日前，小鹏汽车推出全新的停车场记忆泊车OTA公测功能，新版本对应Xmart OS版本号为2.6.0。此次升级，小鹏汽车将向用户开放行业首个量产且不依赖停车场改造的“最后一公里”泊车功能——VPA停车场记忆泊车。量产最强自动驾驶类功能NGP自动导航辅助驾驶、行业首创的全语音车载系统等也都得到了不同程度的优化升级。据悉，本次小范围公测采用公开招募+定向邀请的方式，共有超过250名用户入选公测名单，他们将抢先体验新版本的功能，并反馈使用感受、意见与建议，促进新版本更快、更好地到达所有P7用户手上。

该功能目前仍处于公测状态，但据使用过的小伙伴给到体验后感说，功能能实现最后一公里的自动泊车功能。感觉这听起来还是蛮厉害的，虽然，目前我们仍未能完整体验这个功能，但我们独家获得采访小鹏厂家的自动驾驶产品开发部总监肖志光的机会，打探到一些这个功能的最新资讯，我们来看看到底这个功能有何与众不同之处？

80%的小鹏车主都在使用自动泊车

小鹏的“自动驾驶”那个时候有两个场景，行车+泊车，各自都有相应的产品。行车的应该是在2015年的时候，特斯拉刚推出来AP，我们当时看了行车那个功能，我觉得就是说，想把它做好，要有一个更强大的算力的控制器。当时是没有像现在P7那么好的控制器。

然后小鹏在调研查看了下自动泊车这个功能，泊车这个功能做的其实不是特别突出，体验不是很好，经常找不到车位，对驾驶员有各种各样的要求，最后评估起来，泊车场景可以找到一些差异点。如果给第一款车打一个标签，可以把自动泊车作为一个切入点。把这个功能做好，真正去满足用户。

自动泊车看似比较简单，其实里面拥有一些技术的点去攻破，也可以在行业里设置一些门槛，所以小鹏选择从这个功能发力。在开发这个功能的时候，同步也做了L2.5系统的开发。行车功能，G3应该是同级别唯一搭载这个功能的一款车。只是说泊车差异化特别明显，就一下子被人抓到这个点。从现在的数据分析，现在小鹏的车主80%都在用泊车功能，一年能用140多万次。

什么是VPA停车场记忆泊车

VPA停车场记忆泊车可以帮助用户解决最后一公里泊车难题的功能，该功能可以按照用户设定的路线，辅助驾驶员将车辆从设定路线的起点开往设定路线的终点，期间车辆可以自动转弯、会车、绕行、避让行人和其他车辆，并泊入终点附近已被系统记忆的车位。用户提前设定好路线之后，每天下班驶入车位所在楼层时，就可以开启停车场记忆泊车功能，车辆将沿着设定路线找到并泊入已记忆车位。在该功能运行过程中，中控大屏上的SR自动驾驶模拟显示系统可显示停车场中多种元素，包括停车位、减速带、柱子、停放车辆等静态元素，和行驶车辆、行人等动态元素，并通过语音、图像等提醒方式，让用户直观地了解当前行驶路径、目标车位及下一步动作，使用户对系统状态了如指掌。

有点复杂是么？简单说就是学习一次你从停车场到自己车位的路线，然后车辆会记录下这条路，以后开到停车场入口后，开启记忆泊车，车就会自己按照你的常用路线去找到你的车位并泊入。当你回到你家里的停车位或者说常去的购物商场、亲戚朋友家里的停车场时，只要打开这项功能，车辆就能自动完成泊入动作，非常方便。

优势一：长达一公里的“自动泊车”

一般来说，我们经常看到的自动泊车功能，都要用户将车停到停车位附近，并让车辆识别到车位后才能进行，甚至要手动操作换挡等动作，而小鹏即将推出这一项VPA停车场记忆泊车，可以直接完成自停车位算起最后一公里内完成自动泊车。

