威马|威马：让一部分有条件的车，先停车自由起来
文 | Karakush
北京五彩城 ， 是位于海淀区五环开外的一个商城 。
北京的一位朋友告诉我 ， 这已经算大农村板块了 ， 虽然地价也不便宜 。
商场每天早上十点开门 ， 一道开启营业的还有附属的停车楼 ， 一切都是那么朴实无华且枯燥 。 不大寻常的是 ， 楼里会有几处来自东方互联网巨头的神秘标记 ， 上到二楼、三楼还会有几台更神秘的伪装车在不断绕绕停停 。
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你绝对不会错过 ， 因为这几台车不仅伪装车贴足够招摇 ， 而且行驶速度也慢于正常车辆 ， 仿佛自带升格镜头 ， 在道路正中央强调着史诗般的存在感 。 碰到一些急脾气的师傅跟在后头 ， 可就热闹了 ， 任你怎么按喇叭 ， 哥们儿都在喧嚣中维持着岁月静好 。
不做过多的铺垫了——车是自动驾驶的 。 讲道理 ， 我不该说安全员没抓着方向盘 ， 不然罗宾又该交罚款了；但是技术上来说 ， 人确实没控制 ， 车是自己在动 ， 动得四平八稳 。
伪装车 ， 是威马明年上半年即将发布的全新SUV车型 ， 应该就是去年上海车展亮相过的EVOLVE Concept的量产版 ， 根据此前的预告 ， 会搭载L4和5G技术 。 这个L4主要就是指L4级的自主泊车功能 ， 由百度和威马共同研发 ， 工程师告诉我 ， 主要由百度提供技术能力 ， 威马提供车辆 ， 双方共同做场景定义 。
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在上个月举办的百度世界大会上 ， 其实已经展示过这项技术 ， 学名AVP ， 我们也有过文章介绍（《L5的特斯拉和你玩命 ， L4的威马和你玩玩》） ， 当时大家都是看的直播进行的云报道 。
前不久 ， 我有幸去到了这个全京城最先被L4级自动泊车启蒙的地方 ， 进行了一趟非常非常小范围的试乘体验 ， 实体被自动的感觉还是很奇妙的 。
还是值得吹一吹
体验就两个环节 ， 分别是这套AVP目前计划落地的两套场景：
一个是针对固定车位的HAVP ， 比如你家、公司、或者什么其他日常流连的场所 ， 你只要带车走一遍 ， 以后车就可以自主复刻这条路线 。 明年率先会随威马新车量产推出的就是这个功能 ， 不是期货 ， 到手即有 。
【威马|威马：让一部分有条件的车，先停车自由起来】训练的过程无比简单 ， 条件反射一次成型：
第一次你只需要把车开到你预备以后每天下车的地点 ， 进入车机程序让车确认这个起始点 ， 然后你以15km/h以下的车速手动开到你的固定车位 ， 实际就是带车扫出一个路线环境地图 。 停车完毕屏幕会有提示操作开始学习 ， 车就会把地图数据上传到云端分析 ， 学完再下载回本地 ， 就获得技能了 。
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听上去像转了道手 ， 但速度其实很快 ， 几分钟就能完成 。 也可以本地学习 ， 有的地下停车场没网 ， 数据上传不能 ， 就得靠本地有限的算力赤膊上阵 ， 学习时间反而会比较长 ， 据工程师估摸或许得要个十几分钟的样子 。
接送同理 ， 车可以自动泊出来找你 ， 但是得再训练一遍 ， 即便上下车点只是对调 ， 线路相同方向不同 ， 也需要再教一遍 。 关键在于固定点到固定点 ， 车只会基于地图到你教过的点 ， 而并不会跟着你（的手机定位）做实时移动 。 从这一点来说 ， 这是高度基于场景预设的技术应用 。
你可能会觉得不以为意 ， 因为市面上已有不少形意类似的功能 ， 比如倒车循迹、遥控泊车、自动泊车辅助等等 。 泊车这个项目 ， 似乎是吹无可吹的俗物 ， L4也不能拯救它的不稀奇 。 但是魔鬼都在细节里 ， 至少有两点让这套HAVP值得你多看两眼：
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其一是驾驶门槛低 。 训练时 ， 你不必是个完美驾驶者 ， 因为威马并不是什么四轮图灵机器 ， 试图复刻人类的驾驶习惯和轨迹 ， 它是获取地图 ， 然后按照自己预设的规则 ， 居中、低速、谦让、安全地完成驾驶 。
其二是你真的可以离开车 。 市面上绝大多数泊车功能 ， 目标其实是解决停车姿势难的问题 ， 不管是否支持你放手或下车 ， 都至少要求近身观察监测 ， 比如即便是遥控 ， 你下车后还是会被要求带着车钥匙保持在车辆附近 ， 离开太远系统就会自动退出 。
而HAVP是为了解决你“最后一公里”的步行问题 。 当然 ， 初落地的学习路线肯定远远不及“一公里” ， 出于成本、法规、安全等考量 ， 不会长也不可以长 ， 目前威马预设约为50米左右 ， 但据说上市可能还会有调整 。 工程师介绍 ， 目前的能力上三位数是没问题的 ， 从当天的体验来说也似乎确实如此 。
“停车场自由”
另一个PAVP会更炫酷一些 ， 就是在比如五彩城这样的停车楼或者其他停车场里 ， 它能在你下车后自主找到空位停车锁好 ， 无需教学 ， 即时游击 ， 尤其是还支持自动穿越上下楼 。
