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原标题:还学什么倒车入库、侧方停车！装了这系统自己找车位

“关注道哥说车，看文章发表评论，将有机会获得车模、行车记录仪、车载空气进化器、飞利浦超大移动电源、120G移动硬盘等等。”

道哥尤记得大学时的女性朋友学车时的艰难困苦，光是倒车入库这一项就要学几周的时间。不是黑女性朋友，在学车、开车的造诣方面就是不强，所以道哥身边有的女性朋友极少开车出门，怕找不到停车位怕有了停车位也停不进去，干脆骑小电驴吧。现在好了，社会在进步，时代在发展，近日道哥就看到了一场发布会，国内环视ADAS前装市场领导者纵目科技召开的发布会，展示了其首创的纯视觉自主泊车系统，并定义了纵目面向量产的低速自动驾驶方案。

11月30日，纵目1.0版本的自主泊车系统发布，这意味着CEO唐锐所规划的“纵目自动驾驶路线图”又多了一款可落地产品的支撑。该系统预计未来两年内量产，主打停车场和简单园区等无人、低速、车流少的场景，可实现室内导航、自动行驶、卸客后自主寻找停车位、泊车自动驾驶、接客等应用。

自主泊车让自动驾驶商业化落地

这几年来，自动驾驶已经成了耳熟能详的热门词汇，不管是传统汽车制造商、Tier 1供应商还是层出不穷的科技公司，似乎不搞点和自动驾驶沾边的事情，都不好意思在圈子里混。但再好再热的技术不落地，也只能是空中楼阁。所以，你会发现谷歌在自动驾驶项目成立10年后也开始焦虑商业化的事情了，所以它成立了独立子公司Waymo，并开始探索自动 驾驶技术在汽车共享、汽车租赁等领域的应用。

显然市场的各个参与者已经对「自动驾驶」这件事情变得越来越理性。用纵目科技副总裁陈超卓的话说，“如果光演示一辆自动驾驶概念车，不考虑量产落地和商业模式，那么无人驾驶纯粹是低科技，不是高科技”。而另一个市场变化的趋势在于，大家似乎不怎么提全路况的L4了，而是加了一个「地理围栏」的前提，即限定在特定的场景应用区域。所以这也是为什么很多初创公司会选择有限场景作为技术应用的第一步，因为这有利于加速其自动驾驶项目的落地。

只不过经历了近一年的产品开发，纵目在自动驾驶商业化问题上有了更详实的计划——纵目科技要走的是一个低速的、以环视为基础迭代的产品路线：最初是由驾驶员完全控制的具备预警功能的辅助驾驶环境系统，接着过渡到自动泊车环视系统，再到有自主泊车功能的环视系统，最后实现自动驾驶。

上面这个表有意思的地方在于，它将SAE对自动驾驶的分级和「地理围栏」的概念结合在了一起。绿色代表已量产或可以近期落地；黄色属于中期目标，5——10年落地；红色则是长期目标，落地时间在十年之后，这要取决于人工智能技术是否有突破，V2X以及相应基础设施建设是否成熟等因素。在纵目看来，绿色部分代表了目前可以落地的技术，各个公司也基本都在盯L3或L4这两大主要场景，这也是纵目目前主要关注的阶段。具体来说，是基于园区、停车场或者简单的社区道路三部分场景实现从低速L4到高阶自动驾驶的发展。

上个月，刚在新三板挂牌8个月的纵目科技宣布摘牌，引发外界揣测纷纷。新三板上披露太多信息，导致纵目成为业内标的，甚至在某猎头的挖人计划里，纵目赫然位列第三位，仅次于百度和德尔福。即使不上新三板，纵目也早已是国内ADAS领域标杆企业：仅2016年，纵目科技的环视ADAS即实现年销量20万台；预计到今年年底，将有50万台装有纵目环视系统的汽车穿行在大街小巷。相比大部分友商还处于研发或demo阶段，这个成绩足够亮眼。于是纵目宣布：发布自主泊车产品，将自动驾驶导入量产。

多少台算“量产”？

发布会上，唐锐调侃了自动驾驶行业某些所谓的“量产”：“我们看到业内有些伙伴很自豪地宣传：我们要在2018年量产自动驾驶。哇，太棒了。您准备量产多少台？100台！”在纵目看来，一个月不出一万台都不叫量产。唐锐说，谈自动驾驶，必须回答三个问题：

第一，什么是可以量产的自动驾驶？

答案是必须达到“车规级”。高低温、跌落、湿热、盐雾、老化、ESD（静电释放）、EMC（电池兼容性），都是汽车行业必经测试；设计验证、产品验证、4年10万公里的质量保证，亦是车厂必须满足的要求。但很多自动驾驶公司连车企都没有接触过，“车规级”更是无从谈起。

第二，什么是可以大规模量产的自动驾驶？

中国市场上大部分自主品牌的车售价在20万元以内，单车利润可能只有几千甚至几百元。而一个64线激光雷达要耗资70万人民币，一个200多瓦需要水冷的DrivePX2计算平台需要1万多美元。

