这应该是第一家公布单车位改造成本目标的公司。
与 Waymo 的后知后觉相比，中国不乏聪明的技术公司。
这些公司从很早开始就把自动驾驶的应用限定在一个特殊场景内，试图寻找这项技术的最快变现途径。
譬如园区接驳车、园区洒扫车、基于停车场的代客泊车以及高速公路运输场景等等，都被中国公司们「细分到了极致」。
禾多就是其中一家。
从 2017 年推出 L3.5 级自动驾驶汽车概念，提出「将 L4 技术降维到 L3 场景中使用」，再到上周正式推出智能代客泊车产品 Holoparking，强调要将单车位改造成本保持在 2020 元左右，其对自动驾驶商业化的渴望呼之欲出。
禾多绝对不是第一家做代客泊车的公司，但却是第一家把成本目标公布出来的技术公司。
在上周五举行的发布会上，禾多科技 CEO 倪凯在现场演示了这款泊车产品。据其解释，这是第一款支持全天侯、全场景下真实运营的自动驾驶代客泊车产品，能够实现停车和取车的全流程无人监控与看管。
「HoloParking 不需要司机将车辆开到车位旁，你可以在停车场门口下车，然后让车自己完成寻找车位和停车的动作；等到取车时，你可以远程启动 HoloParking 系统，让车辆自主泊车出位并行驶到指定的上车地点。」
据倪凯介绍，业界的常规思路是把车作为实现自动驾驶的唯一载体，但纯车端方案目前无法同时满足智能、鲁棒和可落地这三个要求。
禾多科技创始人兼CEO倪凯
而禾多科技的做法，是在 HoloParking 系统里引入场端和高精地图端，与车端共同组成一套「三端合一」的方案。
「通过三端的协同作战，HoloParking 在感知、定位和决策层面有更充足的冗余，能实现更高的鲁棒性，能够妥善应对和处理各种复杂工况、气候和意外情况。
此外，通过同时改造场端，这个产品可以使车端的传感器和计算单元完全符合车规要求。」
从现场禾多科技副总裁王征对 HoloParking 的动态展示结果来看，在多车同时运行的状态下，HoloParking 的表现相对稳定：
搭载了 HoloParking 的三款车同时接到泊车指令，两辆停车，一辆取车，在模拟大雨天气下（车辆行至途中，附近的水车开始浇水模拟雨天）完成了任务。
雨天运行
除了产品本身的性能，外界最关注的莫过于这款泊车产品的落地计划。
倪凯表示，HoloParking 的商业化落地过程将从重要网点开始，再逐步实现规模化运营。在这个过程中，汽车行业厂商、资本将会一同参与进来，与禾多这家技术公司共同建立代客泊车联盟。
而「2020 计划」，就是禾多科技最新的技术商业化时间表：
从 2019 年开始，禾多科技将作为主要的技术参与方，与上海汽车城合作开展「最后一公里」的示范运营项目，以汽车·创新港为中心，辐射至上海汽车博物馆与上海汽车博览公园智能运营项目。
到 2020 年，禾多将支持 20 个以上城市，每个城市至少 20 个停车场。为了实现这个目标，在停车场这一端，禾多将与智慧停车企业「停简单」展开深度合作，共同完成停车场的智能化升级，以支持 HoloParking 代客泊车服务。
在传感器方面，禾多与激光雷达供应商 Velodyne 达成战略合作。未来双方将共同努力降低成本，禾多的目标是实现单车位改造成本 2020 元。
「我们的商业化场景非常集中且明确，只有两个主要方向，就是高速公路和代客泊车。不管是高速公路还是泊车，都可以实现 L4 的技术。」
而代客泊车，无疑是禾多当前业务的重中之重。倪凯透露，特别是今年下半年以来，很多停车场对这个表示出强烈的需求。
「我觉得一方面代客泊车确实解决了很大的痛点；另一个方面是，代客泊车跟现在很多智慧停车场——比如停简单——做智慧停车、共享用车的产业是分不开的。
如果大家做一下调研的话，还车是大家都会说的痛点，做每一行都会想这个痛点，这个痛点各个行业一起在解决，把智慧停车场进一步升级，提供代客泊车的增值服务。」
以下是机器之能基于现场采访进行的综合整理，对一些内容进行了不改变原意的删减：
问：代客泊车这个产品，研发时间大概是多长时间？其中有一些什么样的难点？
