根據佐思數據中心統計，2019 年中國乘用車市場自動泊車裝配率約為 7.7%。
從上表可以看出，2019 年中國乘用車市場已預裝自動泊車的新車中，純超聲波方案仍占絕對主流，超聲波+視覺融合方案占比只有個位數，但是超聲波+視覺融合方案從第四季度起有明顯上升。 自動泊車裝配率不高的原因，在于傳統超聲波泊車方案應用場景有限，駕駛員還需坐在車里，用戶滿意度不高。目前的解決辦法有兩個，一個是增強超聲波雷達性能，一個是加入更多傳感器（譬如攝像頭和毫米波雷達）。
譬如 2019 年上半年上市的廣汽 AionS 的自動泊車系統采用 12 顆博世第六代超聲波雷達，比上一代測距更遠，刷新更快，靈敏度更高，最近可探測物體從 6cm 提升至 3cm。
更多新興車型如長安 CS75 PLUS、吉利星越、上汽榮威 MARVEL X、奇瑞星途等開始采用超聲波+視覺融合泊車方案。 以前沒有大量采用超聲波+視覺融合方案的根本原因，在于算力和算法的不足。走在智能化最前沿的特斯拉，也長期采用純超聲波方案，其自動泊車能力表現不佳。即使是 2019 年下半年推出的智能召喚功能，也成功率不高。 特斯拉 Autopilot 2.0 全系車型都搭載了來自英偉達的 Drive PX2 芯片，這顆芯片最多支持 6 路攝像頭接入運算。無論是算力還是視頻端口，Autopilot 2.0 都不足以支撐全車 8 顆攝像頭全頻運行。自動泊車只是算力需求的一小部分，因此 Autopilot 2.0 無法照顧超聲波+視覺融合 APA 的算力需要。 據 Chris Zheng 的研究：特斯拉將前置三目中的中距攝像頭以 36 幀 / 秒的頻率采樣，而前置魚眼攝像頭和左右兩側共計四顆側視攝像頭以 9 幀 / 秒的頻率采樣標注，剩余的前置長距攝像頭和后視攝像頭被暫時戰略性舍棄。也就是說，在 Autopilot 啟用狀態下，全車只有 6 顆攝像頭在參與標注及感知工作，其中只有前置中距攝像頭維持在較高的感知頻率，剩余 5 顆攝像頭在有限的算力下運行非常吃力。
為了解決算力不足問題，特斯拉開始自研芯片。2019 年，全新的 Autopilot 3.0 硬件上搭載了兩顆由特斯拉自主研發的全自動駕駛芯片（簡稱“FSD 芯片”）。英偉達 Drive PX 2 芯片處理能力為 110 幀 / 秒，而 FSD 芯片處理能力達到 2300 幀 / 秒。如果 8 顆攝像頭全部以 36 幀 / 秒運行，意味著全車輸出為 288 幀 / 秒，相當于 FSD 芯片處理能力的 12.5%。這樣足以應對自動泊車場景。 解決了算力問題，2019 年底特斯拉推送了“智能召喚”功能，該功能可以自動控制車輛行駛到車主所在的位置，或者到達指定的位置，并且可以按照道路實際情況躲避障礙物和停車的功能。用戶實測表明，很多情況下智能召喚仍然不好用，說明算法上仍需要提升。 2020 年 3 月，馬斯克表示將完成對 Autopilot 核心基礎代碼以及 3D 標簽的改進工作，從而為其車輛提供更好的算法和功能。馬斯克同時表示特斯拉的“反向召喚”（Reverse Summon）功能將在不久后推出。
反向召喚是特斯拉“智能召喚”的增強版，車主在停車場入口處下車，車輛或可自己尋找車位并完成停車。為了保證安全，當前的智能召喚功能設定車輛和車主間最大距離不得超過 65 米，召喚車速不高于 8 km/h。 以特斯拉為參照，各家主機廠和 Tier1 都在升級自動泊車系統。 德賽西威在投資者關系活動中介紹，其全自動泊車系統已在奇瑞星途、吉利星越等車型上量產。德賽西威全自動泊車系統使用的正是視覺+超聲波融合解決方案。在算法方面，德賽西威得到了 MOMENTA 的支持。 特斯拉新版本的深度神經網絡會將包括感知、路徑規劃、目標識別等所有子神經網絡綜合于一體。
擅長硬件的德賽西威和擅長神經網絡算法的 MOMENTA 合作，對于傳統 Tier1 是很好的借鑒。 法雷奧一直是 APA 領域的領先者，其視覺+超聲波融合方案 Park4U Remote 已經應用到了奔馳新款 S 級轎車，長安新款 CS75 PLUS 上。長安 CS75 PLUS 憑借強大的遙控泊車功能，成為當下熱賣車型。 應對國內復雜的泊車場景，法雷奧還為自動泊車功能準備了不同的傳感器組合——包括視覺+超聲波雷達融合的方案，以及毫米波雷達+超聲波雷達融合方案。2020 年，會有一批使用法雷奧自動泊車方案的自主車型上市。
為了研究算法，法雷奧在巴黎建立了人工智能和深度學習研究中心。 整車算力和算法的加強，不僅僅是自動泊車和 AVP 系統才需要，對于座艙系統、網聯通訊系統、各項 ADAS 功能等都至關重要，這涉及到整車 E/E 架構的改變、超強算力處理器和域控制器的采用、整車 OTA 及信息安全（和功能安全）的導入等等。 未來幾年，分散的 ECU 將逐步被域控制器取代，獨立泊車控制器的存在空間越來越小，而域控制器的開發往往由主機廠和一線 Tier1 主導。對于 APA/AVP 初創企業而言，提高算法能力，和一線 Tier1 加強合作都變得異常重要。
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