出品 | 搜狐汽车·E电园股市如何做杠杆
摄像 | 后期 | 王子旭
主持人 | 张云乾 编辑 | 蔡欣宇
上个月中旬，我们刚做了十车的智能车横评，说实话我们原本计划的是带极氪耍一把的，毕竟有我这个极氪车主在。但当时，一直租不到已经推内测的车，我自己的车也一直没推送到，只能放弃。没想到，十车前脚刚拍完，诶，极氪推6.3了。这推都推了，能不让我可爱迷人帅气有又才华的各位观众老爷们评判一下嘛？于是我们决定按照之前十车测试标准，给极氪上一下难度！
那让我们有请此次智能车·加更版参赛选手：
展开剩余91%它虽然不算智驾界的领头羊，但以一年三代的速度更新智驾能力，积极参与奋发图强，努力跻身智驾第一梯队！一颗128线激光雷达，最远探测距离200米，11颗高清摄像头5颗毫米波雷达12颗超声波雷达两颗Orin X是它的硬实力，SCM场景认知模型+IPM规控模型组成了浩瀚2.0。它就是——极氪001 WE版95kWh电池 四驱。
智舱部分呢前不久刚拍完7x，所以这次我们重点考核城区智驾和泊车部分。首先是城区智驾，路线呢，依旧是从金四季购物中心地上停车场出发，到荟聚地下停车场。途径潮汐车道、狭窄人车并行路段、西直门桥、环岛、无清晰车道线、掉头路段等考核点。
[ ·1· 潮汐车道 ]
第一个考核点是潮汐车道，出停车场打开NZP的那一刻，我就开始紧张…这个紧张吧，是有道理的。还没到潮汐车道，极氪在第二个红绿灯时占错了车道，直到马上到实线区域，它才反应过来，此时再做变道的规划已经为时已晚，我们只能手动并回直行车道。其实在SR界面上，它已经在车道口显示出了车道的标识，识别是没有问题的，但它的决策会有些晚，这就很容易错过并线的最佳时机。
之后继续直行，顺利的进入到潮汐车道，此时SR界面也能显示潮汐车道的双黄线，但是它跟我们之前测的大多数选手一样，很快就会出来。并且，在sr界面上提醒的是正在远离公交车道。所以目前的版本极氪还不能很准确的识别潮汐车道并合理利用。截止到24年底，除理想外，各大品牌对潮汐车道的使用判断逻辑基本相同，能避开尽量选择避开，但理想的智驾除了车主的数据量外，还借助了通用大模型啊包括阿里通义千问去做微调的，就好比我玩王者的新英雄，玩之前我先从网上看了别人是怎么玩这个英雄的，什么时候该放大什么时候该交闪，提前拥有了先验经验。其实其他真正端到端的模型，也可以去实现合理使用潮汐车道或者其他特殊车道，但需要投喂更大量的数据，你想想一般车企的数据量和阿里的数据量，那..我都不知道咋比喻。
在这个路段上，十车里的部分选手会错误使用公交车道，极氪把潮汐车道错误判断成公交车道的操作，让我稍微有点小安心。嗯…确实没走公交车道，但是我发现！极氪SR界面最右侧的公交车道黄线，一旦旁侧车道有车驶过，它就会显示为白色的普通车道线甚至不显示。 其实目前极氪是处于完全无图的状态，轻图都没有，所以所有的车道线等路面信息都需要感知系统识别。好在车道线的颜色对于规控系统来说并不是做决策的主要因素，所以虽然显示不准确，但它知道这是公交车道，就不再驶入。
[ ·2·西直门桥、二环辅路进主路]
第二个考验是在紫竹院桥右转到西三环北路辅路，跨一条辅路的右转机动车道，一条直行加右转的非机动车道。先说结果，没过去。啥原因呢，仔细看SR界面右侧的车道线，一开始是实线没错，但极氪目前是完全去图状态，所有车道线、路径都需要先识别，此时前车右转遮挡了转弯口的虚线，所以它身处右转口时才识别地面虚线，再做转向的规划就已经晚了。同样原因，二环的辅路进主路、西直门桥的花瓣路线选择，从主路转向辅路，极氪都没有成功，只有从小路汇入主路，有明确且唯一的车道线时，它才能顺利通过。