至于为什么要设置一公里的限制，肖志光老师是这样说的“一公里以内这个限制我们可以放开，但我们做过统计，在停车场里面很少有人转来转去跑一公里，所以我们才给它做一个限制。”

意义就是说，小鹏可以做到将最后一公里的限制放开，但在经过数据调研后发现，一般停车位应该不至于离停车入口有1公里，差不多都够用。不同入口、不同停车场可以存储不同路线，最多可记忆100个，方便那些房子太多的朋友。

优势二：适应大部分停车场

目前市面上的真正无人泊车系统通常要对对应的停车场进行改造，需要做激光雷达的匹配，而小鹏这一套VPA记忆泊车最大亮点在于能适应大部分停车场，停车场无需进行特殊改造，车辆也能通过视觉识别探索对应路线，肖老师说，完成这套系统最大的难点在于地库没有GPS信号，金属物太多毫米波雷达几乎不可用，所以主要靠摄像头和视觉识别。车辆会记忆并生成“语义地图”，并按照和周边参照物建立起定位信息，形成厘米级精度的定位。

疑问一：可以实现完全无人泊车么？

其实使用这套系统能理论上完成从停车场入口下车，并通过车辆无人驾驶完成自动泊车的动作，单就目前来看，无论是法规要求，还是安全隐患问题，小鹏汽车将暂时不会提供这样的服务。简单来说记忆泊车还不是一个L4的一个功能，中间允许有接管，但是这个接管，应尽可能的少。

所以通行能力小鹏现在目前做了大量的测试，其实不单是小鹏公司附近的万科云城，在全国应该有20多个城市，小鹏都做了一个相应的测试，测出来的大概的通行能力，应该是超过90%。

疑问二：车辆能停入地下停车场负二、负三层？

其实停车场的楼层通道和停车场入口的通道原理一样，只要只要记忆路线是要下一层地库，也是可以实现记忆和自动泊入的。

疑问三：未来城市NGP会跟VPA记忆泊车打通，实现“车位到车位”的无缝自动驾驶体验吗？

这个其实理论上是可行的，也是小鹏汽车的终极目标，但就目前的情况来看，小鹏还是着重分开各自优化两者的使用体验，优先完成城市NGP，再将这两者打通，完成高度自动驾驶的目标。

媒体：以前我也问您是在其它的国企，很早就来小鹏，当初做出这个决定来小鹏的原因是什么？

肖志光：我以前在广汽，当时做无人车的示范运营的项目的，但是那个项目是Demo，其实我一直有一个理想，我想做一个具有挑战性的、很难的一个产品，而不是Demo。普通用户可以去用到这个东西，可以产生社会价值，如果有这么一个创业公司，他有这么一个理想的话，我就有用武之地，这是我考虑的第一个点。

第二个点，在2015年那个时候，智能汽车开始有了阶段的概念，那时候有很多人不太相信，觉得是PPT造车。但是我觉得这是未来的方向，现在看来这个方向没有错。

第三个话我一直觉得能够跟一帮很牛的人在一起，我自己也有所提升，当时小鹏汽车，我认为有比较牛的一些人，所以在这样一个环境下我自己有所提升。大概这几个方面的考虑。

媒体：当时有没有想到小鹏汽车能发展到今天这样？

肖志光：没有，这个过程真的没有想到。这个过程，我现在回想起来特别感慨。，我记得我刚入职的时候是在民房里面，两房一厅，然后搬到一个废弃的商场里面，当时车间空调都没有；然在到企业孵化器；再到现在的总部，这个过程我是经历了的。其次产品迭代的过程我也是经历过的。最开始做骡车，骡车是有三代，再到G3，到P7，到现在的P5，整个过程我也经历过，给我最大的感触是什么，他是呼应一句话，因为相信所以看到。因为一直是有这种信念，我觉得这个事情一定能成，然后非常坚持把这个事情做好，最后真的是看见这么一个结果。

