之后还要再提个ADS 3.0泊车域的功能，支持离车即走。也就是说，到了目的地之后选了目标车位，驾驶员可以走了，车辆会自己泊入车位，不用在原地等。当然，这只是局限于部分商业停车场和部分社区停车场才能实现，依靠的应当是端到端的能力。
端到端实现从感知到规控无损信息传递，智驾更类人。端到端是将神经网络模型引入这三个过程之中，不依赖传统的分阶段处理；而ADS3.0在决策和规控阶段引入了PDP神经网络，是可以对大量的驾驶数据进行学习，按照类人的驾驶风格进行决策和执行。
ADS 3.0的投放初期，大部分功能都是针对泊车域进行优化的，那么结合已知的硬件和网络方案分析，ADS 3.0的泊车能不能做到最好用的效果，例如自动泊车零失误这种，不会出现或最大程度的降低自动泊车剐蹭的出行。
理论上来看是具备这种可能性的，尤其是加入4D毫米波雷达之后对感知物体的精度有很大程度提升。放在泊车域端，会对车辆周围的细小的物体比如升降停车位的立柱、底框边缘做到更好的感知，还有侧方停车时候对边缘台阶的感知更好；而且更适用于，那些较为紧凑的停车位工况，基本上就是对越紧凑的、复杂的停车位处理会更轻松。而且，低延迟会提高车辆的执行效率。
最后用一句话总结ADS3.0提升，更强、更远、细节更好的感知能力，还有更类人的驾驶风格以及更强的主动安全功能。关于这套系统持续的优化方向，优先处理大的长尾场景，例如开放道路-园区-停车场，这基本已经属于无限接近L3或者更高级的辅助驾驶功能，贯穿三个场景最终到达目的地。