車亭智能：車場協(xié)同式AVP的發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)

佐思汽研直播間第 2 期由北京車亭智能 CTO 朱聰博士主講。以下是講座內(nèi)容。

大家好！我是來自停簡單 / 車亭智能的朱聰。今天很高興在這里通過直播這種方式，跟大家分享我們在 AVP 方面的一些思考和積累。在此，我要感謝佐思汽研提供了這個(gè)平臺(tái)。?停簡單是一家做智慧停車的互聯(lián)網(wǎng)公司，成立于 2014 年，最大的股東是阿里的螞蟻金服和復(fù)星。目前停簡單在全國 60 多個(gè)城市的近 7000 個(gè)公共停車場運(yùn)營停車業(yè)務(wù)。車亭智能是停簡單的全資子公司，定位是專門從事 AVP 場端基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和運(yùn)營。

今天我跟大家分享的內(nèi)容大概是這么幾塊，首先是對 AVP 發(fā)展趨勢、現(xiàn)狀，以及現(xiàn)在所面臨的一些挑戰(zhàn)提出一些我們自己的理解。然后，就是停簡單 / 車亭智能總結(jié)的應(yīng)對方案，以及在探索中的一些實(shí)踐案例。

首先，說一下 AVP 當(dāng)前在國內(nèi)外的發(fā)展趨勢。從做自動(dòng)駕駛這個(gè)行業(yè)來講，國內(nèi)外大概都是在 2015 年前后開始出現(xiàn)這一波風(fēng)口，業(yè)內(nèi)討論 AVP 這個(gè)話題比較多的時(shí)候，應(yīng)該是在 2018 年下半年和 2019 年上半年，但是到今年尤其到今年下半年以來，整個(gè)行業(yè)對 AVP 討論的聲音相對來說弱一點(diǎn)?，F(xiàn)在業(yè)內(nèi)聽到更多的聲音，是以主機(jī)廠為代表，提得更多的已經(jīng)是 L3 級(jí)自動(dòng)駕駛，而一些科技公司、互聯(lián)網(wǎng)公司現(xiàn)在提得更多的是 Robotaxi 或者是智慧交通車路協(xié)同。?這兩種趨勢，其實(shí)也反映了業(yè)內(nèi)兩種不同的技術(shù)路線，比如熱衷 L3 的核心邏輯可能是：完全無人駕駛落地應(yīng)用的時(shí)間，相對還比較遙遠(yuǎn)，技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)，那就往下先做 L3，既能夠解決用戶實(shí)際的問題，同時(shí)也能夠通過場景的迭代、升級(jí)，往完全無人駕駛的方向做具體應(yīng)用、做小步趨近，這是在 L3 方面的核心邏輯。?Robotaxi 和智慧交通車路協(xié)同這邊的核心邏輯，大家可能是說，雖然完全的無人駕駛存在很大挑戰(zhàn)，但是這件事情不僅是對汽車行業(yè)的一種改變，對未來的交通模式，甚至整個(gè)城市的運(yùn)轉(zhuǎn)方式，都會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。最簡單的例子，比如現(xiàn)在大家買房時(shí)常說的地鐵房概念，大家都知道，在北京地鐵房和非地鐵房的差別還是很明顯的，如果說有 Robotaxi 和車路協(xié)同可持續(xù)地解決城市交通擁堵問題，那確實(shí)改變的不僅僅是交通本身，整個(gè)城市未來的布局規(guī)劃都會(huì)發(fā)生變化。所以 Robotaxi 和車路協(xié)同雖然也很遠(yuǎn)，但是這么有價(jià)值、有意義的事，還是值得現(xiàn)在投入資源去做的。?我們今天在這里不直接評論，到底是 L3 還是 Robotaxi 或者車路協(xié)同他們邏輯各自的正確性，我在這里是想講一下，這兩條邏輯無論哪一條，背后其實(shí)都有 AVP，或者說如果這兩條邏輯成立的話，AVP 的邏輯也是必然成立的。?為什么這么講？首先從 L3 來講，L3 的主要邏輯就是說這個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)的難度。對于 AVP 來說，AVP 和 L3 面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，無論是定位還是感知，還是從規(guī)劃到控制，其實(shí)沒有太大區(qū)別，甚至因?yàn)?AVP 是一個(gè)低速行駛場景，因此在技術(shù)挑戰(zhàn)上比 L3 相對還要更簡單一些。另外，如果從對交通整個(gè)的影響，我們先不上升到城市的高度，就簡單說對交通運(yùn)行模式的影響和產(chǎn)生的可能變化，AVP 也是一個(gè)很好的切入點(diǎn)。?