小米「召回」智慧泊車

隨著汽車智慧化的加速普及,功能異常正在成為普遍現象。
1月24日,小米汽車決定召回2024年2月6日至2024年11月26日生產的部分SU7標準版電動汽車,共計30931臺原因是部分車輛因軟體策略問題,可能導致授時同步異常,影響智慧泊車輔助功能對靜態障礙物的探測,增加剮蹭或碰撞的風險,存在安全隱患。
按照小米汽車的官方介紹,公司自研全球首個可量產端到端大模型,突破性的將感知、決策、規劃演算法多合一,已經實現5cm精度的極窄庫位泊入和23km/h巡航的代客泊車。
去年9月,小米汽車的智慧泊車輔助能力進行了全新升級。最新推出“機械庫位泊車”功能,並且支援側方位、空間車位和極窄車位等超過200種不同的停車位。
然而,不管是高速行車、還是低速泊車,智駕功能從來不是100%安全。
尤其是部分新勢力開始主推高階泊車功能的背景下,2024年多家車企都被爆出數起和泊車功能相關的小插曲和事故。一些車企在事後的調查報告中這樣描述,“事故確實屬於小機率事件,我們同步針對該項弱勢場景下的軟體感知效能,進行了專項提升及現場測試驗證。”
不管是APA還是HPA、AVP,仍需解決的問題還有不少。比如,斷頭車位、狹窄車位、異型車位、機械升降車位的成功泊入率、車位識別精準率、泊車速度,以及在各種複雜停車場地、人車混流場景下的低速行車安全保障。
就在今年初,特斯拉宣佈在美國市場逐步釋放高階智慧召喚功能後不久,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)就宣佈對這項功能開啟事故調查。原因是,有車主投訴,該功能造成一起車禍。公開資料顯示,車輛在使用該功能時未能檢測到特定障礙物或其他停放的車輛,導致事故發生。
但同時,泊車功能的體驗最佳化、迭代升級仍在持續。
比如,2024年5月11日起,理想L系列和理想MEGA使用者將被推送OTA 5.2版車機系統。其中,AD Pro 3.0繼續增加智慧泊車能力,包括支援超過300類複雜車位,全面提高泊車效率、安全性及複雜車位成功率。
此外,在上一個版本中,理想的代客泊車功能也開始全面支援地下停車場和地上停車樓,最長行駛距離達3公里,並且最多可支援跨越10層樓。此外,側方位極窄車位也可泊入。
而針對常見的機械車位,去年5月,極氪也首次OTA升級行業首個量產的「機械車位自動泊車輔助」,持續攻關泊車場景覆蓋的廣度和難度。此外,此次升級還帶來了車頭泊入功能,可實現垂直車位、魚骨車位、斷頭路以及窄車位的車頭泊入;同時支援各種型別的窄車位泊入,車寬+左右20cm均可泊入。
小鵬汽車則是在2023年底釋出的Xmart OS 4.5.0版本,對自動泊車功能進行了場景擴充套件,增加了泊入無標線車位的能力,在沒有明確的停車線的情況下,也可以透過一鍵操作,讓車輛自動尋找合適的車位並泊入。同時,在自動泊車的速度和精度方面,也進行了進一步最佳化。
在較長時間內,市場上的泊車功能大致遵循從輔助泊車(倒車雷達、倒車影像)、半自動泊車、APA自動泊車(從12Uss方案,到融合環視的4V12Usss方案),從低階到高階的演進路線。
與此同時,泊車為國內汽車消費者的典型痛點場景(相對歐美等國家,國內停車資源稀缺,場景複雜多變),以倒車雷達、倒車影像為代表的輔助泊車功能,早早便實現向平價車型的普及。
高工智慧汽車研究院監測資料顯示,2023年中國市場(不含進出口)乘用車前裝標配APA交付350.48萬輛,同比增長22.10%;不過,另一組資料更能說明市場的分化(傳統單一基於USS的低階泊車輔助正在被淘汰)。
其中,高階泊車(RPA、HPA等)交付佔比接近30%,同比增長64.04%,遠超APA整體市場的平均增速表現,進一步凸顯高階市場需求正在成為增量主力。尤其是艙泊/行泊一體等新方案的陸續落地,持續帶動功能搭載增量。
最新資料顯示,2024年1-11月,中國市場(不含進出口)乘用車前裝標配APA交付425.46萬輛(前裝搭載率為21.07%,較上年同期提升約5個百分點),同比大幅增長37.17%,較上年同期增速進一步放大;其中,高階泊車交付佔比更是首次突破50%,達到53.07%。
在具體的車型品牌方面,包括華為鴻蒙智行(問界、智界、享界)、阿維塔、埃安、比亞迪(包括騰勢)、領克、深藍、小米、智己等十幾個品牌的多款車型均提供了AVP代客泊車的功能配置(選裝為主)。
但要真正做好自動泊車,並不簡單。同時,低速泊車,正在從過去被忽視的角色,持續受益高階智駕和整車智慧化升級,重新煥發新生。比如,自主完成禮讓行人、倒車避讓、極限會車等一系列操作。
此外,域控整合度的進一步提升,艙泊一體也成為去年以來行業的關注焦點。過去需要單獨一套獨立控制器的泊車功能,正在迎來整合紅利視窗期,在一定程度上也降低了車企標配自動泊車的成本壓力。
尤其是在座艙高算力平臺的加持下,功能整合從主駕駛員延伸至座艙內的全員(副駕和後排乘員),同時還能支援「艙泊一體」的跨域功能。 比如,基於高通SA8295P開發艙泊融合方案,相比於早期基於高通8155開發的艙泊一體1.0,無論是算力還是後續功能升級的冗餘度,都得到大幅度提升。
同時,隨著高階全場景智駕從「開城」競爭升級為「車位到車位」,泊車能力的增強也成為頭部車企的當務之急。比如,和高速行車技術同源的端到端代客泊車,包括模擬真實使用者的倒車避讓,以及當本車行進過程中遭遇空間受限時,可自主倒車騰挪。

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