AVP技术路线分野：车端派和场端派博弈的公地悲剧
智能泊车功能难以刺激汽车销量，最主要的原因是，当前在技术层面存在两个障碍：
一是成本太高，只适合在高端车上量产，买单的是不差钱且乐于尝鲜的人群；二是技术有待进一步突破，当前的自主泊车功能只能做到在部分场景中正常使用，并不能完全取代人工泊车。
从技术分级来看，目前市场上的自主泊车有多重过渡形态，包括自动泊车辅助（APA）、遥控泊车（RPA）和自学习泊车（HPA），而真正的自主代客泊车（AVP）要实现人车分离，不需要人去接管，就像L4级自动驾驶一样。
为了实现AVP，目前有三种不同的技术路径：车端智能、场（停车场）端智能和车场协同。
目前车端派的玩家最多，这也是基于第一性原理的智能泊车路线，类似于自动驾驶领域的单车智能派。目前，纵目科技、魔视智能等初创自动驾驶公司，还有特斯拉、蔚来、小鹏等新势力车企均采用这种路线。
场端智能的落地方案，主要是在停车场安装场端智能设施，代表玩家是博世、大陆等巨头供应商，其软件研发能力弱于新势力，也弱于自动驾驶独角兽，但是其资金实力雄厚，能够玩得起这种重资产模式。
车场协同派的代表玩家有华为和停简单，看似综合了前两种技术路线的优点，但是其真正落地的前提是基于车端和场端泊车技术的成熟。
在谈擎说AI看来，由于不同技术路线落地的关键决定因素有本质的区别，前者取决于技术瓶颈和成本，后者取决于商业模式。
到底哪种技术路线更优？目前还难以判断。
车端智能的AVP对成本极其敏感，车端智能驾驶技术的可靠性决定整套泊车系统的可靠性。从车端方案在当前市场验证情况来看，避障和定位精度是两个最难解决的问题。
除了上文中提及的小鹏汽车自动泊车事故，今年6月22日，蔚来的一辆测试车从上海创新港停车楼三层坠落，也引发了一些人对于泊车技术可靠性的忧虑。
从安全性角度而言，在AVP的感知模块中加入激光雷达可以提升避障准确性，能够更加有效的解决一些corner case场景，但同时激光雷达、高算力芯片等硬件也带来成本的上升。
而对财大气粗的场端派来说，商业模式能否成功是其关键决定因素。
以博世为例，一方面与停车场达成合作，将停车场进行智能化升级，停车场会将泊车运营服务费分给项目运营方。另一方面，泊车服务可作为一个入口，后期运营方还可以提供充电、洗车等服务。
不过，场端路线虽然容易落地，但前期比较难起规模，而且在项目场景的拓展能力上相对较差，大规模落地的边际成本较高。
值得一提的是，去年纵目科技在长安UNI－K车型上首发了APA6．0远程智能泊车技术，未来这项技术将继续升级，实现HZP（家庭区域记忆式泊车）。
车端和场端商业模式的对比不难看出：前者关注点在出发地场景，后者的关注点在目的地场景（比如酒店、商超、写字楼等公共停车场），双方很可能是在把一次完整出行过程中的首尾两次泊车需求分割去满足。
然而，两种技术路线的竞争或许并不会促进AVP价格的下降。假设某位智能泊车的忠实用户想要在一段“出行＋返回”的整个过程中都体验自动泊车功能，可能需要花双倍的钱，即本来买了车端智能泊车功能的车，还要在外面的停车场付自动泊车费用。
所以，两种AVP技术路线和商业模式的博弈过程中，或许并不会让用户受益，反而可能会形成“公地悲剧式”的资源浪费。
对于用户来说，如果泊车功能要花双倍的钱，意味着不同的玩家在各自的技术路线上进行了重复投资，显然不利于赛道的良性发展。
长远来看，车、场两端运营方的互联互通与技术上的融合应当成为AVP玩家们的共识，但在这之前，首先要突破的是技术可靠性和量产成本。
原文标题 : 纵目科技冲刺科创板IPO，自动泊车玩家仍需多一些耐心