比如現(xiàn)在北京，有很多私家車主住在郊區(qū)，到市區(qū)上班，很多人會(huì)選擇先把車開到臨近市區(qū)五環(huán)四環(huán)的一個(gè)地鐵站，然后通過地鐵接駁換乘到市內(nèi)，因?yàn)槭袃?nèi)的交通太擁堵了，開車太慢。這種方式對大部分用戶來說，也不具備可操作性，因?yàn)榈罔F站附近的停車點(diǎn)或者停車措施不是那么完備，不是每個(gè)用戶早上開車過去都能夠很方便的把車停下，然后能很快去乘地鐵，大家如果在北京體驗(yàn)過地鐵早高峰，就知道體驗(yàn)很不舒適。如果在地鐵站附近有一個(gè)支持 AVP 的停車場所，那么我相信愿意通過這種方式停車換乘到市內(nèi)的用戶會(huì)更多一些，當(dāng)然這只是一種暢想。如果說 Robotaxi、車路協(xié)同有可能改變城市整個(gè)的交通運(yùn)輸模式，那么 AVP 其實(shí)也是具備這個(gè)機(jī)會(huì)的。?從技術(shù)挑戰(zhàn)來說，AVP 并不比 L3 高，而它不僅能為整車銷售帶來價(jià)值，產(chǎn)品邏輯、潛在價(jià)值也能為城市未來交通的規(guī)劃優(yōu)化帶來一些新的手段和措施。因此在這里，我們要重申一個(gè)觀點(diǎn)，AVP 還是乘用車實(shí)現(xiàn)大規(guī)模自動(dòng)駕駛必經(jīng)的一個(gè)場景。

在 AVP 的技術(shù)分類上，國內(nèi)目前在中國汽車工程學(xué)會(huì)和中國通信工業(yè)協(xié)會(huì)聯(lián)合做了一個(gè)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)。在這個(gè)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)里，把 AVP 的技術(shù)路線大概分為三類。這三類具體的定義，從字面上其實(shí)就很好理解，分別是 Type1（車端智能）、Type2（場端智能）、Type3（車場協(xié)同），依次表示整個(gè)系統(tǒng)智能化程度是在車輛端還是基礎(chǔ)設(shè)施端，還是兩邊一起。當(dāng)然這里要說明一下，當(dāng)時(shí)在做這個(gè)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候，我們跟國際上的 AVP 標(biāo)準(zhǔn)工作組也對接過，那邊是由法雷奧、博世、電裝這些企業(yè)在牽頭。在國際上，這個(gè)分類方式也是大體類似的。我今天不過多闡述這里面每個(gè)技術(shù)路線的具體含義，因?yàn)槲蚁嘈沤裉煊^看直播的朋友們應(yīng)該多少會(huì)有一些了解的。?目前市場上主流的幾個(gè)玩家，或者說主流的參與機(jī)構(gòu)，我們在這里簡單羅列了一下，總體來說大部分目前還是以車端智能為主，這類參與機(jī)構(gòu)或者企業(yè)大部分以前也是從事 ADAS 方面相關(guān)的開發(fā)工作，他們從 ADAS 往上拓展應(yīng)用場景。以電信運(yùn)營商或互聯(lián)網(wǎng)公司為代表的一些企業(yè)，他們可能更多的是從車路協(xié)同角度來切入，做車場協(xié)同式的 AVP 技術(shù)路線。?就像特斯拉馬斯克的論調(diào)一樣，說所有使用激光雷達(dá)做自動(dòng)駕駛的都是傻子，讓特斯拉的自動(dòng)駕駛汽車的安全性陷入爭論。AVP 的三類技術(shù)路線，也一直存在爭論，但我想說這三類技術(shù)路線，純粹從技術(shù)路線的角度來說，各有優(yōu)劣，技術(shù)路線本身沒有對錯(cuò)，決定對錯(cuò)的是能否商業(yè)化應(yīng)用，哪一種技術(shù)路線如果能夠率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地的話，就是能夠走進(jìn)這個(gè)行業(yè)、改變這個(gè)行業(yè)的技術(shù)變量。?對于 AVP 來說，從產(chǎn)業(yè)鏈角度來說，對于車路協(xié)同、智能汽車所需要的傳感器、芯片、通信模組、云計(jì)算等，基本上多方面都有一些覆蓋。但是由于目前市場上主要的玩家還是圍繞主機(jī)廠的整車開發(fā)，所以大部分玩家目前聚焦的還是車端智能的這條路線。不過我個(gè)人判斷，雖然 AVP 是應(yīng)用在相對封閉的場景，但只要不是應(yīng)用在純粹的 AVP 專用停車場，只要這個(gè)場景還開放給人工駕駛的車輛使用，行人還是有可能出現(xiàn)，那么現(xiàn)在車端智能這條技術(shù)路線，無論是英偉達(dá)的，還是 Mobileye 的，在環(huán)境感知方面，這個(gè)低速場景雖然可以給大家更長的反應(yīng)時(shí)間，即使你說你需要的環(huán)境感知范圍可以不用那么大，但是你需要感知事件的類型和多樣性并不比開放交通場景容易，后面我會(huì)具體分析一下我們在停簡單所運(yùn)營的 6000 多個(gè)公共停車場日常遇到的各種各樣的問題。?