“新手不敢用，老手用不着” 我们需要一款什么样的「自动泊车」？

自动泊车*无需。。。关于这一功能的争议可以说是非常大的，有人踩着它，也有人吹嘘它。夸张的说法可能指向了小鹏汽车。的确，在我们过去体验过的车型中，小鹏汽车的自动泊车功能确实非常好用，泊车识别度高，泊车时间准确，操作方便。它一直受到用户的好评。然而，当深耕“L4级自动驾驶”多年的百度Apollo也开始进军自动泊车领域时，我们的问题来了：这似乎是对自动泊车领域的“降维攻击”。实际体验是什么？无论是为了噱头，还是为了更好地了解用户的自动泊车系统，我们决定将其推出并进行实际测试。1、“降维打击”-关于百度AVP自动泊车，首先要确定的是，百度AVP无人泊车是一个衍生自百度Apollo自动驾驶基地的自动停车系统，该基地也具有强大的人工智能能力，感知能力和计算能力。

这一次，我们的测试车配备了广汽Aian AIONV（参数|查询）Plus和百度AVP自动泊车。在这个百度AVP自动泊车系统的硬件层面，只需要5个摄像头、12个超声波雷达和一个1.2TOPS算力泊车芯片，就可以实现传统的FAPA智能泊车、先进的RPA遥控泊车和先进的HAVP超长距离记忆泊车。

2、 “基本技能”扎实吗？为了验证自动停车系统是好是坏，正确停车是至关重要的，同时快速、准确和通用也是至关重要的。在能够实现这些之后，我们将讨论更高级别和扩展的功能。因此，在这一轮“基本功”测试中，我们选择了日常用户经常遇到的七种停车场景进行测试，并记录停车时间、准确性、停车成功率和捏车次数，作为“评估”标准。经过对“基本功”的反复测试，最终测试结果总结如下：

根据“基本功”测试结果，百度AVP最擅长自动泊车或垂直泊车场景。在没有汽车的垂直停车场景中，平均停车时间为42秒。我还针对同样的场景进行了一个简单的人工停车测试，停车时间也在40秒左右。

在准确性方面，百度AVP自动泊车在大多数场景下都可以实现相对中心的泊车位置。图表中显示的差异越小，车辆就越居中，而20厘米以内的差异相对准确。然而，从图表中也可以发现，在前后有车辆的侧面方位场景中，差异通常很大。根据测试，原因是在这种场景下，百度AVP的自动泊车逻辑以前后车为停车参考，因此停车线的中心水平可能会出现一些偏差。

在擦车次数方面，百度AVP自动泊车还可以通过强大的算力，大幅优化擦车次数和停车路径。总体而言，七种场景的停车成功率为100%，只要确定了停车位，就可以完成停车。在整体停车位识别灵敏度中，垂直停车最高，其次是横向，最后是倾斜。

然而，在一些特殊场景中，百度AVP识别自动停车车位的能力有所下降。例如，在前后两侧都没有车辆的雨天场景中，由于视野昏暗、地面杂乱、前后车辆缺乏参考，五次停车位中有两次被检测到，识别失败。

不过，根据官方介绍，广汽埃安将于今年下半年在OTA推送中增加可选的车位识别功能。根据官方测试视频，该功能可以自定义选择……

笔记

拼音 双语对照如果再加上相邻车辆侵入停车位，导致情况过于狭窄，我认为新手司机可能会更加焦虑。

从测试结果和经验来看，百度AVP自动泊车仍然可以通过自身的感知能力解决如此狭窄的场景，并且整个过程相对顺利，没有来回摩擦汽车的现象。

此外，在测试过程中还发现，百度AVP对自动泊车的“谨慎思维”是，在这种两边都有车的场景中，百度AVP的自动泊车会根据相邻车辆之间的距离进行调整，以确保不会出现一侧宽另一侧窄的情况。

最后，在通过三次测试后，他们都完成了停车，平均停车时间约为1分02秒，并进行了四次揉捏。2.停车位旁边有柱子的场景对于停车位旁边是柱子的场景，新手司机经常会感到头疼，因为柱子会导致视野盲区，很难轻易将车停进停车位。通过经验和测试，百度AVP自动泊车在这样的场景中几乎没有困难。人工操作往往会因为视野的遮挡而难以在这样的场景中停车，而百度AVP自动停车则通过全面的感知系统实现了“上帝视角”，使其不再难以面对清晰的视觉环境。最后，他们通过了三次测试，全部完成了停车。平均停车时间约为1分06秒，他们揉车的次数为4次。3.面对停车线模糊且“杂草丛生”的不规则停车场景，新手司机关心的是安全问题，而停车系统关心的是车位识别。

