从整体上来看，“途中”还仅仅是出行的一部分，两端的泊入泊出，显然也是多数用户经常遇到的难题。在这方面，智己汽车提出的智能泊车系统与常规的AutoParkingAssist概念显然具备进阶效果。用户在下车之后，仅需通过手机APP上的控制，一键即可让车辆寻找车位并自动完成泊入；泊出阶段同样相同，只需发出指令，车辆即可到指定位置等待用户。而这个功能的实现，将率先在2021年一线城市特选繁华商圈直击停车痛点，在未来，也将会向更大的商超范围进行扩展。

看似场景相对简单，但如果将这两个场景无限放大，你会发现，在这两个关键模式下，所有的出行需求都可以被完美覆盖。上班通勤、下班Shopping、周末城郊出游、抑或是小长假的城际旅行，给出目的地，就是用户需要做的全部。而过程中或是等红灯、或是变道、或是上高速、或是泊车入位，这些统统交给智能驾驶便好。

灵感与硬件的结合，智己汽车又能有怎样的解决方案？

灵感和创意往往只是浮于表象，如何落地，才是横在所有车企和产业链面前的鸿沟，即便是起点在百亿级的智己汽车也不例外。为了不让真正意义上的智能驾驶停留在PPT，融合全产业链的优势就成为唯一的方案，也只有如此，才能满足智能驾驶领域五大核心的要求。

5G高速车联网：得益于阿里在云计算和IOT物联网领域的优势，智己的这套方案将以5G通信技术作为一切互联的基础，上/下行1Gbps的网联速度足以在短时间内调用云端算力优势和丰富数据库，为车端的决策处理层做冗余保护和在线优化，让整个出行质感更加人性化。

高感知冗余的传感器布置方案：在智能驾驶系统的感知层，智己汽车提出了由12+1+2共15个高清摄像头组成的视觉感知方案，无死角捕获车辆行驶场景。同时在车身上布置有5个不同测距的毫米波雷达及12个短距超声波雷达，即便是在视觉感知较差的夜间，依旧能有出色的辨识能力。

值得一提的是，在LiDAR（激光雷达）还未能普及的当下，智己汽车提出了将智能决策算法和感知硬件结构的决策层架构，即算法提出需求，感知硬件提供场景识别，两者互不干扰，独立工作。在未来，一旦激光雷达进入商业化量产成熟期，这套具备LiDAR扩展功能的方案具备立即升级兼容的能力。

精准定位：车端实现高精度定位已经相对成熟，高成本GPS和低成本的IMU惯导系统已经有长时间的应用。不过，在阿里携高精地图加入之后，视觉识别也被赋予了定位的能力。以特定地点特有的环境表征，打通智能驾驶和全自主代客泊车的最后一步。

AI决策：在特斯拉入局之后，软件定义汽车已经成为绝对的趋势。直白一些来讲，在未来，汽车将变成手机或者是PC，硬件只是承载者，软件算法才是体验的核心。这部分刚好是阿里建树颇深的绝对主权领域。因此，在智己的智能驾驶决策层中将使用AI代替原有的Rule-Based基于规则控制逻辑，在MIL阶段或者是实车测试阶段实时对AI算法进行迭代丰富，以达到在量产版本上覆盖长尾部分非典型场景的目的。

功能和硬件都有了，剩下的就是统筹了。在车载计算核心上，智己汽车将搭载专为AI而生的嵌入式处理平台NVIDIAXavier，同时在激光雷达成熟之后，智己汽车将换装与Xavier平台兼容的NVIDIAOrinX。这两个基于新一代GPU架构和ARMHercules内核组成的深度学习和视觉识别芯片，每秒可进行200万亿次计算。即便是在脱离5G车联网的区域，智能驾驶系统依旧可以保持高精准和高冗余的工作状态。

除此之外，智己汽车还提出了一种全新的“多核算力可拓展”理念，从底层上实现算力的灵活调用，在算力不足的情况下，即便是安装在娱乐域的主控芯片也可以介入AI算法的迭代和寻优，同时还能通过其他功能域的控制算力保证人机交互的流畅体验。每一个芯片，都将扩大智己汽车的算力“容量池”，因此，在每一个场景下，智己汽车都能表现得更为从容。

结束语：