當(dāng)然今天有各種各樣新的傳感技術(shù)，包括車端的傳感技術(shù)，包括成像的毫米波雷達(dá)，包括像四線、十六線低成本的激光雷達(dá)，大大增強(qiáng)了車輛的感知能力，但這些東西相比車場協(xié)同這條技術(shù)路線而言，產(chǎn)品本身的成熟度還比較低，（后面我會(huì)詳細(xì)講一下我們方案里面所用的具體模塊，它們現(xiàn)在的成熟程度，要比我們今天所謂大算力的模型、芯片、成像毫米波雷達(dá)、低成本的激光雷達(dá)研發(fā)的成熟度要高一些）。所以我個(gè)人判斷，在未來 5 年，如果車端剛才講的這些組合式傳感器的成本、性能，沒有完全達(dá)到可以跟現(xiàn)在車場協(xié)同里面相關(guān)模塊競爭的程度，至少在 5 年內(nèi)，車場協(xié)同這條技術(shù)路線還是最切實(shí)際的。

我們停簡單現(xiàn)在全國運(yùn)營的 6000 多個(gè)停車場，根據(jù)這 4 年多的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，我們大概提煉出來這些停車場的一些數(shù)據(jù)。為什么要講停車場這個(gè)場景呢？所有的系統(tǒng)開發(fā)、軟件開發(fā)、自動(dòng)駕駛開發(fā)，都要先把 ODD 的邊界定義清楚，對于 AVP 來說，停車場這個(gè)交通場景就是它的 ODD，這里總結(jié)的數(shù)據(jù)可能不一定那么準(zhǔn)確，但應(yīng)該還是具有一定的普遍性和代表性。
全國公共停車場的大概數(shù)量，我們估算是在 25 萬個(gè)左右，這 25 萬個(gè)指的是機(jī)動(dòng)車保有量超過 100 萬的城市，因?yàn)槲覀冋J(rèn)為在保有量低于 100 萬的地方，人們對停車的痛點(diǎn)感受或者說對 AVP 的需求應(yīng)該還不是很明顯。在所有停車場類型里面，占主要的應(yīng)該還是商業(yè)綜合體、CBD、寫字樓、綜合交通樞紐等地。在這些停車場里面，大概有 80%是屬于室內(nèi)停車場，而且是跨層停車場。在現(xiàn)有的停車場場景里面，典型的人車混流、潮汐效應(yīng)比較明顯，就是說忙閑時(shí)段比較集中，忙時(shí)很容易堵車，堵車高峰期時(shí)，不比我們剛經(jīng)歷的中秋國慶期間的高速路大堵車差。?另外還有一個(gè)特點(diǎn)，在全國的停車場里面，我們公共停車場有一個(gè)名字叫配建停車場，它的意思是隨著建筑或者房地產(chǎn)開發(fā)配套建起來的。這個(gè)配套建設(shè)過程，每個(gè)城市的周期和時(shí)間都不太一樣，所以因?yàn)橥＼噲鼋ㄔO(shè)的早晚，或者說以前住建部對停車場不像對開放道路一樣有明確的國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)去規(guī)范，導(dǎo)致現(xiàn)在這 25 萬個(gè)停車場規(guī)格非常不統(tǒng)一，各有各的樣子，從管理上，每個(gè)地方也有自己物業(yè)方或者業(yè)主方的特色。?針對所收集的停車場場景的素材，我們大概梳理了在這里面應(yīng)用 AVP、應(yīng)用自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，可能會(huì)出現(xiàn)的限制問題，總結(jié)起來有以下四點(diǎn)。

第一，這可能在咱們?nèi)碎_車的時(shí)候也比較常遇到這種場景，尤其是在商場、CBD 這種人流車流比較大的地方，也就是搶車位、搶車道，我相信大家開過車的，經(jīng)常會(huì)有這種經(jīng)歷，開下去可能會(huì)繞好幾圈，尤其在大型商場，比如像萬達(dá)廣場等地方。?第二，在停車場里面經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)迷路，尤其是跨層的停車場。在一些多層停車場里，裝修風(fēng)格、環(huán)境特征在一個(gè)停車場往往是比較統(tǒng)一的，尤其在坡道上你稍不留神，轉(zhuǎn)了幾層后，你可能不知道自己現(xiàn)在在第幾層了。在停車場內(nèi)部也是，走一個(gè)大長廊，轉(zhuǎn)幾個(gè)彎后，你東南西北都不知道了。