媒体：您现在负责自动泊车这一块，整个小鹏的自动驾驶跟你当初的设想，我们这个速度是快了还是慢了？

肖志光：我觉得他分为两个阶段，前半段他是相对比较慢的，因为在那个阶段，我们不断找方向，我们不断积累技术的经验，不断招募一些优秀的人才，不断的去探索我们产品开发的套路是什么样的，这个我认为是一个比较慢的节奏，一旦把这个东西突破完以后，开始步入正轨，后面会有一个快速节奏。

媒体：刚才说到在停车场里面，如果信号完全中断，停车场记忆泊车还能用吗？

肖志光：你说的这个信号是什么样的信号？

媒体：有一些停车场网络信号不好。

肖志光：这个完全没有问题，我们现在目前记忆泊车的记忆是有两块的突破，一块视觉识别的技术，视觉识别可以把车位线框识别出来。但是现在能做的远远不止这么多，我们停车场这些车位线，柱子、墙壁都能够识别出来，到后来还有一些悬空物，我们都能够识别出来。有这么多可识别的元素，我们对环境的感知更加丰富、精确了。

另外一个方面我们定位技术其实是有一个非常大的突破，我们使用语义地图和匹配算法技术，这个技术它是不依赖GPS信号的，也不需要依赖Wifi、或者4G的信号，而且定位精度非常高。

这个定位精度已经达到厘米级，而且它的稳定性非常高，一旦定位上以后，定位上的稳定性几乎是百分之百，几乎不会出现开一段时间定位就失效。所以有了这两项技术突破以后，其实刚才你们说有没有信号对我们来说没有影响，因为完全是单台车自主完成的事情。

媒体：您刚才说的什么地图。

肖志光：语言的语，意义的义。基于能理解的目标然后去做定位。

媒体：它自己会建类似三维的空间的吗？

肖志光：对，是三维的环境构建，这个环境人看了也是可以理解的。

媒体：这个是你们自己开发的？

肖志光：这个是我们自己开发的。

媒体：咱们在泊车那一块的技术还是领先的。这些技术对于发展我们NGP来说，有没有什么帮助？

肖志光：确实是会有一些帮助，比如说语义地图的定位的一个尝试，对我们NGP他是有参考意义的，其实我刚才提到一个复杂的场景，有车辆横穿、行人横穿这种复杂的路口的场景，我们在城市的环境下，也会遇到类似的场景，这是可以借鉴到我们的城市NGP里面去的。

媒体：然后刚刚提到就是说你比如说你完全是脱离网络，脱离云端来做这些事情，包括算法也好，然后从存储空间来说都会有比较高的要求，硬件方面会有一些更高的要求。

肖志光：也没有说要更高的要求。现在我们P7搭载的硬件的话，应该是目前行业里面最强的硬件系统，所以现在目前的硬件，是满足我们现在目前的算法的需求。

媒体：但是现在整个科技行业的在说什么芯片问题，是中国的短板。我想问中国的这些硬件，它会不会成为我们瓶颈？

肖志光：我觉得这个事情它是一个相互的事情，我们跟国产芯片厂商也会有一些沟通，就是说我们的软件发展到一定程度的时候的话，其实芯片硬件的公司也会来找新需求，如果看到好这里有潜在的需求，他就会去研发更高算力的一些芯片，来匹配我们软件上的新需求。我觉得是一个相互迭代的一个过程，现在国内经形成这种良性的机制，我觉得是一个很好的事情。

媒体：停车场记忆泊车是解决最后500米或者一公里的这种事情，其实我们就想了解他跟接下来小鹏要推的城市NGP，两个系统的结合是怎么样，是不是可以实现从城市NGP，然后直接记忆泊车，这个过程你们设计过吗？

肖志光：我们是有这个规划的，城市NGP是一个创想未来的事情，假设城市NGP实现以后的话，紧接着就是城市NGP跟停车场的一个打通，然后城市NGP跟更高级别自动驾驶类功能打通，然后最终实现一个全场景的自动驾驶。

