这个就是主动AEB的范围了。
……
“还有城区数据，我让李力耕带团队去收集了，但不得不说国内的路况比硅谷以及欧洲要复杂太多，这一代实现城市noa的概率不大。
不单单要靠摄像头实现红绿灯和车道线，还要应对频繁的拥堵加塞、时不时窜出来的电动车、不按规矩行驶的三轮车老头乐，还有小孩行人这些，都得考虑……
有些人真把公路当客厅了，这些数据我们之前在国外跑了一年都没碰到过，倒是让AEB训练积累了不少。”
吴新宙想了想，罕见的露出一抹头疼的苦笑。
许易听见了。
“不按规矩行驶的老头乐”+1。
他客观的说：“这不是你们的锅，国内目前的道路法规和行车素质都是影响因素还有待提升。”
“当前车端的算力和传输带宽都有限，城区无图noa的感知任务太重，需要实时识别20 +类别的目标，要求识别精度极高，加上动态路径规划，实时调整决策，算力需求应该是高精度图领航的五六倍以上。
不过我们也预留了升级的接口，以后高速noa全部开通后，训练城市模型也可以更换更高算力的平台。”
尽管高速noa功能才刚开通，吴新宙已经想着铺垫城区智驾功能了。
内部规划也下了不少心思的。
“做自动驾驶、训练算法模型是一件伟大的事情，但你们当下考虑的这些，普通用户也很难感知。”许易沉默一会，则是说道。
用户才不管你考虑了什么。
用户只会在意自己使用体验。
“是，许总你之前说的话启发了我，我们专门集中精力把泊车入库功能优化了一下，现在不光可以实现高精度的自动泊车入位，还能实现一键出库，离车入库，甚至停车场记忆的功能！！”
吴新宙不是那种不知道变通的人。
开通高速NOA，绝对是一个令人激动的点！
全国首发开通高速领航辅助的车企。
这个名头，能让人遐想太多！
也足以体现星辰汽车在智能化和自动化的转型，会有多么成功。
但高速场景。
毕竟很多车主一年也就开那么几次。
况且高速noa领航也不是全路段开通，有人觉得吊炸天，有人就会觉得意义不大。
那么
有没有更激动人心的功能呢？
有的！
兄弟有的！！
像这么吊的功能，他们内部还自研了三种！！
吴新宙掏出一把车钥匙，对着几米外停在库中的测试车，长按启动键。
滴、滴、滴…
两秒过后，眼前这台测试车双闪随之亮起，在“滴答”的提示音下，自动挂挡启动，车轮缓缓从车位直直地驶出。
没两秒的功夫，就在没人的状态，径直驶出了车位。
“这是‘直进直出’的车辆召唤功能。”
吴新宙指了指车辆，“在雨天或者旁边车位太过狭窄的情况下，利用咱们的车钥匙长按启动键，就可以直接启动，让车辆实现无人低速驶出车位。”
不过这只是他演示的第一步。
因为“车辆召唤”功能，最早要追溯到13年，比亚迪发布速锐车型的时候，就已经实现了这个功能了。
直进直出的逻辑并不复杂，在当时也算是全球首次量产实现低速遥控“直进直出”功能的车企。
他打开车门，特地往旁边开了一点，车机大屏幕上，立即显示出了附近的车位模型。
手指对着车位模型轻点一下。
群星那机械式的声音响起：“已识别到车位，请选择自动泊入方式。”
屏幕上弹出两个选项，分别是：
立即泊入。
离车泊入。
…
吴新宙点击了离车泊入，随即人也跟着下车。
紧接着，那辆无人驾驶的测试车，打着双闪，以一种非常灵活地姿态，回了一把盘子，丝滑地倒进了车位线内。
“不光是这种简单的车位，我们可以实现离车泊入，还包括一些复杂的场景，以及一些狭窄的异型车位，我们也针对型地开发了不同的解法，争取在人能倒进车库的情况下，实现机器也能倒进去。”
