近日，天眼查知识产权信息显示，岚图汽车（07489.HK）申请的“代客泊车系统的评估方法与电子设备”专利正式公布。该专利提供了一套全新的代客泊车系统质量评估方案，通过引入“关联度”概念，将泊车过程中多种技术指标与标准最优序列进行比对，从而实现对系统质量等级的科学划分。这一技术思路有望为自动泊车领域的测试与评价体系提供更可靠、更量化的新标准。
从“模糊判断”到“精确量化”：专利核心技术解读
根据专利摘要，该发明提出了一种基于灰色关联分析的代客泊车系统评估方法。具体而言，专利首先构建了“规范泊车评估序列”——即理想状态下每一种泊车技术指标均为最优（与1的差值为0）的标准序列。同时，系统会记录实际泊车过程中的多种技术指标（如泊车轨迹精度、泊入角度、速度控制等）与1的差值。
随后，专利方法通过计算实际泊车评估序列中每种技术指标与标准序列的“关联度”——具体是利用实际序列中最大差值和最小差值，对每种指标进行归一化处理，得到其与最优状态的接近程度。对于任一待评估的代客泊车系统，将其所有泊车技术指标的关联度取平均值，得到“平均关联度”。最后，根据平均关联度所处的取值区间，判定该系统的质量等级（如优、良、中、差等）。
这种评估方法的核心优势在于：它不依赖单一指标的绝对数值，而是考虑多项指标的综合表现，并通过“关联度”这一相对量值消除了不同指标量纲差异带来的干扰。更重要的是，评估结果直接与质量等级挂钩，使得不同系统的横向对比具备了统一的标尺。
岚图汽车的技术布局：从造车到智能驾驶生态
岚图汽车作为东风汽车集团旗下的高端新能源品牌，近年来在智能驾驶领域持续发力。此前，岚图已推出具备L2+级辅助驾驶功能的车型，并在泊车场景中实现了遥控泊车、记忆泊车等实用功能。此次公布的代客泊车评估专利，并非直接的产品功能，而是一套底层测试与评价方法——这意味着岚图正在从“功能实现”向“功能质量管控”深化布局。
在行业层面，自动泊车技术已成为各大车企和科技公司竞争的焦点。然而，行业内长期缺乏统一、量化的评估标准：不同厂家对“泊车成功率”“泊车精度”的定义各不相同，导致消费者难以直观判断孰优孰劣。岚图此次专利中提出的“平均关联度”评估法，将主观体验转化为可复现的数学计算，为行业标准化提供了参考样本。
代客泊车技术现状：高需求与高挑战并存
代客泊车（Automated Valet Parking, AVP）被视为自动驾驶落地的关键场景之一。它要求车辆在无驾驶员操作的情况下，自主完成从停车场入口到车位泊入的全过程，涉及环境感知、路径规划、车辆控制、V2X通信等多重技术。然而，实际落地中仍面临诸多挑战：不同停车场的地面标识、光线条件、障碍物多样性，以及泊车过程中狭小空间内的精确控制，都对系统的稳定性提出了极高要求。
目前，主流车企普遍采用“成功率”作为评价指标，但这一指标过于粗糙——一次成功的泊车可能伴随多次调整，或者泊入位置偏差较大，却仍被算作“成功”。岚图此次专利通过细化泊车技术指标（如每次调整的幅度、最终偏差量等），并计算其与最优序列的关联度，能够更细腻地反映系统的真实表现。例如，一个系统即使最终泊入成功，但若过程中频繁调整、轨迹抖动，其平均关联度将低于平稳泊入的系统，从而被判定为较低质量等级。
行业影响与未来展望
该专利的公布，显示出岚图汽车在智能驾驶领域的研发正从“功能开发”向“质量保障”纵深推进。对于消费者而言，未来选购搭载该评估系统的车型时，或许能通过“平均关联度”这一数值直观了解车辆的泊车能力。对于行业而言，这一方法可能催生新的国家标准或团体标准，推动代客泊车系统从“能用”走向“好用”。
值得注意的是，专利中的评估方法并不局限于岚图自身系统，理论上可适用于任何品牌的代客泊车系统。这为第三方评测机构或监管机构提供了技术工具。在自动驾驶即将大规模商用化的前夜，建立公平、透明、可量化的测试体系，已成为行业可持续发展的基石。岚图汽车此次的技术储备，正契合了这一趋势。
从更长远来看，随着代客泊车系统与停车场基础设施的互联互通，该评估方法还可拓展至“停车场质量评价”或“泊车服务评分”等衍生场景，形成覆盖车位、车辆、系统、用户的全链路质量闭环。岚图汽车在专利说明中特别强调“质量等级的可靠性高”，这无疑为行业树立了一个新的技术标杆。