媒体：这两个系统打通会有什么难度吗？因为按我们理解，可能说最后城市NGP高精地图直接接到你的记忆泊车的入口对吧？整个项目的技难度，后面的这种逻辑是什么？

肖志光：我觉得它不是一个技术瓶颈的事情，这是一个工作量的事情，我们如果把几个场景都实现了以后，自然而然我们就会把这个场景给打通。

媒体：那你们内部的节奏。大概优先的是会打通谁呢？

肖志光：这个问题问得很好，但这也是一个未来的事情。我们把这个版本发布以后，后面紧接着就会有一些新的功能推出。

媒体：现在应该有很多人畅想无人泊车。就是我到地点了，我下车，车自己会去停，是这样吗？

肖志光：我是觉得大家都是朋友，有一句话放在这里，我们一定在泊车方面是最领先的。我们要做肯定要做最实用最好用的，后续你们刚才那个问题，其实我们都有规划的。

媒体：其实我们只是想从工程师的嘴里去印证这个问题到底是不是可见的未来。其实之前的有一些品牌为了噱头，在那边吹，实际上他实现的并不好。

肖志光：我觉得这个是一个水到渠成的事情，我们说要发布一个功能的话，通过OTA升级，每一台搭载系统的P7一定能够体验到这个功能，而不是买不到这个车。

媒体：激光雷达对你们自动泊车有什么新的想象空间？你从工程师这个角度觉得，如果有这个东西可以更好做这个功能，或者可以实现我们之前没有的哪些功能？

肖志光：我觉得是这样，其实我们小鹏汽车视觉能力是现在国内领先的，全球也是领先的。这么一个能力有了激光雷达，虽然不会有一个质的飞跃，但性能会越来越好。想象空间，比如说，通行的效率会提升，舒适性会提升，急刹车的情况减少，这都是一些细节。总的来说，记忆泊车，你会发现用起来越来越爽，越来越像一个老司机在开了。

媒体：所以还是保留了想象空间。其实技术迭代最终结果就是更好的体验？

肖志光：是的。激光雷达搭载的话，环境感知更精确。激光雷达把这个三维空间感知的非常详细。

媒体：我们刚才说老司机，有些车位，老司机停好之后旁边可能有很低的门槛，上车走了以后也没看见，然后挂到的情况也经常有，系统在识别这一块您是怎么解决这个盲区的问题。比如说最容易挂到这个地方，司机是看不到的。

肖志光：这个功能还是一个辅助驾驶的功能，驾驶员在他力所能级的范围内，他还是要观察环境，如果有明显问题的话，需要进行一些介入。当然我们在感知上的话，也是做了大量的一些工作，说视觉盲区的话，现在也正在开发一些，比如悬空物的一些检测等等。机械式车位我们现在不支持。

媒体：未来会支持吗？

肖志光：因为机械车位它一般会有保安在那儿协助的，所以这个我们目前是不支持的，后面的话，留个想像空间就好了。

媒体：如果激光雷达来的，可能这一部分留一个想像，这个理解吗？

肖志光：大概是这样理解的。

媒体：这个自动泊车其实跟自动驾驶一样，它其实都有很多长尾的点，会有很多小的事情，那肖总你觉得说达到一个比较理想状态的话，你有没有这样计划的时间点？

肖志光：明白，我觉得要综合来看这件事情，它不是一个单纯一个指标，因为我们在用这个功能的时候，我们会调研它很多方面，刚才提到的通行效率，通行能力，不能说在某个地方我就走不了了，然后我就卡在那儿，这些其实是对用户体验来说是比较差的了。

另外就是说效率方面，我不能太慢了，就是龟速行驶。其次的话，我们的易用性，我不能操作太复杂的，搞老半天，我才能去用这个东西，然后我又不能理解它到底要怎么用的，这个东西都要去解决。另外就是舒适性，我不能说我用它的时候，老是给我急刹车，或者是说突然来一把非常猛的转向，这个体验就不是特别好了，那我们要把这些东西都要去做好，所以这不是一个指标，它应该是综合来看这件事情的。

