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威马W6 AVP自主学习泊车体验+解读:车、边、云都是好队友

原标题:威马W6 AVP自主学习泊车体验+解读:车、边、云都是好队友

出品 | 搜狐汽车·E电园

编辑 | 周航

[搜狐汽车·E电园] 在上一期威马W6的续航测试开篇,笔者就先“吹”了一波这款车的智能化,本文详细解读来了。去年12月8日的百度阿波罗生态大会上,威马W6完成了首次亮相,这款双方联合打造、以智能为名的新车,成为了让“车、边、云”概念量产落地的首款车型,其在功能上的映射就是达到L4级自动驾驶的AVP自主学习泊车。

这套常规自动泊车的进阶系统,结合车辆的视觉感知、云端计算能力以及边缘计算本地处理,带来了较长距离、可托管的自主泊车体验。如我们的实地体验视频所展示的那样:在常规自动泊车视觉体系不擅长的弱光环境,缘何威马W6的AVP自主学习泊车功能反而能够轻松应对?以下逐一为您详解。

[·一次“打样”就能有模有样、全靠边缘计算的辅助·]

按照从理论到实践的顺序来描述威马W6的AVP功能,这得从我同事的日?!八绷钠?。我同事小王和阿昊是英雄联盟游戏的战友,他俩平常交流最多的就是前一晚上辅助位置不给力的问题,当然这其中自然是有“甩锅”的成份,但“辅助”的重要性也是不言而喻。

所谓“辅助”用在自动泊车的理论层面,视觉感知体系是冲在最前线的“肉”,边缘计算正是辅助“肉”和“C位”(云计算)充分发挥自身职能的辅助。在实际应用中,激活该功能后驾驶者先“打个样”的将车辆泊入或泊出一次,AVP的边缘计算就能凭借本地低延迟的出路能力,在这个过程中记录并学会路线与动作。

当然了,威马W6的边缘计算也并非无所不能,AVP有模有样的复制上限为100m的行驶轨迹范畴。同时,教一次就要让机器自己融会贯通,那么必须将“知识点”讲清楚,即车速驾驶者的示范车速不能超过15km/h。而AVP系统在学会后大有青出于蓝之势,在没有任何障碍、非泊入或泊出动作时,车速会超过15km/h。

[·云计算接管“比赛”、不怕弱光怕强光·]

视觉感知体系和边缘计算发挥了自身作用后,就该“C位”的云计算接管比赛了。威马W6这套AVP系统的实际操作,支持车载屏幕与手机APP两种方式,而无论哪种归根结底都是云计算充分发挥作用,这也是AVP自主学习泊车功能与常规自动泊车最大的不同。

简单概括两者的不同:常规自动泊车是基于视觉体系的临场发挥,全看客观条件和系统“状态”;而AVP系统则是先做一遍考试真题,上考场还有云计算这个背后的解题大师。最终呈现出的功能上进阶,本质上是模式与逻辑上的完全不同。

而正是源于逻辑的差异,也让AVP补足了常规自动泊车在弱光环境下的先天不足,前期完整的学了一次泊入或泊出的动作,很大程度上弱化了地下停车场弱光环境的负面影响。加上云计算更强的决策能力,用户只需保证手机有网、按住屏幕上的功能按钮即可,详情敬请参见开篇的体验视频。

不过,车、边、云相结合的体系中,最前端的车辆视觉识别系统依旧存在硬件的瓶颈,与常规自动泊车一样,难以在雨、雪、大雾以及强烈反光环境中发挥作用,且不适用于人员密集、坡道等对三维构建能力有更高要求的场景。这方面还是要弱于眼睛、大脑、脚这个组合的。

另外值得一提的是,如果说“知识点”需要演示一次,那么安全方面的“做题要点”就是AVP系统的自身素质了。实际体验过程中遇到障碍物与停车场行人,即便用户手机端没有停止操作,威马W6也会做出避让,即安全的优先级大于用户指令。

[·现阶段车位被占就“不会”了、后续还有“临场发挥”·]

如开篇视频展示的一样,结合了车、边、云的AVP系统目前主要适用于有专用车位的场景,而像我们此次这样车位被占的情况下,这套系统就“不会”了,具体场景详见开篇体验视频。

而需要找车位的场景,威马W6后续还将推出结合高德高精地图的PAVP功能,即沿途自主选择空车位的自动泊车,功能方面看上去是回到了常规自动泊车的“原点”,但逻辑上同样是与AVP一样的“作弊”,且不用先做一篇真题,而是直接拿到了高精地图建模的题库了。这项功能将在威马W6接下来的OTA中释放,在此埋下伏笔,届时我们将第一时间为您带来实际体验。

[·写在最后·]

从未对外公布过自动驾驶前沿技术的威马,借助百度阿波罗的赋能完成了后发先至,一跃成为了行业的先行者。这在前段时间上汽“不愿失去灵魂”论调的拥趸眼中,是完全不能接受的,而自动驾驶技术研发较高的门槛,让“专业的人干专业的事”成为了功能快速落地、改变用户体验的一条捷径。从企业角度,很难说这两种模式谁更胜一筹,但可以肯定的是,能够解决实际场景诉求的功能,消费者自然是希望早有早享受,这一点在差异主要集中在智能化的电动车产品中、看重科技属性的用户眼里,确实的领先了一步。

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