Perkembangan teknologi intelligent driving terus mendekati penerapan di aktivitas berkendara sehari-hari. Salah satu aspek yang kerap dianggap merepotkan adalah parkir, mulai dari mencari slot yang tersedia hingga kembali menemukan kendaraan. Situasi bisa semakin menyulitkan ketika cuaca buruk atau saat pengemudi membawa banyak barang dan harus parkir di area outdoor yang jauh dari pintu masuk.
Untuk menjawab kebutuhan tersebut, Chery memperkenalkan teknologi Valet Parking Driver (VPD). Sistem ini dibangun di atas fondasi teknologi yang menggabungkan end-to-end large model, end-to-end neural networks, multi-modal dual-redundancy prediction, serta BEV fusion perception solution. VPD juga didukung integrasi sensor, kamera, dan high-precision positioning untuk membantu kendaraan menavigasi area parkir secara lebih stabil, termasuk pada kondisi yang kompleks.
Chery menyebut VPD dilengkapi Dynamic Decision-Making, yaitu sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk merespons berbagai situasi di area parkir. Sistem ini diklaim mampu membaca kondisi sekitar, mengenali ruang parkir, serta menyesuaikan manuver saat menghadapi slot yang sudah terisi, berpapasan di jalur sempit, keberadaan pejalan kaki, maupun hambatan mendadak.
Teknologi VPD hadir dengan dua fitur utama, yakni One-Tap Departure dan One-Step Homecoming. Melalui One-Tap Departure, kendaraan dapat bergerak secara mandiri dari slot parkir menuju titik penjemputan pengguna hanya dengan satu sentuhan di aplikasi. Sementara One-Step Homecoming memungkinkan pengemudi turun di titik yang lebih dekat dan mudah diakses, seperti depan rumah, lobi apartemen, atau area masuk, lalu mengaktifkan proses parkir melalui aplikasi. Setelah itu, kendaraan akan mencari slot parkir yang tersedia dan melakukan parkir secara otomatis.
Dalam demonstrasinya, VPD diuji pada skenario parkir yang disebut real, termasuk simulasi di area parkir sempit. Dengan mengaktifkan one-tap parking, ditunjukkan bagaimana mobil bermanuver di ruang terbatas. Chery menyatakan sensor dapat membaca lingkungan sekitar secara akurat, sementara end-to-end large model menghitung jalur optimal secara real-time hingga kendaraan menyelesaikan proses parkir dalam satu kali manuver.