對于自動(dòng)駕駛車來說，如果通過視覺方式做定位，這對機(jī)器來說是一個(gè)災(zāi)難。如果通過有源方式做定位，現(xiàn)在大部分停車場里 GPS 信號(hào)或者說電信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)還是比較差的，這是做 AVP 時(shí)面臨的 TOP2 的問題。?第三，剛才講了停車場主要是一個(gè)配建的停車場，它有一個(gè)特點(diǎn)是建筑結(jié)構(gòu)決定了停車場主要的物理結(jié)構(gòu)，房子一蓋好，停車場的各種柱子、墻就在那里了，停車場劃車位、劃車道只能依據(jù)建筑結(jié)構(gòu)本身去考慮，因此很多車位和車道的布置，跟開放道路和廣場上規(guī)劃車位有很大的差異。我們在修高速路、城市道路的時(shí)候，都會(huì)考慮到駕駛員的視野，或者考慮車速、車流量的因素，但是配建停車場先天就不具備這些條件，所以在配建停車場里，經(jīng)常會(huì)碰到七拐八繞或遮擋，人開車進(jìn)去都會(huì)覺得有視覺盲區(qū)。?第四，停車場里的管理、進(jìn)出路線不像開放道路那么統(tǒng)一、規(guī)范，因此在這里面到底是人讓車還是車讓人，經(jīng)常說不清楚，尤其是在人流、車流比較大的時(shí)候。在我們運(yùn)營的停車場里面，業(yè)主們都有一個(gè)很強(qiáng)烈的需求，就是停車場里面現(xiàn)在可以什么系統(tǒng)都不裝，但是一定要裝監(jiān)控。為什么？因?yàn)榕浣ㄍ＼噲龅囊?guī)劃局限，雖然是低速的，但是因?yàn)槊總€(gè)人開車的水平、習(xí)慣不同，進(jìn)出路線不規(guī)范，比較容易發(fā)生磕碰糾紛，需要攝像頭來記錄真相。因此，如果我們開發(fā)的 AVP 系統(tǒng)想在全國范圍內(nèi)大規(guī)模落地應(yīng)用，這也是一個(gè)不得不解決的問題。
針對我們梳理的停車場場景的特色，以及這個(gè)場景里面所面臨的問題，我們按照車場協(xié)同的方式，列了這樣一個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)圖。首先聲明一下，這個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)圖里面的模塊，不是我們傳統(tǒng)意義上理解的物理零部件的那種劃分，我們這些模塊更多還是從專業(yè)領(lǐng)域里面做的劃分，每個(gè)模塊保證它專業(yè)的獨(dú)立性，至于物理的零部件，因?yàn)榭赡苊恳患业姆桨富蛘咴鹊姆e累不一樣，比如車載感知這塊最明顯，有的可能感知、規(guī)劃、決策、定位都融合在一起，甚至把地圖都融合在一起，可能在有的車型上是分開的。所以后面我在繼續(xù)講這些架構(gòu)里面的一些業(yè)務(wù)流程和功能邏輯的時(shí)候，大家提前有這個(gè)了解，不是在物理上的模塊劃分，而更多的是從專業(yè)領(lǐng)域方面不同的差異做了這樣一個(gè)結(jié)構(gòu)模塊的劃分。?另外要強(qiáng)調(diào)的一個(gè)點(diǎn)，在我們現(xiàn)在這個(gè)架構(gòu)里面，我們依據(jù)車型的能力，就是現(xiàn)有 L2 量產(chǎn)車型的能力，簡單說傳感器大概的配置就是 5R1V，就是 5 個(gè)毫米波雷達(dá)、1 個(gè)前視攝像頭，在這個(gè)基礎(chǔ)上做的這個(gè)架構(gòu)定義，當(dāng)然如果說你車輛本身傳感器配置更加豐富，你本身的智能化程度更高，也是同步可以兼容的，后面會(huì)具體講兼容的地方。?車亭智能的定位，我們承擔(dān)的工作主要就是 AVP 的基礎(chǔ)設(shè)施方面，包括中心云、本地服務(wù)器、邊緣云、場端感知和通信系統(tǒng)，也包括我們和地圖系統(tǒng)的一些對接。至于用戶這塊，看我們目前的合作經(jīng)驗(yàn)，有的在車廠那邊，有的在運(yùn)營方，有的在第三方，這塊相對比較成熟，主要是提供人機(jī)交互的一個(gè)界面。?我們車場協(xié)同式的 AVP 系統(tǒng)，第一個(gè)優(yōu)勢對于我們目前面臨場景，剛才講的第一個(gè)痛點(diǎn)問題是搶車位，我們是怎么解決的呢？目前我們幾個(gè)項(xiàng)目討論下來，大體固化了這樣一個(gè)流程。首先依靠我們場端的傳感器實(shí)時(shí)采集場內(nèi)車位的空閑狀態(tài)、占用狀態(tài)，包括車位附近的道路或者可行駛區(qū)域的狀態(tài)，然后以一定頻率來做狀態(tài)更新，實(shí)時(shí)上報(bào)給我們的云平臺(tái)。