城市NZP通勤模式上车 体验2025款极氪001

　　【太平洋汽车 评测频道】现在新能源车除了卷续航、卷加速，还要卷智能。那么最能体现智能是智能驾驶"。从高速场景到城市场景，卷硬件、卷算力、卷算法，以求功能落地、覆盖范围的节奏推进强攻智能驾驶竞争高地。作为热销的极氪001（询底价|查参配）推出2025款车型，本次新年款车型主要是在智驾方便搭载更高级的硬件设备，并且城区NZP通勤正式上车。

硬件升级什么？

　　2025款极氪001在智驾硬件上的升级看做是垂直换代式表现。全系标配激光雷达，拥有200m超长测距、120°超广角水平视场角、等效128线，同时具备智能"凝视功能"，在极端环境下能大幅度提高感知能力。其次配备两颗NVIDIA DRIVE Orin智驾芯片，算力去到508TOPS。

　　在此硬件水平下，2025款极氪001实现端到端驱动情景。分别是感知端到端：场景认知大模型，将原来单个目标的识别进一步提升，去理解这些目标之间的关联关系。而场景认知大模型能理解的交通场景新增1000种。其次是规控端到端：规模大模型，包括人类司机具有交互式驾驶行为策略，像大车流量下的变道，系统会有一个轻微的预变道行为告知周边参与者我要变道，从而进一步判断后车是否会有礼让以进行下一步动作。IPM可以提前1.2s，对周边车辆和行人的行为，进行预判。结合上面的端到端能实现路口端到端和泊车端到端。

　　本次针对新车主要是体验它的城市NZP通勤模式。极氪认为目前城市NZP通勤模式是兼顾体验和覆盖的最优解，虽然无图城市NOA能更快覆盖更多的用户，但是牺牲一定性能体验。而在当前的技术下，通勤NZP可以通过实现本地构图，满足100%用户的80%以上的高频出行场景。只需通过一次学习，能支持记忆20条路线，100公里/条等。

　　那么实际表现如何呢？要知道软硬件的配置水准一直是业内评判智驾系统能力高低的核心标准。与此同时，从用户视角探讨，高阶智驾能否让用户深度依赖、让用户高频使用的关键在于核心场景的体验反馈。换言之，针对极端挑战、复杂环境下的真实场景考验下，才能印证车辆智驾系统的的安全可靠性和能力水准。

　　本次2025款极氪001的城市NDA是驴是马，拉出去遛一遛。本次极氪NZP通勤模式挑战武汉城市道路进行体验，涉及车流密集、拥堵繁杂的道路工况。日常驾车避免不了频繁拥堵跟车、近距离加塞变道、电动车/行人路口穿行等极限场景。

场景一：会自动选择最快车道

　　极氪001这套城市NZP通勤模式能根据信号灯信息做出停车或者起步，其次在行驶过程中，会根据自身车道和旁边车道的车流量进行判断，在保证安全的情况下变换前方车流量更少的车道。而遇到从辅路进主路的的社会车辆，系统会根据前车的意图做出制动避让或者提前变道避让。

　　但遇到长距离堵车，而且要从最左车道变换最右出辅路右转，可是系统对后车判断不算好，哪怕是旁边车道位置比较充足也不敢变道过去，最后要人工接管。

场景二：从辅路汇入主路

　　接下来车辆要进行右拐汇入主路，右拐的时候车辆对速度的控制和车道保持都尽可能做到拟人化。右拐后汇入车流量较大的车道时会保证后车安全情况下汇入主路。而汇入主路时，右侧车道有疑似收窄车道，但其实是带点曲率的道路，而极氪001为了保证安全而选择了中间车道。

　　这套系统靠右超车的意愿不是很强，像下面的片段，右侧明显通行更快，可能系统觉得车辆处在一个限速范围内，如果向右超车可能会有超速的问题，而且左侧不算特别慢。因此车辆一直保持左侧车道行驶。

场景三：斑马线礼让行人

　　接下来的场景是要往右变道一条车道准备右转，但是右后有非机动车和机动车，系统会让车辆缓慢行驶再等右后车辆都通过再向右变道。而接着路遇行人在马路行走，系统会让车辆缓慢行驶保持车距，根据情况及时制动。

　　右拐路遇闪黄灯斑马线路口，系统还是会停下来礼让行人通过，等到行人都通过后再继续前行。不过这里可以优化的点就是车辆并没有完全停下来，虽然对于司机来说低速缓慢行驶没有太多危险，但还是建议车辆完全停止等待更好。

