小鵬汽車 10 號員工：小鵬的智能泊車為什麼這麼能打？

即便在以智能化技術見長的新造車三強中，小鵬的智能泊車依然是突出的長板。 

一位新勢力友商的銷售談到這點時毫不避諱：「三家之中，小鵬（的智能泊車）最強。」

確實這兩年，我們不光從車主用户那裏，也時不時從專業同行工程師那裏聽到對小鵬智能泊車功能的讚許。 

小鵬的智能泊車到底強在哪裏，小鵬是怎麼把泊車這個單點做到非常突出，這也是我們一直以來比較好奇的。

在最近一個月內，小鵬汽車最新的軟件版本 Xmart OS 2.6.0 從公測到推送，小鵬推出了業界最早量產的 VPA 停車場記憶泊車功能。

我們趁這個機會，也和小鵬汽車自動駕駛產品開發高級總監、智能泊車的負責人肖志光聊了聊。 

總結下來，小鵬在智能泊車上成功卡位，可能源於幾方面的因素：

1、早期產品策略。

2017 - 2018 年時，小鵬對輔助駕駛系統進行調研，發現在主動安全、行車和泊車三大系統中，泊車系統很不成熟，於是泊車系統成為當時小鵬自動駕駛團隊的重點攻關方向。

2、投入力度。

當前，小鵬的泊車團隊規模超過 150 人，其中軟件算法部分 100 多人。據我們瞭解，按照針對泊車功能的團隊規模，小鵬在泊車上的投入有可能在國內車企中是排名第一位的。 

3、自研的鏈條。

與選擇成熟的供應商相比，自研的靈活性更高、差異化更強。

在 G3 和 P7 量產之後，自研的團隊能很快根據用户的使用反饋來進行功能迭代和功能優化。 

這也是這次小鵬的 VPA 停車場記憶泊車能夠比較早開放的原因之一。

1、小鵬 10 號員工：小鵬的泊車為什麼能做好？

2015 年，肖志光加入小鵬汽車成為公司的第 10 號員工。

在那之前，他是廣汽研究院的無人駕駛工程師。

同年 10 月，特斯拉通過軟件更新推送第一次向用户開放了 Autopilot。

Autopilot 很快成為同時期量產自動駕駛系統中的標杆。

肖志光和同事看了特斯拉上 Autopilot 的功能，評估要驅動這樣一套系統，需要一個強大的域控制器，而當時市面上開放可選的高性能計算平台還很少。

到小鵬選定 Xavier，並和德賽西威量產新一代域控制器，已經是 2020 年的故事了。

在當時，小鵬的團隊通過調研分析，認為自動駕駛系統主要的主動安全、行車與泊車三大系統中，泊車系統的成熟度比較低。

「我們看到了其中很多用户痛點，之前的泊車系統經常識別不到車位，且操作不便捷，那這些地方我們可以去攻關，真正解決用户的痛點。」肖志光回憶説。

於是，泊車系統成為肖志光團隊當時攻關的重點。

到 2018 年底，第一代小鵬 G3 上市，G3 可以支持水平、垂直、斜列車位的自動泊車以及遙控泊入泊出，識別率和泊車的執行速度都不錯，一下子就在 15 到 20 萬元之間的車型中展現出拔羣的泊車能力。

反觀特斯拉這幾年對泊車功能反倒沒有那麼重視。

Autopilot 的泊車功能一直被吐槽可用性一般，今年中國產的 Model Y 交付之後，索性就沒有自動泊車功能。

中國區目前也沒有明確的計劃，什麼時候要開放國產 Model Y 的自動泊車能力。 

小鵬方面，則在 P7 上市之後，車端傳感器和計算單元比 G3 又有一層提升，所以在視覺感知、多傳感器融合和車載地圖方面都更強了，泊車的車位識別率、速度、精度和功能上都有大幅改善。

作為一家把智能化技術當成核心賣點的新勢力，小鵬是在軟件上的投入是非常可觀的。

2019 年，肖志光在一個公開演講中提到，當時小鵬自建的自動駕駛團隊有 300 人，其中軟件工程師佔 70%。

這次 6 月份，肖志光又在採訪中透露，現在小鵬的智能泊車團隊大概是 150 多人，軟件人員有 100 個人左右。

粗算下來，也是保持了軟件人員 70% 的高比例。

僅僅從泊車團隊的人員規模看，就算和這方面投入較大的自主品牌比，小鵬的泊車團隊是相當大。

在研發團隊中，真正能分配到自動泊車功能的研發人員，一般的車企配置不會超過幾十人。

以長安為例，2021 年長安軟件科技公司對外透露，其總人員規模是超過 500 人，覆蓋智能座艙、智能駕駛、車控、OTA 和雲端大數據等 8 個領域，就算自動駕駛佔到其中的 1/3，也就是 100 多人，再分散到泊車上有幾十人已經相當不錯。

