那我们先从“最差”的自动泊车说起，一般而言，自动泊车的原理其实与自动驾驶类似，都是通过感知、决策、执行三大步骤来完成，不仅考验传感器对车位的识别能力，对系统的算法以及最后的执行都有很高的需求。

从细分项目来看，小鹏P7在8种常见的泊车场景中，有四个场景获得满分、2个场景获得0分，2个场景出现失分。

获得零分评价的，是双边界车辆斜向车位以及白色标线斜向车位，如下图所示。

相较于我们常见的如单边界垂直或平行车位，这种斜向车位的主要难点就在于传感器更难识别，需要系统进行大量的模型训练，对主机厂的信息融合能力、算法决策，都提出了巨大的考验。

在此推测小鹏P7在该项目失分的原因或许在于系统没能做相对应的训练，导致系统没能识别出车位。

在智能行车方面，小鹏P7在6大细分测试项目中以25.4分，79%的得分率得到优秀评价。

智能行车其实更多的是考验车辆ACC自适应巡航的能力，主要难点有两个，一个是直道驶入弯道，因为它需要同时考验系统对车辆的纵向控制能力以及横向控制能力；另一个是目标车减速，系统反应的时间以及介入的程度决定了乘坐人员的舒适度。