“我要是不给车主打电话，它能在这蛄蛹一下午。”
2026年7月27日，一段拍摄于某地下停车场的视频在网络上迅速发酵。 画面中，一辆理想i6在车位前反复前后调整、不断修正方向，车身像一只困在迷宫里的虫子一样“蛄蛹”了数分钟，却始终未能完成入库。后方排队等候的车辆堵成一串，而驾驶座上——空无一人。
这是一辆正处于“离车泊入”状态的理想汽车。
车主站在远处，眼睁睁看着自己的爱车在车位前“折腾”，却无能为力。 最终，在围观群众的目光下，车主不得不亲自上前接管，一把将车倒进了车位。
事后，路过车主在社交平台上的那句吐槽迅速登上热搜：“我要是不给车主打电话，它能在这蛄蛹一下午。”
一、事件还原：“离车泊入”为何变“离车折腾”？
7月28日上午，涉事车主本人在社交媒体上还原了事发经过：
“我是前天被拍到在地下车库倒车的理想车主。当时用的是离车泊入，站在远处看着车子来回调整，走近才发现车位后面有辆电动车占了位置，系统多次尝试找角度避开它。给大家还原一下情况，希望不要被带偏节奏了，咱只是想好好停车。”
7月29日，理想汽车产品线负责人李昕旸发文回应，证实了车主的说法：
“最近刷到这位i6用户的泊车视频，离车泊入时，车辆反复调整倒车轨迹，看着像在‘折腾’。我们跟用户了解了一下情况，当时车后有电动自行车占位，导致自动泊车过程遇阻。”
一句话总结：系统检测到了障碍物，但不知道该怎么绕过去。
理想汽车官方客服此前也作出回应，称自动泊车需要在中控屏开启“VLA泊车”功能，系统会识别车位及周围环境。“如果车位周围有立柱、立体障碍物，系统可能无法检测到，就会出现反复调整的情况。”客服人员表示，车主若遇此类问题，可将行车记录仪视频发给售后，结合车辆后台数据具体分析故障原因。
李昕旸同时透露，理想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，并优化泊车受阻提醒。
二、技术解析：“电动自行车占位”为何难住智能系统？
作为一名车评人，我想从技术角度分析一下：为什么一辆搭载了激光雷达和高算力芯片的智能电动车，会被一台电动自行车“难住”？
首先，自动泊车的核心逻辑是“感知-决策-执行”。 感知层通过摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等传感器采集环境信息；决策层通过算法判断车位边界、障碍物位置、可行驶空间；执行层控制转向、油门、刹车完成泊入。
理想i6搭载的“VLA泊车”功能，其背后的VLA（视觉-语言-动作）大模型，是理想汽车实现“具身智能”的关键技术组件。VLA分别代表视觉、语言和动作，旨在让智能驾驶系统从“感知”走向“理解”，具备类人思考与风险预判能力。理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋曾表示，VLA架构能够“像人一样去思考、推理和解决问题”。
但问题恰恰出在“理解”二字上。
在此次事件中，车位后方停着一辆电动自行车，占用了一部分空间。系统检测到了这个障碍物，这是“感知”层面没有问题。但系统在“决策”层面面临一个困境：这个障碍物是固定的还是移动的？是临时占位还是永久存在？是否可以轻微碰撞？系统该等待它离开还是主动放弃？
一套成熟的自动泊车系统，需要具备对障碍物的检测及响应能力，障碍物类型包括自行车、电动车、摩托车等两轮车辆。但“检测到”和“正确处理”之间，还有很大的距离。系统识别到电动自行车占位后，反复尝试调整角度试图避开——它在“努力”，但“努力”的结果是一遍又一遍地重复同样的失败路径，这就是视频中“蛄蛹”现象的技术根源。
更深层的问题在于：地下车库的光照条件复杂、立柱遮挡视线、狭窄空间的感知冗余不足，这些“长尾场景”恰恰是当前自动泊车技术的最大短板。 正如客服所说，“如果车位周围有立柱、立体障碍物，系统可能无法检测到”。一台电动自行车就能让VLA大模型“卡壳”，说明这套系统在复杂场景下的泛化能力仍有明显的提升空间。
三、并非孤例：自动泊车“翻车”已成行业通病
此次理想i6的“蛄蛹”事件之所以引发如此大的关注，很大程度上是因为它击中了许多车主的共同痛点—— “自动泊车翻车”早已不是某一家车企的独家新闻。
梳理近两年的公开报道和投诉平台，自动泊车失败的案例比比皆是：
2024年9月，一辆合肥牌照的理想L9在使用自动泊车功能时多次尝试失败，随后竟自行驶出停车场，径直开到马路中间，险些与正常行驶的车辆发生碰撞。 车主下车后潇洒离去，结果车辆差点酿成交通事故。
2025年8月，一位理想L6车主在使用“离车泊入”功能时，车辆在标准车位倒车入库后系统突然自行向前行驶，失控撞上停车位右对面的立柱，前引擎盖凹陷。
