随着智能驾驶技术的普及，自动泊车功能成为消费者关注的焦点。这项技术能否在复杂场景下稳定运行？近期，我们选取了五款热门车型进行实地测试，从商场到景区、从夜间到雨天，全面评估其实际表现。
在商场地下车库的狭窄车位测试中，极氪007展现了强大的适应能力。面对两侧停放不齐的车辆，系统仅用1分多钟便完成精准入位。更令人惊喜的是其FTP指尖泊车功能——即使没有地面标线，用户只需在屏幕滑动操作，车辆也能通过传感器自主规划路径并完成停放。这种"无标线识别"技术，解决了许多老旧小区停车难的问题。
问界M7的测试场景选在景区停车场。面对杂乱停放的车辆，系统快速识别车位并完成泊入。但在机械立体车位的测试中，该功能出现识别失败的情况。不过多位女性车主反馈，在商场、小区等常规场景下，其泊车精度和稳定性甚至超过部分驾驶员的手动操作。"比我家那位停车靠谱多了"成为测试中最常见的评价。
阿维塔12的代客泊车功能带来了全新体验。在地下车库测试中，驾驶员只需两次下拨挡杆，车辆即可自主行驶至目标车位。过程中系统不仅能识别行人、电瓶车等动态障碍物，还会在90度转弯时自动开启双闪警示。这种"类人化"的驾驶策略，让旁观者几乎难以分辨是机器还是人类在操控车辆。
腾势N7在小区断头路车位的测试中表现亮眼。面对这种"死胡同"式车位，系统通过多轮路径规划，最终以类似老司机的操作完成停放，全程不足两分钟。但在夜间侧方位泊车测试中，其成功率出现明显下降，传感器对低光照环境的适应能力仍有提升空间。
特斯拉Model 3的表现则令人意外。在基础侧方位泊车测试中，系统尚能完成操作，但当遇到雨天等复杂天气时，成功率骤降至30%左右。多次测试中出现系统退出或反复调整的情况，显示出其视觉方案在恶劣环境下的局限性。
通过多场景测试发现，不同车型的自动泊车技术存在显著差异。极氪007、问界M7、阿维塔12在常规场景下已具备较高可用性，而特斯拉Model 3的技术成熟度仍有待提升。消费者在购车时，建议通过实际道路测试验证该功能，而非仅依赖参数配置。这项技术究竟是"鸡肋"还是"刚需"？欢迎读者分享您的使用体验。
