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巨头正在抢占自动驾驶战略制高点
但凡在一二线城市的有车一族，一定经历过找不到停车位或是找到了车位却停不好的恐惧。在停车位稀缺的大城市，“开车5分钟，停车半小时”并不只是一个段子。有一个职业可以克服停车难题——代客泊车专员。然而，高昂的人力成本注定使其只能成为一些高档酒店、饭店的特属服务。但在上周，博世与戴姆勒AVP（Automated Valet Parking，自动代客泊车）合作项目的新进展，让无人泊车不再只是一个概念。7月23日，博世与戴姆勒在德国的自动代客泊车测试项目，正式获得了斯图加特（戴姆勒总部所在城市）与巴登-符腾堡州（斯图加特所在行政区域）政府的特殊许可，双方联合开发的AVP技术将在梅赛德斯-奔驰博物馆停车场投入使用。与此同时，博世进行了一场宣讲会，描绘其AVP方案的大致图景。在Waymo、Crusie无人出租车商业化声音一度喧嚣又复归平静后，AVP的到来，会是无人驾驶商业化真正的拐点吗？作为汽车工业强国，德国人很早就在泊车这个场景启用先进的自动化成果。 1995年，博世和戴姆勒一起开发了使用超声波雷达的泊车辅助功能。2008年，双方开始研发作为智能汽车标准配置，可以在停车时解放驾驶员双手双脚的APA（AutoParkingAssist，自动泊车辅助）。对博世与戴姆勒来说，“AVP自主代客泊车”也不是一个新鲜词汇。最早于2015年，双方就开始合作研发AVP功能。2017年，双方在梅赛德斯·奔驰博物馆进行公开测试。在对AVP进行应用的设想中，它将完全解除车主停车难的痛苦，车主位于停车场时，只需在手机上点击自主泊车或召唤车辆，搭载了AVP功能的车辆就会自行寻找车位、自动泊入，或是自行泊出并自动驶至停车场内指定地点，在这个过程中，人不仅不需要在车上操作，甚至也无须在一旁监视。因此，在SAE的自动驾驶功能分级上，AVP隶属L4级自动驾驶。
来自德国政府官方的特殊许可，则意味着博世与戴姆勒研发的这一无人驾驶功能，从“测试”走向了“试点”。相对于APA等技术来说，AVP显著的特点是，由于车内无人，需要整套系统能够实现更精准的感知、拥有更强大的算力或者更先进的自动驾驶算法。由此，在AVP的技术实现上，已经开始出现不同道路——一派信奉“单车智能”，希望在自动驾驶车辆上配置更强大的传感器、计算单元、处理算法，让车辆化身老司机。另一派更相信“云端互联”，希望更多的感知、计算工作由车外的基础设施完成，然后通过网络将结果或命令传递给车辆，让车辆主要完成指令控制工作。博世与戴姆勒此次合作选择的路线是“云端互联”，并且把这条路走到了极致——博世智能网联事业部创新业务发展总监王挺告诉路由社，博世提供的方案，可以支持戴姆勒的车辆在“零感知”的状态下实现AVP，车辆只需解析、执行云端传来的驾驶命令。不依靠单车智能意味着，在车辆之外的基础设施建设上，需要做大量的工作。这些工作包括：
1、在停车场内安置激光雷达，用以感知车辆位置以及车位是否可用。2、为停车场配置一台算力强大的停车场管理服务器（GMS，Garage Management Server），由其作为3、基于WiFi建立车辆和停车场之间的通信，让双方彼此“心意相通”。4、建立一个云平台，打通手机、车辆、停车场，提供安全验证等服务。在双方分工中，上述的工作主要由博世完成，戴姆勒所做的工作集中在车辆的控制层面。路由社了解到，这一方案对车辆有较为全面的电子化要求，需要配备通信模块、电子转向、自动变速箱、无钥匙启动和自动制动能力，这些能力需要由车企去整合。此外，上述提到的对云端指令进行解析的软件，由双方联合研发，在量产时会被固化在车辆的ECU/域控制器中。在整个方案中，技术明显更倚重于停车场基础设施，其原理像是停车场在场内布置“上帝视野”和“中枢大脑”，去指导无人车怎么开，而不是让车辆通过自身的能力像人类司机一样找车位。王挺向路由社解释，具体到AVP这个场景，博世之所以将重心放在停车场的改造上，是因为无论在效率还是安全上，集权式的统一调控都比车辆自己找车位的模式更好。
一向热衷于在中国推广新技术的博世，对AVP在国内的应用也比较乐观。博世方面告知路由社，2020-2021年，这套能力就会在国内部分车型上量产。为何博世对自动代客泊车如此上心？从博世德国对这次拿到许可的定性可以看出一些端倪——“World’s first approval for driverless parking without human supervision”，即“世界上首个对无人监督自动泊车的许可”。不少传统汽车企业认为，由于技术、法规、场景复杂度等多重原因，自动驾驶技术实现“无人化”，会先发生在低速泊车的场景。7月24日，通用旗下的自动驾驶子公司Cruise，宣布今年底无人出租车商业化运营的计划跳票。更早之前，谷歌Waymo虽然在美国凤凰城针对部分居民推出了无人出租车收费运营项目Waymo One，但由于车队规模和服务对象受限，其商业化地位并不受认可。在无人驾驶迫切希望实现商业化的当口，无人出租车这一模式眼下的“东方不亮”，使得场景限定、技术难度更小的AVP更有可能率先扛起“无人驾驶商业化”的大旗。