媒体：那会不会给自己设定一个目标，百分之九十几？

肖志光：这个比较偏工程方面的一些的话，它会有指标的，我刚才说这些点，其实我们内部可能是有个几十条的指标，每条指标都是我们都要达到的目标，然后逐步推进，每一个版本都会比前一个版本的指标要好一些，所以我们的小鹏汽车为什么能快速迭代，它的体验会越来越好？就是因为我们有这么一套相对完整的产品开发体系，我们的产品才会很稳定的往前前进。

媒体：今天上午发的那个媒体车主沟通会，里面有细节，边上放一个小纸杯，那个小纸杯是通过视觉去识别到的吗？

肖志光：其实视觉识别是没有看到这个纸杯的。车从纸杯中间走过去，它里面是体现了两方面的能力，一方面的话就是刚才提到定位的精准性，我们说的厘米级，它是真的可以做到厘米级的，然后其次是我们的控制的能力，因为你有了这个定位的话，还要能够控制它，控制能力也是厘米级的。

其实我刚才说了嘛，我们定位的话，也是得益于我们的视觉识别的很精准了，但是它不是通过识别这个纸杯来定位的，它是识别有停车位，然后有墙壁，有车道线综合这方面的一些元素。

媒体：其实就是在这几个三维空间里面建模了嘛。

肖志光：对，你可以这样理解。

媒体：你们在演示的那个视频里面还有一个细节，就是演示车往前走，然后车位里有一个准备出来，那准备出来这个车你是怎么识别的，因为它还没动啊。就是我们人也是经常在停车场不敢开快，因为怕前面有一些车突然间出来，那你们是怎么样判断这个车它要出来了？

肖志光：对，你这个细节问的挺好的，我们也是这样的，系统如果认为它有潜在的车要出来的话，我们的策略也是一样的，速度会要放慢，跟人是类似的，所以要做到像老司机一样就是这个意思，但是人去判断那个车要不要出来的话，也是要看那个车是不是移动一点。

媒体：那其实对你们来说，它移动一厘米你们就可以知道了。

肖志光：对，它移动一些的话，我们马上就能够知道它是要干嘛了，一样的，跟人去识别这个环境是类似的。

媒体：那又延伸出另一个问题，如果我从这个方向过，如果后面的比如说C车它是比较短的，它移动的时候，其实你从视觉效果上来说，它被前面两个车遮住了，比如说我从A车这边过，然后C在移动，然后C比较短，那前面这个大车挡住它了，那你的视觉怎么解决，如果没有雷达。

肖志光：人如果看不到的话，那机器它也看不到。

媒体：就是必须得它过了这条线。

肖志光：对，因为停车场本身速度比较慢，所以它不需要做那么长的一个预测。

媒体：这个可以预测只有小鹏能做到吗？

肖志光：对，现在你可以这样理解。

媒体：也算是个独有的优势了。

肖志光：是的。

媒体：以后其他的友商会不会根据你们做的这个能力，因为你们做这个，后面会有人更新。

肖志光：我觉得他需要有一些时间去做这个模仿，我们也不担心他们抄我们这个技术，我们只要领先它就行了，就说他们能够模仿的时候，我们其实又有一些新的技术出来了。

媒体：用户知不知道、好不好用，我觉得讲一万遍都没用，还是得他自己体验，他自己试过了，他选择的时候，就不用和他说，他都会用的。其实我个人而言，因为我们这个停车场比较小，而且比较暗，所以经常在停车场的时候，是更紧张的。

