馭勢科技在上汽通用五菱總部廣西柳州舉行交付儀式，將搭載有AVP自動代客泊車技術（AVP）的寶駿E200車型交付給普通消費者，這也是業內首款交付給C端用戶的L4級無人駕駛-AVP產品。雙方的合作從研發到落地歷時2年之久，進行了近萬次無人駕駛功能的密集測試，以確保最終交付的車輛能夠完美地呈現智能泊車功能。

馭勢科技AVP產品不依賴于高成本的激光雷達，而是采用了攝像頭和超聲波傳感器的組合。攝像頭用于車輛的定位，同時與超聲波傳感器共同判斷障礙物。

硬件上，馭勢科技研發了專為L3-L4級自動駕駛提供高性能、高集成、車規級的智能駕駛控制器。軟件上，馭勢科技的云端大數據平臺，通過運營運維服務平臺，端到端仿真系統，人機交互系統和數據管理平臺等幾大模塊實現對車上傳感器數據的采集、存儲、傳輸及分析流程自動化，支持無人駕駛應用的運營和管理。同時遠程監控系統可以進一步增強系統在復雜環境下的運營能力。

2019第四屆ADAS與自動駕駛論壇于3月21-22日在上海召開，論壇由CCIA智能網聯專委會與佐思產研主辦。

馭勢科技AVP項目總監徐澍在論壇上發表了題為“車腦-云腦，全棧開發助力全自動代客泊車”的演講。以下是演講全文。

前面的演講嘉賓提到：大家都認同自動駕駛泊車AVP，是有良好預期的客戶的需求，而且成長曲線會從某種早期的early adoption到最終的massive量產的一個過程。這里我就不再贅述需求端了。

從技術上講，這也許是件很特別的事情，特別在于它可能不像以前，僅僅是車端的控制器加上線束加上其他的傳感器的封閉的零部件，而是從一個傳統的封閉的系統，變成一個涵蓋很多領域，需要不同層級的全棧能力加在一起才可以發生的事情。

車腦-云腦全棧協同：

對于這點，馭勢的觀點是：車腦和云腦的協同， 是AVP落地的關鍵。車腦和云腦背后的全棧的無人駕駛技術整合能力，可以讓AVP這件事情相對容易或者更快的發生。那么我們來看看這個過程如何發生的：

招車時，車輛接到云端指令以后，就開始上電了，盡管用戶可能感覺不到，但是車腦和云腦的協同，從這個時間就開始。這部分上電結束后開始進入正常的AVP流程。泊車的場景，也是從云端開始，直到它完成服務的過程。

從用戶觀感看，用戶主要看到手機的交互。如果是不細心的用戶，車上的細節也看不到太多。但實際上背后有非常多需要全棧協同的實現過程。從用戶角度看到的是手機的終端，但是從從業者的角度來講，云端不僅僅是一個手機，不僅僅是一個云，后面還有非常多的其他內容。例如：

從”云端”到黃色的（車云對接）模塊握手以后，高性能/高可靠的/小型化的控制器在“車腦”扮演了重要的角色， 它可以做感知、定位、規劃和控制。右邊（云端）除了用戶可見的手機，還有運營管理、大數據相關、仿真等。（人機交互除了在手機端，不排除有的合作伙伴也需要有車端的交互，馭勢在車端也準備好了人機交互的接口。）

車腦簡介:

如下圖，回到車腦，硬件包含有傳感器以及域控制器部分。車端的軟件除了有感知、定位、規劃和控制的算法，相關的算法也需要車端系統軟件中系統化的落地。

車云互通，是車腦和云腦對接相當關鍵的模塊。當然， 如前面提到的，車端可能按照不同客戶的需求，留有人機交互終端軟件的接口。

全系統優化也是車端不可或缺的部分

下圖是馭勢車端的域控制器的一個實例：它可以做AI、做定位、做線控、按照不同客戶的需求，也可以做V2X的運算。

云腦簡介:

云腦一個很有趣的部分就是仿真。仿真其實就是以AI控制器為交互對象，來模擬物理世界。 它也許不一定能完全代替物理世界，但是很大程度上可以把系統可靠性提升一個檔次。

提到云腦， 也離不開大數據。云端數據工具可以對感知數據做標注、訓練，最后反哺到車端。同時，云腦本身的招泊車過程產生的數據是整個AVP閉環中重要的部分。

最后是運營管理平臺，只有真正深入到交付客戶，才會發現這個事情非常非常重要。好的云端運營管理，是讓使用AVP的過程像用水電煤一樣流暢的基石。這部分一位終端用戶也許觀察不到， 然而一個用戶看不到，十個用戶看不到，一百個用戶略微能看到，到了一千、一萬個客戶的時候，它的高并發，高可靠， 可管理的價值就體現出來了。

馭勢對云端的理解，不僅僅是面向AVP。云端也可以為L4其他場景做很好的服務。馭勢愿意帶著全棧無人駕駛技術開發的能力，和現在的合作伙伴、未來的合作伙伴一起賦能新的生態。AVP的領域，從未來分工講，一定會有更細化的分工，因為這個市場足夠大。 與之對應的，馭勢是持有一種開放共贏的心態， 期待和客戶一起成長。