如今造車已不像從前，掌握“三大件”之後就已經穩了。
若是沒布局锂礦、電池、晶片、自動駕駛這些上下遊産業，造車的困難程度相對于擁有上下遊産業的競争對手會有所增加。而去年3月宣布造車的小米，同時也開始給自己造車鋪路，投了晶片産業、投了自動駕駛産業，為了更好的擁有自研技術。
其中小米投資的縱目科技，研發的L4級自主泊車+智慧城市解決方案，似乎讓我們從小米投資的一衆科技公司中找到了亮點。
自主泊車，L4級第一塊拼圖？
縱目科技旗下總共有三款技術産品，分别是智能駕駛系統、新能源汽車無線充電系統、智慧城市解決方案。這三個産品都是自動駕駛未來的發展方向，三款産品身上都有自動、引導和互聯的标簽。
縱目科技所謂的智能駕駛系統，其中包含了L4級自主代客泊車系統，已經在一汽紅旗、長安汽車等測試車上開始測試，在公布的視訊中能看見功能已經可以實作自主泊車、自主接駕。我們可以把自主泊車了解為L4級自動駕駛的第一塊拼圖，自動駕駛兩大闆塊無非是“行車”和“泊車”。
自主泊車這個話題，已經從APA發展到RPA再發展到AVP，其中APA和AVP是市場較為主流的功能産品。但落到使用者使用體驗上往往很難給出好體驗感，首先無論是L3還是L4級自動駕駛，都需要人工智能算法大量的運算和強大的學習能力，以應對多變、陌生且複雜的真實環境，泊車和行車都一樣。
從AVP功能的發展初期，配套使用的感覺硬體有超音波雷達、前視攝像頭、環視攝像頭，構成了一個融合感覺能力。底層邏輯淺聊一下，車側APA超音波雷達探測車位、算法依靠融合感覺計算停車路線、UPA超音波雷達确定前後車距，最終完成自主泊車。
當然這隻是理想的使用情況，實際上，AVP的未來發展方向還需要打通車端、場端、雲端的三種互聯方案。縱目科技的方案更類似于車端和雲端的方案，沒有選擇高成本的場端改造方案。
縱目科技使用的AVP Gen.2車端方案，擁有4個高清環視攝像頭、4個4D毫米波雷達、12個長距超音波傳感器等硬體。這套裝置和算法能讓車輛在視覺感覺失效的情況下，依靠4D毫米波雷達完成AVP功能。其中，4D毫米波雷達是感覺裝置中的亮點配置，具備點雲成像功能，在測距、測速的精度上有不錯的表現，而且比雷射雷達的成本更低。
車端擁有先進的感覺裝置，是車端方案的第一個前提，同時縱目科技還提供了衆包地圖，完成更多的地圖衆包之後車端可以适用于多場景，兩者的結合對于算法有較高的要求。
雲端的AVP方案，底層邏輯是車場雲端通過車端傳感器資料和資訊，與車場資訊同步上傳雲端，雲端計算之後輸出指令控制車輛。這一方案好處在于，降低了對車端處理器的性能需求、場端改造需求降低；難點在三方的系統通信邏輯，以及通信的可靠性。
以上兩種方案是目前最為可行的方案，成本低且利于推廣。AVP的終極發展方向可能更偏向于場端，也可以了解為一定區域内的V2X互聯功能，但場端是一個高成本的選擇。
場端方案之是以成本高，需要在車場内預埋攝像頭、雷射雷達、高精地圖，等于讓車場具備了一定的感覺能力，進而通過終端計算資訊傳輸給車端。博世和戴姆勒聯手打造的場端停車場就是這樣的邏輯，好處是高安全性、高精度，但就是改造成本高不好推廣。
低速動态V2X，是不是更容易實作？
上面提到的縱目科技的三款科技産品，都具備“互聯”的功能，車端與雲端能夠實作互聯、車端與無線充電地面端裝置實作互聯，更高層的發展方向縱目科技還給出了一套“智慧城市解決方案”。
根據縱目科技官網給出的資訊來看，這套解決方案依托于雲端的高精地圖能具備路側停車管理、充電管理系統、誘導管理系統、反向尋車系統以及預約停車這些功能。以上功能更偏向于靜态或者低速的場景下實作，目前V2X的發展現狀也還大多停留于測試階段，由于法規和技術還相對不夠成熟，量産或許還需要一定時間。
縱目科技的解決方案，最終能實作怎樣的效果（邏輯分析）？
路側停車，實作車端與基礎設施互聯（V2I），在地圖上顯示路側空餘車位；充電管理系統，上文提到的無線充電地端裝置，也是V2I的一種互聯；反向尋車系統，實作了車端與網絡（移動裝置）的V2N互聯；誘導管理系統，上文提到的車場雲端互聯（V2N），進行自主泊車/接駕的誘導。
雖然使用場景集中于低速/靜态，但具備V2I、V2N的互聯功能，由于沒有開放環境、高速動态使用場景是以縱目科技産品介紹中暫時沒有提及關于車與車（V2V）、車與行人（V2P）的互聯關系與功能。我認為打通所有V2X的功能，也絕不是一蹴而就的事情，與自動駕駛同樣是階梯型的發展模式。
支撐以上功能的是一套LBS增強服務平台，LBS我們最容易接觸到的功能是“實時公交”，提供了公交線路的規劃、實時的資訊等。如果放到自動駕駛車輛上，這套服務平台需要完成的是連結3D引擎確定車輛在導航過程中識别方向感；車導/步導引擎，需要給車或使用者提供搜尋功能、路徑規劃等功能。
以上，目前都還是V2X的一系列概念和規劃，講幾個難點。
第一，V2X可能帶來的網絡安全問題，拿特斯拉舉例，黑客可從手機端App入侵得到車輛定位并進行解鎖等一系列的控制（無法啟動或駕駛）；第二，V2I、V2N的技術支撐需要通過配套設施的更新才能完成，如果大規模落地的話成本和标準都是需要面臨的問題；第三，如果加入V2X裝置，必然會直接增加車輛成本。
同樣在做5G和V2X互聯的還有華為，雖然華為不直接造車，但同樣也能提供自動駕駛系統的解決方案，在2019年華為就已經開始着手5G+V2X技術的研發。
總結
L4級别自主泊車、V2X互聯技術，是智能汽車未來的發展方向，小米從造車之初就開始布局這方面的産業。小米和縱目科技具不具備做好以上L4級自主泊車和V2X功能的實力？
在沒有真正落地之前，我們任何人都不能給出一個肯定的結論。但相比于動态的V2V、V2P而言，一定區域内的靜态或低速V2I、V2N更容易實作，更何況小米旗下還有5G移動裝置、5G基站這些配套産品。L4級的自主泊車，目前最大的難點在于更大範圍（多場景）的适用性和算法的優化，根據目前測試的結果來看，最終的實作效果已經達到了較高的水準。