倪凯：研发的话，是从今年年初开始的，难点主要在于技术方案是需要车端、场端、地图端紧密配合的。
我需要把这三端都做研发，面相对铺得比较开，需要很多的技术模块共同来完成。我也很自豪，我们团队确实做了一个很大的事情。
然后把它再往前想，不光是技术模块的事情，还需要有场端的硬件、车端的硬件。到最后落地的时候，比如说和车场一起推出一款泊车软件，其实有很多后台的交互，这些事情都是我们需要考虑的。
问：HoloParking 支持异型停车位吗？
倪凯：我们会支持异型停车位。现在大家在市场上看到的自动泊车的系统，不支持异型的停车位，最大的原因是他本身没有软硬件的配置。
如果大家体验过自动泊车，会发现他就是把车开过去，知道这有空，但不知道这个空究竟是不是一个停车位，是一个什么样的停车位。因为它的传感器就是一个环视摄像头，甚至是超声波雷达，没有办法准确地检测到周边的情况。
在这种情况下我们的 HoloParking，有了场端的配合，非常容易解决这个问题。
问：HoloParking 在场端进行布置的过程是什么样的？
倪凯：假设是一个从零开始新建的停车场，那么这个停车场在新建的时候就可以完成所有的布置；对一个已经存在的停车场，主要是要做一些走线和施工的工作，比如现在的停车场要想增加一些智能、监控的功能，也需要安装一些设备，走线施工的原理是一样的。
问：上车和下车地点是不是需要固定？
倪凯：我们可以支持多点上下车。现在的方案主要还是固定的多点还车。
问：禾多科技会直接提供面向个人的方案吗？
倪凯：我们更多的是一个 B 端方案的提供者。C 端，我相信用户如果是私人购车，他直接接触的是车厂，我们不会直接提供面向个人的方案。
问：禾多是自己做针对具体场景的高精地图吗？
倪凯：对，我们目前是自己来制作停车场的高精度地图，我相信规模化运营了以后，针对停车场的高精度地图也是一个非常重要的数字资产。
以后比如说行人的室内定位会用到高精度地图，还有智能停车场的建设，都需要利用高精度地图。这一块我相信未来会有很大的市场需求。
问：很多大型超市，找车位要排很长时间，而且停车场有时候大家行驶的速度都很快，很多情况都是直接看到就插进去，自动驾驶汽车能做到游刃有余吗？
倪凯：我觉得代客泊车最主要的一点是你下车了就不用管了。如果是泊车辅助，你碰到停车场里有很多车，要等，而且一旦有的插队了，你需要等更久。
但是使用代客泊车就不怕这样的情况，有人把你的车位占了，系统会重新再分配车位，但人早就可以去逛街了，停车场里的情况不会占用用户本身的时间。
问：HoloParking 遇到快速移动的车的时候，和遇到快速移动的人时有什么不一样的地方？
倪凯：最大的不同是自动驾驶车采取的策略。
遇到车的时候，车的运动情况相对简单，通过结合高精度地图上的道路信息，比较容易预测车辆的未来行驶情况。另一方面，行人的运动相对来说不确定性高，因此自动驾驶车的策略会比较保守。
问：如果现在大规模推广的话，是不是需要很多停车场的车都装了这套系统，它才会规模化？规模化的好处是什么？
倪凯：我们觉得代客泊车是能够起量的。
一旦起量，对于所有成本的影响都会非常大。比如说我们的停车场里面用的激光雷达，现在还是一个少量的东西，一旦规模化起量了以后，降低成本的效果会快速显现，有助于系统更快速推广开来。
问：延伸出来的一个问题，如果要达到大规模的商业化，是不是要求各方面都标准化？
倪凯：我相信代客泊车这个行业，未来慢慢会有一个标准，甚至再想远一点，可能我们的城市都会有基础的标准——我们的基础设施怎么帮助代客泊车，这个标准是一定会形成的。
这个标准的形成我相信需要时间。在实际的运营中，先跑通整个模式的技术提供方能够掌握更多的话语权。
问：你刚才介绍到了我们要从代客泊车向最后一公里进发，这个落地时间大概是在多久以后？
倪凯：我刚才提到了 2020 计划，2020 年我们希望完成代客泊车在停车场的一个大规模的部署。
这又可以涉及到「最后一公里」的技术，这项技术我相信到 2020 年肯定会产生一些停车场试点。
