记忆泊车（Memory Parking）是自动驾驶领域中的一项关键技术，指车辆通过学习记录特定停车场的环境信息与行驶路径，在后续使用时能够自主完成从停车场入口到记忆车位的全自动泊车过程。这项技术通过融合高精地图、视觉定位和惯性导航等多传感器数据，使车辆具备在复杂室内停车场环境下的长期定位与路径规划能力，其核心在于对环境特征的持续学习与动态更新机制。
对于AI产品经理而言，记忆泊车的商业化落地需要重点关注三个维度：首先是用户场景的强需求性，典型应用包括固定车位通勤、商场VIP车位等高频刚需场景；其次是技术实现的轻量化，需在车端算力限制下平衡深度学习模型的精度与效率；最后是数据闭环的构建，通过用户实际使用数据持续优化泊车路径和应对突发状况的能力。目前该技术已在新势力车企的部分高端车型上实现量产，未来随着V2X技术的普及，车场协同模式将进一步提升记忆泊车的可靠性和覆盖范围。