轮胎摩擦地面的声音不断响起。
这画面。
要是被人看到，一定会很震惊！
整个车的表现，像极了一个有点急眼的司机，在里面不断打著方向盘，但仔细看，车子内部是无人的。
由于车库前方的空间，实在是被许易封死得相当极限。
最终在反复打了有七八把方向盘后，车屁股进去了一半，然后开著双闪卡住了。
车机屏幕出现提示：「无人泊车失败，请进行手动接管。」
——
许易走过去，仔细看了看，「看起来已经成功大半了，但这里车头距离桩桶的碰撞边界，你们设计得好像有点保守，导致卡住了。」
吴新审也扫视著车辆和桩桶的距离：「是，如果人用肉眼识别的话，是可以做到十五公分内贴近倒车调整，而一般的泊车入位，20公分就是极限安全距离了。」
不管是摄像头和毫米波雷达，都是有盲区裁切，留出的这段距离就是为了预防遭遇盲区碰撞。
「还能改善吗？」
许易问。
如果连眼前这个人为制造的极困难狭窄车位都能倒进去，或者侧方入库，那么起码98%的车位，甚至将来99%以上的车位，都能实现完美泊入。
那是一个什么概念？
人都倒不进去的车库，但是只要有理论实施的空间，车辆能极限倒进去。
那才是真正的科技进步！
而不是装模作样搞一个自动倒库功能，结果设计得很差，碰到一点困难就自动退出，或者直愣愣的撞上去。
那等于是花钱买了个没用的功能。
「可以。」
吴新宙点点头。
这个阶段，如果不做城区智驾，稍微集中点精力搞定这些极限的异型车位，他觉得没问题。
其实他认为实现城区自动驾驶才是真正的大目标，只不过现在有很多因素影响，包括算力，数据、算法模型、外部因素这些，没办法一蹴而就。
这种泊车功能。
如果不是许总要求，他之前还真没想到深度优化一下，并以此为基础开发。
现在既然许总这么说了，自然有他的道理。
他们搞技术的负责解决就行了。
「除此之外，我们还有停车场记忆功能、和4—135km/h全速域生效的AEB功能！」
吴新宙调用另一台车，再度演示了一下。
这一次的车是在测试场的外部。
所谓的停车场记忆泊车功能，就是将固定的停车场整块区域记忆下来。
车主抵达小区