（一）APA 系统定义与核心定位
自动泊车辅助系统（Automatic Parking Assist, APA）作为基于 L2 级辅助驾驶的核心功能，正逐渐成为现代汽车智能化的重要标志。它通过多传感器融合与智能算法的协同工作，赋予车辆在复杂停车场景下实现全自动泊入 / 泊出的能力。这一系统的本质是驾驶辅助技术，尽管它能够极大地简化泊车流程，但驾驶员仍需全程监控车辆状态，并随时准备接管控制权。
对于新手驾驶员而言，APA 系统无疑是一位贴心的泊车教练，有效降低了停车操作的门槛，让停车变得不再困难；而在面对复杂车位，如狭窄的侧方位停车或拥挤的停车场时，即便是经验丰富的老司机也可能感到棘手，此时 APA 系统的优势便得以充分体现，能够帮助他们更加轻松、准确地完成泊车动作。
（二）技术架构与运行机制
- 感知层：环境信息的多维采集
感知层是 APA 系统的 "眼睛" 和 "耳朵"，负责收集车辆周围的环境信息。车辆通常配备多种传感器，其中超声波雷达是近距离探测的主力，它能够精准探测 15 - 250cm 范围内的障碍物，通过发射超声波并接收反射波，快速计算出与周围物体的距离，为车辆在近距离操作时提供安全保障，避免出现碰撞刮擦 。环视摄像头则为系统提供了视觉信息，通过图像识别技术，能够清晰识别车位线、障碍物轮廓以及其他车辆的位置，为后续的决策提供直观的数据支持。在一些高端车型中，还会搭载激光雷达和毫米波雷达，激光雷达利用激光束对周围环境进行扫描，能够生成高精度的三维环境模型，提升在恶劣天气（如下雨、大雾）下的环境感知可靠性；毫米波雷达则具有全天候工作的能力，能够在复杂的天气条件下稳定运行，有效探测目标物体的距离、速度和角度。这些传感器相互配合，构建起车辆周围 360° 的环境模型，确保系统对周围环境有全面、准确的了解。
- 决策层：智能算法驱动的路径规划
决策层是 APA 系统的 "大脑"，其核心任务是根据感知层提供的环境信息，运用内置的智能算法进行路径规划。算法首先对车位类型进行识别，无论是常见的平行车位、垂直车位，还是较为特殊的斜列车位，都能准确判断，并精确计算车位的尺寸以及与障碍物之间的间距。同时，算法还会结合车辆自身的参数，如轴距、转弯半径等，综合考虑各种因素，生成一条最优的泊车轨迹。在路径规划过程中，动态规划算法发挥着关键作用，它能够在安全性和效率之间找到最佳平衡，确保车辆在泊车过程中始终与周边物体保持安全距离。根据实际情况，系统支持 "一次入位" 或 "多段微调" 的泊车策略，以适应不同的停车场景。
- 执行层：硬件协同的精准控制
执行层是 APA 系统的 "手脚"，负责将决策层生成的泊车指令转化为实际的车辆操作。依托电动助力转向系统（EPS），能够精确控制方向盘的转角，使车辆按照规划好的路径行驶；电子稳定控制系统（ESC）与电子驻车系统（EPB）紧密协作，实现对制动和动力输出的精准控制，确保车辆在泊车过程中的速度平稳，启停顺畅。在整个泊车过程中，执行层能够自动完成油门、刹车、档位的操作，无需驾驶员手动干预。
随着技术的不断发展，部分先进的 APA 系统还支持遥控泊车和记忆泊车功能。遥控泊车功能允许用户通过手机 APP 或钥匙在车外启动泊车程序，让车辆自动完成泊车动作，这在遇到狭窄车位，驾驶员难以进出车辆时尤为实用；记忆泊车功能则能够记录车辆在常用车位的泊车路径，当车辆再次来到相同位置时，可自动复现之前的最优泊车过程，进一步提升了使用的便利性和智能化程度。
（三）传感器配置与技术方案
目前，主流的 APA 技术方案采用 "超声波雷达 + 摄像头" 的融合模式，这种方案在成本和性能之间取得了良好的平衡。超声波雷达凭借其高精度的测距能力，为系统提供了准确的距离信息，能够有效检测车辆与障碍物之间的距离；摄像头则通过计算机视觉技术，实现对车位线和交通标志的识别，为车辆提供了丰富的视觉信息。两者相互补充，使得系统能够在各种常见的停车场景中稳定运行。
