在今年的龙湾论坛上，吉利向外界正式发布了“爬行者智能系统”，并宣布利用V2X技术，借助“云端”、“路端”、“停车场端”的辅助设施，能100%实现自主泊车。
几乎在同一时间，百度智能汽车事业部总经理顾维灏在接受媒体采访时，表示百度的自主泊车解决方案现可适用于市面99%以上的的停车位，目前已有Gofun出行、盼达用车、威马汽车、现代汽车、欧拉汽车、比亚迪汽车、长城汽车、江淮汽车、力帆汽车等9家企业成为百度自主泊车合作计划的首批合作伙伴。
在此之前，自动驾驶初创公司纵目科技于去年12月26日宣布收到中国一汽的项目定点通知书，将在一汽红旗品牌2020年的量产车型上，部署低速自动驾驶L4级自主代客泊车系统（Auto Valet Parking简称AVP）。这也是国内首个AVP项目明确落地的消息。
相比自动驾驶的遥遥无期，自主泊车似乎要先行一步率先实现商用落地了。然而，在自主泊车成为自动驾驶的“开路先锋”之前，先审视一下自己，真的准备好了吗？
自动泊车，自主泊车别傻傻分不清楚
在进行讨论之前，我们得先分清自主泊车和自动泊车之间的差别。由于两者只相差一个字，且最终展现的结果都是实现智能化停车，因而很多用户都将两者混为一谈。实际上，自动泊车和自主泊车在功能（智能停车）实现的方式、过程以及技术难度上完全不同，分别处于高低不同的两个技术维度。
自动泊车是利用车辆周身搭载的传感器（主要是超声波雷达），测量车身与周围环境之间的距离和角度，通过数据分析和操作控制，实现无人操作或便捷式操作停车入位。
自主泊车对技术的要求要高上一个等级，是自动驾驶的一个分支，解决的是“最后一公里”的停车问题，需要汽车按照规划好的路线自动行驶并完成泊车。实现自主泊车需要更多的传感器、更复杂的感知、定位、规划等技术，在一些解决方案中，还需要车联网、停车场标准化建设以及数据的协同和互通。
做一个形象一点的比喻，自动泊车做的是判断题，即感知到车位后判断能不能停，得到肯定答案后，再按照预先设置好的程序完成停车动作；自主泊车做的是应用题，不光要有感知车位的判断能力，在“找到”车位之前还要解决路线规划、躲避障碍等方面的问题，在整个过程中，最重要的部分是“如何找到车位”。
实际上，随着技术的发展，越来越多主机厂在量产车型中装配了自动泊车系统，并将其作为新车的主要卖点进行宣传。
早在2012年，比亚迪推出售价不到10万的新车速锐中就装配了“遥控驾驶”技术，用户可以在车辆周围20米可视范围内在车外使用遥控钥匙，操作车辆启动、前进后退和左右转向，泊车、取车是该项技术的最大应用场景。该项技术也可视为具有雏形的自动泊车系统在国内市场的最早应用。
去年10月31日上市的吉利缤越在新车中配备的自动泊车系统可以一键实现水平泊入、垂直泊入和水平泊出功能，整个过程中驾驶员都无需控制方向盘、油门及刹车。凭借着这一技术，缤越也成为去年国内市场最成功的新车之一，上市首月销量即破万辆，4月以12784辆的销量排名SUV总销量第三。
造车新势力小鹏汽车也将自动泊车作为主要卖点。小鹏G3全车配备了12个超声波传感器，5个视觉传感器和3个毫米波雷达。利用数量众多的传感器组合系统来提升车位识别率和泊车成功率，丰富自动泊车的功能。根据小鹏汽车介绍，目前小鹏汽车自动泊车的成功率超过70%，与之对应，特斯拉的自动泊车成功率只有13%。
至于自主泊车，现在还只处于“爆发前夜”，停留在“定点展示”阶段。
其中最早的落地案例来自2017年7月戴姆勒和博世联手打造的“自动代客泊车服务”。戴姆勒提供测试汽车和汽车技术，博世负责停车场的智能化改造，在斯图加特的梅赛德斯-奔驰博物馆，用户就能享受到使用手机APP操控实现自动泊车。
此外，像大众、奥迪、国内的荣威、小鹏汽车等都通过不同的形式向外界展示过自己的自主泊车技术。
自动泊车尚未普及，自主泊车急切上位的底气在哪？
一个较为尴尬的现实是，现在的自动泊车系统还不够完美，有些系统对车位的要求比较高，实用性不强，有的则经常出现系统识别和判断错误，停车失败或者剐蹭等问题，上文也提到，小鹏汽车公布的70%停车成功率还算一个比较高的水平，这也使得自动泊车系统装备上车的数量并不多，行业预测到2023年时，自动泊车系统的普及率才会超过20%。
在常识中，技术应用的普及过程一般按照先易后难的顺序螺旋上升，而现在在自动驾驶的风潮下，自主泊车急于“上位”（上车），它的底气从何而来呢？在智能相对论看来，无非这几点：
1、时代环境发生变化，自主泊车已具备上车条件
首先，自动泊车是互联网时代的产物，自主泊车是人工智能时代的产物。
自动泊车技术的不完善实际上可以归结为“历史遗留问题”，自主泊车则是在人工智能时代自动驾驶研发风潮下诞生的一个技术分支，两者间没有可以前后衔接结合的空间。
回到对人工智能时代自动驾驶的讨论，上文提到技术应用的普及一般按照先易后难的顺序螺旋上升，行业普遍认可的自动驾驶商业落地需要从4个维度进行考量：封闭场景/开放场景、固定路线/自由路线、低速/高速、车内有乘客/车内无乘客。
对这4个维度的8项条件进行组合，自动驾驶的最高境界就是“开放场景、自由路线、高速和车里有人”，这也是自动驾驶的终极目标，虽然全球的一线科技公司都在进行相关研发，但自动驾驶落地商业依然没有明确的时间表。
说完最难的，再来说说自动驾驶最容易落地的情况：“封闭场景、固定路线、低速、车内无人”，在这方面，部分自动驾驶研发公司已经实现了技术在矿区、工业园区、港口等场景的落地。
就像升级打怪，此时自动驾驶开始挑战更高一级难度的落地，处于中间地带的自主泊车场景被提炼了出来——“开放道路（但道路条件较为简单，行驶距离有限且受行人干扰较小）、自由路线、低速、车内无人”。
时代环境发生了变化，技术也达到了商用落地的临界点，自主泊车急着“上车”也就不足为奇了。