其实由于高精地图的数据鲜度、覆盖面积等原因，城区智驾确实是需要减少对高精地图的依赖，所以目前的智驾方案大家会选择无图或者轻图。轻图在目前的阶段确实可以提升用户的使用体验，依靠轻图，车企也可以相对节省一些感知、算力方面的硬件成本，但一旦在覆盖不全的区域就会有很明显的落差。无图则需要更先进的技术、更高成本的配置和性能，以及更大量的数据才能让用户有更好的使用体验。我个人觉得只看眼下，轻图是更快更好的方案，但长远来说，无图才能做到哪里都能开。各位观众老爷们怎么看呢？
[ ·3· 狭窄路段连续避让 ]
看回我们此次的测试路段，接下来到了民族大学西路，狭窄路段人车共行了。极氪在这段路上的避让动作不好的一点是速度把控的真的很慢，但在整体动作还是很流畅的，借道不多，避让完成后能及时回到本车道线，另外，它像理想一样，尽量不去压实线避让，前面小伙儿揣着兜慢悠悠骑车，在实线区域它并没有做绕行的规划，过了实线区域开始规划绕行并接着打灯转方向，但此时后车大哥以及滴滴我们很久了，我们决定掰回方向，让后车先行。之后的连续避让还是很顺利的，从体感来说会比小鹏、小米强一些。
接下来，魏公街转中关村南大街，右转完后需要立刻并入最左侧车道，准备左转。极氪的连续并线做的还算不错，右转后并入公交车道的旁侧车道，接着做并线的规划，它的连续并线的规划并不算太慢，并不用等完全并线完成之后再做下一个并线的计算，基本和腾势、智己在这段路的表现差不多。极氪的运气属实也好，最左侧车道不排队，是不是以为它可以顺利进入最左侧车道完成左转。Nonono，上一秒我们还在为它并入最左侧车道欢呼，下一秒在此车道拓出左转车道的位置，它突然显示取消变道，硬要往旁边直行车道走，我们只能手动掰回来。
接下来是西直门外南路，这条路左边是一个医院，右边还是一个医院，来来往往的人群，临停上下车的机动车，非常混乱。极氪是在还没到这条路上就出现了状况，出西直门桥后的下一个路口应该右转，此时极氪处于左侧车道，一直没有并线动作直到快到实线位置还没有并线动作，我们只能手动掰回来。这样的情况不止在这一条路上出现，在后面的其他红绿灯口，涉及要左右转前选择车道时，我总感觉它的决策都做的太晚，基本快到实线区域才开始做决策和控制，好像它的感知和规控中间会有小断档。之后的操作还不错，右转时它甚至觉得前面的网约车有点慢，在弯中做了个超车前方有行人时也不傻等，慢慢往前推着走，拥堵路段的刹车也不会有突兀的点头。
[ ·4· 无清晰车道线及环岛 ]
这条测试路段的环岛和掉头，目前的极氪6.3版本都还不能自主完成，我就不废话太多了。丽泽路多车道左转，极氪会像蔚来，选择更偏左侧的车道，但在弯中和其余十车一样，都会有跨多车道的情况。最后的无清晰车道线的路段，它还是可以识别出较多的车道线并贴道路右侧行驶。
以上表现呢是所有我们设定的考核点，在其余路段，极氪有几次会在弯道前的车道选择，出现错误的决策。
比如在这个路口，我们需要右转，原本它是从一变三的位置正确选择了最右侧车道，但进入实线区域，又会莫名选择向左变道企图走直行车道。 其实此时在SR界面上它已经识别到每条车道的指示方向，但还是做出了错误的决策。
另一个无保护左转，在弯道前的车道选择并没有出错，并且识别到对向直行车辆没有及时起步，它立刻选择了先行，虽然速度不快，但也是顺利的过了无保护左转，上一秒，我们还在欢呼，下一秒直奔对向车道就去了。
当然极氪也有表现不错的地方，比如在对向车掉头时，SCM场景认知模型会去识别路况、车辆等周边场景并进行关联，理解之间的相互关系，知道掉头车辆让行后可以迅速避让。
另外，我还发现一个有意思的决策动作。在丽泽路附近，极氪准备往左变道，此时左后方正好来车，常见的逻辑是此时感应到有来车就会取消变道，或者比较凶一点像享界就会直接硬气并入，但极氪是在本车道贴左行驶，看到左后车让行，接着并入。我想变道，后面有来车，诶我先打着灯贴左试探你一下，你让我就并不让我再回来，贱嗖嗖的，但是真的很像我自己开车试探后车的感觉，这也得益于它的IPM规控大模型，让它有比较拟人的交互式博弈策略。
