AVP是什么？一文读懂自动代客泊车的车端感知、场端协同与云端调度全栈技术

　　引言：从科幻场景到现实挑战

　　你有没有想象过这样的场景——开车到商场门口，潇洒地下车走进商场，掏出手机点一下“一键泊车”，你的车就自己开走了。它自己找车位、自己倒进去、自己熄火。等你逛完商场，再点一下“一键召车”，它又自己开出来，在出口等你。整个过程，你不需要在停车场里转悠，不需要在狭小车位里进退两难，更不需要为“开车十分钟，停车半小时”而烦躁。

　　这并非科幻电影里的情节。2024年底，成都高新区的一个科创园停车场里，这一幕已经真实上演。车辆通过云端实时接收停车场传来的地图、车位状态与路径指令，精准完成每一个动作，全程没有任何人工遥控。这就是自主代客泊车——AVP(Automated Valet Parking)。

　　然而，如此流畅的泊车体验，目前仍停留在示范阶段。市场上绝大多数所谓的“自动泊车”，其实只是“辅助泊车”——司机必须时刻盯着车辆状态，必要时还得紧急接管。真正意义上的AVP，要求的是人车分离、全程无人干预。这背后，需要车端、场端、云端的高度协同，需要一套复杂而精密的全栈技术体系。

　　今天，我们就从车端感知、场端协同、云端调度三个维度，为你完整拆解AVP的技术架构，并探讨这项技术从示范走向规模化落地的关键路径。

　　主体：车端、场端、云端的三位一体

　　车端感知：单车智能的“眼睛”与“大脑”

　　AVP的车端部分，是整套系统的执行层。车辆需要具备基本的感知、决策和控制能力，才能在停车场内自主行驶。

　　从传感器配置来看，典型的AVP车端方案通常包括：4个环视鱼眼摄像头、1个前视相机、12个超声波雷达和4个毫米波雷达。这套组合的成本可以控制在千元级别，目前已有多款10万元级别的车型实现了部分硬件的标配。鱼眼摄像头负责生成360°环视影像，超声波雷达负责近距离障碍物探测，毫米波雷达则用于中远距离的目标跟踪。

　　在算法层面，车端需要完成三大核心任务。第一是定位——车辆必须知道自己“在哪里”。传统方案依赖高精地图和GPS，但地下停车场通常没有GPS信号，因此更多采用视觉SLAM技术，通过摄像头识别车道线、立柱、车位线等特征进行定位。第二是感知——识别“周围有什么”。包括车辆、行人、锥桶、地锁等各种障碍物。第三是规划与控制——决定“怎么走”。从当前点到目标车位，需要规划一条安全、平滑的路径，并精确控制方向盘、油门和刹车来执行这条路径。

　　不过，单车智能有其天然局限。去年，多起小米SU7自动泊车事故引发了广泛关注——车辆在自动泊车时未识别到停车位旁边的柱子，导致车尾直接撞上柱子。类似的事故也发生在理想、小鹏、智己等品牌上。问题出在哪里?答案是：感知盲区与边缘场景。即便装备了最先进的传感器，车辆在面对光线骤变、视觉盲区、突发障碍等情况时，依然可能“看走眼”。这恰恰说明，仅靠车端智能，解决不了AVP的所有问题。

　　场端协同：停车场的“上帝视角”

　　场端协同，是解决单车智能局限的关键。通过在停车场端部署传感器和通信设备，场端系统扮演着“导航员”的角色，为车辆提供补盲和辅助。

　　场端智能AVP的技术路线，核心在于“将智慧赋予停车场”。上海交通大学智能网联电动汽车创新中心提出的方案，就是在停车场部署传感器，提升停车场的智能水平，从而降低对车辆智能化的要求。这种方式的优势在于：车辆只需具备基本的通信和线控功能，就可以完成自主代客泊车;场端传感器的视野覆盖更广，能够有效识别单车智能盲区内的障碍物;场端拥有全局信息，能够以停车场整体效率的最优进行车辆调度。

　　具体的技术实现上，联通智网的“5G+AI智慧泊车服务系统”通过在停车场端布置激光雷达、摄像头等传感器，为车辆提供安全预警功能，并通过室内北斗系统为车辆提供定位支持。博世的AVP解决方案则利用场端双目摄像头与边缘计算设备，代替车辆进行环境感知和路径规划，车端仅负责执行。

　　根据《基于5G+AI的自主泊车系统研究》的阐述，场端智能的核心技术包括四个“协同”：协同感知、协同定位、协同规划和协同控制。协同感知是指场端传感器与车端传感器融合，形成无盲区的环境感知;协同定位是利用场端的定位基站为车辆提供高精度定位;协同规划是由场端根据全局信息进行路径规划，车端执行;协同控制则是场端对多车进行统一调度，避免冲突。