肖志光：我们目前测试环境领域的话，停车场暗点的话，基本上没有太大的问题。

媒体：再深一点，比如说我们的传感器其实就是摄像头，摄像头感光度还是低光表现是怎么样的，它主要是什么样的参数会影响这个？

肖志光：它一个是低照度，另外就是高动态，你要找到一个平衡，能够刚好适合停车场这个环境，因为有的指标的话是自相矛盾的，你怎么找到这个平衡。其次就是算法本身，算法本身的话，我们知道我们小鹏汽车深度学习的算法是业内比较领先的，那么我们在做这个产品的时候，我们会把各种极端的情况考虑进来，以便它在不同暗的环境也好，或者是明亮的环境也好，或者是有积水的环境也好，表现出来性能也还不错。

媒体：如果我白天大中午回去的话，人到暗处的地方，就是它从一层到负一层这个过程很快，光比又很大。

肖志光：对，就是我刚才提高它动态的一个概念，就是它由明亮到暗，或者由暗到明亮这么快速的一个切换，我们的硬件是不是能cover住这一个状况。在摄像头设计之初的话，我们还要考虑灯光闪烁的效果，对我们的传感器有没有影响。这个在硬件配置的时候我们就要去考虑进去，所以现在小鹏汽车全栈自研，我们硬件其实也是我们定义的，我们会做比较详尽的分析，还有方案的设计。

媒体：还有一个问题，就是不同的人，停车的速度是不一样的，我说的速度就是我从进停车场到我的车位。那这个过程中，可能不同的人速度也不一样，比如说我开的时候我教它，我是开30km/h的，然后实际上停车场又比较窄，可能也比较黑，那这种情况下，你们的系统会按照我们教它的这个数字会开吗？

肖志光：我们会根据我们的停车场环境，自身的去调整这个车速，而且那个轨迹也是，那个轨迹不是严格按那个人开的轨迹，只是说人给它提供了一条参考路径，其实系统是会自主决策我怎么去开的，不是一个简单的寻迹的过程。

媒体：刚谈到车位划线的问题，能不能介绍一下？有一些车位确实比较老，可能连车位都不是那么清晰那条线。

肖志光：我们目前也做了很多这方面的测试，基本上人能分辨出来的车位线的话，就能检测出来。

媒体：我记得是智己汽车吧，它们在分享它们的一些规划的时候，基于停车场改造，可以实现这种单卡位的自主泊车，它自动会去找一个位置，但是这个是你先给它指定的一个位置，它会去把所有的数据都采集过来，停进去。

媒体：它那个改造了，所有的CCTV要去连接它的车，激光雷达挂在半空中，知道它的车在哪儿，所以那个跟我们聊的路线其实很不一样。

媒体：而且我们也很期待它们这样的产品，就是实际上我估计志光也非常感兴趣，当然我们也要看看它实际到底怎么样，它的计划、它的规划是这样子的，但是它最后的落地效果，实际上这个才是最考验的。

媒体：当时有问过他们，他们能实现多少个商场？

媒体：一定是高端最近的，就是在这个圈层里面。

肖志光：但我觉得在中国，依靠硬件改造这件事情是一个极其漫长、冗长并且复杂的一个过程，就是我现实来讲，这个东西就是摆在眼前的事，中国太复杂了，停车场也太复杂了，物业也太复杂了，如果想要去做到这个东西的话，我相信它的美好愿景，但是这个东西的复杂度是它不可控制的。

举个例子，现在自建充电桩这个问题，你会发现这是一个极其老大难的问题，你就会发现，好比汽车行业，我们进去了，其它就进不去了，因为电容这个东西有限的。停车场改造虽然它可能不涉及到互相竞价的问题，停车场自己改的就成了，但是这里边有涉及到一个问题，就是最后它改造成什么样子，这个改造的技术标准等等，所有的东西都是问题。

媒体：而且你要考虑到有一点，就是你所有的这些硬件改造，可能在一二线城市比较容易去渗透，但是真正你卖车的大部分在后面的三四五六线，所以还是算法比较靠谱一些。

肖志光：我们属于自力更生型的，咱不能压这关。但我觉得接下来的话，我们的体验活动，我们还是希望几位能够去体验体验。