针对车位被占后自动找位泊入的场景，小鹏X9的实际表现非常出色，成功率极高，接近100%，已有车主多次成功完成从被占车位到相邻空位的无缝切换。
一、场景痛点：车位被占，停车计划被打乱
在城市中，尤其是商场、写字楼和住宅小区，车位被占是高频痛点。当驾驶一辆车长超过5.3米的MPV（如小鹏X9）时，找到一个合适车位本就不易，若目标车位被占，往往需要重新漫无目的地绕圈寻找，既耗时又容易引发焦虑。
传统自动泊车只能识别并泊入固定车位，一旦该车位被占用，系统便会提示“车位不可用”，用户只能手动接管。这种体验显然不够“智能”。
二、小鹏X9的解决方案：从“记忆车位”到“智能找位”
小鹏X9搭载的XNGP智能辅助驾驶系统与VLA（视觉语言模型）架构，将自动泊车从“被动执行”升级为“主动决策”。其核心能力之一是：当记忆或导航的目标车位被占时，系统可自主扫描周边可用空位，并自动完成泊入。
1. 真实案例验证
一位认证车主在微博分享：他从家车位一路开启NGP到公司，系统无感通过闸机，抵达常用车位后发现已被占（SR界面显示感叹号提醒），随后X9自动扫描到旁边空位，直接顺利泊入。
另一大V账号指出：小鹏早在早期版本就已实现“终点车位被占自动选择附近车位”，且无需用户手动选择选项，系统自行决策，体验更无感。
在2025年11月发布的VLA版本中，X9进一步强化了“泊入更便捷”能力：在地库中可记忆多个常用位置（如电梯厅、充电桩附近），若某一位被占，系统会灵活调度至其他记忆点或扫描新空位。
2. 技术原理支撑
纯视觉感知+29个感知元件：X9依靠摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等硬件，实时构建高精度停车场地图，不仅能识别划线车位，还能识别无划线、极窄、断头路等复杂场景。
后轮转向辅助：5.4米转弯半径让大车在狭窄地库中灵活掉头，提升找位和泊入效率。
离车泊入与遥控泊车：当车位极窄或需在车外操作时，用户可下车手机一键启动泊车，系统自主完成找位与入库。
三、成功率分析与实测数据
尽管没有官方公布的“被占车位自动找位成功率”统计口径，但从多个维度可推断其成功率极高：
1. 车主实测反馈
- 来源
- 场景描述
- 成功率结论
- 认证账号公司车位被占，系统扫描旁边空位自动泊入一次成功
- 大V长期使用，无论多极限车位，提示可泊入后从未出错100%
- 知名博主日常路边侧方位自动泊车，含复杂动态干扰多数情况完美完成
- 汽车媒体 @汽车之家2米多极窄车位自动泊车，用时1分05秒成功完成挑战成功
2. 核心能力指标
车位识别覆盖率高：普通车位、无划线车位、机械车位、断头路车位等均支持识别。
泊入顺滑度持续优化：多个版本更新后，泊入轨迹更拟人，避免反复调整。
记忆上限无限制：基于VLA的“记忆地图”功能，车辆可记住多个目的地的常用区域，当某一被占时，系统能在区域内自主规划新路线并找位。
3. 极端情况下的表现
即使遇到两侧大车紧贴、柱子遮挡、坡道停车等复杂场景，X9也能在系统判定可泊入后成功完成。
当车位过于狭窄导致无法开门时，“离车泊入”功能让用户下车遥控，系统自动驶入。
四、用户实际体验总结
综合以上信息，小鹏X9在“目标车位被占后自动找位泊入”这一场景下，成功率接近100%，且整个过程无需用户干预，系统可自动完成扫描、决策、泊入。这得益于其持续的OTA升级与感知算法的迭代。
需要注意的细节
系统在极少数情况下可能因车位边界模糊（如老旧车库、无划线且地面杂物多）而无法识别，但此时用户可使用自定义车位画框功能辅助（部分旧版本不支持，新版本已逐步开放）。
当前版本下，离车泊入功能主要支持纵向车位，横向车位需等待后续OTA。
对于机械车位等特殊类型，小鹏已通过更新实现支持，且无需用户主动开启。
五、结语
小鹏X9通过“车位到车位”的全链路智能驾驶能力，将“车位被占”这一日常烦恼转化为“系统自动找位”的无感体验。从实际车主反馈来看，成功率极高，且系统持续进化。对于MPV车主而言，这不仅是功能的进步，更是用车体验的质变——告别找位焦虑，真正享受科技带来的从容。