在高端车型中，为了追求更高的性能和更广泛的适用性，会引入激光雷达和惯性测量单元（IMU）。激光雷达能够提供高精度的环境感知，尤其在恶劣环境下表现出色，能够有效提升系统的可靠性；IMU 则通过监测车辆的加速度和角度变化，实时反馈车辆的姿态信息，与车轮编码器配合，能够精确计算车辆的行驶距离，为车辆构建毫米级的定位能力，使泊车过程更加精准。这些高端配置虽然会增加成本，但也为用户带来了更加卓越的泊车体验，代表了自动泊车技术未来的发展方向。
二、汽车自动泊车 AP 发展现状
（一）市场规模与普及趋势
随着汽车智能化浪潮的席卷，自动泊车辅助系统（APA）作为提升驾驶便利性的关键技术，正迅速渗透到汽车市场的各个领域。据 QYResearch 数据显示，2025 年全球 APA 解决方案市场规模已达 331.5 亿美元，预计到 2031 年将进一步增长至 778.9 亿美元，年复合增长率高达 15.3% 。这一增长趋势反映了市场对智能驾驶技术的强劲需求，以及汽车制造商在提升车辆智能化水平方面的持续投入。
在中国市场，APA 的发展势头更为迅猛。2025 年，中国 APA 市场规模有望达到 442 亿元，年均增速高达 26%。这一增长得益于中国消费者对智能汽车的高度接受度，以及本土汽车品牌在智能化领域的积极布局。早期，APA 系统主要作为高端车型（20 万以上）的选配配置，象征着车辆的科技含量和豪华定位。如今，随着技术的成熟和成本的降低，这一配置已逐渐下探至 15 万级别的自主品牌车型，成为消费者在购车时的重要考量因素之一。以比亚迪、吉利、长城等为代表的自主品牌，通过技术创新和供应链优化，成功将 APA 系统普及到旗下多款主流车型，推动了市场渗透率的快速提升。
（二）技术演进与主流方案
- 功能迭代：从半自动到全自动
在技术发展历程中，APA 系统经历了从半自动到全自动的重大跨越。早期的半自动泊车系统，虽然能够自动控制方向盘，引导车辆进入车位，但仍需驾驶员手动控制油门和刹车，在一定程度上限制了使用的便利性。这一类型的系统目前仍占据市场的主导地位，广泛应用于各类传统燃油车和部分新能源车型中。
近年来，随着传感器技术、人工智能算法以及通信技术的飞速发展，全自动泊车系统应运而生，成为行业的新宠。这一系统不仅实现了方向盘、油门、刹车和换挡的全自动化操作，还支持车外遥控泊车和无人干预的自主泊车功能。驾驶员只需在车外通过手机 APP 或智能钥匙发出指令，车辆便能自动寻找车位并完成泊车，真正实现了 "一键泊车" 的便捷体验。在小鹏 P5 和华为智界 S7 等新势力车型中，全自动泊车系统得到了率先应用。小鹏 P5 的 VPA 停车场记忆泊车功能，能够让车辆在停车场内自动行驶至记忆车位，实现跨楼层、跨区域的自主泊车；华为智界 S7 的 AVP 无人代客泊车功能更是将智能化程度提升到新高度，车辆能够在复杂的停车场环境中自主规划路线，避让行人和障碍物，完成停车入位，展现了全自动泊车系统在实际应用中的强大潜力。
- 竞争格局：国际巨头与本土厂商并存
在 APA 市场的竞争格局中，国际零部件巨头凭借深厚的技术积累、广泛的客户资源和完善的供应链体系，占据了传统车企市场的主流份额。博世、大陆、法雷奥等企业，长期以来与奔驰、宝马、奥迪等国际知名车企保持紧密合作，为其提供成熟可靠的 APA 解决方案。这些国际供应商在传感器技术、算法优化和系统集成方面拥有丰富的经验，其产品在性能、稳定性和可靠性方面表现出色，成为传统车企在智能化升级过程中的首选合作伙伴。
随着中国汽车产业的崛起和智能化浪潮的推动，本土 APA 供应商如纵目科技、魔视智能等迅速崛起，依托性价比优势和定制化服务，在市场中崭露头角。纵目科技通过自主研发的高性能传感器和先进的算法，为客户提供了具有竞争力的 APA 解决方案，其产品在多个自主品牌车型中实现量产应用；魔视智能则专注于计算机视觉技术在自动泊车领域的应用，通过独特的算法优化，实现了对复杂停车场景的精准识别和高效处理，赢得了市场的认可。