　　目前行业探索的方向是“车端算法主导、场端信息辅助”的车场协同之道。这种模式下，场端不再与车端争抢技术主导权，而是定位为“环境补盲者”——针对公共场所、重点商圈、交通枢纽等重点场景，进行轻量化的停车场升级改造，通过车端本身的高阶智驾能力，外加场端的信息赋能，最终实现AVP技术闭环。

　　云端调度：全局优化的“智慧大脑”

　　如果说车端是“手脚”，场端是“眼睛”，那么云端就是AVP系统的“大脑”。云端负责全局调度、多车协同和运营管理，是实现AVP大规模商用的关键。

　　从功能架构来看，云端管理平台通常包括以下几个核心模块：地图服务模块——存储停车场的高精地图、车位状态、路径网络等信息;调度算法模块——对多辆AVP车辆进行路径规划和任务分配，避免冲突、优化效率;监控管理模块——实时监控车辆状态，在异常情况下进行远程干预;用户服务模块——对接手机APP，处理用户的泊车和召车请求。

　　云端调度的价值在大规模场景中尤为突出。当停车场内有几十辆AVP车辆同时运行时，如果没有云端的全局调度，车辆之间可能互相阻塞、争抢车位、甚至发生碰撞。而有了云端，系统可以像“空中交通管制”一样，为每一辆车分配最优的路径和车位，实现整体效率的最大化。

　　根据相关专利文献，基于车路云一体化的AVP系统可以极大地降低对单车传感器的硬件要求——车辆在驶入停车场后只保留最基础的行驶能力，通过接收来自云端控制平台和场端设备的指令进行循迹。当探测到行驶道路前方存在障碍物时，车辆只需采取制动措施，同时向云平台上传泊车受阻警报，由负责云端监测的工作人员进行故障排查。

　　常见问答

　　问：AVP和普通的自动泊车(APA)有什么区别?

　　答：这是最容易被混淆的概念。APA(自动泊车辅助)是最基础的泊车功能，驾驶员需要留在车内，按照系统提示操作，系统控制方向完成泊车。RPA(遥控泊车)允许驾驶员在车外用手机遥控泊车。HPA(记忆泊车)可以学习并重复用户设定的泊车路线。而AVP是真正意义上的自动驾驶——车辆可以自行进入完全陌生的停车场，不需要先行学习，就能完成所有泊车动作，全程不需要驾驶员在车上。

　　问：AVP目前面临的最大落地障碍是什么?

　　答：主要有三大障碍。第一是场端投资过重——即使是轻量化的停车场升级，涉及成千上万个停车场时，投资数额依然不菲。第二是车企参与意愿不足——面向全国市场销售的车企需要的是城市级数据底盘，而非零星的点位接入，如果AVP服务仅能在少数停车场内完成，用户体验受限，车企缺乏动力。第三是商业模式不清晰——谁来投资、谁来运营、如何收费、如何分润，这些问题尚未形成成熟的解决方案。

　　问：车路云一体化的AVP方案有什么优势?

　　答：车路云一体化AVP的优势主要体现在三个方面：一是降低车端成本——车辆不需要昂贵的传感器和高算力芯片，只需保留基本行驶能力和通信功能;二是提升安全性——场端“上帝视角”可以覆盖单车盲区，减少事故风险;三是实现全局最优——云端调度可以在多车场景下提升整体泊车效率，而非只优化单车的便利性。

　　问：AVP什么时候能大规模商用?

　　答：行业预测认为，AVP的规模商用需要建立在“停车一张网”的基础上——即城市级停车数据平台的形成。目前，已有城市在建立全市统一的智慧停车应用平台，比如重庆在2024年发布的《重庆市停车管理条例(草案)》明确提出由市城市管理局负责建立和管理全市统一的智慧停车应用。在这种模式下，车企只需对接一个平台，就可获得全域停车场信息，AVP功能的用户体验门槛将大幅降低。

　　AVP自主代客泊车，是智能网联汽车从“辅助驾驶”迈向“自动驾驶”的重要里程碑。它不再满足于“帮驾驶员泊车”，而是要实现“替驾驶员泊车”——让用户真正从泊车过程中解放出来。这一目标的实现，依赖的是车端感知、场端协同、云端调度的全栈技术融合。

　　车端负责执行，场端负责补盲，云端负责调度——三者缺一不可。单靠车端智能，解决不了感知盲区和边缘场景问题;单靠场端改造，又面临投资过重和规模化难题。真正的破局之道，在于“重车企、轻场端”的技术路线，配合“自上而下、城市级整合”的推广策略，最终形成“责任共担、收益共享”的商业闭环。

　　当你下一次在商场门口下车，点击手机上的“一键泊车”，看着你的车自己开进停车场——那一刻，你体验的不只是一个功能，而是一整套车端、场端、云端协同工作的技术奇迹。

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