但我们不觉得那时候能到达最后一公里大规模铺开的状态，因为最后一公里是相对复杂的环境。
不过，做最后一公里和代客泊车有一点是相似的，从点到面的节奏我们是可以把握的，我们可以选择哪些点，这个点最后怎么覆盖最后一公里。比如有一些街道是步行街或者闹市街，这个我可以不选择。
问：您刚刚提到了我们目前在压缩单车成本和停车场的建设成本，在这个过程中有没有什么困难？比如说停车场的意愿高不高？
倪凯：我先说一下单车成本，单车成本最大的部分是域控制器 HoloArk，在传感器上我们复用了很多具备辅助驾驶能力的车上本来就有的超声波雷达和摄像头，因此带来的额外成本相对很少。
在停车场的建设上，我们会和上下游企业，包括停简单、Velodyne 紧密合作，共同降低建设成本，现在大家主要摸索的就是一个如何协同的问题。
您说的过程当中，停车场的意愿高不高。刚开始做的时候，我没有觉得整个行业对代客泊车有那么关注。但是今年，特别是下半年以来，很多停车场对这个表示出强烈的需求。
我相信是由几点原因造成的：
第一个，代客泊车确实解决了很大的痛点，大家都觉得这个事情是一个痛点；
第二，代客泊车跟现在很多智慧停车场——比如停简单——做智慧停车、共享用车的产业是分不开的。
如果大家做一下调研的话，还车是大家都会说的痛点，做每一行都会想这个痛点，这个痛点各个行业一起在解决，把智慧停车场进一步升级，提供代客泊车的增值服务。
问：禾多曾重点宣传过自己的 L3.5 级自动驾驶解决方案，目前这方面进展如何？
倪凯：禾多现在有主要的两个产品，针对的是所有人都关注的场景：高速公路和代客泊车，这两个方向我们是定得非常明确的。不管是高速公路还是泊车，都可以实现 L4 的技术。
高速公路上，我们现阶段更多的是把 L4 的技术降维到 L3 使用，未来会通过软件来支持更多的功能。
问：跟四维图新的合作大概能到一个什么层面？
倪凯：主要是两个方面。在高速公路上我们是国内第一家使用高精度地图进行大规模自动驾驶测试的初创公司。这个地图就是四维图新提供的。
在停车场方面，市场上的高精度地图还是空白，我们目前主要依靠自己来做，也在和四维图新密切沟通，期待未来也将有针对停车场的高精度地图上的合作。
问： 2020 计划中提到 2020 年会落地至少 20 个城市，在城市选择上有哪些考虑吗？
倪凯：我们肯定倾向于从一线城市开始做，但具体实施的时候还是会考虑到更多因素。第一个是用户的需求，用户的需求跟共享出行结合的时候，我们要考虑共享出行的需求。
第二我们在很多场景上会发现，本地提供的配合也很重要，比如当地政府的支持。
我觉得整体上需要进行综合性的考虑，不会说简单地因为它是一线城市、二线城市就去做落地的事情。
问：禾多从创始到现在，对于自动驾驶整体的判断，是否发生变化？在您看来 L5 级无人驾驶最大的难点是什么？
倪凯：说实话自动驾驶行业，都觉得 L5 是很难的事情。
你谈到我们对自动驾驶的看法有没有发生变化，我觉得没有，从第一天开始我们想的就是怎么落地，自动驾驶从刚开始比较火，大家非常关注，其实最后逃不掉一个商业的本质问题。
如果这个技术很长时间没有办法落地，这个技术不管在商业上，还是对接别的新技术层面上都会出现很多问题。
从我们的角度来说，我们希望第一它能够落地，第二通过落地积累我们的数据，积累我们的经验。
问：在泊车方面有一个很大的应用场景，地下的室内停车场，一个很大的因素就是光线，光线比较弱，是不是制作高精度地图有点难度？这方面有没有什么部署？
倪凯：我们在室内停车场测过，从技术上是没有问题的。
而从制作高精地图来说，室内和室外有差别，但是差别没有那么大。室内室外不同的是环境，室内光线稳定，室外光线有变化而且会有各种障碍物出现，是这样的区别。
在光线方面，室内从某种意义上来说更容易一些，室内灯光比较昏暗，但是它的灯光一天 24 小时是不变化的，不管是早上还是晚上，是恒定的。
黑夜运行
反而是室外，光线早晚差距很大，我们的停车方案在室外，不是只能在早 8 点到晚 8 点使用，而是 24 小时都可以使用，不会出现看不见了就用不了的问题，这是我们的优势。