第三，什么是适合中国的大规模量产的自动驾驶？

硅谷是全球自动驾驶的创新源泉。但美国重高速、中国重低速，中国司机大部分时间痛苦地堵在路上，或在停车场里兜圈找车位，最需要的不是高速自动驾驶系统，而是针对低速、针对最后一公里的场景。

回答以上三个问题，纵目打造了低成本、低功耗、带有“自主泊车”功能的“环视ADAS”。在纵目的自动驾驶规划里，这是从第三阶段迈向第四阶段的坚实台阶。

关于纵目自主泊车系统的技术

在纵目自主泊车1.0——2.0的阶段，该系统所搭载的传感器只有4路环视摄像头、单/双目前视摄像头、IMU、4轮转动脉冲、方向盘转角、GPS传感器、超声波雷达，迭代到3.0可能会考虑增加毫米波雷达，增加系统冗余的同时提高自动驾驶功能实现的安全性。

在重要的感知部分，纵目采取的是利用深度学习算法对目标进行检测的方法，它能够实时对停车场内出现的行人、车辆、锥桶等障碍物进行识别判断。不过既然谈到了深度学习，就免不了讨论承载其的计算平台和算法的优选问题。

目前高通是在基于高通骁龙820A在进行自主泊车系统的开发，唐锐在之前的采访中也提到了，之所以选择这款计算平台，是因为它的可扩展性高，符合纵目产品技术迭代生长的需要，而且平台功耗低，现场演示车辆算上所有传感器和计算平台本身，功耗可能控制在15W以下。此外，纵目在神经网络的小型化、简枝量化、压缩上做了很多工作，目的是希望在嵌入式同时功耗、计算能力合理的平台上，能够实现在具体场景下解决具体问题的能力。而现在这块高通820A的板子里容纳了4个深度学习卷积神经网络。

除了手机和车之外，纵目整套自主泊车系统中还包括了一个云端架构。它可以帮助完成人车通信，包括用户注册、安全认证以及搜集车辆传感器信息，在云端完成地图构建、地图更新以及众包地图的管理等。一般来说，自主泊车功能的实现无外乎两种路线，或者重自身传感能力或加强场端通信支持。前面也提到了，纵目的这套解决方案无需对停车场进行硬件改造，利用5个摄像头+GPS+IMU融合的视觉定位技术可以被动接收停车场已有的信息，整合至前期与合作伙伴绘制的高精度地图或众包地图中，以低成本的方式实现自主泊车功能的输出。

不过在这个自动驾驶技术开发融合开放的时代，纵目也没能“免俗”，自己也在打造一套ZROS多平台软件框架，包括了感知和地图两大模块。纵目自动驾驶技术总监王凡表示，感知决策的算法是由纵目来自主开发，但其他部分可能会联合外部合作伙伴共同完成。这套平台会提供最新的SDK，合作伙伴可基于这套平台自行开发或使用纵目提供的算法，纵目会与合作伙伴共享地图数据和测试数据。

无人驾驶或将成为共享出行发展的爆发点，实现商业模式的创新。而走在国内无人驾驶项目前列的纵目科技，或将成为其中最大的受益者之一。

纵目的市场战略

距离真正的大规模量产时间还长，整体技术方案仍有待完善，成本方面也要实现合理化的控制。但从另一个角度来看，随着共享汽车业务的不断拓展，自主泊车能够从根本上解决停车难这个问题，有助于提升消费体验，因此在停车场和园区的应用有望在近一两年内大范围铺开。纵目表示会在2018年完成国内一二线城市大型停车场地图构建，累计10万公里路测数据；到2019年，联合共享出行合作伙伴部署上万辆车，形成数据闭环，累计百万公里路测数据；到2020年实现主机厂车型的大规模量产。

近日，纵目科技的园区低速自动驾驶等项目已经入围“星辰计划”的首批名单，未来也将依托上海国际汽车城、汽车创新港等单位和机构的支持，享受政策补贴、研发空间、测试场地、商业落地平台等资源整合带来的优势。纵目科技副总裁陈超卓表示，未来一年要在汽车城和其他合作伙伴一起，把共享出行的难点、痛点解决一下。

仅用4年时间，纵目科技就成为了国内顶尖的汽车智能辅助驾驶系统公司之一，凭借的是其从0到1的创新能力。在国内前视ADAS还大热时，纵目科技不走寻常路，打造了“环视ADAS”系统，得到了吉利、奇瑞等众多厂商的青睐。

此次，凭借自主泊车系统，纵目科技似乎又要在汽车圈火一把了。在今年年底，纵目即将将他的环视系统装满50万辆车。从环视切入自动驾驶，这是纵目和其他自动驾驶解决方案提供商很大的一点不同。在现有自动泊车技术导入量产后，基于现有自动泊车技术获得的经验向自主泊车这样低速L4自动驾驶应用过渡，是一种稳妥而且具有生长性的研发路线。而且从ADAS到自动驾驶，纵目采取分步走策略的优势在于，每一步都能够实现量产。

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