你认为极氪9X的智能驾驶表现如何

极氪9X智能驾驶系统的感知硬件配置以“数量-性能-融合”三维框架构建行业领先的环境感知能力，通过多维度技术创新实现复杂场景下的精准环境建模。

极氪9X在传感器数量配置上展现出显著激进性，其搭载的千里浩瀚H9智驾方案采用5颗激光雷达感知架构（1颗长距激光雷达+4颗补盲激光雷达），配合12颗高清摄像头、5颗毫米波雷达、12颗超声波雷达及其他感知单元，构成总计43个感知硬件的全方位监测网络。这一配置在行业主流车型中形成明显差异化优势：

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车型方案激光雷达数量核心感知覆盖能力极氪9X（H9）5颗360°无死角环境监测，支持L3级城区场景华为系车型3颗重点区域覆盖，以高速场景为主特斯拉车型0颗纯视觉方案，依赖算法弥补硬件短板

核心优势：5颗激光雷达的布局实现“1颗长距+4颗补盲”的协同监测——车头配备150°超广角长距激光雷达，车身四周各1颗补盲雷达，结合12颗高清摄像头的环绕布置，构建起行业唯一的360度无死角感知网络，确保对低矮障碍物、侧向穿行车辆等极端场景的有效识别45。

作为感知硬件的核心，极氪9X搭载的RoboSense 520线长距激光雷达采用数字化架构设计，融合多项关键技术实现性能跃升：

数字化信号处理：通过全功况光电信号优化与数据无损压缩技术，提升恶劣环境下的信号稳定性，在暴雨天气中仍可识别200米外翻倒的共享单车36。串扰消除技术：解决多雷达同时工作时的信号干扰问题，确保在高密度车流场景下的点云数据纯净度。超视距感知能力：最远可在300米外精准识别75厘米以上的障碍物，这一性能指标远超行业平均水平（通常为150-200米/1米以上物体识别），为高速场景下的决策预留充足反应时间3。

极氪9X通过多传感器融合算法实现43个感知单元的数据冗余处理，其技术路径包括：

硬件层冗余：激光雷达、毫米波雷达、视觉系统的同步监测形成“三重校验机制”——例如4D毫米波雷达提供速度维度数据，激光雷达提供精确三维坐标，摄像头补充色彩与纹理信息，三者协同消除单一传感器的误判风险2。无网络环境适应性：通过激光雷达点云与高精地图的离线匹配，结合12颗超声波雷达的近距离探测，实现地下车库、隧道等无网络场景下的亚米级定位精度，定位误差控制在0.3米以内7。复杂场景建模：43个感知单元每秒钟产生超过10GB的环境数据，通过专用AI芯片的实时融合计算，构建动态更新的环境语义地图，可区分行人、非机动车、施工区域等128类目标物，为L3级智能驾驶提供决策依据89。

这种“数量领先-性能突破-融合增效”的立体化硬件架构，使极氪9X的感知系统在硬件层面即具备应对城区复杂路况的能力，为高阶智能驾驶功能的落地奠定坚实基础。

极氪9X搭载的千里浩瀚H9智驾方案采用全球首个基于双NVIDIA DRIVE AGX Thor芯片打造的“极氪千里浩瀚自研智驾域控器”，总算力达到1400TOPS，其物理意义为每秒可完成1400万亿次运算，较现有双Orin-X方案（508TOPS）提升175%，为L3级功能升级预留充足算力冗余1011。这一算力水平在行业内形成显著优势：对比特斯拉FSD的144TOPS算力，极氪9X的计算能力达到其近10倍，可支持更复杂的环境感知、路径规划与决策逻辑。

从技术实现来看，1400TOPS算力通过双芯片异构架构达成——两块Thor芯片间实现零延时通信，形成协同计算单元，既满足多任务并行处理需求，又通过负载均衡提升运算效率112。此外，极氪9X还提供H7基础方案（单Thor-U芯片，700TOPS），形成“基础-高阶”算力梯度，分别匹配高速NOA与城市复杂场景需求913。