所有跟我對接過或者在我們平臺(tái)上注冊過的 AVP 車輛，用戶之前在我們平臺(tái)注冊了，當(dāng)然后面的那個(gè)邏輯策略肯定也是對接過的，在用戶發(fā)起一鍵泊車或者一鍵召車請求之后，我會(huì)根據(jù)場端的實(shí)時(shí)車位狀態(tài)給你分配一個(gè)空閑車位，并且相應(yīng)會(huì)把相對交通沖突比較少的可行駛路徑分配到這個(gè)車。這里面就避免了剛才我們說的跟人類駕駛員搶車位，甚至車輛與車輛之間搶車位、搶車道的情況。另外它更大的意義是，我們目前所了解到的車輛智能化程度或者說所定義的 ODD 范圍，還是希望它的通行區(qū)域或者巡航區(qū)域相對來說是比較干凈的，這個(gè)停車場里面是有可能做到的，我們盡可能避開一些人工駕駛的車流或者行人用戶人流，通過場端來做路徑規(guī)劃，可以很好的解決這個(gè)問題，這是針對第一個(gè)痛點(diǎn)。?第二，在停車場里面經(jīng)常迷失方向，不知道怎么定位，或者說通過純視覺的方式定位可能會(huì)出現(xiàn)一些困難。我們現(xiàn)在的方案里面是在場端，我們在團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)里面，包括 ISO 國際標(biāo)準(zhǔn)里其實(shí)也提到了這一點(diǎn)，就是通過在場端部署統(tǒng)一專門的標(biāo)識(shí)，這種標(biāo)識(shí)由場端基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)方負(fù)責(zé)部署、維護(hù)、更新。這個(gè)專用標(biāo)識(shí)一旦部署上之后，我們會(huì)做統(tǒng)一的測繪，同時(shí)結(jié)合場端的感知系統(tǒng)會(huì)做日常的維護(hù)管理，如果有壞了、有臟了，也會(huì)做相應(yīng)及時(shí)的更新。這個(gè)專用的標(biāo)識(shí)，對于機(jī)器來說不是標(biāo)識(shí)本身，而是這個(gè)標(biāo)識(shí)數(shù)字化以后，它會(huì)把這個(gè)標(biāo)識(shí)固定的 ID 和這個(gè)標(biāo)識(shí)固定的位置，存在一個(gè)叫定位層的數(shù)據(jù)層里面，這個(gè)數(shù)據(jù)層根據(jù)車輛請求會(huì)發(fā)送給相應(yīng) AVP 的車輛，AVP 車輛接到這個(gè)定位層數(shù)據(jù)之后，僅僅依靠一個(gè)前置攝像頭就可以了，這里面對算力、對特征提取、對標(biāo)志識(shí)別，無論是 SLAM 定位也好，語義定位也好，它的特征提取對算力、對模型的要求完全不是一個(gè)維度。然后，從魯棒性上來講，室內(nèi)定位用這種方式目前來說應(yīng)該還是最高的。當(dāng)然標(biāo)識(shí)肯定在空間部署上，我們也發(fā)現(xiàn)在實(shí)際過程中，可能有一些場地的標(biāo)識(shí)密度或者均勻性也會(huì)受到一些影響，所以這個(gè)定位，還是會(huì)結(jié)合車輛本身車載的一些低成本的慣性導(dǎo)航等，做一些航跡推算作為補(bǔ)充，甚至結(jié)合局部的一些 SLAM 也可以做一些補(bǔ)充，都可以。但是整體上來講主要的定位或者說精準(zhǔn)定位，我們說在停車場里面要實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)的定位，應(yīng)該還是通過專用標(biāo)識(shí)的實(shí)時(shí)識(shí)別和匹配來實(shí)現(xiàn)的。這是我們作為場端建設(shè)方，針對 AVP 場景做的很好的一個(gè)手段。?然后，在這里面，我們還有一個(gè)很大的優(yōu)勢，相比于純車端的方案，我們初始化定位的時(shí)候也有一定優(yōu)勢。我們可以通過場端的感知系統(tǒng)做一個(gè)外部定位，這僅僅是針對無源定位，如果是有源的像 UWB，或者自己建的差分基站的方式排除在外，無源的定位方式在重新上電的時(shí)候，在初始化定位的時(shí)候，可能需要有一個(gè)初始的輸入，尤其是在一鍵泊車開始的時(shí)候特別明顯。我們會(huì)在場邊部署一個(gè)專用的泊車或者召車的起始區(qū)或完成區(qū)，在這個(gè)指定的區(qū)域，AVP 車輛停放到指定區(qū)域里面之后，我才允許你開啟你的 AVP 系統(tǒng)，這里面其實(shí)就相當(dāng)來說給了車一個(gè)相對固化的初始化位置，這個(gè)位置如果說在實(shí)際用戶使用的過程當(dāng)中，我們也碰到車廠的運(yùn)營方，挑戰(zhàn)我們這個(gè)問題，如果用戶就是沒有按照指定的泊車區(qū)域去泊怎么辦，我們有場端的輔助設(shè)備提醒或者幫助車輛重新規(guī)劃一個(gè)大概的初始位置，這個(gè)位置可能不那么精準(zhǔn)，到不了厘米級(jí)，但是在米級(jí)的范圍內(nèi)能夠給車輛做一個(gè)參考，這是場端做定位的話，有這么一個(gè)補(bǔ)充性優(yōu)勢。?