此外，华为、理想等车企自研团队的加入，进一步加剧了市场竞争的激烈程度。华为凭借在通信技术和人工智能领域的深厚积累，推出了全栈式的智能驾驶解决方案，其中 APA 系统作为重要组成部分，以其先进的技术和卓越的性能，受到了市场的高度关注；理想汽车则通过自主研发和深度优化，打造了符合自身品牌定位的自动泊车系统，在用户体验和功能创新方面取得了显著成果。这些车企自研团队的崛起，不仅推动了技术的创新发展，也为市场带来了更多元化的选择，促进了整个行业的良性竞争。
（三）典型应用场景与车型案例
APA 系统的应用场景丰富多样，涵盖了城市道路、停车场等各类停车场景。在城市狭窄道路的平行泊车场景中，沃尔沃的 PA 系统表现出色。该系统通过高精度的传感器和智能算法，能够快速识别路边的平行车位，并自动规划最佳的泊车路径。在泊车过程中，系统精确控制方向盘和车速，使车辆平稳地驶入车位，有效解决了驾驶员在狭窄空间停车的难题。
在立体车库的垂直泊车场景中，奔驰的智能泊车系统展现出了卓越的性能。面对立体车库中狭小的车位和复杂的空间布局，该系统能够利用超声波雷达和摄像头的协同感知，准确判断车位位置和周边障碍物，实现车辆的精准垂直泊车。这一功能不仅提高了停车效率，还降低了因操作不当导致的刮擦风险，为用户提供了更加安全、便捷的停车体验。
特斯拉的自动泊车系统则在斜列车位场景中表现出色。该系统利用先进的视觉识别技术和智能算法，能够快速识别斜列车位的位置和角度，并根据车辆与车位的相对位置，自动规划出合理的泊车轨迹。在泊车过程中，系统实时调整方向盘和车速，确保车辆能够顺利驶入斜列车位，展现了特斯拉在自动泊车技术领域的领先水平。
小鹏 P5 的 VPA 停车场记忆泊车功能和华为智界 S7 的 AVP 无人代客泊车功能，更是代表了当前 APA 技术的前沿水平。小鹏 P5 的 VPA 功能允许用户在首次停车时手动记录泊车路线，车辆通过传感器和地图数据的融合，能够在后续停车时自动复现该路线，实现跨楼层、跨区域的自主泊车。这一功能特别适用于大型停车场，用户无需再为寻找车位和停车而烦恼，大大提升了停车的便利性和效率。
华为智界 S7 的 AVP 无人代客泊车功能则更加智能化。车辆在进入停车场后，能够通过与停车场的智能设施进行通信，获取实时的车位信息，并结合自身的传感器感知，自主规划最优的泊车路线。在泊车过程中，车辆能够自动避让行人和其他障碍物，实现完全无人干预的自主泊车。这一功能不仅提升了用户体验，还为未来智能停车场的建设和发展提供了新的思路和方向。
三、汽车自动泊车 AP 优势与挑战
（一）核心优势：安全、便捷与用户价值
自动泊车辅助系统（APA）的出现，为驾驶员带来了前所未有的泊车体验，其核心优势体现在安全、便捷和用户价值的提升上。
在操作简化方面，APA 系统的出现彻底改变了传统泊车方式。以往，泊车过程需要驾驶员手动精确控制方向盘的转动角度，同时还要时刻关注车辆与周围障碍物的距离，频繁地进行换挡操作，这对于许多驾驶员来说是一项极具挑战性的任务，尤其是新手驾驶员。而 APA 系统的介入，使得这一过程变得轻松简单。驾驶员只需启动 APA 系统，系统便会自动接管方向盘、油门、刹车和换挡的操作，驾驶员无需再进行繁琐的手动操作，只需在一旁监督即可。这一变革不仅减轻了驾驶员的操作负担，还大大提高了泊车的效率和准确性。据相关研究表明，对于新手驾驶员而言，使用 APA 系统后，泊车成功率提升了 60% 以上，这充分体现了 APA 系统在操作简化方面的显著优势。
