近年来，随着新能源汽车技术的快速发展，智能驾驶辅助系统逐渐成为车辆标配功能之一。其中，自动泊车系统（Automatic Parking System, APS）因其能够减轻驾驶负担、提升泊车效率而备受消费者关注。然而，在实际使用中，尤其是在复杂停车场景下，自动泊车是否真的可以完全“放手”，还是仍需驾驶员手动干预，成为用户普遍关心的问题。

为探究这一问题，我们选取了市面上多款主流新能源车型，包括特斯拉Model Y、小鹏G6、比亚迪汉EV以及理想L7，在多种典型复杂场景中进行了实地测试。测试环境涵盖狭窄车位、斜列式车位、无明显标线区域、相邻车辆停靠不规范以及坡道停车等高难度情境。

在狭窄垂直车位测试中，多数车型表现尚可。当车位宽度仅比车身宽出30厘米左右时，小鹏G6和理想L7能够顺利完成泊入，过程中系统通过超声波雷达与环视摄像头融合感知，精准识别边界并规划路径。但在接近完成泊车时，部分车辆出现轻微修正动作迟缓的情况，导致车身未能完全居中。此时，系统提示“建议微调方向”，即需要驾驶员介入进行小幅调整。相比之下，特斯拉Model Y虽能完成泊入，但对两侧空间判断略显保守，常因感知到“潜在碰撞风险”而中途暂停，需用户确认后继续，相当于变相要求人工干预。

在斜列式车位（如商场常见的45度或60度倾斜车位）测试中，系统表现差异明显。小鹏G6凭借其高精度地图与视觉算法支持，成功识别车位角度并一次性泊入。而比亚迪汉EV在未开启特定模式的情况下，无法识别此类车位，系统直接提示“暂不支持该类型停车位”。即便后续切换至“自选车位”模式，仍需驾驶员手动框选停车区域，且泊车路径规划不够流畅，中途多次停止，最终仍需人为接管方向盘完成最后调整。

更复杂的挑战出现在无清晰标线或模糊边界区域。例如，在老旧小区或临时停车区，地面标线磨损严重甚至完全缺失。在这种环境下，依赖视觉识别的系统如特斯拉和小鹏，通过学习周围车辆停放姿态和道路边缘特征，仍具备一定泊车能力。但测试发现，系统往往需要较长时间进行环境扫描，且存在误判风险——曾出现将路缘石识别为障碍物而拒绝启动泊车的情况。此时，驾驶员必须手动选择起始点或调整感知参数，实质上构成了必要的人工干预。

此外，在相邻车辆停放不规范的场景中，如前车斜停、压线或突出车位线，自动泊车系统的应对能力受到严峻考验。多数系统在检测到异常障碍物时会触发安全机制，自动中止泊车流程。例如，理想L7在一次测试中因右前方车辆后部超出车位约40厘米，系统判定存在剐蹭风险，随即停止操作并弹出警告。尽管此举保障了安全性，但也意味着在现实复杂环境中，完全依赖系统完成泊车仍不现实。

值得一提的是，坡道自动泊车作为另一类高难度场景，也暴露出当前技术的局限性。部分车型在缓坡停车时会出现溜车或动力衔接不畅的问题。虽然系统具备电子驻车联动功能，但在坡度超过5%的情况下，比亚迪汉EV曾出现泊车完成后自动驻车未及时启用的情况，需驾驶员踩下刹车干预。这不仅影响体验，也带来潜在安全隐患。

综合多轮测试结果可以看出，目前新能源汽车的自动泊车系统在标准、清晰的停车环境中已具备较高的自动化水平，能够实现“一键泊入”。然而，一旦进入复杂、非结构化或动态变化的现实场景，系统的鲁棒性和决策能力仍显不足，频繁出现感知盲区、路径规划不合理或安全机制过度敏感等问题，最终不得不依赖驾驶员的手动干预来完成最后阶段的操作。

这背后反映出当前自动驾驶感知系统在多模态融合、环境理解深度以及边缘案例处理能力上的短板。尽管厂商不断通过OTA升级优化算法，但受限于传感器精度、算力平台及法规要求，完全无人参与的自动泊车尚未达到成熟阶段。

因此，现阶段的自动泊车更应被视作一种“辅助工具”，而非“替代驾驶”的终极方案。用户在享受便利的同时，仍需保持警惕，随时准备接管车辆控制权。未来，随着激光雷达的普及、高精地图的完善以及人工智能决策模型的进步，自动泊车有望在复杂场景中实现更高程度的自主性。但在那一天到来之前，人机协同仍是确保安全与效率的最佳路径。