问：比如说去宜家，在用户停车的时候是很方便的，可以节省一到两个小时，但是在用户取车的时候，他还是要站在那里等几个小时吗？
王征：这里面牵扯到一个调度的问题，不完全是一个自动驾驶的问题，换句话说，如果车辆不是自动驾驶，而是我雇了一个司机，那我现在出来了，我在等这个司机把车开出来，最后发现我在那等了半天。
所以它更多的复杂度是在调度上，这里面会牵扯到算法问题。
比如说人，我决定要走之前系统就给我一个计时区间，里面包括了我的步行时间。
当很多车都在这个区间取车的时候，会有一个多车的先后顺序调动。又比如说你要来取车，车到了人却没到，很可能系统需要把车调开，更多的是一个整合调度问题。
倪凯：场端的调度，场端你可以把它看成一个拥有全局规划能力的后台。我觉得最后的体验，可能跟滴滴叫车非常类似。滴滴叫一个车他也可能堵在路上；
滴滴有一个后台，我们也有一个后台。因为场端里面有设备，我们对停车场的情况也是能估计的，知道能多久到，所以这其实是非常方便的事情。
我觉得到未来，停车场和停车场之间可以相连了，到时候，我停车的时候，系统可以根据每个停车场的拥堵情况来决定我的车停到哪个停车场最合适，取车的时候最不容易被堵住，不管是在私有云上面做这件事情，还是在公有云上面做这件事情都是非常有意义的。
我们现在更多的是私有云，未来做一个公有云的话，也要更多的停车场加入进来做这件事情。
问：您如何看自动驾驶商用车市场？比如说自动驾驶大巴？
倪凯：我们认可这是一个非常大的市场。目前来看，在商业用车的自动驾驶上，我们听到更多的需求是把司机去掉，在一个限定场景里实现自动驾驶。
像物流园区那种封闭的场景比较好实现，但在干线物流上、市区的支线物流上，我认为自动驾驶不会普及得特别快。
在一个特别繁华的地方，工况很复杂，很难落地一个城市的 L4 级系统。我们做的高速公路自动驾驶技术，目标也不是 L3 的技术，我们希望通过 L3 的技术更快实现落地，然后往 L4 上转。
我们现在做的是乘用车在停车场里面的泊车，不代表我不能放到一个物流园区做停车的事情。
不管是高速公路自动驾驶还是代客泊车的落地，都有很高的运营门槛，需要积累大量经验，禾多希望首先在高速的 L3 和停车的 L4 上面做更多的积累，未来我们所有做的事情都不会白费。
问：禾多两款自动驾驶方案未来的发展规划分别是什么？
倪凯：我刚才说 2020 计划，主要是针对代客泊车。高速的 L3，我们现在自己内部有一个时间表，现在也在跟一些公司合作，希望等到合作相对成熟了，在一个更合适的场合，我们跟合作方一起来说这件事情。
问：现在能够实现代客泊车大规模商业化领域中，共享出行这个领域是最能够协同一致的吗？共享出行的市场空间是否决定了泊车的市场空间？
倪凯：不完全是这样。共享汽车是一个非常好的场景，但是除此以外，车主端也可以大范围使用这款产品。
比如说举个例子在宁波，我选一个区，只要我能够部署 20、30 个停车场支持代客泊车的话，在 20、30 个停车场范围内居住的人，其实就可以使用这套系统。我们以一个点到一个小的面，最后再到大的面。这个小的面，我们能够和共享汽车结合，也可以不和共享汽车结合，都是可以做的。
问：在很多地方车位的供给是不足的，会不会诞生一些专门的停车场跟你们去合作，这个停车场全停了自动驾驶的车？
王征：这可能是今后的一条路，它更适合像共享出行这样的公司。
不过，他不一定包整个停车场，而是要根据自己的运营力度包一些车位。比如说根据附近一公里大家需要用车的频次和力度，他可能估算出我在这个停车场需要有 20 个，或者 50 个车位。
他会根据他的调度来决定，可能这个停车场有 100 个停车位，那我租 50 个，是我盈利的平衡点。
问：那租的 50 个车位是和其它的车位分区了吗？
倪凯：车位不见得是自动驾驶车专用，但是会有一些区域的停车位来给自动驾驶车使用。自动驾驶可以选择最不好的车位，你停在里面的时候，不愿意走过去的时候，自动驾驶可以很好地解决。
