在2024年的接电年度自动泊车大横评中，皆电对市面上五款热门智能驾驶汽车进行了自动泊车功能的测试。
这些车型包括阿维塔12、问界M7、腾势N7、小鹏G6和智己LS6。测试模拟了现实生活中一些常见但较为复杂的停车环境，如狭窄的垂直停车位、侧方停车位、逆向斜鱼骨停车位和断头路尽头的停车位。
测试结果显示，比亚迪自动泊车表现惊艳，旗下车型腾势N7是唯一一个通过所有四项测试的车型。
阿维塔12和问界M7也表现不俗，通过了3项测试，但都在最具挑战性的断头路尽头停车位上遇到了困难。小鹏G6通过了两项测试，但在逆向斜鱼骨停车位和断头路尽头停车位上未能成功。智己LS6则在所有测试中均未通过。
一、什么是自动泊车？
自动驾驶的核心诉求是替代驾驶员控制车辆，其中最常见的应用就是倒车入库。它也是很多车主公认的技术最难实现的一种辅助驾驶功能，在实操过程中经常遇到找位子困难症，以及找不到停车位的情况。
其实无论是寻找车位还是停车，都需要解决一个问题——感知。即我们所知道的感知层——环境感知，也叫数据采集。简单来说，传感器像人类的眼睛一样，获取周围的信息，然后利用算法进行处理分析，并作出相应的决策。比如在泊车上使用的是毫米波雷达等非接触式探测设备来进行对车辆周边情况进行检测评估，进而判断出是否有合适的空闲车位。
接下来，我们看看皆电对市面上5款热门智能驾驶汽车的评测过程。
二、测试车型与场景
1、参与测试的车型
本次评测涵盖了五款市面上备受关注的智能驾驶汽车，它们分别是：
1.问界M7
2.腾势N7
3.智己LS6
4.小鹏G6
5.阿维塔12
2、停车环境
测试场景则模拟了日常生活中的四种典型停车环境，难度从低到高依次为：
1.狭窄垂直车位（难度2颗星）
2.狭窄侧方位（难度3颗星）
3.逆向前行斜鱼骨车位（难度4星）
4.断头路尽头车位（难度5星）
3、评判标准
为了确保评测的公正性和科学性，我们采用了五个维度的评判标准：
1.泊车识别率：车辆识别停车空间的能力。
2.泊车成功率：车辆成功泊入车位的比例。
3.泊车用时：完成泊车所需的时间。
4.泊护次数：泊车过程中的调整次数。
5.泊车姿态：泊车后车辆的位置准确性。
三、测试过程与结果
1.狭窄垂直车位
在狭窄垂直车位的测试中，大多数车型都展现出了较高的泊车识别率和成功率。腾势N7、问界M7和阿维塔12的表现尤为出色，泊车过程流畅，用时均在一分钟左右。其中，阿维塔12以57秒的成绩遥遥领先，显示出其在泊车效率上的优势。然而，小鹏G6和智己LS6在识别时机和泊车姿态上稍显不足，小鹏G6泊车姿态偏右，而智己LS6则在三次测试中均未能成功泊入。
2.狭窄侧方位
狭窄侧方位的测试进一步考验了车辆的泊车能力。阿维塔12再次展现出其迅猛的泊车动作，用时最短，泊车过程几乎没有换挡动作的等待时间。问界M7虽然也完成了泊车，但泊车过程中出现了一些加速制动的顿挫感。
腾势N7则以其稳健的表现赢得了评委的青睐，泊入动作波澜不惊，识别早且泊入稳。相比之下，小鹏G6和智己LS6的表现则不尽如人意，智己LS6甚至在侧方位环节中出现了泊入失败的情况。
3.逆向前行斜鱼骨车位
逆向前行斜鱼骨车位的测试难度较大，主要体现在车辆需要逆向泊入。阿维塔12和问界M7作为华为系车型，泊车线路和走位更加拟人化，但泊车时间和揉库次数较多。腾势N7则以其最少的揉库次数和最短的用时再次证明了其泊车能力。小鹏G6和智己LS6在这一场景中的表现则令人失望，均未能完成识别与泊入。
4.断头路尽头车位
断头路尽头车位的测试是本次评测中难度最高的项目。问界M7和阿维塔12虽然能够识别断头路车位，但只能以车头进入的方式完成泊车，泊入成功率不高。
腾势N7则以其出色的识别能力和泊车效率，成为唯一一个完全通过测试的车型。小鹏G6和智己LS6在这一场景中的表现则完全失败，无法完成泊入。
四、皆电评测总结
通过本次接电年度自动泊车大横评，我们可以看到，腾势N7在所有测试中均表现出色，成为全场唯一能够通过所有考验的车型。阿维塔12和问界M7在前两个场景中表现优秀，但在高难度场景中表现一般。小鹏G6和智己LS6则在所有测试中表现较差，尤其在高难度场景中无法完成泊入。
皆电认为，腾势N7的表现超出预期，成为全场最佳。阿维塔12和问界M7在某些场景中表现优异，但在极限场景中表现不佳。小鹏G6和智己LS6整体表现较差，需要进一步提升自动泊车技术。
五、结语
通过本次评测，我们可以看到，自动泊车技术在某些车型上已经非常成熟，但在一些高难度场景中仍有很大的提升空间。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，自动泊车技术将会更加普及，成为智能驾驶中不可或缺的一部分。
总之，2024年度接电自动泊车大横评为我们提供了一次难得的机会，全面了解了当前市场上智能驾驶汽车的自动泊车能力。希望本次评测能够为消费者和车企提供有价值的参考，推动智能驾驶技术的发展。
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