上周一時興起，約戰了一把小鵬汽車的自動泊車。起因很簡單，一個是人在廣州有地利，周末約上車友們聚一聚；二是@小特叔叔和@新出行，也在微博上應邀了，都想稱量稱量小鵬 G3 的技術含量。

@小特叔叔在放狠話

周六下午，在跟小鵬汽車的人「勾搭」上后，我、小特叔叔、新出行小編都拉上自家的車友，去到小鵬汽車總部「踢館」！

結果，自然是我們踢館成功，大獲全勝。但這中間，也發生一些很有意思的事。尤其當我們拿著小特叔叔的 Model 3 在同樣位置測試時，意想不到的事情發生了…..

• 踢館！星球站隊橫掃全場

我是有很強好勝心的。這點，人前人后我從不隱瞞。

所以，在發出挑戰微博并得到小特叔叔、新出行和小鵬官方回應后，我是挑選了下的，請的外援那是相當牛皮。

可真去到現場，我方選手在練習賽的第一把，就嚇尿了全場。（到底是誰，自己在評論區認就好了。）由于賽事算的是平均分，我趕緊臨時調整策略，從六人出戰調整為四人出戰，甚至自己都打起退堂鼓。

G3 先上了場，側方位停車，也就停入上圖這個位置。成績是 43 秒和此前的 35 秒。

緊接著則是我們這幫車友組成的星球站隊。在第一把嚇尿后，我們決定直接上高手鎮場。@雄哥首發，@阿銘 第二，我第三，@洪毅第四。

「壓力巨大！」，小特叔叔、新出行的人在觀摩完我方表現后，當場就跪了！「喔喔喔喔喔喔」的聲音，隔著車窗也是響徹天際。不相信，看看上面視頻自己感受下。珠三角非知名民間賽車手的實力絕對是響當當的。

@雨絲同學 

吹完自己，也要捧下新出行的人。個人成績全場次佳，就來自一位新出行的車友。新出行的鐵皮跟我說，人是廣州特警。服氣服氣。

更服氣的，則是新出行的雨絲姑娘。剛開始總說不上不上，鐵皮還放煙霧彈說她不行。結果@雨絲姑娘一上場，那是相當可以。還沒出成績，現場所有人都開始鼓掌。結果，人入庫成績是 12.53秒。感覺新出行賀老板是相當滿意。

全場賽后，我們星球度的平均入庫時間短至 10.1025 秒。成績最差的，是我本人，11.88 秒。

說橫掃全場，沒啥意見吧！

• Model 3 現場入庫，有點小尷尬

作為中國首席特吹，@小特叔叔 也將自己的 Model 3 開到小鵬汽車總部砸場子。

從品牌和顏值來看，Model 3 勝出一籌。但在所有人跑完、小特叔叔決定拿 Model 3 來比下時，出現了比較尷尬的一幕。

Model 3 初上場，大家期待還蠻高。但是，小特叔叔開著 Model 3 在現場兜了好幾圈，無論是左側還是右側，都無法識別出這個車位來。

為此，我們移走障礙物，在前后位置擺上真車；但前兩把還是不行，甚至再去找垂直停車位實驗，中途也失敗了。最后，在以低速的 2-3 公里時速從右側通過時，識別出來了車位，完成了這次自動泊車。大家看上面編輯過的視頻感受下。

這樣來看，小鵬汽車在 G3 自動泊車這塊，還真沒吹牛。我早前在長測 G3 時，也錄制過一段視頻如上。整體感覺，G3 的自動泊車，在車庫內的識別率很高，而且無論左右，都能識別出來。

小特叔叔則說，特斯拉的車，也是少數能識別左側也能識別右側的車之一。只是：「自動泊車識別問題，特斯拉經常瞎來，等個紅綠燈，屁顛屁顛的告訴你，發現了一個停車位。等到真要用的時候，半天找不到。」