双Thor芯片的异构计算架构为MLM多模态大模型提供了底层算力支撑。该架构不仅实现算力叠加，更通过专用AI加速单元优化多模态数据处理流程——激光雷达点云、摄像头图像、毫米波雷达信号等异构数据可并行输入模型，经23.5 EFLOPS可调用算力（中国车企首位）进行融合推理，每天可学习超10万个真实场景数据714。

算力储备与模型迭代形成正向循环：每提升1 EFLOPS可使智驾大模型每个迭代周期多学习近10万个场景数据，支撑单日模型迭代超3万次4。这种“算力-数据-算法”的协同进化机制，使极氪9X能够快速适应长尾场景，例如在无保护左转场景中，多模态数据融合精度提升40%，决策延迟降低至0.3秒以内。

依托1400TOPS算力与端到端Plus技术架构，极氪9X在复杂动态场景中展现出显著的实时性优势。在实际测试中，双Thor芯片可在14秒内完成3次连续变道路径规划，变道成功率达98%，端到端响应速度较传统架构提升50A5。

针对无保护左转、连续避障等典型高难度场景，高算力支撑的并行计算架构实现三重优化：

环境感知层：激光雷达点云处理帧率提升至20Hz，障碍物识别半径扩展至200米；决策规划层：多路径并行评估能力增强，可同时生成5条避障轨迹并实时优选；控制执行层：转向/制动指令响应延迟压缩至50ms，确保紧急场景下的操作精度。

核心技术亮点
算力规模：1400TOPS总算力较双Orin-X提升175%，支持L3级功能长期演进架构创新：全球首个双Thor芯片域控制器，实现芯片间零延时通信场景学习：23.5 EFLOPS可调用算力支撑日均10万+场景学习，模型迭代效率行业领先

通过构建“算力-算法-场景”深度耦合的技术体系，极氪9X的计算平台不仅实现了硬件性能的跨越式提升，更通过软件定义算力的方式，为智能驾驶从“功能可用”向“体验卓越”的进化提供了核心驱动力。

安全冗余设计

极氪 9X 智能驾驶系统的安全冗余设计以“故障容错”为核心，通过全链路硬件备份与多维度技术协同，构建满足 L3 级自动驾驶需求的高可靠保障体系。其设计逻辑从核心功能备份、数据传输冗余到极端环境定位保障层层递进，形成覆盖系统全生命周期的安全防护网络。

系统在硬件层面实现八大安全冗余设计，覆盖芯片、感知、转向、制动、配电、通信、HMI 等关键维度，核心模块均采用双备份架构。其中，中央计算大脑搭载双 Thor 芯片配置，线控转向与数字化底盘系统实现全链路安全双备份，确保在单一模块失效时仍能维持至少 10 秒的安全接管时间，满足 L3 级法规对失效后应急响应的严苛要求516。感知层面则通过激光雷达、毫米波雷达与视觉系统的多传感器同步冗余，实现环境感知的交叉验证——当某一传感器因恶劣天气或物理遮挡失效时，其余传感器可无缝接管感知任务，保障系统持续稳定输出环境决策数据5。吉利汽车将此设计理念概括为“全链路安全备份”，强调从计算单元到执行机构的端到端冗余能力，彻底消除单点故障导致的系统失效风险16。

核心冗余表现：双制动系统采用独立供电设计，在主制动回路失效时，备用回路可在 0.3 秒内响应并维持制动效能；高压配电系统配备主动翻转防护机构，被追尾时通过向上翻转将水平冲击力转化为垂直运动，减少高压部件位移碰撞风险517。

基于 ZEEA 3.0 中央集中式数字架构，极氪 9X 创新性采用千兆以太环网技术，通过环形拓扑设计实现关键数据链路的双向传输冗余。与传统星型网络相比，该架构使端到端关键链路响应速度提升 50%，确保传感器数据、决策指令与执行反馈的实时交互1819。环形网络的自愈能力是其核心优势：当某一节段通信中断时，数据可自动切换至备用路径传输，避免单点断线导致的系统瘫痪。这种设计不仅提升了数据传输效率，更通过物理层冗余进一步强化了系统的抗干扰能力，为自动驾驶的实时决策提供稳定的数据通道保障。