最后我们总结一下极氪在城区智驾的表现，现在表现已经相对成熟的部分是在避让时还是很丝滑的，不会借道很多，并且会及时回到本车道线，拥堵路段的刹车动作不会很突兀，体感上不会让人觉得紧张。但是目前这个版本最大的问题是，路口车道选择的决策会比较晚，经常是快到实线区域才开始做决策，左右转时也会出现莫名选错车道的情况；另外，无图的方案下，一些岔路口的识别还不太准确，需要后期投入更大的数据量，当然这也是时间的问题了。我把在本次测试所出现的情况也反馈给了极氪智驾的工程师，据说在最近推送的6.3.1会有不少提升。
好了城区智驾到部分就到这里，接下来是泊车环节。整个测试项目还是和上次一样，断头路、窄位侧方、窄位倒库、窄路倒库。毕竟智能泊车这件事极氪开始的还是要比NZP更早，所以表现自然会比NZP要成熟很多……吗？
[ ·5· 断头路车位 ]
面对这个问题，极氪在第一项断头路的表现给出了肯定的回答。虽然车辆前后挪动之间会有明显的段落感，乘员体感也认为极氪泊入车速较慢，但实际用时1分06秒的成绩，放在我们十车横评中也能与享界S9打个平手。虽然尺寸上001占优，但能做到一个漂亮的S曲线一把泊入，也证明了这台车对于周围空间的识别与路线规划能力。并且在面对限位杆时，极氪能做到提前刹停，不会撞到限位杆，也会给后备厢开启留足空间，这点很人性化。不过在车辆剧中这件事上，极氪001右侧两车轮几乎压倒了右侧车位线，很明显还有很大的优化空间。
[ ·6· 窄位/窄路倒库挑战 ]
再来看看两个特殊倒库的情况。面对左右两台卧龙凤雏压线停车的窄位倒库时，极氪不仅第一次便可安然泊入，主动收起后视镜减少剐蹭风险，还会在开始泊车前就识别出这个场景狭窄的特性，提示使用者可以选择遥控泊入将车停入车位，以防车停进去，人出不去的尴尬场景。
但在面对通道只有4m的窄路泊车场境时，极氪则与问界M9前两次尝试时表现相同，车位可选，但点选后，经过路线计算，提示车位不可泊入，随之车位由蓝色变为灰色。随着窄路倒库三次尝试均已失败告终，极氪001也就失去了窄路窄位的最终挑战资格。
[ ·7· 窄路侧方车位 ]
如果说前三个场景极氪001的表现还都在预料之中，属于稍有瑕疵的成熟泊车体验的话，最后窄路侧方泊车这个模拟老小区内路边停车的场景，就属于是和NZP一样了。先说优点，首先001的三次尝试倒车的时候均能识别出穿行行人，并能做到自主刹停避让，对车外人员的安全有所保障。其次，就没了。三次尝试，极氪001均已失败收场。第一次和第三次是在倒车过程中被右前方桩桶卡住，系统显示泊车暂停，手动点击继续后则会立刻重新暂停，如此重复了几次，车不仅没有动，程序还因为中断次数过多退出了。而第二次尝试001虽然成功避开了桩桶，但此时他似乎完全不认识限位杆了一样，后轮不管三七二十一就开始了“翻山”，我还是心疼我自己车的，赶紧接管了。侧方车位中出现限位杆是少数情况，对这种情况的处理不如倒库那样成熟也情有可原，但即使是面对车位中的障碍物，也应该是躲避，刹停，哪怕是程序暂停提示驾驶员下车查看也比这样的处理要更为得体。
好了，智驾和泊车的考核到这儿结束，智驾方面其实极氪和小米都是差不多时间推出的公测，所以两台车型都还有很大的提升空间，端到端的模型就要看后期各大厂家的数据量以及如何训练，本来就比第一梯队的友商们晚上了不少时间，咱们可真得后期努力追啊。那泊车的完成度其实和小米也差不多，但米子目前就能使用记忆泊车，咱们也得抓紧跟上啊。
以上就是本季智能车测评加更篇的内容，欢迎大家在评论区交流讨论，有什么想看的车型也欢迎留言股市如何做杠杆，呼声高了咱就搞车走起！
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