钱昌桂：深耕高阶自动泊车算法，突破大型车辆智驾量产难题

自动驾驶正加速走向量产，自动泊车作为高频智驾功能，是整车智能化的重要检验标准。地库弱光、异形车位、大车受限、行人穿行等工况持续制约用户使用体验。钱昌桂，泛亚汽车技术中心有限公司算法工程师，美国密歇根大学电子和计算机工程专业硕士，长期深耕泊车感知融合与路径规划技术领域。他结合算法创新与一线工程实践，攻克大型MPV全自动泊车难题，助力智驾技术落地日常出行场景。

从商汤科技转战泛亚汽车技术中心之初，钱昌桂主导别克GL8车位融合算法攻坚的项目经历，成为他职业生涯中最难忘的成长契机。GL8作为国内MPV市场标杆，车长5.26米、轴距3.088米。面对狭窄地库、断头路、不规则障碍物，传统泊车算法容易产生轨迹生硬、频繁触发人工接管的问题，属于行业公认技术难题。钱昌桂作为泊车规划算法核心负责人直面该项量产挑战。

在AI实验室中，算法研发往往以高精度模型、极致量化指标为目标。当他带着一套在实验室表现近乎完美的感知算法走向实车量产时，复杂地库环境、极窄车位、光线剧烈变化等真实工况带来巨大考验。算法出现感知漂移、目标漏检问题，项目量产节点迫在眉睫，团队甚至开始评估退回用户体验不佳的传统泊车方案。

顶着交付压力与技术争议，钱昌桂没有选择妥协。他跳出已有软件框架的束缚，回归传感器原始信号与空间几何约束等底层物理逻辑，带领团队扎根测试场，逐一对故障案例开展信号复盘。他摒弃过度堆叠的复杂模型，重构基于占用网格的感知融合框架，最终攻克目标漏检痛点。

路径规划方面，他采用ForkStar与混合A*双规划架构，适配MPV大车各类泊车工况；引入Distance Map距离查询模型，障碍物距离计算复杂度从O(N)下降至O(1)，规划耗时优化30%。面对车载算力紧张的约束，钱昌桂兼顾算法性能与硬件管控。他搭建实车回灌测试平台，建立量化评价体系，完成算法平台化改造，适配多款车载芯片，将规划模块单核CPU峰值占用控制在20%以内，保障多项智驾任务稳定运行。

最终，GL8自动泊车规划成功率提升30%，人工接管率下降15%，有效破解大型MPV全自动泊车难题。随着这套智驾系统实现量产落地，2025年GL8全系销量同比增长23.7%，其中30万元以上高端版本销量大幅上涨92.6%，智能化能力成为产品核心市场竞争力。

同时，钱昌桂积极投身中国智驾出海及海外本土化适应性研发工作。围绕上汽通用凯迪拉克等品牌的全球出口战略，他主导自动驾驶算法在多国交通体系下的适配开发，通过海外复杂路况的数据挖掘与模型微调，解决国内领先智驾算法出海面临的适配障碍，为国产智驾技术拓展全球市场、提升国际品牌影响力提供重要算法支撑。

在工程实践之外，钱昌桂持续沉淀技术思考，围绕自动泊车感知融合、动态障碍物处理、算法实时性优化、车规级预测规划等方向，先后公开发表四篇专业学术论文，包括《复杂停车场环境下自动泊车系统动态障碍物跟踪与感知融合策略研究》《车规级自动驾驶软件开发中预测规划算法的性能瓶颈突破研究》等。这些论文覆盖感知、融合、规划全链路，实现工程实践与学术研究相互赋能，为行业智驾泊车技术研发输出实践参考。

未来三至五年，钱昌桂将继续深耕高阶自动泊车算法赛道，聚焦大型车辆在异形车位、弱光地库等复杂场景下的量产痛点，持续探索VLM/VLA大模型与车载轻量化工程的融合路径，研发新一代泊车规控模型，搭建AI自动化测评体系。他坚持以量产落地为导向，持续攻克大型车辆智驾工程难题，打磨高鲁棒、高安全的自动泊车方案，助力国产智驾技术持续迭代，支撑更多车型出海落地，为汽车智能化产业发展注入力量。（王彤）