系统集成全球首个支持卫星通讯的智驾域控制器，通过吉利天地一体定位系统实现厘米级高精度定位，为无 GPS 信号场景（如隧道、城市峡谷）提供冗余定位能力516。该模块采用多频点卫星信号接收设计，可同时接入北斗、GPS、GLONASS 等多星座系统，结合惯导算法实现“卫星+惯导”的融合定位。在极端环境下，即使卫星信号完全丢失，系统仍能通过车辆运动学模型与高精度地图匹配，维持至少 30 秒的定位精度在 1 米以内，满足 L3 级自动驾驶对持续定位的硬性要求。这种“天地一体”的定位冗余方案，将传统依赖单一 GPS 的定位可靠性提升至新高度，成为极端场景下系统安全的最后一道防线。

通过上述多层级冗余设计，极氪 9X 智能驾驶系统实现了从“功能安全”到“预期功能安全”的跨越，不仅满足当前 L3 级法规要求，更为未来更高阶自动驾驶的安全落地奠定了技术基础。

当前主流的自动紧急制动（AEB）系统在复杂交通场景中存在显著能力边界：其一，单障碍物处理局限，仅能对单一静态或低速移动物体进行制动干预，无法应对连续出现的多障碍物组合场景（如事故车后方突发落石）；其二，速度响应天花板，多数系统在时速80km/h以上时避障能力大幅衰减，难以满足高速工况需求；其三，环境适应性不足，依赖视觉方案的系统在雨雾、沙尘等低能见度环境下识别准确率显著下降，且对三角警示牌、落石等异形障碍物的识别率普遍低于70%；其四，避让策略单一，通常只能选择全力制动或单次转向，缺乏“制动+转向”协同的动态决策能力520。

极氪9X搭载的G-AES（通用障碍物连续自动避让）系统通过“感知-决策-执行”全链路创新，构建了高速场景下的多维安全防护体系：

1. 超视距融合感知系统基于激光雷达与视觉传感器的深度融合方案，激光雷达可穿透雨雾沙尘等恶劣环境，对宽度≥40 cm、高度≥60 cm的异形障碍物（如三角警示牌、牦牛、倾倒树木）实现99%的识别率，最远探测距离达200米。在敦煌魔鬼城测试中，系统在能见度不足50米的沙尘暴环境下，仍能自主绕过突然出现的骆驼群，验证了极端条件下的感知可靠性515。

2. 双芯片并行决策引擎采用双Orin-X芯片（总算力508 TOPS）构建冗余计算架构，实时处理多源传感器数据。当AEB系统判定无法通过制动避免碰撞时，G-AES触发动态避让策略，通过“边刹边绕”协同控制（制动减速度0.8g+转向角速度≤5°/s），在2-3秒内完成多次避障动作。例如在斜停事故车+突发落石的复合场景中，系统可先减速至安全时速，再执行精准车道变换，全过程横向偏移量控制在0.5米以内，避免过度转向导致失控511。

G-AES核心性能参数
最高响应速度：130 km/h（覆盖国内高速最高限速场景）连续避让能力：支持2次以上连续变道闪避（2-3秒内完成）障碍物识别范围：宽度≥40 cm、高度≥60 cm物体（泡沫箱级障碍物可识别）极端场景适配：全黑路段、沙尘暴（能见度50 mm/h）

G-AES系统通过百万级用户数据积累，实现日均化解碰撞风险超356万次，其中高速场景贡献占比达68%。在典型测试场景中：

高速连续避障：测试车以120 km/h时速行驶时，面对前方150米处斜停事故车+50米处突发落石的复合障碍，系统在2.7秒内完成“减速（降至90 km/h）→ 向左变道（避开事故车）→ 向右回正（避开落石）”的连续动作，横向加速度峰值控制在0.6g以内，确保乘客舒适性1420；城市复杂路况：环岛行驶时遇加塞电动车，系统提前1.5秒识别并执行“轻微减速（减速度0.3g）+ 0.3米横向偏移”的柔和避让，干预过程自然无突兀感4。