而且長安的產品線眾多，長安軟件科技透露其在研車型是 23 款。 

小鵬這樣的新車企，產品線還比較少，研發精力相對聚焦，就算算上其下一款中大型 SUV 在內，小鵬的在研車型可能也就是 4 到 5 個。

大力研發之下，容易出奇跡。

2、小鵬實現 VPA 記憶泊車的兩個突破 

隨着 6 月 16 日，小鵬 P7 OTA 2.6.0 正式開始推送，VPA 停車場記憶泊車功能也正式向 P7 車主開放。

VPA 停車場記憶泊車功能可以實現從停車場入口 - 常用車位之間 1000 米範圍的記憶泊車，也就是用户手動駕駛一遍，機器學習一遍就自己會開了。

肖志光透露，VPA 停車場記憶泊車功能上線，主要是歸功於其在技術上的兩項突破：

一個是視覺識別能力，除了傳統的車輛、車位線框等傳統的元素之外，為了實現地下停車場的實時感知和語義建圖，現在小鵬的視覺識別算法支持牆壁接地線、柱子、行人等等目標的識別，後續還會支持懸空物體的識別。

第二是語義地圖定位技術，因為地下停車場中既沒有 GPS 信號也沒有高精地圖，毫米波雷達在地下停車場容易出現多徑反射，所以也幾乎不可用。

在停車場中，小鵬主要使用了視覺技術來實現厘米級高精定位，並且能做到很高的穩定性，「一旦定位上以後幾乎不存在定位失敗的情況。」 

肖志光分析，停車場場景也有還很多特殊性：

首先路口非常多，停車場環境是一個狹小的空間，在這種環境下會經常出現會車。

狹小空間的會車，不但要求把車輛識別出來，還要準確估計車的姿態，因為離的非常近，姿態會影響雙方的行駛。 

其次路口的通行。路口的通行有三種情況，可能是直行，可能是左拐，也可能是右拐，我們需要準確預測這些其他車輛的行為，做出正確的決策進行通行。 

再次在某些場景中行人非常多，有些停車場會有超市入口，超市的門口一般不是一兩個人橫穿道路，而是一大波行人以各種情況橫穿道路，我們需要精準識別行人，預測行人意圖並且決策車輛駕駛行為。 

為了保障整個停車流程中的安全，小鵬從算法模塊到整個功能，設定了上百個與安全、體驗和性能相關的 KPI。

VPA 記憶泊車功能上線、內測和公測就是依據這些 KPI 來逐步開放的。

比如，針對停車場內的兒童識別，小鵬的團隊在算法設計與數據採集上都花費了大量功夫，專門針對兒童的感知進行優化。

3、地表最強泊車之後，還能怎麼演進？

從 6 月 16 日開始進行的 Xmart OS 2.6.0 推送，小鵬 P7 智尊版及以上（也就是搭載 Xpilot 3.0 硬件）的車型將支持 VPA 停車場記憶泊車功能。

按照小鵬的慣例，Xmart OS 的推送都是全量推送，但各地因運營商等原因會有不同程度的延遲。 

小鵬在宣傳 VPA 停車場記憶泊車時，直接打出了「地表最強泊車」的標籤。

這種體驗接近於代客泊車 Valet Parking，但 VPA 功能需要司機本人在車上監督，屬於泊車輔助範疇。 

這個階段，VPA 記憶泊車主要的意義是幫助車主用户在熟悉的停車場，比如家裏小區或者工作單位的停車場完成相對固定路線的代泊。

這個邏輯，與華為 - 極狐 HI 版上搭載的 ADS 功能，上汽智己在智己 L7 上推出 IM Pilot 類似，也是都記憶學習功能，適用於車主開得越多、用得越多的通勤路線場景。

小鵬這次的泊車功能更新敢打「地表最強」，主要是設計的可用性比較高：

可用範圍廣。小鵬同步正在全國 20 多個城市進行測試。

所以對普通用户來説，這不是一個在某些特定停車場耍酷的演示功能，而是一個能在絕大部分停車場都用起來的一個功能。

記憶泊車路線最長可達 1000 米，最多可存儲 100 個停車場。前面 1000 米的這個距離，基本上可以覆蓋大部分停車場（在同一層）入口到停車位的距離。

記憶泊車生成的地圖數據量很小，這樣允許這個功能在相當多的停車場內能夠開啓。 

不過從目前的體驗來看，小鵬 Xmart OS 2.6.0 上的 VPA 也有侷限性：

 比如，目前僅支持相對比較規整的地下停車場，還未支持環境更復雜、更開放的地面停車場；

其次，泊車場景中不支持坡道，這樣也就不支持跨層泊車，在泊車路線中甚至是在同一樓層中小幅的坡道也不可以。

打造 VPA 停車場記憶泊車，小鵬內部經歷了 1 到 2 年時間，百人規模的投入以及 2 款車型的研發歷程。

下一步，更大的挑戰，是實現停車場內的無人代客泊車。

從實現 NGP 趕上特斯拉的 NOA，到現在推出 VPA 做到全球首家量產，中國造車新勢力確實更懂中國自動駕駛。

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