• 都是自動泊車，區別在哪里？

在 Model 3 嘗試垂直車位自動泊入時，我和小特叔叔都對 G3 高識別率背后的技術非常感興趣。我當時在車上說，回頭問問小鵬家的人。

我們真問了。出來解釋的，是小鵬汽車自動泊車項目的智能算法專家賴健明。

“優秀的慣性單元”，這是賴健明首先提及的重點——向來不吝于堆料的新造車，在關鍵零部件的采用上也往往擁有超常的誠意，“車輛當前的運動狀態是怎么樣？往前往后了多少？轉了多少圈？方向盤打了多少？甚至于（車輛的）俯仰、側偏、翻滾狀態，這些都是在慣性單元的輔助下，讓小鵬的傳感器融合有了更大的優勢，因為所有的傳感器都能夠在一個相對更精確的坐標系上工作。”

對于智能次時代汽車來說，“融合”不僅應該體現在硬件之間的緊密合作，更應該體現在以決策芯片為核心，各傳感器/動力總成/功能件為分支的系統調度上，也就是成語“如臂指使”所描繪的境界——在這一點上，小鵬的路線與我們的觀點不謀而合。

“技術的進化和生物的演化其實是有很高的相似性的。《盲眼鐘表匠：自然選擇的秘密》里面說過，低等生物里面，很容易出現多個分布式的神經元，就像章魚，它的每一個吸盤，都像是一個獨立的小生命體，并不是由它的大腦完全去控制的。但我們人不一樣，我們手的功能隸屬于一個大腦的功能區，眼睛也隸屬于一個大腦的功能區，這就相當于一個集中式的，中央的運算系統。”

電動星球注：這本書是英國著名生物學家和科普作家，英國皇家科學院院士理查德·道金斯所著，某寶售價 50 塊左右。

“也就是說，一個足夠高級的運算系統，是不會存在這種分布式的運算節點的。而這一點和小鵬汽車（的內部框架）是非常相似的——傳統汽車供應鏈不會出現這種情況，Tier1 只會給你一個完整的功能模塊，而不是只賣傳感器和功能件，傳統車企是無法做到這樣（搭建一套這樣的系統）的。”

能識別左右兩側停車位、同時實現全場景的自動泊車，從技術上看，關鍵在于小鵬汽車使用了攝像頭，而不只是超聲波雷達。這樣的好處是，在實現了車尾物理空間探測、障礙物探測等基礎上，G3 同時能通過視覺計算，識別出車位線、車前后左右車輛等等物品。

在 9102 年，絕大部分新車都會說自己能夠自動撥入。但從我的經驗來看，絕大部分的新車識別率其實都很低，幾乎不具備可用性。跟 G3 比起來，就是「有用」和「好用」的區分。

這讓我忍不住多說兩句。誰都知道要實現智能駕駛需要多傳感器融合。但這種融合，其實也分兩種。一種是供應鏈能力，一種是 know how 的能力。

前一種，供應鏈給你什么，就是什么。而且往往還會打點埋伏，這就導致絕大多數的新車，在自動泊車這個功能點上，只能說「有」，談不上「用」；后一種，則是廠家深度去理解傳感器，吃透底層邏輯和數據，最終完成編碼和 OTA 。

從邏輯上看，只有后一種才具備進步、成長的空間，才能真正讓功能「好用」。雖然最近微博上很多人吐槽我，但我還是要說，軟件能力已經成為了汽車廠商的「基礎能力」！忽視了這項能力建設，未來會從競爭中出局。

最后，補充句對小鵬自動泊車的看法：35 秒或者 45 秒的自動泊車時間，在實際駕駛中是一個比較正常的時間。日常生活中，我們經常遇到的是更為狹窄的停車位。老司機停車，30 秒或者一分鐘都很正常。G3 在這個時候，整體效率并不會明顯降低。就我而言，如果偷懶、佛性點，自動泊車這項功能，我是會常用的。

（完）

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