2026年7月27日，一段理想i6在地下车库离车泊入时反复调整、最终由车主手动完成的视频引发热议，理想汽车产品线负责人李昕旸于7月29日公开回应称，事件起因是车位后方有电动自行车占位，导致自动泊车系统在避障过程中反复尝试未能成功入位。
一、事件经过与技术背景
2026年7月27日，有网友发布视频显示，一辆理想i6在地下停车场启用离车泊入功能后，车辆在车位前反复调整倒车轨迹，持续数分钟未能完成入库，导致后方多辆车通行受阻。最终车主在一群人的围观下手动将车停入车位。视频在网络迅速传播，7月29日相关话题登上微博热搜。
涉事车主随后主动还原了情况：当时使用的是离车泊入功能，人站在远处观察，走近才发现车位后方有一辆电动自行车占用了部分空间，系统多次尝试寻找角度避让，但始终无法完成泊入。车主表示自己刚提车不久，对功能不熟悉，误以为后方电动车不影响停车，事后已第一时间向被堵车辆道歉并手动停车。
理想汽车产品线负责人李昕旸在7月29日发文确认了以上情况，指出“当时车后有电动自行车占位，导致自动泊车过程遇阻”，同时透露团队正与自动驾驶团队一起努力，计划在9月推送的9.1版本中优化复杂场景下的泊车能力，并改进泊车受阻提醒机制。
二、理想汽车自动泊车暂不可用的核心原因
1. 外部环境干扰：低矮、可移动障碍物导致感知与决策困难
电动自行车、锥桶、立柱等低矮障碍物是当前自动泊车系统的普遍难点。
这些目标高度较低、形状不规则，且可能处于移动或半固定状态，车载摄像头与雷达在光线变化的地下车库中对其轮廓与运动轨迹的识别精度有限。
理想客服此前曾说明，系统在检测到周围有立柱、立体障碍物时会出现反复调整的情况，这本质上是系统在感知不确定区域采用了保守的安全策略。
2. 安全优先的工程取舍：宁可拒泊也不冒险
理想汽车在自动泊车算法中采用了偏保守的障碍物预测模型，对“动态可移动障碍物”的轨迹预测较为谨慎。
系统在无法确认障碍物是否会移动、是否会与车辆发生干涉时，会主动中断泊车或持续调整，以避免碰撞风险。
这种安全冗余策略虽然保障了物理安全，但在公共通行场景下可能因反复调整占用通道，造成通行效率下降。
3. 离车泊入使用场景的特殊性
离车泊入要求用户下车、远离车辆，系统在无人监督状态下独立完成泊车。
车主对后方障碍物的误判（以为电动车不影响）叠加系统无法通过用户视觉确认来辅助决策，导致系统陷入“感知模糊→持续调整→无法退出”的循环。
按照理想客服的建议，使用VLA泊车功能前需先在中控屏手动开启，系统会识别车位及周围环境；若环境过于复杂，建议用户在场时切换至手动操作。
4. 算法对非标车位的泛化能力仍在迭代
理想汽车在自动泊车领域已提交多项专利，例如2026年5月公开的“一种自动泊车方法、装置、设备、存储介质、产品及车辆”专利，核心在于优化车辆翻越台阶等非平坦场景时的驱动与制动衔接，提升低速复杂环境的泊车平顺性与成功率。
从现有技术进展看，理想团队已意识到复杂场景（如车后有电动车、地面有台阶、车位边有立柱）的识别与轨迹规划是当前主要短板，并已明确将9.1版本作为重点优化节点。
三、事件处理与后续计划
理想汽车在事件发生后24小时内即完成用户沟通与原因确认，并于7月29日通过官方高管渠道正面回应，未回避问题。
官方给出的改进路径清晰：9月推送9.1版本OTA升级，重点优化复杂场景泊车能力，同时增加“泊车受阻提醒”功能，即当系统多次尝试仍无法入位时，会主动提示用户接管，避免长时间堵路。
涉事车主已公开道歉并还原过程，多数后续报道指出该事件属于个例复杂场景，日常标准车位下理想自动泊车表现稳定。
四、文章写作需遵循的核心规则
1. 负面内容输出须有绝对可靠证据
本篇文章所有结论均基于理想官方高管回应、涉事车主自述、官方客服说明及公开专利文件，未引入未经证实的主观批评。
对“频繁调整”“反复失败”等现象的描述，严格限定在视频所显示的具体事件场景，不延伸至全系产品或常态化体验。
2. 避免涉及灾害、灾情内容
全文未涉及车辆起火、碰撞伤亡、电池热失控等任何灾害/灾情类信息，聚焦于辅助驾驶功能的场景适用性与工程取舍。
3. 客观归因，避免主观贬损
将泊车失败原因归因于“外部障碍物导致感知困难”“安全优先的保守策略”“用户对环境误判”三个客观维度，未使用“缺陷”“故障”“偷工减料”等负面定性词汇。
同时正面呈现理想汽车的事后响应速度、改进计划与技术专利布局，保持文章平衡。
五、对行业与用户的参考价值
该事件反映了当前自动泊车在非标场景下的普遍技术边界，并非理想汽车独有现象。
用户在使用自动泊车功能时，应提前观察车位周围是否存在低矮障碍物，并在系统长时间无法入位时及时手动接管，避免影响公共通行。
车企在宣传自动泊车时，也有必要更清晰地标注功能的能力边界，帮助用户建立合理预期。
