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总得来说 ， 在理想环境下 ， H-AVP的表现还是非常靠谱的 。 手机召唤过程也非常简单 ， 同样是提前学习路径 ， 然后你一键在手机下发指令 ， 但要注意 ， 出于安全考虑车辆在无人状态下 ， 你要时刻点击手机屏幕 ， 手一停车子就会随即制动停车 。 需要强调的是 ， 和现在市面上的一些“循迹倒车”逻辑有些类似 ， H-AVP在行驶时会尽可能地还原学习的路径 ， 也就是说你学习的时候压着线走 ， 它自己执行的时候也会压线 ， 不过停车时除外 ， 即便你之前停歪了 ， 车子到时会自主摆正 。 另外 ， 整个停车过程时候的车速还是比较慢的 ， 大概被限制在10km/h以下 ， 而且现阶段所有的过程都必须在用户的视野监控范围内 。


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最后 ， 我再总结一下学习型自主泊车的作业逻辑：
1.人类驾驶 ， 学习路线；
2.学习过程中 ， 车辆完成计算和推演 ， 把数据上传到云端；
3.传感器监测＋调用云端数据 ， 实现停车场的自动驾驶；
4.自主泊车功能完成车辆的泊入、泊出 。


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学习型自主泊车比较适合固定停车场的用户 ， 学习一次基本就可以一劳永逸 ， 即便你没有固定车位 ， 它也可以 。 那么有人要问了到陌生停车场怎么办？我总不可能先提前学习一遍吧 。 这就需要提到接下来的进阶功能：云端高精地图泊车（P-AVP） 。


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顾名思义 ， P-AVP就是提前拿到了高精地图数据 ， 省去了学习的一步 ， 上手即可自主停车 。 这个高精地图哪里来 ， 一方面是供应商提供；（威马必然是百度）另一方面就是用户的日常数据去反哺云端 ， 你可以把每一辆使用了H-AVP的威马看作是一部地图采集车 ， 通过用户的不断使用 ， 这些数据会持续不断地丰富更新 ， 然后共享给其他用户 。
写在最后
威马的这次体验并没有完全戳中我的兴奋点 ， 一句话——“考题太简单了” 。 我并不怀疑威马和百度的技术实力 ， 但目前这套AVP泊车展现给我们的场景还太多单一 ， 中国停车环境尤为复杂 ， 如果本次演示代表了威马现阶段可量产的全部实力的话 ， 这套产品显然还是没办法让所有人都满意的 。


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不过必须肯定的是威马在控制成本方面的努力 ， 毕竟好的技术必须得合适的成本才能做到普惠大众 。 借助云端的能力 ， 威马和百度把原本重场端建设的AVP做得足够轻量化 ， 做到了以尽可能的低成本让消费者快速尝鲜新技术 ， 同时还一定程度上弥补了单车智能的不足 。
【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？】但是问题来了 ， 缺乏场端建设完全依赖高精地图 ， 在面对复杂场景 ， 这套AVP究竟还有多少威力？时间仓促 ， 我期待威马下次能够给到更丰富的测试场景 。

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