L4级代客泊车已经来了，你准备好了吗？

L4 级代客泊车已经来了，你准备好了吗?

引言

自动泊车早已不是新鲜概念，但过去市面上绝大多数自动泊车，属于 L2 辅助驾驶范畴：驾驶员必须留在车内、随时接管，车辆仅作为辅助。而 L4 级代客泊车(Automated Valet Parking，AVP)，实现了人下车后车辆自主完成寻位泊车、接车召回，全程无需人类监控接管。随着商业化落地加速，L4 代客泊车从实验室方案走向商场、园区、写字楼地下车库，这套全新的出行功能正在落地。很多消费者只看到便捷，却忽略它的适用边界、硬件门槛、法规限制与使用风险。当 L4 代客泊车真正来到身边，不管是车主还是普通路人，都需要做好准备。

一、分清概念：L2 泊车与 L4 代客泊车的本质区别

很多宣传容易混淆普通自动泊车和 L4 代客泊车，二者在责任、运行条件上完全不同。

L2 自动泊车(传统) 属于驾驶辅助，驾驶员是责任主体。人必须坐在车内，手握方向盘，全程保持注意力。车辆只负责转向、油门刹车，遇到突发情况，人必须立刻接管。只能在车辆实时感知到的车位内完成泊入，无法自主长距离在车库内行驶、跨区域寻车位。

L4 代客泊车 AVP 限定场景下的 L4 自动驾驶。人下车锁车，车辆独立完成全部动作：自主行驶、避让行人与障碍物、识别车位、自主泊入;用户需要用车时，手机远程召唤，车辆自动驶出车位开到上车点。

关键前提：场景受限。L4 代客泊车不是全场景 L4，属于限定区域自动驾驶，仅在提前完成地图标定、改造或者支持车端自建地图的封闭 / 半封闭地下车库内运行;露天公共道路、未建图车库无法使用。责任划分：在系统运行的限定场景内，系统运营方 / 车企承担自动驾驶相关事故责任，不再由驾驶员承担。

二、L4 代客泊车如何工作：感知、地图、规划与控制整套链路

整套 AVP 系统，本质是室内 SLAM + 多传感器融合感知 + 泊车专用规划控制，和前面提到的机器人、Quest 空间感知底层技术同源。

环境感知层 传感器组合一般包含：激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达。

识别静态：立柱、墙体、车位线、地库坡道、减速带;

识别动态：行人、穿行的电动车、其他移动车辆;

难点：地下车库光线昏暗、反光、标识磨损、柱子遮挡、大量动态行人，很容易造成感知误判。

地图定位层 两种主流方案：

车库预先建高精地图：提前测绘地下车库，存储车位、通道、障碍物信息，车辆结合 IMU、激光 / 视觉 SLAM 实时定位;

车端实时建图方案：车辆第一次驶入车库，自动完成 SLAM 建图，生成空间地图，后续使用依托自建地图定位，无需提前上门测绘，部署成本更低，是当前新方案主流方向。

规划与控制层

全局路径规划：从落客点出发，搜索空闲车位;

局部轨迹规划：实时避障，遇到行人减速停车，等待行人通过后继续行驶;

泊车轨迹控制：计算泊入泊出路径，控制转向、车速，完成垂直车位、侧方车位泊车。

云端与车端协同 云端可以同步车库车位状态，告诉车辆哪里有空车位;下发地图更新;监控多车调度，多车在车库相遇时实现交互避让。

三、当前落地现状：哪些场景能用，哪些还不行

✅ 可用场景：大型商场、产业园、写字楼、大型社区封闭式地下车库。车库出入口、通道相对固定，人流可控，是 AVP 优先落地的场景。部分车企已经实现商用落地：用户在车库落客，下车后手机一键启动代客泊车;离开时手机召唤车辆到上车点。

❌ 当前无法使用场景：

没有完成建图的陌生地库;

露天公共道路、城市街道;

老旧地库：车位线模糊、杂物多、通道狭窄、无规则临时停车;

暴雨、严重粉尘、大面积积水的地库环境，感知能力会下降。

现状总结：L4 代客泊车已经小规模落地，但不是 “随时随地可用”，是场景受限的 L4，不是全车全场景自动驾驶。

四、车主需要做好哪些准备?

1. 认知准备：不要神化 AVP

L4 限定场景不代表永远不会出错。系统会遇到感知失效场景：突然横穿的行人、堆放的杂物、反光的地面、破损的车位标线。系统识别不了的风险，依然会触发紧急停车。 不能把代客泊车当成绝对万能，在系统运行场景内，依然需要遵守使用规范。

2. 硬件与车辆条件准备

想要使用 L4 代客泊车，车辆硬件门槛很高：一般需要多线激光雷达、多目摄像头、高性能车载算力平台。很多老款车型，哪怕支持 L2 泊车，硬件不足以升级 L4 AVP。部分方案还要求停车场配套：车位状态传感器、车库通信信号、边缘计算设备;新一代车端自建地图方案降低了车场改造门槛，但依然对车库环境有要求。

3. 使用习惯准备

落客必须在系统指定安全区域，不能在坡道、弯道下车;

启动 AVP 前确认通道无异常;

远程召唤时，提前观察上车区域环境;

及时更新车辆固件，系统会持续优化感知、策略模型。

4. 费用与权益准备

部分车企 AVP 功能不是随车永久免费，存在订阅制模式;同时需要确认：服务覆盖的车库清单，后续新增车库是否需要额外付费，事故保险理赔条款。

五、停车场运营方与路人需要准备什么

车场改造 / 地图维护：老旧车库需要修复车位标线、清理长期堆放杂物;定期更新地图，新增障碍物及时同步。

人车通行规则：在 AVP 运行区域，行人不能随意在车道逗留、突然横穿;电动车不能在通道长时间停放。

安全预案：系统故障、车辆停滞的应急处置流程，紧急停机按钮、远程接管通道。

六、核心痛点与现存技术瓶颈

动态复杂场景鲁棒性不足：地库人、非机动车混行，行人突然折返、蹲下捡东西，对感知预测能力挑战极大;

跨车库泛化能力弱：A 车库运行稳定，换到结构差异大的 B 车库，很容易定位漂移，SLAM 定位失效;

多车调度压力：高峰期大量车辆同时开启代客泊车，车库内多车交汇，容易造成拥堵;

法规与保险体系不完善：国内 L4 限定场景自动驾驶法规还在持续完善，事故责任认定、保险理赔案例较少;

成本问题：高算力 + 激光雷达硬件抬高整车成本，车场高精地图测绘部署成本高，大规模普及还有价格门槛。

七、未来发展趋势

车端 SLAM 自建地图成为主流，摆脱车库提前测绘依赖，大幅降低落地成本，加速更多车库开放 AVP;

大模型 + 空间感知融合，提升动态障碍物预判，区分行人、静态杂物，优化人车交互决策;

覆盖场景逐步拓宽：从单一封闭地库，尝试连接地库出入口短距离接驳;

商业模式多元化：硬件预装 + 功能订阅，停车场运营方共建 AVP 网络，形成跨车场互联互通。

八、结语

L4 级代客泊车，已经从概念走向真实车库。它是自动驾驶落地最快、最贴近日常用车的 L4 场景，但它不是无限制的自动驾驶，受地图、感知、法规约束。对车主而言：不是买到支持 AVP 的车，就可以完全放任不管;对车场运营方，需要配套环境改造与安全管理;对路人，要适应车库里无人自主行驶的车辆。

技术已经来了，但配套规则、保险、用户教育、环境改造，还需要时间成熟。L4 代客泊车已经来了，你准备好了吗?