小鹏汽车 10 号员工：小鹏的智能泊车为什么这么能打？

即便在以智能化技术见长的新造车三强中，小鹏的智能泊车依然是突出的长板。 

一位新势力友商的销售谈到这点时毫不避讳：「三家之中，小鹏（的智能泊车）最强。」

确实这两年，我们不光从车主用户那里，也时不时从专业同行工程师那里听到对小鹏智能泊车功能的赞许。 

小鹏的智能泊车到底强在哪里，小鹏是怎么把泊车这个单点做到非常突出，这也是我们一直以来比较好奇的。

在最近一个月内，小鹏汽车最新的软件版本 Xmart OS 2.6.0 从公测到推送，小鹏推出了业界最早量产的 VPA 停车场记忆泊车功能。

我们趁这个机会，也和小鹏汽车自动驾驶产品开发高级总监、智能泊车的负责人肖志光聊了聊。 

总结下来，小鹏在智能泊车上成功卡位，可能源于几方面的因素：

1、早期产品策略。

2017 - 2018 年时，小鹏对辅助驾驶系统进行调研，发现在主动安全、行车和泊车三大系统中，泊车系统很不成熟，于是泊车系统成为当时小鹏自动驾驶团队的重点攻关方向。

2、投入力度。

当前，小鹏的泊车团队规模超过 150 人，其中软件算法部分 100 多人。据我们了解，按照针对泊车功能的团队规模，小鹏在泊车上的投入有可能在国内车企中是排名第一位的。 

3、自研的链条。

与选择成熟的供应商相比，自研的灵活性更高、差异化更强。

在 G3 和 P7 量产之后，自研的团队能很快根据用户的使用反馈来进行功能迭代和功能优化。 

这也是这次小鹏的 VPA 停车场记忆泊车能够比较早开放的原因之一。

1、小鹏 10 号员工：小鹏的泊车为什么能做好？

2015 年，肖志光加入小鹏汽车成为公司的第 10 号员工。

在那之前，他是广汽研究院的无人驾驶工程师。

同年 10 月，特斯拉通过软件更新推送第一次向用户开放了 Autopilot。

Autopilot 很快成为同时期量产自动驾驶系统中的标杆。

肖志光和同事看了特斯拉上 Autopilot 的功能，评估要驱动这样一套系统，需要一个强大的域控制器，而当时市面上开放可选的高性能计算平台还很少。

到小鹏选定 Xavier，并和德赛西威量产新一代域控制器，已经是 2020 年的故事了。

在当时，小鹏的团队通过调研分析，认为自动驾驶系统主要的主动安全、行车与泊车三大系统中，泊车系统的成熟度比较低。

「我们看到了其中很多用户痛点，之前的泊车系统经常识别不到车位，且操作不便捷，那这些地方我们可以去攻关，真正解决用户的痛点。」肖志光回忆说。

于是，泊车系统成为肖志光团队当时攻关的重点。

到 2018 年底，第一代小鹏 G3 上市，G3 可以支持水平、垂直、斜列车位的自动泊车以及遥控泊入泊出，识别率和泊车的执行速度都不错，一下子就在 15 到 20 万元之间的车型中展现出拔群的泊车能力。

反观特斯拉这几年对泊车功能反倒没有那么重视。

Autopilot 的泊车功能一直被吐槽可用性一般，今年中国产的 Model Y 交付之后，索性就没有自动泊车功能。

中国区目前也没有明确的计划，什么时候要开放国产 Model Y 的自动泊车能力。 

小鹏方面，则在 P7 上市之后，车端传感器和计算单元比 G3 又有一层提升，所以在视觉感知、多传感器融合和车载地图方面都更强了，泊车的车位识别率、速度、精度和功能上都有大幅改善。

作为一家把智能化技术当成核心卖点的新势力，小鹏是在软件上的投入是非常可观的。

2019 年，肖志光在一个公开演讲中提到，当时小鹏自建的自动驾驶团队有 300 人，其中软件工程师占 70%。

这次 6 月份，肖志光又在采访中透露，现在小鹏的智能泊车团队大概是 150 多人，软件人员有 100 个人左右。

粗算下来，也是保持了软件人员 70% 的高比例。

仅仅从泊车团队的人员规模看，就算和这方面投入较大的自主品牌比，小鹏的泊车团队是相当大。

在研发团队中，真正能分配到自动泊车功能的研发人员，一般的车企配置不会超过几十人。

以长安为例，2021 年长安软件科技公司对外透露，其总人员规模是超过 500 人，覆盖智能座舱、智能驾驶、车控、OTA 和云端大数据等 8 个领域，就算自动驾驶占到其中的 1/3，也就是 100 多人，再分散到泊车上有几十人已经相当不错。

