【太平洋汽車 評測頻道】現在新能源車除了卷續航、卷加速，還要卷智能。那么最能體現智能是智能駕駛”。從高速場景到城市場景，卷硬件、卷算力、卷算法，以求功能落地、覆蓋范圍的節奏推進強攻智能駕駛競爭高地。作為熱銷的極氪001（詢底價|查參配）推出2025款車型，本次新年款車型主要是在智駕方便搭載更高級的硬件設備，并且城區NZP通勤正式上車。

　　2025款極氪001在智駕硬件上的升級看做是垂直換代式表現。全系標配激光雷達，擁有200m超長測距、120°超廣角水平視場角、等效128線，同時具備智能“凝視功能”，在極端環境下能大幅度提高感知能力。其次配備兩顆NVIDIA DRIVE Orin智駕芯片，算力去到508TOPS。

　　在此硬件水平下，2025款極氪001實現端到端驅動情景。分別是感知端到端：場景認知大模型，將原來單個目標的識別進一步提升，去理解這些目標之間的關聯關系。而場景認知大模型能理解的交通場景新增1000種。其次是規控端到端：規模大模型，包括人類司機具有交互式駕駛行為策略，像大車流量下的變道，系統會有一個輕微的預變道行為告知周邊參與者我要變道，從而進一步判斷后車是否會有禮讓以進行下一步動作。IPM可以提前1.2s，對周邊車輛和行人的行為，進行預判。結合上面的端到端能實現路口端到端和泊車端到端。

　　本次針對新車主要是體驗它的城市NZP通勤模式。極氪認為目前城市NZP通勤模式是兼顧體驗和覆蓋的最優解，雖然無圖城市NOA能更快覆蓋更多的用戶，但是犧牲一定性能體驗。而在當前的技術下，通勤NZP可以通過實現本地構圖，滿足100%用戶的80%以上的高頻出行場景。只需通過一次學習，能支持記憶20條路線，100公里/條等。

　　那么實際表現如何呢？要知道軟硬件的配置水準一直是業內評判智駕系統能力高低的核心標準。與此同時，從用戶視角探討，高階智駕能否讓用戶深度依賴、讓用戶高頻使用的關鍵在于核心場景的體驗反饋。換言之，針對極端挑戰、復雜環境下的真實場景考驗下，才能印證車輛智駕系統的的安全可靠性和能力水準。

　　本次2025款極氪001的城市NDA是驢是馬，拉出去遛一遛。本次極氪NZP通勤模式挑戰武漢城市道路進行體驗，涉及車流密集、擁堵繁雜的道路工況。日常駕車避免不了頻繁擁堵跟車、近距離加塞變道、電動車/行人路口穿行等極限場景。

　　極氪001這套城市NZP通勤模式能根據信號燈信息做出停車或者起步，其次在行駛過程中，會根據自身車道和旁邊車道的車流量進行判斷，在保證安全的情況下變換前方車流量更少的車道。而遇到從輔路進主路的的社會車輛，系統會根據前車的意圖做出制動避讓或者提前變道避讓。

　　但遇到長距離堵車，而且要從最左車道變換最右出輔路右轉，可是系統對后車判斷不算好，哪怕是旁邊車道位置比較充足也不敢變道過去，最后要人工接管。

　　接下來車輛要進行右拐匯入主路，右拐的時候車輛對速度的控制和車道保持都盡可能做到擬人化。右拐后匯入車流量較大的車道時會保證后車安全情況下匯入主路。而匯入主路時，右側車道有疑似收窄車道，但其實是帶點曲率的道路，而極氪001為了保證安全而選擇了中間車道。

　　這套系統靠右超車的意愿不是很強，像下面的片段，右側明顯通行更快，可能系統覺得車輛處在一個限速范圍內，如果向右超車可能會有超速的問題，而且左側不算特別慢。因此車輛一直保持左側車道行駛。

　　接下來的場景是要往右變道一條車道準備右轉，但是右后有非機動車和機動車，系統會讓車輛緩慢行駛再等右后車輛都通過再向右變道。而接著路遇行人在馬路行走，系統會讓車輛緩慢行駛保持車距，根據情況及時制動。

　　右拐路遇閃黃燈斑馬線路口，系統還是會停下來禮讓行人通過，等到行人都通過后再繼續前行。不過這里可以優化的點就是車輛并沒有完全停下來，雖然對于司機來說低速緩慢行駛沒有太多危險，但還是建議車輛完全停止等待更好。

