“车位到车位”自动驾驶真相
🅿️➡️🅿️“车位到车位”到底指什么
“车位到车位”听起来像是一个非常理想的自动驾驶场景：你坐进车里，输入目的地，然后车辆从出发地的车位自动驶出，穿越城市道路、高速、红绿灯、路口、拥堵路段，最终抵达目的地并自动泊入车位，全程无需接管。但现实中，这个词更多是一个营销术语，它的实现程度、技术路径、适用范围都远比字面意思复杂。
📌 “车位到车位”包含哪些环节？
完整的“车位到车位”自动驾驶，通常包括以下几个阶段：
- 自动泊出：从停车位中安全驶出，避开周围障碍物；
- 低速场景导航：如地下车库、园区道路等非结构化区域；
- 城市道路自动驾驶（城区NOA）：红绿灯识别、路口通行、变道、避让行人等；
- 高速/快速路自动驾驶（高速NOA）：匝道进出、自动变道、跟车巡航等；
- 目的地识别与路径规划：识别目标停车场或车位；
- 自动泊车（APA）或代客泊车（AVP）：完成最终泊入动作。
只有当这六个环节全部打通，且用户无需频繁接管时，才能称得上真正意义的“车位到车位”。
🔍 它和 NOA、APA、AVP 有什么关系？
“车位到车位”可以看作是NOA + APA/AVP + 感知导航 + 自动泊出的组合，是多个子系统的集成结果。
🧠 为什么它这么难实现？
“车位到车位”听起来简单，但技术挑战巨大，主要体现在：
- 场景跨度大：从封闭车库到开放道路，感知与决策逻辑完全不同；
- 感知要求高：需要识别车位、障碍物、交通标志、红绿灯、行人等多种元素；
- 定位难度大：地下车库 GPS 信号弱，需依赖视觉/雷达定位；
- 系统协同复杂：泊车系统、导航系统、感知系统、控制系统需无缝衔接；
- 安全兜底机制：必须有完善的接管机制与异常处理能力。
因此，虽然“车位到车位”是一个极具吸引力的目标，但目前真正实现这一能力的车型仍然有限，且多为特定区域、特定条件下的“半自动”实现。
🧩 实现“车位到车位”的核心技术
🎥 感知系统：让车辆“看得见”
感知系统是自动驾驶的“眼睛”，负责识别周围环境中的一切关键要素：
- 摄像头：识别车道线、红绿灯、交通标志、行人、车辆等；
- 毫米波雷达：探测中远距离的动态目标，抗干扰能力强；
- 激光雷达（部分车型）：提供高精度三维点云，识别障碍物轮廓；
- 超声波雷达：用于近距离泊车场景，识别墙体、车位边界等。
感知系统的强弱，直接决定了车辆能否在复杂环境中“看清楚”，尤其是在无图、无规则提示的情况下。
📍 定位与导航：让车辆“知道在哪儿、要去哪儿”
“车位到车位”需要车辆在不同场景下都能精准定位，并规划合理路径：
- GNSS + IMU：基础定位手段，但在地下车库等场景易失效；
- 视觉/雷达定位：通过与环境特征匹配实现无图定位；
- 导航地图：提供路径规划（如高德、百度地图）；
- 动态建图：车辆实时构建局部地图，辅助路径规划与避障；
- 语义导航：将路径转化为“前方左转”、“驶入匝道”等语义目标，供模型理解。
🧠 行为决策系统：让车辆“知道怎么走”
这是自动驾驶的“大脑”，负责在复杂交通环境中做出合理决策：
- 路径规划：基于导航目标和感知结果，规划最优行驶路径；
- 行为决策：判断是否变道、是否避让、是否停车等；
- 预测模块：预测周围车辆、行人的行为，提前做出反应；
- 规则引擎：内置交通规则（如红绿灯通行逻辑、让行规则）；
- 博弈模型：在变道、并线等场景中与其他车辆“协商”通行权。
🅿️ 泊车能力：让车辆“能进出车位”
泊车是“车位到车位”中最容易被忽视、但技术难度极高的一环：
- APA（自动泊车）：车辆在驾驶员监督下自动泊入车位；
- 记忆泊车：车辆记住固定路线（如小区车库），自动完成泊车；
