道的泊车场景，新手司机往往会比较担心。毕竟车多通道小，难免会怕剐蹭到其他车辆。
这对于百度 AVP 自主泊车来说，几乎没有任何难度，在“它”眼里就是通道小一点的垂直泊车场景而已。
最终通过三次测试，均完成泊入，泊车时间平均在 1 分 01 秒左右，揉车次数为 3 次。
6、停车位后方凸起场景对于无轮挡并且后方车位凸起的泊车场景，给新手司机的“考验”就是动力输出以及制动的控制，踩浅了上不去，踩深了就可能因为动力输出太强导致撞到后方墙壁。
面对此类场景，百度 AVP 自主泊车同样是依托于精准的动力调配。在车辆完全泊入车位后，及时采取制动，整个动力输出以及制动时机都能够做到毫秒级的精准。
最终通过三次测试，均完成泊入，泊车时间平均在 60 秒左右，揉车次数为 2 次。
所以通过以上场景测试可以得出结论，百度 AVP 自主泊车是完全有实力解决新手司机面对的各种复杂场景，大大减轻新手司机出门的“压力”。
四、对于老司机，能够提供什么帮助？以上场景对于一些老司机来说，可能是“常规操作”，但是在某些特定场景下，老司机都无法规避的问题，百度 AVP 自主泊车能够提供帮助。
1、RPA 遥控泊车功能在百度 AVP 自主泊车当中，拥有一项进阶的 RPA 遥控泊车功能。对于这项功能，它使用的场景也非常广，那我们就以日常所碰到的场景进行出发体验。
首先就是由于停车位太窄或者是相邻车位侵入的情景，导致主驾车门无法打开。
那通过 RPA 遥控泊车功能，就可以使用手机 APP 进行车外的泊出或者泊入。那就不用担心车位太窄无法下车，或者泊入后出现无法上车的现象。
整体操作流程也不复杂，基本没有任何学习难度，选定车位后点击遥控泊车即可下车进行手机 APP 操控泊入，或者直接通过手机 APP 进行遥控泊出。
另外，在下雨场景中，也可以使用 RPA 遥控泊车进行车辆的“召唤”，通过手机 APP 可操作车辆 6 个方向的行进或者泊出：直行、往左、往右、靠左直行、靠右直行、后退。
不过，根据官方介绍，广汽埃安 AION V Plus 的 RPA 遥控泊车功能目前只支持蓝牙模块的通讯连接，也就是只能够支持人与车 10 米内的距离进行遥控。但是，在未来也会通过 OTA 推送来支持 4G 连接，实现长距离的实时操控。
2、HAVP 记忆泊车功能除了 RPA 遥控泊车功能外，百度 AVP 自主泊车还拥有着一个更高阶的 HAVP 记忆泊车功能。
通过 HAVP 记忆泊车功能，可建立一条点到点的泊车路线，可以是停车场入口到车位，也可以是商场门口到车位，这样也可以产生更多延伸场景的可用空间。
通过自主学习路线之后，车辆就可以自动完成点到点的路线行进、车位泊入等一系列操作。
当然， HAVP 记忆泊车功能也是提供了固定车位以及不固定车位的选择，选择不固定车位的话，那车辆就会根据路线沿途进行车位寻找，寻找到空余的车位就会自行泊入。
对于这个功能，我个人觉得会更适合高频的停车场景，比如自家小区、公司停车场、附近商圈停车场等。它就如同私人代驾，当我们来到这些场景时， HAVP 记忆泊车功能就能自动帮你泊入车位，减少出行“压力”。
通过以上两个泊车功能体验以及测试，可以发现百度 AVP 自主泊车除了常规场景下，还能发挥出更大的便利性以及实用性，不仅对于新手司机，还是老司机，都能够为他们解决实际的泊车难题。
如果跟不了解智能汽车的朋友一块出去，给他展示一下遥控泊车或者记忆泊车功能，还是蛮有意思的。
五、面对特殊情况下，又会如何处理？除了以上泊车场景之外，有人可能就会问，如果出现特殊情况，百度 AVP 自主泊车会如何处理？
1、泊车过程中，行人介入在此场景中，我们进行了后方行人介入的测试场景。通过测试结果以及体验来看，百度 AVP 自主泊车依旧能够通过感知系统精准识别行人的靠近。
当行人靠近车辆时，系统会通过语音以及中控屏幕来提醒驾驶员，整个泊车过程也会自动暂停。
当行人离开后大约 5 秒后，系统则会通过语音以及中控屏幕“询问”驾驶员是否继续泊车，确认继续执行之后，就能够自主完成后续的泊入工作。
在此次测试场景中，我们在车位内放置了一个高度约为 32cm 的小箱子进行测试。
通过测试以及体验来看，百度 AVP 自主泊车在面对“块头”不大的障碍物或者异物时，同样能够精准识别并且及时采取制动。
不过，驾驶员在下车移开障碍物再返回车内时，由于解开了安全带的缘故，自动泊车也会随之关闭。当然，这也是百度 AVP 自主泊车对于安全的考量，我认为是没有问题的，毕竟安全最大。
3 、车位线内有大量积水在此场景中，我们对其进行了无划线前后有车的侧方位场景摆设，以及车位内拥有一大滩积水。主要测试的是百度 AVP 自主泊车在此场景中，车位识别能力以及泊入能力是否受到影响。
通过测试以及体验来看，百度 AVP 自主泊车依旧能够精准识别到车位，并且顺利的停入车位当中。面对积水场景，没有任何影响。
其实对于百度 AVP 自主泊车来说，拥有摄像头和超声波的双重感知冗余能力。即使面对无划线或者地面杂乱的情况，百度 AVP 自主泊车都能凭借双重感知的冗余进行车位识别以及泊入。
通过所有场景测试来看，百度 AVP 自主泊车不仅拥有快、准、多的泊车能力，同样拥有较高的安全性以及感知能力。对于用户来说，这才是选择百度 AVP 自主泊车的重点。
编辑总结：经过一系列场景的测试以及体验，我个人认为这套百度 AVP 自主泊车还是很让人觉得惊艳的。通过不同的复杂场景还是衍生功能，对于新手司机还是老司机来说，都能够提供一定的帮助以及便利。
解决了新手司机的出行“压力”，也帮助到了老司机无法规避的“痛点”， 这也是广汽埃安 AION V Plus 作为“地表最强泊车”的底气。
回到我们标题的疑问，我们到底需不需要「自动泊车」？准确来说我们需要的是一款真正智能、安全、快速、精准的自动泊车。
我个人认为百度 AVP 自主泊车正是我们所需要的「自动泊车」，也是真正能够解放驾驶员“最后一公里”的最佳解决方案。
如果问什么能够提升幸福感以及愉悦感，我认为从泊车开始。
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