自主泊車的落地是L4級別自動駕駛的延伸。可以說自主泊車功能在硬件層面成本不再是問題，但這需要技術的積累。以百度Apollo的Valet Parking為例，不同于自動泊車，搭載自主泊車的汽車可以實現遠程召喚、自動排隊、自動找車位、自主泊車等主要功能，從而極大提升用戶用車及出行體驗。

在技術能力方面，跨層泊車、智能繞行、避讓車輛行人等功能需要L4級別自動駕駛的技術積累，而自動倒車入庫是自動泊車的一部分，在傳感器配置方面則屬于L3級別自動駕駛傳感器配置。這說明使用有限的傳感器配置完成自主泊車并不是一件易事。

作為智能駕駛時代的技術創新產物，百度Apollo Valet Parking自主泊車方案利用百度獨有的車云圖場一體解決方案以及云和高精地圖優勢，實現了智能泊車場端改造的最佳性價比。車端百度通過車規級傳感器可以實現車輛的中、近環境感知、軌跡規劃和車輛控制，加之百度云和百度的數據積累經驗及大數據分析能力，百度高精地圖在國內多家OEM測試通過率100%，相對精度為0.1 ~ 0.2米，冗余率/遺漏率僅為0.01%，從而實現自主泊車巡航精度和高安全。

這一能力也是百度實現L3級別自動駕駛技術中的重要一環。值得一提的是，相比其他家自主泊車解決方案，百度Apollo Valet Parking自主泊車方案中還搭載了行業首創專業車載平臺ACU-Advanced，適配百度PaddlePaddle深度學習框架，最多支持8路攝像頭、12路超聲波雷達。

與此同時，該平臺為100%車規級元器件，通過實際驗證后符合抗沖擊振動、耐電磁干擾能力，搭載的主力芯片ZU5FPGA能滿足零下45到85度工作環境。目前，搭載百度Apollo Valet Parking自主泊車方案的車輛已經在百度大廈和百度科技園兩點開啟通勤運營。

根據現場實際體驗，使用者可以通過手機APP遠程召喚車輛，汽車遠程啟動，自動開出地庫，找到車主。不過，該車運營的停車場與行駛的路段并不是簡單并不算是一個場景較簡單的停車場，其場景復雜程度不亞于L4級別自動駕駛面臨的場景。

這條運營路線中存在有亂堆的雜貨、穿梭的行人以及亂停放的車輛。這里面重點說一下遇到的三種狀況：亂停車卸貨的人、突然跑出的行人以及擁堵路段。在車輛行進的前方，首先遇到的是亂停車卸貨的人，在距離此人3米左右時該車發現停放的車輛并且準確判斷，此時，車輛穩定停下等待。

第二種狀況：突然跑出的行人，當有行人從車輛左右前方突然跑出，車輛會根據行人跑出的路徑及時發出剎車動作。第三種狀況：當車輛從停車場出來行駛到公共路段，此時該車面對的場景相當于L4級別自動駕駛場景，在車流、人流較多的路段，該車能夠穩定跟隨前車行駛，并且保障車輛與車輛、車輛與行人之間的距離。

最后，控制系統會控制車輛的行駛狀態，按照感知系統對停車場的描繪、規劃系統對車輛行駛路線的規劃，讓車輛順利地開到空車位前，自動停車入庫。據介紹，在自主泊車的過程中，還可以識別小孩、地鎖、車輛、錐形桶等細分障礙物。

可以說，百度Apollo Valet Parking自主泊車方案可實現厘米級定位最大化車端智能，基于高精地圖和視覺AI，自主泊車可以保障10cm精度定位和巡航。與此同時，依托百度高精度地圖的優勢，在考驗L3級別自動駕駛能力重要的一個因素上下匝道中，搭載百度L3級別自動駕駛解決方案的車輛也演示了一把上下匝道的能力。

其實對于體驗如何，真實感受是和正常有駕駛員駕駛車輛上下匝道沒有太多的區別，只能說乘坐感受舒適，特別是拐彎、換道時車輛運動十分平滑，乘坐的整體體驗和“熟練司機”并無差別。從L4級別自動駕駛到L3級別自動駕駛再到自主泊車方案，百度的打法一是從上到下實現技術積累，二是，順應商業化需求。

現在看來，根據麥肯錫的預測，中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場，2030年自動駕駛乘用車將達到800萬輛，這里需要注意的是隨著L2、L3級別自動駕駛以及自主泊車的普及，中國將會有越來越多的消費者提前享受到智能駕駛輔助系統帶來的優勢。

不過，對于B端C端用戶來說，一款好的產品除了極具性價比之外，另一方面就是事故率與可靠性。當下，大多數企業用PPT演示的方法來說自主泊車方案具備的某些功能已經不具備一定的說服力，一款的好的產品應該是敢于面向大眾消費者。此時的百度已經具備十足的L3、L4級別自動駕駛以及自主泊車的技術能力，大規模實現商業化只是時間問題。