它和HAVP是两套系统 ， 有不少代码是相通的 ， 但是路线不固定 ， 环境也更复杂 ， 体现在技术差异上 ， 就是要用到高精地图 。 这个百度会负责 ， 一个个商场开通 ， 后续通过OTA更新高精地图库就好 。
从单体能力来说 ， 这个肯定更高级 ， 不过仍然是高度依赖场景——它设计有固定上下车点 ， 通常就是电梯厅门口 ， 你下车跑路 ， 车会通过标记识别所在楼层 ， 然后自己找车位；等到要用车的时候 ， 总还要从电梯厅出来的 ， 在上车点用手机APP召唤车辆等着就行 。
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速度是根据停车场的通常限速设计的 ， 直行在5-7km/h ， 转弯会更谨慎地在3-4km/h 。 工程师表示 ， 技术能力上是可以提速的 ， 前装硬件基本能提到15km/h的水平 ， 这就会稍微接近实际停车场里的流动速度 。 现在人机混行的时候 ， 机器经常会被嫌弃 。
百度曾经想过把整栋楼承包下来 ， 但是那样就失去了走入民间的意义 ， 与人共舞 ， 才好更清楚地认识到真实交通里的狼性——虽然这也不会改变机器的原则 ， 于是自动驾驶就会很容易陷入一个阿西莫夫困境：
如果两台车同时看上一个车位 ， 机器是会主动避让的 ， 而人的反应则是 ， 我要拼一拼、别一别 ， 看谁先耐不住尴尬走开 。 碰上人口密集的商区 ， 机器找车位的效率或许会因此变低 ， 所幸你反正已经自由了 。
这项功能目前还只有垂直停车 ， 之后斜向和侧方都会有 ， 当然也靠OTA 。
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拥挤的泊车赛道
这套AVP是百度自动驾驶计算平台ACU上首先应用落地的产品 。 平台其实也就是今年7月底正式下线 ， 预计年产能20万套 。
AVP的这套方案 ， 采用了5个摄像头和12个超声波雷达 ， 此外还预留了毫米波雷达和激光雷达接口 ， 为以后更多功能做准备 。 不过据说威马本来固有用于ACC的毫米波雷达 ， 现在也被双方的工程师接入系统里做冗余设计 ， 再安全一点肯定不为过 。
按照百度和威马通稿中的说法 ， 这是中国唯一“软硬一体 ， AI大生产平台” 。 非常牛逼的样子 ， 可是还是从已经很拥挤的泊车赛道开始做起 ， 有种天选之子下基层的感觉 。 除了之前提到的形似功能 ， 与AVP最相像的是特斯拉的召唤模式 ， 行业共性反映出 ， 这是自动驾驶的新手村任务 。
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一是低速环境比较友好 ， 越是高速 ， 对识别速度的要求就越高 ， 自然对算力要求也越高；二是场景相对固定、封闭 ， 其中的变量也就相对可控 。 以上两点 ， 无论是技术能力 ， 还是安全法规 ， 都会比较适合落地 ， 让技术到现实中继续摸索 。 包括特斯拉 ， 路线距离、范围、车速也是规定了限制的 。
三来 ， 这还是个很划算的功能点 ， 在高频场景上能有巨大的体验改善 。
威马有组数据显示 ， 停车时 ， 熟练的老司机平均也有超过30%的时间被浪费在找车位和泊车的过程中 ， 新手司机还有水平问题 ， 耗时就更长了；而在取车时 ， 多数人找车也可能需要花费10分钟甚至更久 。 即便没有数据 ， 我们回想一下日常就知道有多头疼 。
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这个痛点 ， 曾经是一批停车APP创业的出发点 ， 但是当时的集体失败在于 ， 人们对于多费一步去解决这个刚需的意愿却很低 ， 低效的习惯比互联网创业者们想象的要顽固得多 。 直接整合在车上 ， 便无可捷 ， 是现代懒人社会的唯一解 。
所以以后的功能 ， 一定会从散装垂直 ， 往更综合的场景融合方向高度集成 。 这也是为什么在目前的泊车产品中 ， 这套AVP是看上去挺能打的 。 威马就此说 ， 他们将是最快落地和量产L4级自动驾驶技术的品牌——或许眼下来看 ， 会需要些角度 ， 毕竟PAVP量产还需要时间 。 但是随着ACU平台的持续迭代 ， 比较全面的L4技术是可见可期的 。
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百度的工程师说 ， 对于百度而言 ， 技术竞争 ， 比如和特斯拉或者其他公司相比 ， 关键不是能不能实现功能 ， 而是一项功能的泛化能力；此外 ， 还要按照车规级功能开发 。
现在很多车企都有和百度在接触 ， 但最终是威马当先 ， 一方面是有资本关系 ， 另一方面则是作为新势力企业 ， 对新技术合作会更开放 。 这也会给威马一个竞争优势 ， 明年加持了AVP的威马 ， 在智能化方面会变得比现在更硬气些 。
多年以后 ， 当我们站在自动驾驶道路上回望 ， 不知道还会不会有人想起在北京五彩城 ， 有这么几辆车 ， 一顿暴走 ， 走得奇慢无比、锃光瓦亮 。 这么想 ， 说不定这个大农村的地价还能再往上蹿两万 。
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