不仅仅是博世与戴姆勒，大陆、现代摩比斯、法雷奥等Tier-1都在研发自己的AVP方案，并自2017-2019年先后露出。而在国内，百度今年将AVP列为其重点发展的自动驾驶能力，目前已经在百度总部对内部员工开放试运行；去年开始，Momenta、禾多科技、驭势科技以及地平线等自动驾驶创业公司都发布了各自的AVP解决方案。而国内较早专注于泊车自动化的纵目科技，则在今年4月拿到了来自一汽红旗的AVP功能定点，计划明年或者后年量产。纵目科技CEO唐锐在接受媒体《甲子光年》采访时给出了一个判断——“AVP是中国市场上（自动驾驶领域）最有战略价值的高地。”从各个企业纷纷涌入AVP大概可以看出，唐锐的判断有其道理。然而，问题来了，AVP的商业模式是什么？
答案并不标准，但一个囊括多方玩家的生态蓝图正在逐渐清晰。
第一类参与者是主机厂。对车企来说，在卖车仍然是一项主要业务时，领先的自动驾驶功能意味着产品力和差异化竞争力，最终可直接转化为销量收益，因此主机厂在推动AVP前装的工作中表现积极。
第二类参与者，是以共享汽车运营商、汽车租赁商为代表的出行服务公司。
通常，出行服务公司在人力成本上是高度敏感的，但又不得不在停车点配置大量工作人员进行运维工作。而AVP功能的应用，使出行服务公司有机会在运维工作中取消负责挪车的岗位，只在技术工作中保留人力，从而降低人力成本。
第三类参与者，则是停车场的物权方，包括物业公司和ETCP这样的智慧停车企业。
对停车场来说，目前其引入AVP的商业模式并不直观。但也有分析认为，AVP大规模应用后，自动化洗车、自动化充电的诉求有机会使针对自动驾驶汽车的服务集中在停车场中，停车场的物权方可以整合后市场服务获得额外的增值服务收益。
而对于以博世为代表的供应商来说，无论是车企、出行服务商还是AVP方案所需的软件、硬件都能够使其获得新的收益。但是，与这一相对传统路径有所不同的是，“博世在推动AVP应用的过程中，会更多地去扮演一个运营商、服务商的角色。”王挺告诉路由社。
事实上，从博世围绕AVP所设计的一系列商业模式来看，AVP越来越不只是一个技术名词，而是一个商业场景。自动代客泊车由于涉及技术全面、商业空间巨大并且实现难度相对较小，不止博世与戴姆勒，整个自动驾驶产业链上的企业都参与其中，典型的包括车企、Tier-1、自动驾驶创业公司、高精地图图商，乃至于智能停车企业。但AVP要真的走向量产，还面临种种阻碍。法雷奥中国CTO顾剑民向路由社表示，除了商业模式尚未验证，现在影响AVP实际量产应用的主要因素包括技术、成本、政策。
由于AVP仍然属于无人驾驶技术，因此在安全红线上卡得比较严，这要求技术可靠性必须够高、有足够的冗余。博世在现阶段的AVP方案给予车辆自由发挥的空间很小，大部分时间实质上是安置在停车场的服务器命令车辆执行运行指令。这样做就是为了可靠——一个统一的指挥中枢，可以最大限度地避开车辆本身感知能力不够、 计算性能不强的短板，保证无人车开启AVP功能时的安全。但技术方案需要真正上规模的测试验证，才能为可靠性提供数据支撑。纵目科技智能交通事业部总经理王凡则明确向路由社表示，自动驾驶中受热捧的视觉方案（即依靠摄像头的计算机图像识别能力感知环境）在识别率上有其上限，很难满足量产车的安全要求。出于技术可靠性要求，纵目的技术体系兼容多传感器方案，对价格更高的成像毫米波雷达或激光雷达并不排斥，主要取决于客户需求。王凡提供的信息则反映出AVP走向落地的第二个困境：若为保障技术的可靠不断地叠加各种冗余机制， 那么AVP技术的成本将高得根本无法投入实用。也是考虑到这一点，在目前的AVP方案中使用激光雷达的博世，计划在实际使用的方案中将激光雷达替换为双目摄像头，以降低停车场设备改造的成本支出。此外，王挺还告诉路由社，博世在为停车场提供的方案中，支持车位的分阶段改造，避免一次过大投入带来的风险。同时，以百度为代表的，不少此前以激光雷达为主要传感器的企业，都在提供给车企的技术方案中更加重视摄像头的应用，为的是降低车企的成本负担。由于AVP可能涉及到车企和停车场双方的成本支出，因此能够同时降低两方的技术方案，会有更大的机会赢得市场。此外，由于AVP属于无人驾驶功能，而国内目前还未出台支持无人驾驶商业化运营的法规，因此其落地应用尚“无法可依”，连带相关的责任认定、保险等体系都还难以建立。但并非没有突破口。王凡称，由于停车场不属于道路，因此运行在停车场的AVP并不在目前的道路法规管理体系中，也就是处于法律真空中。王挺则认为，无人驾驶过于复杂，短时间内政府不太可能出台普适性的法规，但他认为中国政府可以参考德国的做法，先对一部分企业和停车场，发放特许的AVP试点许可，这将加速无人驾驶技术的成熟与应用。
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