在2024年的接電年度自動泊車大橫評中，皆電對市面上五款熱門智能駕駛汽車進行了自動泊車功能的測試。

這些車型包括阿維塔12、問界M7、騰勢N7、小鵬G6和智己LS6。測試模擬了現實生活中一些常見但較為復雜的停車環境，如狹窄的垂直停車位、側方停車位、逆向斜魚骨停車位和斷頭路盡頭的停車位。

測試結果顯示，比亞迪自動泊車表現驚艷，旗下車型騰勢N7是唯一一個通過所有四項測試的車型。

阿維塔12和問界M7也表現不俗，通過了3項測試，但都在最具挑戰性的斷頭路盡頭停車位上遇到了困難。小鵬G6通過了兩項測試，但在逆向斜魚骨停車位和斷頭路盡頭停車位上未能成功。智己LS6則在所有測試中均未通過。

一、什么是自動泊車？

自動駕駛的核心訴求是替代駕駛員控制車輛，其中最常見的應用就是倒車入庫。它也是很多車主公認的技術最難實現的一種輔助駕駛功能，在實操過程中經常遇到找位子困難癥，以及找不到停車位的情況。

其實無論是尋找車位還是停車，都需要解決一個問題——感知。即我們所知道的感知層——環境感知，也叫數據采集。簡單來說，傳感器像人類的眼睛一樣，獲取周圍的信息，然后利用算法進行處理分析，并作出相應的決策。比如在泊車上使用的是毫米波雷達等非接觸式探測設備來進行對車輛周邊情況進行檢測評估，進而判斷出是否有合適的空閑車位。

接下來，我們看看皆電對市面上5款熱門智能駕駛汽車的評測過程。

二、測試車型與場景

1、參與測試的車型

本次評測涵蓋了五款市面上備受關注的智能駕駛汽車，它們分別是：

1.問界M7

2.騰勢N7

3.智己LS6

4.小鵬G6

5.阿維塔12

2、停車環境

測試場景則模擬了日常生活中的四種典型停車環境，難度從低到高依次為：

1.狹窄垂直車位（難度2顆星）

2.狹窄側方位（難度3顆星）

3.逆向前行斜魚骨車位（難度4星）

4.斷頭路盡頭車位（難度5星）

3、評判標準

為了確保評測的公正性和科學性，我們采用了五個維度的評判標準：

1.泊車識別率：車輛識別停車空間的能力。

2.泊車成功率：車輛成功泊入車位的比例。

3.泊車用時：完成泊車所需的時間。

4.泊護次數：泊車過程中的調整次數。

5.泊車姿態：泊車后車輛的位置準確性。

三、測試過程與結果

1.狹窄垂直車位

在狹窄垂直車位的測試中，大多數車型都展現出了較高的泊車識別率和成功率。騰勢N7、問界M7和阿維塔12的表現尤為出色，泊車過程流暢，用時均在一分鐘左右。其中，阿維塔12以57秒的成績遙遙領先，顯示出其在泊車效率上的優勢。然而，小鵬G6和智己LS6在識別時機和泊車姿態上稍顯不足，小鵬G6泊車姿態偏右，而智己LS6則在三次測試中均未能成功泊入。

2.狹窄側方位

狹窄側方位的測試進一步考驗了車輛的泊車能力。阿維塔12再次展現出其迅猛的泊車動作，用時最短，泊車過程幾乎沒有換擋動作的等待時間。問界M7雖然也完成了泊車，但泊車過程中出現了一些加速制動的頓挫感。

騰勢N7則以其穩健的表現贏得了評委的青睞，泊入動作波瀾不驚，識別早且泊入穩。相比之下，小鵬G6和智己LS6的表現則不盡如人意，智己LS6甚至在側方位環節中出現了泊入失敗的情況。

3.逆向前行斜魚骨車位

逆向前行斜魚骨車位的測試難度較大，主要體現在車輛需要逆向泊入。阿維塔12和問界M7作為華為系車型，泊車線路和走位更加擬人化，但泊車時間和揉庫次數較多。騰勢N7則以其最少的揉庫次數和最短的用時再次證明了其泊車能力。小鵬G6和智己LS6在這一場景中的表現則令人失望，均未能完成識別與泊入。

4.斷頭路盡頭車位

斷頭路盡頭車位的測試是本次評測中難度最高的項目。問界M7和阿維塔12雖然能夠識別斷頭路車位，但只能以車頭進入的方式完成泊車，泊入成功率不高。

騰勢N7則以其出色的識別能力和泊車效率，成為唯一一個完全通過測試的車型。小鵬G6和智己LS6在這一場景中的表現則完全失敗，無法完成泊入。

四、皆電評測總結

通過本次接電年度自動泊車大橫評，我們可以看到，騰勢N7在所有測試中均表現出色，成為全場唯一能夠通過所有考驗的車型。阿維塔12和問界M7在前兩個場景中表現優秀，但在高難度場景中表現一般。小鵬G6和智己LS6則在所有測試中表現較差，尤其在高難度場景中無法完成泊入。

皆電認為，騰勢N7的表現超出預期，成為全場最佳。阿維塔12和問界M7在某些場景中表現優異，但在極限場景中表現不佳。小鵬G6和智己LS6整體表現較差，需要進一步提升自動泊車技術。

五、結語

通過本次評測，我們可以看到，自動泊車技術在某些車型上已經非常成熟，但在一些高難度場景中仍有很大的提升空間。未來，隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，自動泊車技術將會更加普及，成為智能駕駛中不可或缺的一部分。

總之，2024年度接電自動泊車大橫評為我們提供了一次難得的機會，全面了解了當前市場上智能駕駛汽車的自動泊車能力。希望本次評測能夠為消費者和車企提供有價值的參考，推動智能駕駛技術的發展。

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