第二個(gè)優(yōu)勢就是場端做這種補(bǔ)充定位，同時(shí)也可能做定位糾偏的服務(wù)。什么意思？車輛在我停車場內(nèi)如果發(fā)生定位偏離，不管因?yàn)槭裁丛?，因?yàn)楹桔E推算或者在標(biāo)識(shí)識(shí)別或者因?yàn)楸旧韺?dǎo)致當(dāng)前定位出現(xiàn)了比較大的偏差的時(shí)候，我通過外部車輛的跟蹤和車輛外部系統(tǒng)定位能夠?qū)崟r(shí)通知這輛車，讓這輛車能夠重新定位或者重新做一次初始化，這樣能夠充分保證停車場內(nèi)部定位的安全。?我們針對第三類 TOP 問題，關(guān)于停車場內(nèi)部盲區(qū)比較多的問題，也就是大家說的“鬼探頭”，這種場景在停車場里是尤其容易常見的，比如柱子與柱子之間，有輛車原先停放在那里，AVP 的車通過的時(shí)候，這輛人工駕駛的車突然沖出來了，或者說停放著的車輛與車輛之間，突然有個(gè)人從中間走出來，這種情況在停車場里面其實(shí)是比較常見的，但是對于車載本身的傳感器來說，至少在現(xiàn)在的傳感架構(gòu)下，還是有一定困難的。所以我們也會(huì)根據(jù) AVP 車輛本身實(shí)時(shí)上報(bào)的位置，通過場端的服務(wù)器，會(huì)實(shí)時(shí)收集場端感知系統(tǒng)采集到的行人和車輛的狀態(tài)和位置，根據(jù) AVP 車輛的位置，我把 AVP 車輛位置周圍或者它行駛路線前方 30 米移動(dòng)障礙的信息，實(shí)時(shí)周期性推送給這個(gè)車，這個(gè)車具體自己怎么用，我們跟不同的 Tier1 方面也探討過，不一定說某種程度上能解決車端傳感器所有的局限，但是結(jié)合控制策略上來講，可以有一些相對保守的措施，保證出現(xiàn)危險(xiǎn)和出現(xiàn)“鬼探頭”場景的時(shí)候，能夠有足夠的時(shí)間，來應(yīng)對后面可能發(fā)生的碰撞的風(fēng)險(xiǎn)。?第四，ODD 狀態(tài)監(jiān)控，這其實(shí)是整個(gè)車場協(xié)同式技術(shù)路線里面的精髓。為什么這么說呢？因?yàn)榫杷冢褪俏覀儸F(xiàn)在場端能夠結(jié)合現(xiàn)有量產(chǎn)的 L2 級(jí)的車，實(shí)現(xiàn) L4 的應(yīng)用。為什么能夠?qū)崿F(xiàn)這個(gè)應(yīng)用呢？主要是因?yàn)閳龆四軌驅(qū)崟r(shí)幫 L2 的車監(jiān)控 ODD 的狀態(tài)，這個(gè) ODD 的狀態(tài)可以包括剛才說的移動(dòng)障礙物，也可以包括一些靜態(tài)的交通基礎(chǔ)設(shè)施，包括車位的狀態(tài)，包括可行駛區(qū)域的狀態(tài)。剛才也講了，我們整個(gè)架構(gòu)定義里面是以 L2 的車型為基礎(chǔ)，向上是可以兼容的，每個(gè)車的 ODD 邊界不一樣，我們也可以根據(jù)車輛本身你所定義的 ODD 的能力范圍，在你能力范圍之內(nèi)的，我們幫你監(jiān)控，場端我可能以 10 秒為周期，周期性發(fā)給你，你的 ODD 是 OK 的。但如果說場端一旦出現(xiàn)了超出你車輛原先定義的 ODD 范圍之外，也就是說車輛本身能力之外，我會(huì)及時(shí)的至少在 1 秒的時(shí)間內(nèi)通知到這個(gè)車，這就是說我們的監(jiān)控預(yù)警機(jī)制。這套機(jī)制的精髓或者說這套機(jī)制的核心意義和價(jià)值，就是充分保障 L2 車型有可能能夠在滿足 ODD 的狀態(tài)下，可能有些預(yù)警的情況我處理不了，但是在滿足 ODD 邊界范圍之內(nèi)的條件下我是完全可以運(yùn)行的。?這里我們也舉了兩個(gè)例子，就是說在遇到一些異常事件的時(shí)候到底如何處理。比如說在可行駛區(qū)域發(fā)生了堵塞，或者有一些遺灑，這時(shí)候如果超出了這個(gè)車輛本身的范圍，我們會(huì)通知到這個(gè)車，當(dāng)然這個(gè)機(jī)制每家主機(jī)廠的處理機(jī)制可能會(huì)有些差異，目前來說大家傾向于的一種方案是，這個(gè)車可以重新去請求一條路徑，這條路徑可以基于現(xiàn)有的可行性區(qū)域，如果說場端具備這個(gè)條件的話，可以重新給車輛規(guī)劃一條路徑，避開堵塞和遺灑，讓他繞開不可通行的區(qū)域。?