即学即用，威马x百度Apollo的这套无人泊车系统到底会有多大的潜力？：即学即用

原标题：即学即用，威马x百度Apollo的这套无人泊车系统到底会有多大的潜力？
“到达目的地之后，把车辆停在停车场的入口，车会在无人状态下自动驶入停车场内，寻找并泊入可停靠的车位；用车的时候，通过手机远程一键式操作，车辆以无人状态下自动驶出停车场，来到用户的面前。 ”这项无人式的代客泊车正在从Demo走向现实。
近日，造车新势力威马的第三款量产SUVW6在湖北黄冈生产基地正式下线，和新车共同量产的还有威马与百度Apollo共同研发的一项停车“黑科技”：云端智能无人泊车系统，简称CloudAVP 。该技术可以帮助W6实现无人干预情况下的自动驾驶、躲避障碍物、车位智能搜索和自主泊入、泊出等功能，甚至可以通过手机遥控实现一键停车和召唤。整个停车过程分为有人和无人两种场景，利用手机操作时，车辆可完全实现无人化的自动驾驶。

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先说硬件部分， W6全车配备了24个传感器，其中包含5个77GHz毫米波雷达、7个摄像头及12个超声波雷达，另外还搭载了一枚自带5G传输的高通8155车机芯片。

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传统印象里的AVP代客泊车非常依赖停车场场端的基础建设，需要为其配备大量的传感器与车辆进行通讯，是一项极为“烧钱”的工程——比如之前奔驰S级在斯图加特的进行L4级自动泊车，就更加依靠场端建设。（延伸阅读：首款L4级自动泊车量产车型，全新一代奔驰S级在斯图加特实现无人泊车）
相比而言，威马和百度的这套东西就“轻”了很多，正如“CloudAVP”其名，它们采用的是一种单车智能＋云端算力支持的解决方案。
什么意思？看了我的实际体验，你就会知道这是怎么回事。
人类持续进化能够走到今天，一项关键能力是学习，再难的题目反反复复做几遍也就不难了。停车本就是一件“公式化”的事情，如果让车辆提前知道接下来要走的路，那是不是就能变得简单许多了呢？在我看来， CloudAVP就是一种非常“讨巧”的方案。

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上车之后，你会在中控屏上找到一个“学习型自主泊车”（H-AVP）的入口，你可以从这个入口为车辆添加一条或者最多五条学习路径。也就是说，在车子成为“代客泊车”的“老司机”之前，他必须先熟悉熟悉路！提前把考题背了。
怎么个学习法并不复杂，其实就是让你先自主驾驶给车子做一遍示范。比如A是你的车位、B是你经常上下车的接驳点、C是停车场入口。你要做的就是让车辆提前走一遍A-B、B-C、C-A这三段。在你自主驾驶之前，你在车内先创建学习任务，然后你再以15km/h的限速人工把上述的路线跑一遍，目前从长度目前不能超过100m（据说量产之后会增加这个距离）。行驶到A、B、C每一个节点的时候，你都需要停车稍待几分钟，让车辆完成学习，并将路径数据扔到云端去。
这个路径数据包含哪些东西呢？当然绝不仅仅是一个路线那么简单。其实在你自主驾驶的过程中，车子首先会记录你的车位信息，接着传感器会动态记录周遭的环境信息，并且完成建模，这些数据都会被实时记录下来上传云端，然后在车辆自动驾驶的时候去调用这些数据，等于车子提前画了一张“高精地图” ，有点类似地图采集众包的意思。
在完成学习之后，车子就可以按照提前走过的路线完成停车作业了。在A点停车位泊入、泊出的动作好办，实际上就是自主泊车功能（APA) ，传感器会自动识别车位，控制油门刹车完成操作。相对比较复杂的场景是怎么进停车场和从停车场出来这一段，停车场的路况复杂，行人横穿、过往会车都是比较常见的场景，这非常考验车辆“随机应变”的能力。

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整体来说，本次演示环境相对比较理想，威马没有过多地设置复杂场景。对于有来车，有行人的情况下，车子的逻辑是停车让行，待移动障碍物远离之后再继续工作。让行人这事儿比较好办，我比较好奇的是，在狭窄的环境下， AVP会怎么去避让车辆，毕竟原地等待往往会影响正常通行。老司机都知道，停车场会车的时候大家往往都是一种比较“拧巴”的姿势，通过反复操作尽可能地给对方挤出通行空间，类似这种场景，威马没有给到我们答案。