吴新宙很自信。
紧接着他把测试车驶出了一段距离。
为了增加难度，又摆了几个桩桶，模拟那种比较狭窄有障碍的车位。
再一次演示了“离车泊入”的功能。
这一次。
测试车在无人操纵的情况下，回了三把方向盘，最终依然绕过了桩桶，稳稳的停在了其中。
他相当自豪啊。
“这种情况下不光可以离车泊入，也可以在不上车的时候让车辆自动出库。”
领航功能很多人不信任，或者刚开始，的确出现开通不完善的功能。
那么自动泊车和这个离车自动泊入，只要在准确率高的情况下，那就算是一件很改善体验的事情了。
在智能化方面也能吹了。
许易眼神微微一亮。
“还不错。”
就这个障碍泊车的能力，恐怕比一些集美的倒车能力，都要强出一倍了。
他玩心大起。
忍不住上去多摆了几个桩桶，这回不光摆到了车位的两边，还把车位出库前方的空间也给限制了。
把车子开出来后。
许易平心而论，这个角度自己倒进去估计都挺费劲，也没十足的把握。
“你再试试，看看这样能不能做到无人泊入。”
“许总这……”吴新宙一看，顿时有些傻眼！
“算了，我试试吧。”
他叹口气，上车锁定了车位，然后下车。
这次的测试车在识别到车位后，明显变得有些“踌躇”。
在有限的空间内，不断的前后蠕动，方向盘一直打。
轮胎摩擦地面的声音不断响起。
这画面。
要是被人看到，一定会很震惊！
整个车的表现，像极了一个有点急眼的司机，在里面不断打着方向盘，但仔细看，车子内部是无人的。
由于车库前方的空间，实在是被许易封死得相当极限。
最终在反复打了有七八把方向盘后，车屁股进去了一半，然后开着双闪卡住了。
车机屏幕出现提示：
“无人泊车失败，请进行手动接管。”
…
许易走过去，仔细看了看，“看起来已经成功大半了，但这里车头距离桩桶的碰撞边界，你们设计得好像有点保守，导致卡住了。”
吴新宙也扫视着车辆和桩桶的距离：“是，如果人用肉眼识别的话，是可以做到十五公分内贴近倒车调整，而一般的泊车入位，20公分就是极限安全距离了。”
不管是摄像头和毫米波雷达，都是有盲区裁切，留出的这段距离就是为了预防遭遇盲区碰撞。
“还能改善吗？”
许易问。
如果连眼前这个人为制造的极困难狭窄车位都能倒进去，或者侧方入库，那么起码98%的车位，甚至将来99%以上的车位，都能实现完美泊入。
那是一个什么概念？
人都倒不进去的车库，但是只要有理论实施的空间，车辆能极限倒进去。
那才是真正的科技进步！
而不是装模作样搞一个自动倒库功能，结果设计得很差，碰到一点困难就自动退出，或者直愣愣的撞上去。
那等于是花钱买了个没用的功能。
“可以。”
吴新宙点点头。
这个阶段，如果不做城区智驾，稍微集中点精力搞定这些极限的异型车位，他觉得没问题。
其实他认为实现城区自动驾驶才是真正的大目标，只不过现在有很多因素影响，包括算力，数据、算法模型、外部因素这些，没办法一蹴而就。
这种泊车功能。
如果不是许总要求，他之前还真没想到深度优化一下，并以此为基础开发。
现在既然许总这么说了，自然有他的道理。
他们搞技术的负责解决就行了。
“除此之外，我们还有停车场记忆功能、和4-135km/h全速域生效的AEB功能！”
吴新宙调用另一台车，再度演示了一下。
这一次的车是在测试场的外部。
所谓的停车场记忆泊车功能，就是将固定的停车场整块区域记忆下来。
车主抵达小区停车场后，点击记忆泊车，车辆就会自动识别并激活功能，按照记忆走。
这个功能适合有固定库位的室内停车场。
当下也是一遍演示成功。