而且长安的产品线众多，长安软件科技透露其在研车型是 23 款。 

小鹏这样的新车企，产品线还比较少，研发精力相对聚焦，就算算上其下一款中大型 SUV 在内，小鹏的在研车型可能也就是 4 到 5 个。

大力研发之下，容易出奇迹。

2、小鹏实现 VPA 记忆泊车的两个突破 

随着 6 月 16 日，小鹏 P7 OTA 2.6.0 正式开始推送，VPA 停车场记忆泊车功能也正式向 P7 车主开放。

VPA 停车场记忆泊车功能可以实现从停车场入口 - 常用车位之间 1000 米范围的记忆泊车，也就是用户手动驾驶一遍，机器学习一遍就自己会开了。

肖志光透露，VPA 停车场记忆泊车功能上线，主要是归功于其在技术上的两项突破：

一个是视觉识别能力，除了传统的车辆、车位线框等传统的元素之外，为了实现地下停车场的实时感知和语义建图，现在小鹏的视觉识别算法支持墙壁接地线、柱子、行人等等目标的识别，后续还会支持悬空物体的识别。

第二是语义地图定位技术，因为地下停车场中既没有 GPS 信号也没有高精地图，毫米波雷达在地下停车场容易出现多径反射，所以也几乎不可用。

在停车场中，小鹏主要使用了视觉技术来实现厘米级高精定位，并且能做到很高的稳定性，「一旦定位上以后几乎不存在定位失败的情况。」 

肖志光分析，停车场场景也有还很多特殊性：

首先路口非常多，停车场环境是一个狭小的空间，在这种环境下会经常出现会车。

狭小空间的会车，不但要求把车辆识别出来，还要准确估计车的姿态，因为离的非常近，姿态会影响双方的行驶。 

其次路口的通行。路口的通行有三种情况，可能是直行，可能是左拐，也可能是右拐，我们需要准确预测这些其他车辆的行为，做出正确的决策进行通行。 

再次在某些场景中行人非常多，有些停车场会有超市入口，超市的门口一般不是一两个人横穿道路，而是一大波行人以各种情况横穿道路，我们需要精准识别行人，预测行人意图并且决策车辆驾驶行为。 

为了保障整个停车流程中的安全，小鹏从算法模块到整个功能，设定了上百个与安全、体验和性能相关的 KPI。

VPA 记忆泊车功能上线、内测和公测就是依据这些 KPI 来逐步开放的。

比如，针对停车场内的儿童识别，小鹏的团队在算法设计与数据采集上都花费了大量功夫，专门针对儿童的感知进行优化。

3、地表最强泊车之后，还能怎么演进？

从 6 月 16 日开始进行的 Xmart OS 2.6.0 推送，小鹏 P7 智尊版及以上（也就是搭载 Xpilot 3.0 硬件）的车型将支持 VPA 停车场记忆泊车功能。

按照小鹏的惯例，Xmart OS 的推送都是全量推送，但各地因运营商等原因会有不同程度的延迟。 

小鹏在宣传 VPA 停车场记忆泊车时，直接打出了「地表最强泊车」的标签。

这种体验接近于代客泊车 Valet Parking，但 VPA 功能需要司机本人在车上监督，属于泊车辅助范畴。 

这个阶段，VPA 记忆泊车主要的意义是帮助车主用户在熟悉的停车场，比如家里小区或者工作单位的停车场完成相对固定路线的代泊。

这个逻辑，与华为 - 极狐 HI 版上搭载的 ADS 功能，上汽智己在智己 L7 上推出 IM Pilot 类似，也是都记忆学习功能，适用于车主开得越多、用得越多的通勤路线场景。

小鹏这次的泊车功能更新敢打「地表最强」，主要是设计的可用性比较高：

可用范围广。小鹏同步正在全国 20 多个城市进行测试。

所以对普通用户来说，这不是一个在某些特定停车场耍酷的演示功能，而是一个能在绝大部分停车场都用起来的一个功能。

记忆泊车路线最长可达 1000 米，最多可存储 100 个停车场。前面 1000 米的这个距离，基本上可以覆盖大部分停车场（在同一层）入口到停车位的距离。

记忆泊车生成的地图数据量很小，这样允许这个功能在相当多的停车场内能够开启。 

不过从目前的体验来看，小鹏 Xmart OS 2.6.0 上的 VPA 也有局限性：

 比如，目前仅支持相对比较规整的地下停车场，还未支持环境更复杂、更开放的地面停车场；

其次，泊车场景中不支持坡道，这样也就不支持跨层泊车，在泊车路线中甚至是在同一楼层中小幅的坡道也不可以。

打造 VPA 停车场记忆泊车，小鹏内部经历了 1 到 2 年时间，百人规模的投入以及 2 款车型的研发历程。

下一步，更大的挑战，是实现停车场内的无人代客泊车。

从实现 NGP 赶上特斯拉的 NOA，到现在推出 VPA 做到全球首家量产，中国造车新势力确实更懂中国自动驾驶。

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