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根据佐思数据中心统计，2019 年中国乘用车市场自动泊车装配率约为 7.7%。
从上表可以看出，2019 年中国乘用车市场已预装自动泊车的新车中，纯超声波方案仍占绝对主流，超声波+视觉融合方案占比只有个位数，但是超声波+视觉融合方案从第四季度起有明显上升。 自动泊车装配率不高的原因，在于传统超声波泊车方案应用场景有限，驾驶员还需坐在车里，用户满意度不高。目前的解决办法有两个，一个是增强超声波雷达性能，一个是加入更多传感器（譬如摄像头和毫米波雷达）。
譬如 2019 年上半年上市的广汽 AionS 的自动泊车系统采用 12 颗博世第六代超声波雷达，比上一代测距更远，刷新更快，灵敏度更高，最近可探测物体从 6cm 提升至 3cm。
更多新兴车型如长安 CS75 PLUS、吉利星越、上汽荣威 MARVEL X、奇瑞星途等开始采用超声波+视觉融合泊车方案。 以前没有大量采用超声波+视觉融合方案的根本原因，在于算力和算法的不足。走在智能化最前沿的特斯拉，也长期采用纯超声波方案，其自动泊车能力表现不佳。即使是 2019 年下半年推出的智能召唤功能，也成功率不高。 特斯拉 Autopilot 2.0 全系车型都搭载了来自英伟达的 Drive PX2 芯片，这颗芯片最多支持 6 路摄像头接入运算。无论是算力还是视频端口，Autopilot 2.0 都不足以支撑全车 8 颗摄像头全频运行。自动泊车只是算力需求的一小部分，因此 Autopilot 2.0 无法照顾超声波+视觉融合 APA 的算力需要。 据 Chris Zheng 的研究：特斯拉将前置三目中的中距摄像头以 36 帧 / 秒的频率采样，而前置鱼眼摄像头和左右两侧共计四颗侧视摄像头以 9 帧 / 秒的频率采样标注，剩余的前置长距摄像头和后视摄像头被暂时战略性舍弃。也就是说，在 Autopilot 启用状态下，全车只有 6 颗摄像头在参与标注及感知工作，其中只有前置中距摄像头维持在较高的感知频率，剩余 5 颗摄像头在有限的算力下运行非常吃力。
为了解决算力不足问题，特斯拉开始自研芯片。2019 年，全新的 Autopilot 3.0 硬件上搭载了两颗由特斯拉自主研发的全自动驾驶芯片（简称“FSD 芯片”）。英伟达 Drive PX 2 芯片处理能力为 110 帧 / 秒，而 FSD 芯片处理能力达到 2300 帧 / 秒。如果 8 颗摄像头全部以 36 帧 / 秒运行，意味着全车输出为 288 帧 / 秒，相当于 FSD 芯片处理能力的 12.5%。这样足以应对自动泊车场景。 解决了算力问题，2019 年底特斯拉推送了“智能召唤”功能，该功能可以自动控制车辆行驶到车主所在的位置，或者到达指定的位置，并且可以按照道路实际情况躲避障碍物和停车的功能。用户实测表明，很多情况下智能召唤仍然不好用，说明算法上仍需要提升。 2020 年 3 月，马斯克表示将完成对 Autopilot 核心基础代码以及 3D 标签的改进工作，从而为其车辆提供更好的算法和功能。马斯克同时表示特斯拉的“反向召唤”（Reverse Summon）功能将在不久后推出。
反向召唤是特斯拉“智能召唤”的增强版，车主在停车场入口处下车，车辆或可自己寻找车位并完成停车。为了保证安全，当前的智能召唤功能设定车辆和车主间最大距离不得超过 65 米，召唤车速不高于 8 km/h。 以特斯拉为参照，各家主机厂和 Tier1 都在升级自动泊车系统。 德赛西威在投资者关系活动中介绍，其全自动泊车系统已在奇瑞星途、吉利星越等车型上量产。德赛西威全自动泊车系统使用的正是视觉+超声波融合解决方案。在算法方面，德赛西威得到了 MOMENTA 的支持。 特斯拉新版本的深度神经网络会将包括感知、路径规划、目标识别等所有子神经网络综合于一体。
擅长硬件的德赛西威和擅长神经网络算法的 MOMENTA 合作，对于传统 Tier1 是很好的借鉴。 法雷奥一直是 APA 领域的领先者，其视觉+超声波融合方案 Park4U Remote 已经应用到了奔驰新款 S 级轿车，长安新款 CS75 PLUS 上。长安 CS75 PLUS 凭借强大的遥控泊车功能，成为当下热卖车型。 应对国内复杂的泊车场景，法雷奥还为自动泊车功能准备了不同的传感器组合——包括视觉+超声波雷达融合的方案，以及毫米波雷达+超声波雷达融合方案。2020 年，会有一批使用法雷奥自动泊车方案的自主车型上市。
为了研究算法，法雷奥在巴黎建立了人工智能和深度学习研究中心。 整车算力和算法的加强，不仅仅是自动泊车和 AVP 系统才需要，对于座舱系统、网联通讯系统、各项 ADAS 功能等都至关重要，这涉及到整车 E/E 架构的改变、超强算力处理器和域控制器的采用、整车 OTA 及信息安全（和功能安全）的导入等等。 未来几年，分散的 ECU 将逐步被域控制器取代，独立泊车控制器的存在空间越来越小，而域控制器的开发往往由主机厂和一线 Tier1 主导。对于 APA/AVP 初创企业而言，提高算法能力，和一线 Tier1 加强合作都变得异常重要。
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