2025年12月，一辆小米SU7在地下车库使用自动泊车时突然失控，接连撞击两辆停放在车位上的车辆。 更诡异的是，有车主反映自动泊车系统在撞击柱子后仍未停止，持续加速的车辆让损伤进一步加剧。
小鹏P7+车主提车仅三天，自动泊车时未识别前方车辆而直接撞了上去。蔚来ES6车主在使用自动泊车时，车辆突然失控前冲，撞上了旁边车位的车。
理想汽车自家的投诉平台上，关于自动泊车故障的投诉更是密密麻麻： 有车主反映自动泊车“每天都不能停车入位”，理想回复是“自动泊车错误的将车位处的排水渠识别成限位器造成”；有车主反映自动泊车刮轮胎、雷达探测不到实际距离；有车主反映APA泊车撞墙导致前星环灯碎裂。
从理想到小米，从小鹏到蔚来，自动泊车“翻车”几乎覆盖了所有主流新势力品牌。 这不是某一家车企的品控问题，而是整个行业在智能化功能快速上量过程中，验证深度跟不上配置速度的系统性问题。
正如一位行业观察者所言：“自动泊车功能正在从‘炫技’变成‘标配’，但从‘标配’到‘好用’，中间隔着无数个‘蛄蛹’的下午。 ”
四、国标已至：自动泊车从“野蛮生长”进入“规范时代”
值得注意的是，就在理想i6“蛄蛹”事件发生前不到半年，中国自动泊车行业的标准化进程刚刚迈出了关键一步。
2026年1月28日，国家市场监督管理总局正式发布了推荐性国家标准《智能网联汽车 自动泊车系统性能要求与试验方法》（GB/T 47031-2026）。 该标准由工信部提出，规定了自动泊车系统的一般要求、性能要求，并描述了相应的试验方法。标准适用于装备自动泊车系统的M1类车辆，涵盖停车场和路内停车位两种泊车场景。
紧接着，2026年1月7日，工信部公示了《智能网联汽车自动泊车系统安全要求》等7项强制性国家标准计划项目。这一政策信号标志着中国自动泊车行业从“快速渗透”向“高质量发展”转型，迈入以技术实力、安全保障为核心的全新竞争阶段。
这意味着什么？意味着过去那种“功能先上、问题后补”的开发模式，很快将不再被允许。
强制性国标将对自动泊车系统的安全底线提出明确要求——系统应具备对障碍物的检测及响应能力，避免与障碍物发生碰撞或物理接触。系统需要能够识别包括自行车、电动车在内的各类障碍物。系统在激活状态下，必须能够持续识别运行设计条件是否满足。
理想汽车在9.1版本中承诺优化的“复杂场景泊车能力”和“泊车受阻提醒”，恰恰对应了国标中关于障碍物识别和系统状态提示的核心要求。这既是市场竞争的需要，也是合规的必然。
五、行业反思：“炫技”可以，“翻车”不行
理想i6的“蛄蛹”事件，表面上看是一个“车位后有电动车”的偶发场景，但背后折射的，是当前智能驾驶行业一个更深层的矛盾：
一边是车企在发布会上用“VLA大模型”“端到端”“具身智能”等宏大概念描绘自动驾驶的未来，一边是用户在真实场景中遭遇连一台电动自行车都搞不定的尴尬。
这种“宣传的天花板”与“体验的地板”之间的巨大落差，正在透支消费者对智能驾驶技术的信任。
工信部在《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国标征求意见稿中已经明确指出：组合驾驶辅助系统不同于自动驾驶系统，无法独立应对驾驶中所有事件和场景，需驾驶员持续关注路况并执行动态驾驶任务。“辅助”二字，是法律层面的定性，也是技术能力的客观边界。
对于车企而言，与其在发布会上堆砌“大模型”“高算力”等营销话术，不如老老实实把每一个基础场景做好——先把“标准车位、无障碍物”的泊车做到100%成功，再去谈“复杂场景”。
对于消费者而言，也需要建立正确的预期：当前的自动泊车，本质上是“辅助”而非“替代”。 离车泊入看起来很酷，但一旦系统遇到无法处理的场景，车主依然需要承担最终的责任和风险。
写在最后
7月27日，那辆理想i6在地下车库“蛄蛹”了一下午，最终在车主的介入下完成了泊车。
这个故事的结局不算太坏——没有碰撞、没有人员受伤、车主也及时出面道歉并把车停好了。但它留给行业的思考，远不止于一段网传视频的热度。
一台电动自行车就让VLA大模型“卡壳”，说明智能驾驶的“长尾场景”覆盖远比想象中复杂。从理想L9“冲出马路”到L6“撞上立柱”，从理想到小米、小鹏、蔚来——自动泊车“翻车”是行业通病，不是某一家的问题。
2026年1月，GB/T 47031-2026国标已经发布。强制性国标也已在路上。当监管的“尺子”开始量度每一个泊车场景时，那些靠“炫技”而非“可靠”赢得市场的品牌，将面临真正的考验。
对于理想汽车，9.1版本能否真正解决“电动自行车难题”，我们拭目以待。对于整个行业，如何在“堆料竞赛”与“可靠交付”之间找到平衡，是一道比任何算法都更难解的题。
毕竟，消费者需要的，从来不是一台会在车位上“蛄蛹”一下午的“智能汽车”——他们需要的，是一台能安安稳稳停进去的车。
