在线配资查询全国首例！成都这个园区，车库也是测试场

场景在园区

地下车库大有用途

下午两点，成都高新区新川创新科技园的地下停车场，一辆SUV缓缓驶入，驾驶员推门下车，低头在手机上点了一下，车门自动锁上，车子自己开走了。它绕过一根立柱，避让了一辆正在倒车的网约车，精准地拐进一个车位，方向盘自动回正，熄灯，安静下来。20多分钟后，驾驶员回到停车场，再点一下手机，那辆车又自己开了回来，停在他面前。

这是成都宜泊信息科技有限公司（以下简称“宜泊科技”）的日常测试。在这片地下车库里，每天都有搭载他们AVP（协同自主代客泊车）系统的车辆反复跑着同一条路线——上坡、下坡、转弯、避让、泊入、驶出。

对于宜泊科技的工程师来说，这个园区地下车库的意义，远不止“测试场地”四个字。

出门就能测

从发现问题到解决问题只需半天

宜泊科技的办公室在天府软件园，测试场在新川创新科技园——都在成都高新区，开车只需十几分钟。

这个距离意味着什么？宜泊科技品牌中心总经理王少男说：“无论是算法工程师、硬件工程师还是测试架构师，在现场测试时，后端的这些技术人员都可以远程去操控代码和算法，发现不对马上改。”

这种“出门就能测”的物理距离，让研发效率发生了质的飞跃：“以前迭代一个版本需要花费很长时间，现在一天就能解决问题。”

去年，这片测试场刚投入使用的时候，工程师们几乎天天泡在车库里。地下三层，有坡道、弯道、十字交叉口、人行通道，还有光线昏暗的角落和信号遮挡的盲区——几乎囊括了现实中所有让人头疼的停车场景。

正是在这样真实的场景中，技术难题一个接一个被暴露、被攻克。

一个典型的案例发生在测试初期。车辆在连续弯道处出现了定位精度的波动，路径产生了微小偏移——幅度不大，还在安全边界内，但工程师觉得“不舒服”。

算法工程师、硬件工程师、测试架构师第一时间在现场碰头。他们调出测试场的全息感知设备的记录数据，一帧一帧回溯车辆行驶轨迹。分析发现，弯道处的视觉特征点不够丰富，加上激光雷达在那个转角存在天然扫描盲区，导致定位算法“犹豫”了。

当天下午，团队拿出了方案：优化AI视觉算法，增强弯道特征点识别；调整激光雷达的标定参数，扩大扫描范围。经过测试场反复验证，半天之内，问题闭环解决。

“如果没有这个出门就能到的测试场，光是协调场地、运输设备、搭建环境，可能就要一周。”王少男说，“现在，我们能把时间单位从周换成半天。”

这正是宜泊科技产品迭代的缩影——在园区场景中主动暴露问题、高效解决边界问题，为走向更大市场打下基础。

这种不出产业园区就能测试改代码的模式，也是成都高新区给企业最实在的支持——成都高新区主动将全国首例区域级AVP无人代客泊车场景落地在新川科技园的5G互联科创园，从对接到建成示范点位，只用了一个半月。

从园区到医院，从车库到城市

解决方案在更多场景中接受检验

园区只是起点。走出园区，宜泊科技的智慧停车解决方案开始在更复杂的城市级场景中接受检验。成都东站、四川省人民医院、天府国际机场……每一处都是对技术和系统的极限挑战。

以四川省人民医院为例，医院的拥堵是城市治理中最受关注的民生话题之一。如果出入口设备识别度不高、灵敏度不够，车辆排队进出，很快便会蔓延到市政道路上，形成拥堵死循环。

宜泊科技的AI无人值守系统“云岗亭”在这里派上了用场。识别率99.999%，车辆通过闸口的时间从秒级压缩到毫秒级。更重要的是，系统整合了医院周边所有停车场的数据——附近的写字楼、小区空闲车位被纳入调度，车辆被引导到有空位的地方，而不是全部堵在医院门口。

宜泊科技AVP自主代客泊车示范车。图源成都发布

“这不是一个停车场的事，是整片区域的事。”王少男说。

成都东站则是另一个硬核试验场。作为大型交通枢纽，这里的人车混流复杂程度远超园区——系统需要预判行人突然穿行、车辆强行加塞、临时路障等各种“意外”，并作出安全响应。宜泊科技通过AIGC停车大模型对海量突发状况进行预判，确保车辆在高实时高压场景下依然能够安全避障，打通了从无人值守AI云岗亭到车辆进出、场内引导的全链条。

从新川科技园的车库，到医院、火车站、机场，宜泊科技的停车系统一步步从“试验田”跑进了城市的“毛细血管”。

当车企看到停车场能够实现高精度AI无人值守、云端协同，接入意愿便大大增强。去年7月，宜泊科技与东风汽车合作，全国首例量产车型正式接入AVP示范场景。“鸡生蛋还是蛋生鸡”的难题，被一个真实的场景撬动了。

王少男说了一句很直白的话：“给场景是造血。对于硬科技公司来说，真实的场景意味着最直接的算法测试和需求反馈。”

从一辆车到城市停车一张网

场景打破“鸡生蛋”困局

场景的集聚效应不止于此。

去年，由同济大学朱西产教授任主任、宜泊科技任副主任单位，联合东风、一汽、长城、长安、联通智网、电子科大等整车、系统和业主单位成立的自动泊车和无人充电联合工作组，推动AVP的工程化实施与商业化落地。

王少男用一组数据说明了场景带来的产业链变化：“本地化率从30%提升到了90%。”

这个变化的逻辑并不复杂——成都提供了真实落地场景，让供应链企业看到了智慧停车的爆发前景，从而更愿意在本地配套。反过来，更好的政策扶持和场景赋能，又吸引了更多外部供应链厂商落地成都，形成正向循环。

在新川科技园的地下车库里，那辆SUV自己泊入车位的画面只是最表层的。看不见的，是车场里密布的传感器、激光雷达、全息感知设备；是云端实时运行的AI停车大模型；是工程师在几公里外的办公室里，盯着屏幕上一串串跳动的数据。

这些数据来自全国300多个城市的上万个停车场，覆盖超过300万个车位，服务3000多万个用户。宜泊科技用十年时间，从一家在成都高新区起家的创业公司，长成了国家级专精特新“小巨人”。