你习惯怎么停车，倒进车位还是直接开进去？

如今虽然还没有实现完全自动驾驶，但已经有很多车辆的自动驾驶辅助系统可以提供自动泊车功能，这种功能一般可以由驾驶员自己选择停车的方式。但自动驾驶汽车是没有驾驶员的，车辆完全由AI来操控，这种情况下，车辆在停车时候是该开进去还是倒进去呢？

这个问题上主要分为了“头进式”和“倒入式”两大阵营。除了不同的驾驶员有不同的驾驶习惯之外，也存在很强的地域差异。中国的驾驶员普遍习惯将车倒进去，在考驾照的过程中，科目二倒车入库几乎是大多数人的噩梦，多少人在这一关反复攻城不下。

而在国外的一些地方，则是更加倾向于把车直接开进车位里。两大阵营的人都各执一词，辩论起来也是胜负难分。

“头进式”VS“倒入式”

对于“头进式”阵营的人来说，把车开进车位可以清楚地观察车位是否空旷无阻没有障碍物，让整个停车过程很顺利，也方便调整位置，与两旁的车保持足够的距离。如果需要用到后备厢，“头进式”停车也会更方便。

“倒入式”阵营认为，最合理的停车方式是倒车入库。他们断言，停车位上很少会出现障碍物，因此，如果倒车被认为是一种危险的驾驶方式，那应该在进入车位的时候采用倒车，而不是要离开的时候，再慢悠悠地把车倒出到甬道上。在人流量比较大的商圈，停车场一般会很拥堵，从车位上倒出来很麻烦，容易堵塞交通。

“倒入式”阵营会强调，大多数警车和急救车往往采用倒车入库的方法停车。这说明，能够迅速离开停车位，是有先天优势的。

在一些地方，法律上会明确要求你该怎么停车，这取决于当地的法令和驾驶规则。诸如一些停车场会摆上标志“Park Heading In”，明文规定采用“头进式”停车。还有“If You Can't Pull Through, Please Back-In”这样的标志要求倒入车位。

此外还有那种斜着的停车位，总之，停车场的设计有时候也决定了采用哪种停车方法最好，停车场的设计在某种程度上也是设计者希望你如何停放车辆所决定的。

真正的自动驾驶汽车是指人工智能完全自行驾驶汽车，在驾驶任务中没有任何人类协助。一般被认为是4级和5级，而需要驾驶员共同分担驾驶任务的汽车通常被认为是2级或3级。共同分担驾驶任务的汽车被描述为半自动驾驶，通常包含各种自动附加功能，这些附加功能被称为ADAS（高级驾驶辅助系统）。

机器学习——学到的一定是对的吗

AI自动驾驶拥有机器学习（ML）的能力，但也不能给出停车问题的答案。

关于停车的问题，AI自动驾驶一般会通过收集关于停车场的数据，并将这些数据输入机器学习或深度学习（DL）算法，计算模式匹配会识别出这一停车场大多数的停车习惯，决定在该停车场该采用哪种停车方式。

如果一辆自动驾驶汽车已经被编程或“学会”使用这两种方法中的任何一种来停车，那么这一种就会被认为是“正确”的方法，它大概会在适当的情况下使用“正确”的方法。因此，如果一个停车场已经制定了只允许头进的规定，AI通过观察学习其他车辆的行为，也会相应地遵守。

那么问题来了，大多数人采用的方法就一定是最适合，最正确的方法吗？当然也有人会说，本身并没有什么正确或错误的方法。全部是自动驾驶汽车的情况太过理想化，在未来几十年内，人类驾驶汽车和自动驾驶汽车将同时出现在道路上。自动驾驶汽车是否应该按照其他人类驾驶汽车的方式来停车呢？

人们设计发明自动驾驶汽车的目的之一不就是要完全摒弃掉人类驾驶员的驾驶陋习吗？如果AI主要还是在学习其他人类驾驶员的驾驶习惯，那自动驾驶的意义是不是就该大打折扣。一般来说，大多数自动驾驶汽车会被编程为尽可能合法地驾驶,如果那些人类司机不符合停车场或当地规定的任何合适的方法，AI会不会就“学习”了一套错误的模式。

AI并不在意使用哪种方法，它本身只是没有感情的机器。大体上自动驾驶汽车目前设计的目的是为了前进，而不是为了倒车。自动驾驶汽车上的传感器通常都集中在车辆前方，而且针对这一方向的设备往往比较多。一些自动驾驶汽车的设计者认为，最终用于自动驾驶的车辆应该同样具有前进和倒车的功能。

简而言之，在当今世界，与人类司机似乎不太擅长倒车的情况类似，现有的一批自动驾驶汽车也是如此。这再次提出了一个的问题，即假设倒车活动是人类和人工智能驾驶任务中最薄弱的环节，那么什么时候进行倒车活动最好。

目前，很少有自动驾驶汽车在制作软件时，会研究其他汽车的停放方式，因此，人工智能不会有任何直接的手段来决定停车的普遍方式。

总的来说，大多数汽车制造商和自动驾驶技术公司都会暗示，停车方法的选择是一个边缘案例，即在优先级列表中，它是一个相当低的级别。通常人工智能开发人员已经精心设计了他们认为最常见的停车方法，比如“头进式”，人工智能会被指示或命令总是采取这种方法。

V2V技术——沟通解决一切问题

V2V通信技术对于自动驾驶停车会有很大的帮助，该技术由福特公司在2014年6月3日发布，可以监测街上行驶的其他车辆的速度、位置等对其他驾驶员无法开放的“隐藏”数据。

这一点很重要，因为它允许一辆自动驾驶汽车的AI与附近其他自动驾驶汽车的AI进行通信。例如，假设一辆自动驾驶汽车在一段道路上遇到了障碍物，它就可以通过电子信息通知其他车辆注意并避开该障碍物。V2V功能将实现各种系统性的车辆协调和协作行为，而今天我们在人类驾驶的世界里只能通过偶然的方式获得。

V2V如何在停车场发挥作用？一辆自动驾驶汽车进入了一个它之前没有进入过的停车场，所以它本身并没有这个停车场的数据。那就可以通过V2V联系另一辆已经进入停车场的自动驾驶汽车，人工智能可以告知新进入的自动驾驶汽车，把车头停进去是最合理的。这似乎就解决了问题，寻求停车的自动驾驶汽车的AI很可能会采用“头进式”的方法。

如果停车场只允许自动驾驶汽车进入，这就会让事情变得更加简单。在这种情况下，可能是每辆自动驾驶汽车的AI可以选择任何它喜欢的方式。

因为所有的自动驾驶汽车在倒车的时候，无论如何停放，都要能够相互沟通，其他所有的自动驾驶汽车都可以据此调整和规划自己在停车场的路线，根本不需要所有的自动驾驶汽车都以同样的方式停车。它们的协调能力允许每辆车恰好利用了最合适的停车方式。

这一定程度上也揭开了如今人类驾驶员在停车场一些行为的遮羞布，如果人与人之间能够像自动驾驶AI一样与其他车辆进行良好的沟通合作，又怎么需要绞尽脑汁想出一些方便抢占车位的停车技巧呢？如果人类社会高度文明，自动驾驶汽车还有必要出现吗？