自动泊车技术虽已普及，但实际使用率偏低的现象背后存在多重原因。同时，APA（Automatic Parking Assist）与AVP（Automated Valet Parking）作为不同层级的解决方案，在功能边界和使用场景上具有显著差异。以下是具体分析：

一、用户对自动泊车接受度有限的核心因素  

1. 信任门槛难以突破  

驾驶员往往担心系统误判导致剐蹭风险，尤其在狭窄空间或复杂环境下更倾向于手动操作。多数人将自动泊车视为辅助工具而非完全可靠的替代方案，仅在车位线清晰且周围无障碍物的理想条件下偶尔尝试。这种谨慎态度源于对算法决策逻辑的不熟悉，以及缺乏直观的进度反馈机制。

2. 操作流程反成负担  

现有方案通常要求驾驶员先挂入倒挡激活系统，再通过中控屏选择车位类型，过程中需持续监控屏幕提示并随时准备接管控制。相比直接观察后视镜倒车入库的习惯动作，自动化流程反而增加了认知负荷。部分车型还需保持低速蠕行状态才能维持路径规划精度，进一步削弱了效率优势。

3. 适用场景过于苛刻  

主流系统依赖超声波雷达识别标准划线车位，但对非结构化停车场（如开放式空地自创车位）、异形停车位或极窄侧方空间的支持率不足。遇到立柱遮挡、地面凹凸不平等情况时容易失效，而这类非标场景恰恰占据城市停车环境的很大比例。此外，夜间光线不足会影响摄像头识别准确率，导致可用时段受限。

4. 交互设计存在断层  

人机共驾模式下的责任划分模糊，当系统突发停滞时，驾驶员可能因不清楚当前控制权归属而产生焦虑。某些系统的紧急停止逻辑过于保守，轻微颠簸即触发制动，反而干扰正常泊车节奏。语音指引与视觉提示的同步性不佳也会分散注意力，降低用户体验连贯性。

二、APA与AVP的技术分野及价值定位  

1. APA——有限场景下的辅助角色  

作为基础版自动泊车解决方案，APA主要依托车辆自身传感器（超声波+环视摄像头）实现标准化车位的自主驶入。其典型特征包括：  

人工启动依赖性强：必须由驾驶员主动触发并确认目标车位，无法脱离人为干预独立完成全流程；  

环境建模能力薄弱：仅能处理预设类型的垂直/水平车位，对动态变化的临时停车位适应性差；  

安全策略偏向保守：遇到突发状况立即中断操作，需要驾驶员重新评估后再试；  

定位精度受制约：依靠单车感知构建局部地图，累计误差可能导致多次调整方向才能精准到位。  

该技术本质是提升倒车便利性的实用工具，适用于光线充足、标线清晰的常规停车场景。

2. AVP——全流程无人化的代客泊车革新  

代表未来趋势的AVP系统构建于高精度地图与场端智能之上，展现出更高阶的能力维度：  

无缝衔接导航体验：可从主路直接引导至地下车库入口，自动寻找空闲车位并完成泊入动作，全程无需人工切换模式；  

复杂环境自适应力强：融合V2X通信技术获取预留车位信息，支持跨楼层记忆泊车和远程召唤功能；  

容错机制智能化：遭遇突发障碍时能实时规划替代路径，甚至主动协商相邻车辆移位腾出空间；  

多车协同调度潜力：理论上可通过云端平台优化整个停车场的资源分配，减少寻位绕行造成的拥堵。  

不过，现阶段AVP仍面临法规准入限制、基础设施配套滞后及成本居高不下的挑战，尚未达到大规模商用阶段。

三、技术演进方向与用户教育并行  

要提高自动泊车的渗透率，需双管齐下：一方面通过视觉动线可视化、触觉反馈增强等方式改善交互透明度，建立用户信任；另一方面加快停车场智能化改造进程，为高阶AVP功能提供必要的数字化基建支撑。随着5G-V2X技术落地和高精度地图覆盖扩大，预计未来五年内自动泊车将从当前的“敢用”向“好用”转变，最终成为智能出行体验的核心环节之一。