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通过经验和测试，即使面对这种不规范的停车位，百度AVP自动停车也能准确识别停车位并完成停车。

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然而，在这次测试中，可以看出，尽管车辆已经就位，但它还没有完全停在停车位上。主要原因是，为了确保乘客和车辆的安全，百度AVP自动泊车已经停止向停车位深处移动，确保了与后方有一定的安全距离。这个时候，我通常会自己努力倒车。我认为停车逻辑没有问题。

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最后，通过了三次测试，完成了停车。平均停车时间约为52秒，汽车被摩擦的次数为2-3次。4.面对斜坡上的侧向场景，最困难的部分是需要控制车辆的动力输出和制动，这也是新手司机头疼的问题。根据APP液位计数据，该测试场景的斜率约为8°。

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通过经验和测试，百度AVP自动泊车仍然可以在斜坡场景中完成泊车，整个泊车过程非常顺利。此外，在斜坡上倒车时，没有突然制动。整个过程相对顺利，我对此表示赞赏。

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最后，他们通过了三次测试，全部完成了停车。平均停车时间约为53秒，他们揉车的次数为3-4次。5.面对只有一条车道的相对拥挤的停车场景，新手司机往往更关心。毕竟，有很多车辆都有小通道，所以难免会害怕刮伤其他车辆。

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这对百度AVP自动停车来说几乎没有什么困难，在它看来，这只是一个通道较小的垂直停车场景。

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最后，他们通过了三次测试，全部完成了停车。平均停车时间约为1分01秒，他们揉车的次数为3次。6.新手司机停车“测试”……

笔记

拼音 双语对照这里有特殊情况，百度AVP将如何处理自动泊车？1.停车时的行人干预。在这个场景中，我们进行了一个行人从后面干预的测试场景。从测试结果和经验来看，百度AVP自动泊车仍然能够通过感知系统准确识别行人的接近。当行人靠近车辆时，系统会通过语音和中控屏幕提醒驾驶员，整个停车过程也会自动暂停。

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行人离开约5秒后，系统会通过语音和中控屏幕“询问”驾驶员是否继续停车。确认继续后，系统可以独立完成后续的驻车工作。

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2.停车位有障碍物。在这个测试场景中，我们在停车位放置了一个高约32厘米的小盒子进行测试。

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通过测试和经验，百度AVP自动泊车在面对小障碍物或异物时也能准确识别并及时刹车。

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然而，当驾驶员下车并在返回车辆之前清除障碍物时，由于安全带未系，自动停车也将关闭。当然，这也是百度AVP自动泊车的安全考虑。我认为没有问题，毕竟安全是最大的。3.停车位线上有大量的水。在这个场景中，我们安排了一个侧面定向场景，停车位前后都有汽车，没有排队，停车位里有一大滩水。主要测试是在这种场景下，百度AVP的车位识别能力和停车能力是否受到影响。

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通过测试和经验，百度AVP自动泊车仍然可以准确识别停车位并顺利停车。面对积水，没有任何影响。事实上，对于百度AVP自动泊车来说，它拥有摄像头和超声波的双重传感冗余能力。即使面对没有线路或杂乱的地面，百度AVP自动停车也可以依靠双感官冗余进行车位识别和停车。

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从所有场景测试来看，百度AVP自动停车不仅具有快速、准确、多种停车能力，而且具有很高的安全性和感知能力。对于用户来说，这是选择百度AVP自动泊车的关键。编辑总结：经过一系列场景的测试和体验，我个人认为这套百度AVP自动泊车还是非常惊艳的。通过不同的复杂场景或衍生功能，新手和资深司机都可以提供一些帮助和便利。它解决了新手司机的出行“压力”，帮助老司机避开“痛点”，这也是广汽Aion VPlus作为“地表最强停车”的底气所在。回到我们的标题问题，我们真的需要“自动泊车”吗？准确地说，我们需要的是一个真正智能、安全、快速、准确的自动停车系统。我个人认为，百度AVP自动泊车正是我们需要的“自动泊车”，也是能够真正解放驾驶员“最后一公里”的最佳解决方案。如果你问什么能增进幸福和快乐，我想从停车开始。

笔记

拼音 双语对照

标签：埃安发现小鹏

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