安全性是 APA 系统的另一大核心优势。在泊车过程中，车辆周围的环境复杂多变，存在许多潜在的安全隐患，如突然出现的行人、低矮的障碍物以及其他车辆的碰撞等。APA 系统通过多传感器融合技术，能够实时、全方位地监测车辆周围的环境信息。超声波雷达可以精确探测近距离的障碍物，摄像头则能够识别行人、车辆和其他物体的轮廓和位置，两者相互配合，为车辆提供了全面的安全保障。当系统检测到周围存在障碍物时，会立即自动采取制动措施，避免碰撞事故的发生。特别是对于儿童和低矮障碍物，如路肩、消防栓等，APA 系统的识别能力明显优于人类驾驶员。由于儿童身高较低，行动较为灵活，人类驾驶员在泊车时可能难以及时发现；而低矮障碍物则容易被驾驶员忽视，从而导致刮擦事故。APA 系统凭借其高精度的传感器和智能算法，能够有效地识别这些潜在的危险，大大降低了泊车过程中的安全风险。
在场景拓展方面，APA 系统展现出了强大的适应性。它不仅能够应对常规的停车场景，如平行车位、垂直车位等，还能够在一些极限车位和复杂环境中实现自动泊车。例如，在仅比车长多出 0.8 米的极限车位中，APA 系统通过精确的路径规划和车辆控制，能够成功将车辆泊入车位，这对于传统驾驶员来说几乎是一项不可能完成的任务。在斜坡、断头路等复杂环境中，APA 系统同样能够稳定运行。它能够根据地形和环境的变化，实时调整泊车策略，确保车辆安全、准确地完成泊车动作。据统计，APA 系统能够覆盖 80% 以上的日常泊车场景，为驾驶员提供了更加便捷、高效的停车解决方案。
（二）技术瓶颈与应用限制
尽管自动泊车辅助系统（APA）在提升驾驶便利性方面取得了显著进展，但在实际应用中，仍面临着诸多技术瓶颈和应用限制。
环境适应性不足是当前 APA 系统面临的主要挑战之一。在理想的环境条件下，APA 系统能够稳定运行，实现高效的自动泊车。然而，现实中的停车环境复杂多变，标线模糊、积雪覆盖、强光反射等场景时常出现，这些不利因素会对 APA 系统的传感器性能产生严重影响。在标线模糊的停车场中，摄像头可能无法准确识别车位线，导致系统无法正常工作；在积雪覆盖的路面上，超声波雷达的探测精度会大幅下降，影响对障碍物的判断；而在强光反射的情况下，传感器的信号可能会受到干扰，出现误判的情况。据测试，在上述恶劣环境下，传感器的识别准确率可能会下降 30%-50%，此时系统往往需要驾驶员手动介入，接管车辆的控制权，这在一定程度上限制了 APA 系统的使用范围和便利性。
系统依赖风险也是不容忽视的问题。随着 APA 系统的普及，部分用户对其产生了过度依赖，在使用过程中忽视了对车辆周围环境的实时监控。这种 "自动化偏见" 会导致用户在系统出现故障或遇到复杂情况时，无法及时做出正确的反应，从而引发安全隐患。一些用户在自动泊车过程中，会认为系统能够完全应对各种情况，因此放松了对车辆的警惕，甚至在车内玩手机、聊天等。一旦系统出现异常，如传感器故障或算法错误，车辆可能会失去控制，造成碰撞事故。为了避免这种情况的发生，驾驶员在使用 APA 系统时，必须时刻保持警惕，随时准备接管车辆的控制权。
成本与算力挑战是制约 APA 系统进一步发展的重要因素。为了实现高精度的环境感知和智能决策，APA 系统需要配备高端的传感器和强大的计算芯片。以激光雷达为例，其价格昂贵，约占整车智能化成本的 25%，这使得许多车企在成本控制的压力下，不得不选择更为经济实惠的传感器配置，从而影响了 APA 系统的性能表现。此外，随着算法的不断优化和功能的日益复杂，对边缘算力的需求也在不断增加。为了支持实时算法的运行，车辆需要具备强大的计算能力，以确保系统能够快速处理大量的传感器数据，并做出准确的决策。然而，目前的硬件技术还无法完全满足这一需求，算力瓶颈限制了 APA 系统在复杂场景下的应用和发展。
（三）驾驶员责任与使用规范
