在机械库位的设计中，库位内槽的宽度尤为紧凑。相较于传统停车位，机械库位内槽的宽度可能只有2.05米，单边的调整余地也仅有0.05米。

这无疑对驾驶者的车技提出了更高的要求，即便是那些技术娴熟的“老司机”，可能也会望而却步。

小米汽车表示，在这个特殊的场景中，以往是依赖传统的分段式库位检测方法，将感知、定位、决策等环节分别独立进行，但由于系统固有的不确定性，会导致在泊车时往往会产生10-15厘米的系统偏差，影响车辆精确停入车位。

而且传统方案的各模块之间紧密关联，任何微小的调整都可能会触发连锁反应，使得系统检测和维护变得复杂且耗时。

为了让车辆在超窄的机械库位更精准地泊入，小米自研了一套“端到端机械库位泊车”算法方案。

该方案创新性地将感知和决策两个算法模块整合成一个，通过实时观察，动态调整的方式，做到最小单侧5cm的机械库位中精准泊车，解决了传统泊车算法无法停入超窄机械库位的难题。

那么，这一方案是如何实现如此显著的提升呢？

首先，小米汽车整合了车辆11个摄像头的图像信息，通过算法模拟人眼的感知方式，增强了系统对车辆与障碍物之间距离的预测能力。

其次，对感知到的图像信息进行算法分析处理，全面观察和比较车辆姿态与库位差距，就像一位站在车外的指挥员，为驾驶者提供如“向左微调”或“再向右打一轮”等精准调整指令，确保车辆在接近库位前方0.5米时，位置和姿态已经做好相应调整，从而顺畅地泊入车位。

在端到端感知决策大模型的加持下，车辆可以根据现场情况，自动做出更加有策略、智能化的判断，轻松调整车辆的位置与姿态，实现了在库位外与轮毂之间保持3厘米的安全预警距离，以及在库位内达到1厘米的精确预警效果，有效避免碰撞与刮蹭的发生。

值得一提的是，小米SU7、小米SU7 Pro、小米SU7 Max均支持机械库位泊入功能，这也是端到端感知决策大模型在量产车中的首次应用。