　　去到左转的路口时，刚好左转绿灯刚亮。但是路遇一个横穿马路的路人，车辆还是克制跟着她后面做好随时停车的准备，没有刻意去抢信号灯通过。

场景五：右侧车道机动车违停

　　接下来行驶在最左侧的直行与倒头混合车道，有一台车占用一点车道，001会在保证右后侧安全的情况往右借道避让。接下来前方右侧车道有违停车占道，同时非机动车在右侧车道行驶，随时都有可能侵占自家车道，而系统让极氪001降低车速随时做好停车准备。过了以后左侧车道收窄，左后有车辆加塞超车，极氪001也能及时做到缓刹的操作。

　　然后行驶在单侧双车道，右边有两台车并排违停，系统有让车辆借道的想法，但必须要越过双黄线，在一番思想斗争以后还是提示系统接管。

　　小结：极氪这套NZP城市通勤模式在遵守法定限速、斑马线礼让行人和遇到横穿马路行人都能做好应有的减速甚至停车操作，而在路口信号灯和变道超车也有自己一套风格在里面。不过这套系统还有很大优化空间，等到系统完全稳定后我们会借车开启一次详细的评测。

遥控泊车也能停窄车位

　　极氪001在泊车功能这一块也做了重大升级，像没有明显划线的车位、断头路车位、窄车位等，通过遥控泊车都能实现。

1.不规则车位

　　以往很多自动泊车都要靠完整车位线进行自动泊车，而极氪001可以通过屏幕用手指拖动3D模拟车辆到你想泊入的位置进行停车。另外还有一个小细节，如果旁边车辆停的不规整有压线情况，这套自动泊车还支持自动偏移。

2.断头路停车

　　第二种情景是断头路最里面的停车位，极氪001这套系统不仅能实现车头或者车尾完全自动泊入，还能在泊车前车主离开车辆，用手机进行遥控泊车。（此时车辆为无人状态）

3.窄车位泊车

　　由于国内停车场资源稀缺，加上极氪001的车比较宽，在面对一些窄车位如果你是老司机可能来回挪几把能停进去，但两边已经没有位置让你开门下车，更不用说新手司机"望车位兴叹"。本次极氪001支持车款+20mm的离车泊入，还能做到自动收耳朵。

　　许多车企都有的记忆泊车极氪表示会在2024年底分批推送，而且他们认为泊车首先要解決用户最后 10 米的泊车需求，这是用户的刚性需求，不仅常见车位要能泊，复杂难度车位也要能泊，车位类型的覆盖一定要全。

　　因此日后推送的记忆泊车功能支持机械车位的记忆泊车（支持车位任意选择，支持机械车位；支持三层以上跨层，上坡下坡；学习后的路线取最短路径；支持多层螺旋弯、跨层直角弯；支持闸机抬杆等。）同时支持各种领航的记忆泊车功能（包括充电桩领航、电梯口领航、高速服务区领航和停车场洗车领航等）。

AIEva

　　凭借 Kr 大模型行业领先的语义泛化能力，AlEva 实现了类人自然交流的"全舱自由说"括车设、车控、导航、车载 App 在内，均能实现完全脱手的全场景语音闭环。平均每个原子指令可以实现 100 种以上的泛化输入，可以泛化的车控指令，超过 15 万条。

目前试驾车能实现：

1.驶入隧道升窗建议/空调自动内循环:车辆驶入隧道时，Eva 主动推荐关闭车窗，并将空调自动切)换为内循环，保障车内空气质量。

2.晚间到家充电提醒:晚间到家时，综合能耗数据与当前电量等信息，预测到剩余电量无法满足第二天行程时，Eva 将主动进行充电提醒。

3.座椅按摩主动推荐:综合用户使用座椅按摩的习惯/偏好、连续驾驶时长等信息，在达到相应条件时进行主动推荐。

4.座椅通风主动推荐:综合用户开启座椅通风与车内外温度、驾驶时长、驾驶里程、个人习惯等因素的关联进行需求预测，在达到需求条件时进行主动推荐。午休小憩主动推荐:在 11:00~14:00 时间段内，当车机开机或主驾入座时，如学习到用户有午休习惯或长时间驻留车内，则进行小憩建议。

　　全文总结：极氪001的动态乃至设计都有它的优势，而旧款欠缺的是整个智驾能力的提升，本次换装新的智驾芯片算是补齐了最后一个短板，而像城市NZP+、记忆泊车和AI大数据目前已经提上更新日程，而24款上市不到大半年时间就推出25款车型，也算是一次重大博弈。

（图/文/摄：太平洋汽车 潘洪瀚）