第二個(gè)例子這種情況下不僅僅是可行駛區(qū)域有障礙物阻礙，可能還會(huì)有一些危及到車輛本身，可能會(huì)產(chǎn)生一些碰撞風(fēng)險(xiǎn)的事件在這里發(fā)生，比如說有可能是車流過大或者人流過大，如果說本身只是 5R1V 傳感架構(gòu)的話，假定只能夠應(yīng)對的就是一輛車、兩輛車這種環(huán)境車，或者說五個(gè)人以內(nèi)環(huán)境目標(biāo)人的感知，超過兩輛車或者五個(gè)人我就不能保證做完全全面覆蓋的感知了。這時(shí)候如果我們事先定義好了這個(gè)邊界，場端會(huì)及時(shí)通知車緊急停車，緊急停車之后，我們還有一個(gè)機(jī)制，并不是說這個(gè)車緊急停了之后就讓這個(gè)車停在這里，讓用戶過去取或者讓運(yùn)維過去取，這樣會(huì)大大增加運(yùn)營成本。我們本地服務(wù)區(qū)會(huì)同步通知到云平臺(tái)，由云平臺(tái)的坐席人工通過場端的視頻確認(rèn)，通過場端的揚(yáng)聲器（喇叭），調(diào)度指揮一下在可行駛區(qū)域里面可能存在的異常事件，一旦可行駛區(qū)域或者路徑上人流、車流滿足我車輛原先定義的邊界之內(nèi)的話，這時(shí)候人工會(huì)通知到這個(gè) AVP 的車，現(xiàn)在異常事件解除了，可以重新上電、重新開始你的巡航或者說 AVP 的過程。?這兩個(gè)例子說明我們在做的整個(gè)方案，從量產(chǎn)可行性上來講，或者說從運(yùn)營安全性的保障上講，應(yīng)該說還是有足夠的冗余和可操作性的。

車亭自 2019 年成立以來，在這塊也做了不少的探索，跟行業(yè)里面的主機(jī)廠也好，Tier1 也好，也做了不少的交流。我們目前在北京中關(guān)村這邊已經(jīng)改造了一個(gè)停車場，這個(gè)停車場里面剛剛我們所講的場端的幾個(gè)模塊都有相應(yīng)部署。我們自己在奇瑞的一個(gè)小車，也做了一個(gè)初步的功能打通。同時(shí)我們?nèi)ツ暌詠砀袊嚬こ虒W(xué)會(huì)的 AVP 標(biāo)準(zhǔn)工作組也一直在合作和互動(dòng)，將來也有可能作為標(biāo)準(zhǔn)的驗(yàn)證或者示范的場所，如果說今天參會(huì)的相關(guān)單位有這個(gè)興趣的話，我們后面也可以圍繞這個(gè)交流一下。
目前來講，我們在車場協(xié)同的這條技術(shù)路線的功能流，或者說整個(gè)功能邏輯已經(jīng)初步打通了，我們也做了相應(yīng)的簡單的一些測試驗(yàn)證，不能說多么完整，但基本上我們有仿真的、有實(shí)車的，因?yàn)檫@是一個(gè)實(shí)際運(yùn)營的停車場，剛才的照片因?yàn)槭峭砩吓牡乃钥雌饋碛行┛諘纾灿薪Y(jié)合實(shí)際交通流做了一些測試。仿真這塊我們測的東西是比較多、比較全的，正常使用的一鍵泊車、一鍵召車，各個(gè)模塊之間數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)性和正確性，基本上都驗(yàn)證通了，包括幾個(gè)安全場景下常見的靜態(tài)避障、動(dòng)態(tài)避障也都驗(yàn)證過，包括剛剛提到的針對一些異常事件，它能不能實(shí)時(shí)的把異常事件發(fā)現(xiàn)，能不能實(shí)時(shí)地推送給車，車能不能及時(shí)的停下來，我們也都做了相應(yīng)的驗(yàn)證。這是一些我們整個(gè)數(shù)據(jù)打通之后模擬的場景。
最后簡單總結(jié)一下。今天跟大家分享的題目是車場協(xié)同式 AVP 的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。這里機(jī)遇和挑戰(zhàn)各自總結(jié)了三點(diǎn)。

第一個(gè)機(jī)遇，AVP 雖然相對大交通、相對 Robotaxi、相對 L3 來說是一個(gè)小場景，但是它切切實(shí)實(shí)是用戶的一個(gè)痛中之痛，停車在日常用車的生活中還是比較高頻的。所以從宏觀上來講，主機(jī)廠在做一些智能化配置的時(shí)候是有這個(gè)意愿、驅(qū)動(dòng)力去幫助用戶解決這個(gè)痛點(diǎn)的。而且大家如果在北上廣深的話，其實(shí)能夠切切實(shí)實(shí)感受到停車難、停車不好找的現(xiàn)實(shí)矛盾，如果我們拔高一點(diǎn)，從車路協(xié)同、Robotaxi 這個(gè)角度去講的話，AVP 其實(shí)是確保一個(gè)城市在有限停車泊位資源的現(xiàn)實(shí)矛盾下實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)有效解決手段。