在使用自动泊车辅助系统（APA）时，驾驶员的责任和使用规范是确保行车安全的关键。根据 SAE J3016 标准，APA 系统属于 L2 级辅助驾驶，驾驶员在使用过程中必须始终保持注意力集中，随时准备接管车辆的控制权。尽管 APA 系统能够自动完成泊车的大部分操作，但驾驶员仍然是车辆安全的最终责任人。
在实际操作中，驾驶员需要时刻关注车辆周围的环境变化，以及 APA 系统的运行状态。当系统发出警报或提示时，驾驶员应立即做出响应，采取必要的措施。在泊车过程中，如果系统检测到障碍物或出现异常情况，会发出警报声，此时驾驶员应立即停止自动泊车操作，手动接管车辆，避免发生碰撞事故。
为了确保驾驶员能够正确使用 APA 系统，车企采取了一系列技术措施来强化用户监管。许多车辆配备了方向盘扭矩传感器，通过监测驾驶员对方向盘的操作力度，判断驾驶员是否在关注车辆状态。如果传感器检测到驾驶员长时间未对方向盘施加扭矩，系统会发出警报提示驾驶员接管车辆。部分车型还安装了摄像头，用于监测驾驶员的面部表情和视线方向，以确保驾驶员始终保持专注。如果摄像头检测到驾驶员的视线偏离驾驶方向或出现疲劳、分心等情况，系统会及时提醒驾驶员，以降低因误用 APA 系统而导致的安全风险。
驾驶员在使用 APA 系统时，还应仔细阅读车辆的使用手册，了解系统的功能范围和限制条件。不同车型的 APA 系统在功能和性能上可能存在差异，驾驶员应熟悉自己车辆的 APA 系统特点，避免在不适合的场景下使用，确保行车安全。
四、汽车自动泊车 AP 未来发展趋势
（一）技术升级：从 APA 到 AVP 的智能化进阶
随着汽车智能化的深入发展，自动泊车辅助系统（APA）正朝着更高层次的智能化方向迈进，其中记忆泊车（HPA）和自主代客泊车（AVP）技术的兴起，标志着自动泊车技术进入了新的发展阶段。
记忆泊车（HPA）技术允许用户在首次停车时手动记录泊车路径，车辆通过传感器和地图数据的融合，能够在后续停车时自动复现该路径，实现 "最后一公里" 的自主泊车。这一功能特别适用于大型停车场，用户无需再为寻找车位和停车而烦恼，大大提升了停车的便利性和效率。例如，小鹏 P5 的 VPA 停车场记忆泊车功能，用户在首次进入停车场时，只需手动驾驶车辆行驶一次从停车场入口到常用车位的路线，系统便会自动记录下这一路径。当用户下次再来到该停车场时，只需在停车场入口处启动 VPA 功能，车辆便可自动按照之前记录的路径行驶，自动避让行人和障碍物，最终准确地停入车位，为用户提供了极大的便利。
自主代客泊车（AVP）技术则是自动泊车技术的更高阶段，它依托车路云协同技术，实现了车辆在停车场内的全自动化自主泊车。在 AVP 系统中，车辆不仅能够自动寻找空闲车位，还能在行驶过程中实时避让其他车辆和行人，完成自动泊车入位。这一技术的实现，需要车辆与停车场内的智能设施进行通信，获取实时的车位信息和停车场地图，并结合自身的传感器感知，实现高精度的定位和路径规划。预计到 2028 年，AVP 技术在高端车型中的渗透率将超过 50%，成为高端车型智能化的重要标志。例如，华为智界 S7 的 AVP 无人代客泊车功能，车辆在进入停车场后，能够通过与停车场的智能设施进行通信，获取实时的车位信息，并结合自身的传感器感知，自主规划最优的泊车路线。在泊车过程中，车辆能够自动避让行人和其他障碍物，实现完全无人干预的自主泊车，展现了 AVP 技术在实际应用中的强大潜力。
（二）感知与算法的深度融合
在未来的自动泊车技术发展中，感知与算法的深度融合将成为提升系统性能的关键。为了实现更精准、更智能的自动泊车，多模态数据融合和端云协同架构将成为技术发展的重要方向。