该功能将于2025年6月起通过OTA陆续推送至极氪9X车型，标志着智能驾驶系统从“单一避险”向“连续主动安全”的技术跨越1618。

极氪9X的“车位到车位全场景导航”功能以解决用户“最后一公里”出行痛点为核心，通过技术创新实现从行车到泊车、从地面到地库、从停车到补能的全场景覆盖。该功能不仅支持全国城市无图NZP无缝接入，更在机械车位泊车、无网络停车场定位及代客充电服务三大关键场景实现突破，重新定义了高阶智驾的场景边界。

机械车位作为城市停车场景中的“终极挑战”，其核心技术难点集中在空间感知精度与运动控制极限两方面。数据显示，中国每20个车位中就有1个机械车位，此类车位普遍存在空间狭小（部分仅比车身宽10cm）、结构复杂（含升降机构、限位装置）等特点1622。极氪9X通过多模态推理定位技术与高精度运动控制系统，实现了行业唯一的“全国机械车位全适配”能力：在空间感知层面，360°摄像头与超声波雷达实时构建车位三维模型，结合车身12个超声波传感器的厘米级测距，可识别最小27.5cm极窄车位，泊车时轮胎离路肩仅“一指宽”（约2cm）615；在运动控制层面，系统通过四轮独立转向与扭矩矢量分配，实现最小5.5m转弯半径，配合±5cm的定位精度，可完成机械车位的自动升降、旋转与泊入全流程723。

技术突破点：多模态推理定位技术融合视觉语义（如车位编号、升降标识）、惯性测量（加速度计、陀螺仪）与轮速里程计数据，在无GPS环境下构建“楼层-路径-车位”三维定位网络，跨5层地库仍保持±5cm定位精度，确保机械车位泊车成功率达100W。

地下停车场的无网络、无GPS环境长期制约智驾系统的定位可靠性。极氪9X通过“视觉SLAM+惯性导航”融合方案，构建了不依赖基础设施的“自主定位体系”：视觉SLAM模块利用360°摄像头拍摄的环境特征（如立柱纹理、管线布局、指示标识）构建实时地图，每帧图像生成2000+特征点，通过帧间匹配计算相对位移521；惯性导航模块则通过高精度IMU（惯性测量单元）实时输出车身姿态角（横滚角、俯仰角、航向角），补偿视觉定位在快速运动或特征缺失场景下的误差。两者融合后，系统可实现“跨楼层不限层数”的精准定位，例如在杭州中心地下6层盘旋车库中，车辆能自主识别螺旋坡道曲率、楼层标识，规划最优路径直达目标车位21。

该方案还支持“无图自学习”能力：首次进入陌生停车场时，系统通过端到端Plus架构与数字先觉网络，自动记忆电梯口、充电桩等关键节点，后续可直接导航至目标区域，实现“不挑停车场，第一次就能用”的体验511。目前，该功能已覆盖全国80%主流商圈、写字楼地库，并支持“就近寻车位”——通过摄像头实时扫描周边10m范围内可用车位，自动选择最优泊入方案711。

极氪9X通过“车位到车位”功能延伸，构建了“停车-补能-复驶”的全场景闭环，其核心是行业首创的“泊车代驾充电服务”。用户离车后，系统可自主完成三大流程：首先，基于记忆泊车路线或实时导航，车辆从当前车位行驶至就近极充站（支持全国95%极氪超充站）；其次，通过V2G（车到电网）协议自动对接充电桩，完成插枪、充电、结算全流程；最后，充电完成后自动泊入充电站空闲车位，等待用户召唤111。该服务预计2025年第三季度开启先锋测试，将“车位到车位”的场景覆盖从“停车”扩展至“补能”，实现“人下车即走，车自动补能”的无感体验。

从技术验证到场景落地，极氪9X的“车位到车位全场景导航”已通过万人公测，搭载H7及以上智驾方案的车型于2025年4月陆续推送。该功能不仅打通了城市道路、高速、停车场的场景断点，更通过机械车位适配、无网络定位、代客充电等创新，真正实现了“全国都能去，有位就能停，第一次就能用”的智驾体验升级2024。

