关于全栈开发助力全自动代客泊车的介绍和分析

驭势科技在上汽通用五菱总部广西柳州举行交付仪式，将搭载有AVP自动代客泊车技术（AVP）的宝骏E200车型交付给普通消费者，这也是业内首款交付给C端用户的L4级无人驾驶-AVP产品。双方的合作从研发到落地历时2年之久，进行了近万次无人驾驶功能的密集测试，以确保最终交付的车辆能够完美地呈现智能泊车功能。

驭势科技AVP产品不依赖于高成本的激光雷达，而是采用了摄像头和超声波传感器的组合。摄像头用于车辆的定位，同时与超声波传感器共同判断障碍物。

硬件上，驭势科技研发了专为L3-L4级自动驾驶提供高性能、高集成、车规级的智能驾驶控制器。软件上，驭势科技的云端大数据平台，通过运营运维服务平台，端到端仿真系统，人机交互系统和数据管理平台等几大模块实现对车上传感器数据的采集、存储、传输及分析流程自动化，支持无人驾驶应用的运营和管理。同时远程监控系统可以进一步增强系统在复杂环境下的运营能力。

2019第四届ADAS与自动驾驶论坛于3月21-22日在上海召开，论坛由CCIA智能网联专委会与佐思产研主办。

驭势科技AVP项目总监徐澍在论坛上发表了题为“车脑-云脑，全栈开发助力全自动代客泊车”的演讲。以下是演讲全文。

前面的演讲嘉宾提到：大家都认同自动驾驶泊车AVP，是有良好预期的客户的需求，而且成长曲线会从某种早期的early adoption到最终的massive量产的一个过程。这里我就不再赘述需求端了。

从技术上讲，这也许是件很特别的事情，特别在于它可能不像以前，仅仅是车端的控制器加上线束加上其他的传感器的封闭的零部件，而是从一个传统的封闭的系统，变成一个涵盖很多领域，需要不同层级的全栈能力加在一起才可以发生的事情。

车脑-云脑全栈协同：

对于这点，驭势的观点是：车脑和云脑的协同， 是AVP落地的关键。车脑和云脑背后的全栈的无人驾驶技术整合能力，可以让AVP这件事情相对容易或者更快的发生。那么我们来看看这个过程如何发生的：

招车时，车辆接到云端指令以后，就开始上电了，尽管用户可能感觉不到，但是车脑和云脑的协同，从这个时间就开始。这部分上电结束后开始进入正常的AVP流程。泊车的场景，也是从云端开始，直到它完成服务的过程。

从用户观感看，用户主要看到手机的交互。如果是不细心的用户，车上的细节也看不到太多。但实际上背后有非常多需要全栈协同的实现过程。从用户角度看到的是手机的终端，但是从从业者的角度来讲，云端不仅仅是一个手机，不仅仅是一个云，后面还有非常多的其他内容。例如：

从”云端”到黄色的（车云对接）模块握手以后，高性能/高可靠的/小型化的控制器在“车脑”扮演了重要的角色， 它可以做感知、定位、规划和控制。右边（云端）除了用户可见的手机，还有运营管理、大数据相关、仿真等。（人机交互除了在手机端，不排除有的合作伙伴也需要有车端的交互，驭势在车端也准备好了人机交互的接口。）

车脑简介:

如下图，回到车脑，硬件包含有传感器以及域控制器部分。车端的软件除了有感知、定位、规划和控制的算法，相关的算法也需要车端系统软件中系统化的落地。

车云互通，是车脑和云脑对接相当关键的模块。当然， 如前面提到的，车端可能按照不同客户的需求，留有人机交互终端软件的接口。

全系统优化也是车端不可或缺的部分

下图是驭势车端的域控制器的一个实例：它可以做AI、做定位、做线控、按照不同客户的需求，也可以做V2X的运算。

云脑简介:

云脑一个很有趣的部分就是仿真。仿真其实就是以AI控制器为交互对象，来模拟物理世界。 它也许不一定能完全代替物理世界，但是很大程度上可以把系统可靠性提升一个档次。

提到云脑， 也离不开大数据。云端数据工具可以对感知数据做标注、训练，最后反哺到车端。同时，云脑本身的招泊车过程产生的数据是整个AVP闭环中重要的部分。

最后是运营管理平台，只有真正深入到交付客户，才会发现这个事情非常非常重要。好的云端运营管理，是让使用AVP的过程像用水电煤一样流畅的基石。这部分一位终端用户也许观察不到， 然而一个用户看不到，十个用户看不到，一百个用户略微能看到，到了一千、一万个客户的时候，它的高并发，高可靠， 可管理的价值就体现出来了。

驭势对云端的理解，不仅仅是面向AVP。云端也可以为L4其他场景做很好的服务。驭势愿意带着全栈无人驾驶技术开发的能力，和现在的合作伙伴、未来的合作伙伴一起赋能新的生态。AVP的领域，从未来分工讲，一定会有更细化的分工，因为这个市场足够大。 与之对应的，驭势是持有一种开放共赢的心态， 期待和客户一起成长。