因此，這兩個(gè)矛盾，一個(gè)是用戶需求，一個(gè)是土地資源天然的有限性，一定會(huì)驅(qū)動(dòng)車輛和停車基礎(chǔ)設(shè)施一起協(xié)同發(fā)展。這是第一個(gè)宏觀層面上做協(xié)同式 AVP 的一個(gè)機(jī)遇。?第二個(gè)機(jī)遇，現(xiàn)在雖然說車端智能可能是市場上主流的一個(gè)聲音，但是它也切切實(shí)實(shí)存在一個(gè)技術(shù)上研發(fā)的瓶頸和相應(yīng)周期，目前來說在今年以來新基建包括交通強(qiáng)國等一系列頂層政策的引導(dǎo)，停車場的智能化改造，我們能夠感受到業(yè)主方對改造停車場智能化，提升智能化管理，實(shí)現(xiàn)無人化的預(yù)期是明顯加強(qiáng)了，這在某種程度上來講能保證我們 AVP 的基礎(chǔ)設(shè)施是有一定智能化基礎(chǔ)的。?第三個(gè)機(jī)遇，以前我們說開發(fā)一個(gè)車載系統(tǒng)特別強(qiáng)調(diào)功能安全，所有的安全責(zé)任都?jí)涸谥鳈C(jī)廠或者 Tier1 的身上。車場協(xié)同這種方向某種程度上來說，當(dāng)然這里面對信息安全、運(yùn)營安全有新的挑戰(zhàn)，但是這種挑戰(zhàn)是有實(shí)實(shí)在在的商業(yè)模式在里面的，有愿意掏這個(gè)成本來承擔(dān)這部分責(zé)任的主體，所以說把一個(gè)系統(tǒng)從單純的功能安全分解到功能安全、信息安全和運(yùn)營安全這三個(gè)維度的話，某種程度上來說用戶更加愿意接受，或更加愿意使用，能夠保證我們這套系統(tǒng)落地的可行性。?當(dāng)然也存在一些現(xiàn)實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)。第一個(gè)挑戰(zhàn)，雖然停車場是一個(gè)封閉的場景，但是目前各地的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)還不那么清晰，到底這是屬于交通法規(guī)還是屬于住建部的法規(guī)，各有各的說法，相應(yīng)的行業(yè)監(jiān)管和認(rèn)證，包括相應(yīng)的保險(xiǎn)機(jī)制，還不是那么完善，這是政策層面和配套環(huán)境方面的一些挑戰(zhàn)。?第二個(gè)挑戰(zhàn)，前面講了車場協(xié)同這個(gè)技術(shù)路線里面核心精髓就是場端對于車輛 ODD 狀態(tài)的一個(gè)監(jiān)控，那么車輛 ODD 范圍之外異常事件自動(dòng)化的識(shí)別，目前來說我們主要是通過視覺的方式來做，主要是考慮成本的原因，通過視覺的方式來做，大家知道視覺天然是靠數(shù)據(jù)、靠樣本做迭代的，這本身也會(huì)有一個(gè)過程，但是這個(gè)過程相對來說，因?yàn)槲覀冏鳛檫\(yùn)營方來說，樣本采集的來源和成本比車端會(huì)更加有一些優(yōu)勢，所以時(shí)間上來說應(yīng)該還好，但這確確實(shí)實(shí)也會(huì)影響到，如果說我們這個(gè) ODD 邊界范圍的異常事件自動(dòng)化識(shí)別范圍不能夠快速成長起來的話，那其實(shí)對于這種協(xié)同式系統(tǒng)的適用范圍、可適用停車場以及整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)營成本會(huì)有一些影響。?第三個(gè)挑戰(zhàn)，在 AVP 系統(tǒng)里面把場端這些東西加進(jìn)去之后，會(huì)發(fā)現(xiàn)任何一個(gè)以前所開發(fā)的定位功能、感知功能、控制功能整個(gè)的邏輯或策略都需要發(fā)生一些調(diào)整，這對于傳統(tǒng)做 ADAS 起家的這些伙伴來說，其實(shí)是特別不適應(yīng)的，我們也在現(xiàn)實(shí)跟客戶的合作過程當(dāng)中，收到一些這樣的反饋，就是做這種項(xiàng)目比較煩，周期相應(yīng)也比以前單車的系統(tǒng)開發(fā)比較長，但我相信這個(gè)只是眼下的，未來隨著邊界或者隨著功能分配越來越清晰，相信后面這些所謂開發(fā)上或者項(xiàng)目管理、項(xiàng)目協(xié)調(diào)上的困難都是可以克服的。?因?yàn)闀r(shí)間關(guān)系，今天跟大家的分享就到這里，謝謝大家！

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