下面这份内容，不是“泊车功能升级清单”，也不是“APA → AVP 的产品路线图”，而是站在泊车作为“自动驾驶最早规模化落地的真实系统”视角，对未来十年的一次结构性演进判断。
🅿️ 泊车十年演进（2025–2035）
一、核心判断（一句话）
未来十年，泊车的主线不是“能不能自动停进去”，而是“在真实世界中长期、稳定、无人兜底地完成泊车”。
真正的分水岭不是能停多少种车位，而是：
系统是否可控、可解释、可追责、可规模复制。
二、十年三阶段总览
| 阶段 | 时间 | 核心矛盾 | 泊车形态 |
|---|---|---|---|
| 第一阶段 | 2025–2027 | 能不能停 | 功能型泊车 |
| 第二阶段 | 2027–2030 | 稳不稳定 | 可控型泊车 |
| 第三阶段 | 2030–2035 | 谁来负责 | 治理型泊车 |
三、第一阶段：功能型泊车（2025–2027）
系统特征
- APA / RPA / HPA / 记忆泊车
- 强规则 + 局部学习
- 强场景假设：
- 标准车位
- 清晰线框
- 低速、低干扰
- 人类兜底：
- 随时接管
- 一脚刹车解决问题
能力边界
- 能在“好环境”下自动泊车
- 能量产、能宣传
但：
- 对环境变化极其敏感
- 对异常处理能力弱
- 失败靠人兜底
📌本质
泊车是**“自动化辅助功能”**。
四、第二阶段：可控型泊车（2027–2030）
关键转折
泊车开始：
- 高频使用
- 长期运行
- 面对真实世界的退化与异常
问题从“能不能停”变成“会不会慢慢变坏、偶尔出事”。
系统能力升级
行为成为核心抽象
- 从“轨迹跟踪” → “泊车行为”
- 行为层显式建模：
- 搜索车位
- 对齐
- 倒入
- 修正
- 放弃
不确定性工程化
- 感知置信度（车位线、障碍物）
- 定位质量
- 规划稳定性
- 失败前兆监控（抖动、反复修正）
平台化闭环
- 行为级监控
- 因果链日志
- 失效模式诊断
- 线上 → 仿真 → 回归 → OTA 灰度
📌本质
泊车成为**“可长期运行的工程系统”**。
五、第三阶段：治理型泊车（2030–2035）
终极形态
泊车不再只是“自动完成动作”，而是：
在规则内自我约束、自我修复、自我负责的无人泊车系统。
核心能力
风险感知与行为许可
- 显式建模：
- 环境不确定性
- 碰撞风险
- 法规与责任边界
- 决策输出不只是“怎么停”，而是：
- 是否允许继续泊车
- 是否降级（慢速、靠边、退出）
- 是否请求人类介入
决策可解释与可审计
- 每一次关键泊车决策：
- 有依据
- 可回溯
- 可复盘
- 支撑事故责任划分
无人泊车规模化
- AVP / 无人代客泊车
- 跨停车场、跨城市复制
- 与基础设施协同
📌本质
泊车进入**“无人兜底时代”**。
六、关键能力的统一演进轴线
| 维度 | 初期 | 中期 | 后期 |
|---|---|---|---|
| 感知 | 几何 | 语义 | 风险 |
| 定位 | 位姿 | 质量 | 可行动性 |
| 规划 | 轨迹 | 行为 | 许可 |
| 控制 | 执行 | 稳定 | 约束 |
| 软件架构 | 模块 | 行为 | 治理 |
| 人的角色 | 操作 | 监督 | 规则制定 |
七、被严重低估的泊车瓶颈
- ❗ 长期使用中的退化
- ❗ 异常场景的不可控性
- ❗ 人工兜底的不可持续
- ❗ 事故责任难以界定
- ❗ 跨场景复制成本
泊车不是“小自动驾驶”，而是“最早暴露系统治理问题的自动驾驶”。
八、一句话总结
泊车十年的终点不是“车自己停好”，而是“系统自己知道什么时候不该继续停”。
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