　　去到左轉的路口時，剛好左轉綠燈剛亮。但是路遇一個橫穿馬路的路人，車輛還是克制跟著她后面做好隨時停車的準備，沒有刻意去搶信號燈通過。

　　接下來行駛在最左側的直行與倒頭混合車道，有一臺車占用一點車道，001會在保證右后側安全的情況往右借道避讓。接下來前方右側車道有違停車占道，同時非機動車在右側車道行駛，隨時都有可能侵占自家車道，而系統讓極氪001降低車速隨時做好停車準備。過了以后左側車道收窄，左后有車輛加塞超車，極氪001也能及時做到緩剎的操作。

　　然后行駛在單側雙車道，右邊有兩臺車并排違停，系統有讓車輛借道的想法，但必須要越過雙黃線，在一番思想斗爭以后還是提示系統接管。

　　小結：極氪這套NZP城市通勤模式在遵守法定限速、斑馬線禮讓行人和遇到橫穿馬路行人都能做好應有的減速甚至停車操作，而在路口信號燈和變道超車也有自己一套風格在里面。不過這套系統還有很大優化空間，等到系統完全穩定后我們會借車開啟一次詳細的評測。

　　極氪001在泊車功能這一塊也做了重大升級，像沒有明顯劃線的車位、斷頭路車位、窄車位等，通過遙控泊車都能實現。

1.不規則車位

　　以往很多自動泊車都要靠完整車位線進行自動泊車，而極氪001可以通過屏幕用手指拖動3D模擬車輛到你想泊入的位置進行停車。另外還有一個小細節，如果旁邊車輛停的不規整有壓線情況，這套自動泊車還支持自動偏移。

2.斷頭路停車

　　第二種情景是斷頭路最里面的停車位，極氪001這套系統不僅能實現車頭或者車尾完全自動泊入，還能在泊車前車主離開車輛，用手機進行遙控泊車。（此時車輛為無人狀態）

3.窄車位泊車

　　由于國內停車場資源稀缺，加上極氪001的車比較寬，在面對一些窄車位如果你是老司機可能來回挪幾把能停進去，但兩邊已經沒有位置讓你開門下車，更不用說新手司機“望車位興嘆”。本次極氪001支持車款+20mm的離車泊入，還能做到自動收耳朵。

　　許多車企都有的記憶泊車極氪表示會在2024年底分批推送，而且他們認為泊車首先要解決用戶最后 10 米的泊車需求，這是用戶的剛性需求，不僅常見車位要能泊，復雜難度車位也要能泊，車位類型的覆蓋一定要全。

　　因此日后推送的記憶泊車功能支持機械車位的記憶泊車（支持車位任意選擇，支持機械車位；支持三層以上跨層，上坡下坡；學習后的路線取最短路徑；支持多層螺旋彎、跨層直角彎；支持閘機抬桿等。）同時支持各種領航的記憶泊車功能（包括充電樁領航、電梯口領航、高速服務區領航和停車場洗車領航等）。

　　憑借 Kr 大模型行業領先的語義泛化能力，AlEva 實現了類人自然交流的“全艙自由說”括車設、車控、導航、車載 App 在內，均能實現完全脫手的全場景語音閉環。平均每個原子指令可以實現 100 種以上的泛化輸入，可以泛化的車控指令，超過 15 萬條。

目前試駕車能實現：

1.駛入隧道升窗建議/空調自動內循環:車輛駛入隧道時，Eva 主動推薦關閉車窗，并將空調自動切)換為內循環，保障車內空氣質量。

2.晚間到家充電提醒:晚間到家時，綜合能耗數據與當前電量等信息，預測到剩余電量無法滿足第二天行程時，Eva 將主動進行充電提醒。

3.座椅按摩主動推薦:綜合用戶使用座椅按摩的習慣/偏好、連續駕駛時長等信息，在達到相應條件時進行主動推薦。

4.座椅通風主動推薦:綜合用戶開啟座椅通風與車內外溫度、駕駛時長、駕駛里程、個人習慣等因素的關聯進行需求預測，在達到需求條件時進行主動推薦。午休小憩主動推薦:在 11:00~14:00 時間段內，當車機開機或主駕入座時，如學習到用戶有午休習慣或長時間駐留車內，則進行小憩建議。

　　全文總結：極氪001的動態乃至設計都有它的優勢，而舊款欠缺的是整個智駕能力的提升，本次換裝新的智駕芯片算是補齊了最后一個短板，而像城市NZP+、記憶泊車和AI大數據目前已經提上更新日程，而24款上市不到大半年時間就推出25款車型，也算是一次重大博弈。

（圖/文/攝：太平洋汽車 潘洪瀚）