- AVP（代客泊车）：车主下车后，车辆自动寻找车位并泊入；
- 泊出能力：从狭窄车位中安全驶出，避让周围障碍物。
泊车场景中 GPS 信号弱、空间狭窄、障碍物多，对感知与控制要求极高。
🧑💻 人机交互与接管机制：让用户“敢用、能接管”
再强的自动驾驶系统，也必须有良好的人机交互设计：
- 语音交互：用户可通过语音设置目的地、启动泊车等；
- 接管提示：系统在能力边界前及时提示用户接管；
- 驾驶员监测系统（DMS）：确保驾驶员注意力在线；
- 远程召唤/泊车：用户可在车外通过 App 控制车辆泊入/泊出。
这些机制不仅提升体验，更是保障安全的关键。
⚠️ “车位到车位”真的能全程不接管吗？
🛣️ 城区 NOA：能力提升快，但仍需接管兜底
城区 NOA 是“车位到车位”中最复杂的一环，涉及红绿灯识别、路口通行、非机动车避让、行人穿行等多种动态场景。
现实表现：
- 在白名单城市（如上海、深圳、广州等）表现较好；
- 在非白名单城市或新开通区域，体验波动较大；
- 对施工、临时改道、交通警察指挥等“长尾场景”仍需人工接管；
- 多数系统仍要求驾驶员“手不离方向盘、眼不离前方”。
城区 NOA 已具备“可用性”，但稳定性和泛化能力仍有限，不能完全替代人类驾驶。
🅿️ 泊车场景：看似简单，实则挑战巨大
泊车是“车位到车位”中最容易被忽视、但技术难度极高的一环：
- 地下车库 GPS 信号弱，定位困难；
- 车位识别依赖视觉，对光照、遮挡敏感；
- 障碍物种类多样：如锥桶、购物车、低矮障碍物等；
- 泊出路径复杂，尤其在狭窄空间中需多次调整方向。
现实表现：
- APA（自动泊车）在多数车型中已较为成熟；
- AVP（代客泊车）仍多为“演示级”，对环境要求高；
- 记忆泊车功能依赖用户手动录制路径，泛化能力弱。
泊车能力是“车位到车位”的最后一公里难题，目前仍需用户参与或特定条件支持。
🌧️ 极端场景：系统鲁棒性仍是挑战
无论是城区 NOA 还是泊车系统，在以下场景中都存在明显能力边界：
当前系统在标准化道路环境中表现良好，但在“非结构化”或“突发”场景中仍需人工兜底。
🧑💻 用户体验 vs 技术能力：别把“演示级”当“量产级”
很多厂商在发布会上展示“车位到车位”功能时，往往选择最理想的路线、最熟悉的场景、最干净的环境，这与用户日常使用环境存在差距。
- 演示级：特定路线、特定天气、特定场景下可实现；
- 量产级：用户在大多数场景下都能稳定使用，且无需频繁接管；
- 可用级：系统能识别自身能力边界，及时提示用户接管，保障安全。
当前“车位到车位”功能在部分车型中已达到“可用级”，但距离“量产级全自动”仍有明显差距。
🚗 落地“车位到车位”的量产车型
截至 2025 年中，已有多家车企将“车位到车位”作为核心卖点推向市场，但它们的实现方式、覆盖范围、用户体验差异巨大。我们从功能完整性、可用性、稳定性、技术含量四个维度来分析。
🚗 量产车型“车位到车位”能力对比表（2025年中）
📊 总结对比表
🚀 从“车位到车位”到“真正自动驾驶”还有多远？
技术再强，如果用户不敢用、不信任，就无法真正落地。未来的关键在于：
- 系统透明性：用户能理解系统在做什么；
- 能力边界提示：系统能明确告诉用户“我能做什么、不能做什么”；
- 兜底机制：极端场景下系统能安全退出或请求接管；
- 法规支持：明确责任划分，保护用户权益。
“车位到车位”是当前自动驾驶技术的高光时刻，但它不是终点，而是通往真正自动驾驶的起点。
未来的自动驾驶，不只是“从 A 到 B 不用手”，而是：
“从 A 到 B，系统知道怎么走、知道何时不该走、知道何时该让你来走。”
这才是真正的智能驾驶。