多模态数据融合是指将超声波、视觉、激光雷达等多种传感器的数据进行实时融合，通过深度学习算法构建更加准确、全面的动态环境地图。超声波传感器能够提供高精度的近距离测距信息，视觉传感器则能够识别车位线、交通标志和障碍物的形状和位置，激光雷达则能够生成高精度的三维环境模型，三者相互补充，能够有效提升系统在复杂场景下的鲁棒性。通过深度学习算法对这些多模态数据进行融合处理，系统能够更加准确地识别车位和障碍物，规划出更加合理的泊车路径。例如，在复杂的停车场环境中，多模态数据融合技术能够综合利用超声波传感器的近距离测距能力、视觉传感器的图像识别能力和激光雷达的高精度环境感知能力，准确识别车位和周围的障碍物，实现车辆的安全、高效泊车。
端云协同架构则是将云端的强大算力与车辆边缘端的实时控制能力相结合，形成 "云 - 边 - 端" 一体化的自动泊车解决方案。云端算力能够支持高精度地图的实时更新和全局路径规划，为车辆提供更加准确的地图信息和最优的泊车路径；边缘端则负责实时控制车辆的行驶和泊车操作，确保车辆能够按照规划好的路径安全、准确地完成泊车。通过端云协同架构，自动泊车系统能够实现更加高效、智能的运行，提升用户的泊车体验。例如，在车辆进入停车场时，云端可以根据实时的车位信息和车辆位置，为车辆规划出最优的泊车路径，并将路径信息发送给车辆的边缘端。边缘端则根据接收到的路径信息，实时控制车辆的行驶和泊车操作，实现车辆的自动泊车。
（三）市场与产业生态演进
随着自动泊车技术的不断发展，市场与产业生态也将发生深刻的变化。本土化需求驱动和成本优化将成为推动自动泊车技术大规模普及的重要因素。
不同地区的停车环境和用户需求存在差异，因此针对本土化需求进行算法优化将成为自动泊车技术发展的重要方向。在中国市场，由于城市道路狭窄、停车位紧张，窄路会车和不规则车位等场景较为常见，因此需要自动泊车系统具备更强的适应性和灵活性。为了满足这些本土化需求，车企和供应商需要针对中国市场的特点，对自动泊车算法进行定制化优化，提升系统在复杂场景下的性能和可靠性。例如，针对窄路会车场景，自动泊车系统可以通过优化传感器配置和算法，实现车辆在狭窄道路上的自动避让和安全行驶；针对不规则车位，系统可以通过改进车位识别算法，提高对不同形状车位的识别准确率，实现车辆的精准泊车。
成本优化是推动自动泊车技术大规模普及的关键因素之一。随着传感器国产化进程的加速和集成度的不断提升，自动泊车系统的成本有望进一步降低。以超声波雷达为例，目前其成本已降至 50 元 / 颗左右，这使得自动泊车系统的整体成本大幅下降。未来，随着技术的不断进步和规模化生产的实现，自动泊车系统的成本还有望进一步降低，有望成为 10 万级车型的标配。预计到 2030 年，自动泊车系统在全球的装车率将突破 70%，成为汽车智能化的重要标志之一。成本的降低将使得更多消费者能够享受到自动泊车技术带来的便利，进一步推动市场的发展和普及。
（四）政策与标准推动
为了确保自动泊车技术的安全、可靠应用，各国政府和行业组织正在加速制定相关的政策和标准。这些政策和标准将规范自动泊车系统的技术要求、功能安全和用户交互等方面，为行业的健康发展提供保障。
国际标准化组织（ISO）已经制定了 ISO 26262 等功能安全标准，对自动泊车系统的安全设计和验证提出了严格要求。这些标准涵盖了从系统架构设计到软件开发、硬件设计等各个环节，确保自动泊车系统在各种工况下都能安全、可靠地运行。中国也在积极推进自动泊车技术的标准化工作，《自动泊车辅助系统技术条件》等相关标准即将出台。这些标准将对自动泊车系统的传感器性能、算法逻辑、用户交互界面等方面进行规范，推动行业的标准化发展。政策和标准的制定将有助于提升自动泊车系统的安全性和可靠性，增强消费者对自动泊车技术的信任，促进自动泊车技术的广泛应用和市场的健康发展。
自动泊车辅助系统（APA）作为汽车智能化的重要组成部分，正处于快速发展的阶段。通过技术升级、感知与算法的深度融合、市场与产业生态的演进以及政策与标准的推动，自动泊车技术将朝着更加智能、安全、便捷的方向发展，为消费者带来更加卓越的泊车体验，也将为汽车产业的智能化转型注入新的动力。