相比之下 ， 百度名为P-AVP的方案（P即Public的缩写）走的是“重车轻场”路线 。 即在停车场提前绘制高精地图 ， 并与停车场的物业管理方合作规划AVP的专用车位 ， 实现车辆的自主寻找车位泊入以及召唤驶出 。 这些车位普遍比较偏远 ， 车主万不得已不会使用 ， 如果能通过自动驾驶提升这部分车位的使用频率 ， 物业管理方非常乐意 。 如果能够实现 ， 显然是双赢 。
但问题在于 ， 这项功能实现起来技术难度太大 。 据虎嗅了解 ， 百度此前试图在2021年下半年就向合作车企交付该功能 ， 但该计划不断延迟 ， 最终到今天也没实现 。 更重要的是 ， 该方案虽然不用在停车场安装固定传感器 ， 但绘制高精地图以及逐个停车场进行车辆适配 ， 依旧需要耗费人力 。 毕竟 ， 百度只是供应商 ， 而不同品牌的车型在尺寸、技术架构上都有差异 。
这项巨额成本 ， 百度和车企都不愿承担 。
由此可见 ， 小鹏这样通过车端智能 ， 不依赖场端的做法在商业化上似乎更加可行 。 虎嗅推测 ， 小鹏的VPA-L在云端实现的路径共享 ， 让人看到了“众包建图”的模式雏形 。 如果小鹏能够在云端将每辆P5在停车场中采集到的地图整合 ， 那么采图带来的成本就可以依靠用户量的增加而化解于无形 。 同样 ， 车企对于自身车辆的底层电子电气架构也更加了解 ， 适配难度更低 ， 这都是百度所不具备的优势 。
【出品虎嗅汽车组作者周到编辑张博文头图丨视觉中国自动驾驶对普通人有什么用？谈到...|困在停车场的自动驾驶】因此 ， 用户若想要真正能解决自己停车痛点的自动驾驶技术 ， 还需加以时日 。 当前的智能汽车 ， 恐怕还做不到 。

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