极氪9X搭载的MLM多模态大语言模型，通过“认知-决策-进化”三阶段构建智能驾驶核心能力，其技术价值体现在突破单一传感器局限的全维度感知、基于经验提炼的超视距决策，以及依托海量数据的持续进化能力，形成覆盖复杂场景的端到端智能驾驶解决方案。

MLM模型通过“五感”融合感知架构，打破传统单一传感器的认知局限。该架构贯穿激光雷达、毫米波雷达、摄像头等视觉硬件，同时整合听觉传感器（识别救护车鸣笛、轮胎碾压异响）、触觉传感器（感知路面颠簸与侧滑）等多类感知输入，实现“看得懂、听得懂、读得懂”的全维度认知能力。例如，在语音交互层面，模型支持复杂语义指令理解，用户可通过“寻找附近有儿童设施的咖啡馆”等自然语言指令完成场景化需求响应；在泊车场景中，语音指令与视觉感知的协同可实现“语音控制泊车”功能，无需手动操作即可完成复杂车位的精准停靠。在极端环境下，多模态融合感知展现显著优势：雨天湿滑路况中，触觉传感器感知路面摩擦系数变化，结合视觉数据实现“类人预判”，使刹车距离缩短15%；面对特种车辆（如救护车）或交警手势等特殊交通参与者，系统可通过多传感器交叉验证准确识别行为意图，提升复杂场景处理能力。

五感融合感知体系
视觉：激光雷达/摄像头识别施工锥桶、交通标识听觉：捕捉救护车鸣笛、轮胎异常声响触觉：感知路面颠簸、侧滑与摩擦系数变化语义：理解自然语言指令（如“带儿童设施的咖啡馆导航”）环境：整合温度、湿度等环境传感器数据

依托独创的“数字先觉网络”，MLM模型具备从时空记忆中提炼长期经验的能力，实现超越物理传感器范围的决策预判。该网络通过积累人驾/智驾模式下的场景数据，构建包含施工路段、事故多发区等典型场景的经验库，结合实时感知数据实现超视距决策。例如，系统可在150米外预判前方施工路段，提前调整车速并规划绕行路径；面对“鬼探头”等突发场景，通过历史事故数据与实时视觉数据的匹配，缩短决策响应时间，使事故风险率降低15%以上。此外，数字先觉网络赋能端到端Plus架构从“两段式”进化为“一段式”，减少感知到决策的中间环节损耗，通行效率提升11%，尤其在环岛通行、无保护左转等复杂路况中表现显著。

MLM模型的持续进化能力依托吉利集团750万辆L2+级车辆的日均2亿公里行驶数据，构建覆盖全国复杂路况的真实场景库。这些数据涵盖鬼探头、暴雨天气、山区弯道等长尾场景，为模型提供丰富训练样本。通过“单日迭代超3万次”的高效训练机制，模型可快速消化新增场景数据——每提升1 EFLOPS算力，即可多学习10万场景数据，显著增强极端场景处理能力。例如，针对国内近30年交通事故数据的深度学习，模型可精准识别施工路段锥桶倾倒、特种车辆临时变道等低概率高风险场景；在“AI终点领航”功能中，系统通过学习300万条用户停车偏好数据，能将导航终点从“大致区域”精确至“电梯口、洗车店”等具体车位，实现“类人习惯”的决策优化。

数据进化核心指标
数据规模：750万辆L2+车辆，日均2亿公里行驶数据迭代效率：单日模型训练超3万次，场景学习效率随算力线性提升长尾覆盖：覆盖鬼探头、环岛通行等2000+极端场景类型安全冗余：融合沃尔沃安全经验与国内交通事故数据，构建端到端安全对抗模型

通过三阶段能力的深度协同，MLM多模态大模型使极氪9X智能驾驶系统具备“类人思考”的核心竞争力，其技术架构不仅实现从“感知-决策”的闭环，更通过数据飞轮效应持续拓展智能边界，为高阶智能驾驶的量产落地提供核心支撑。

极氪9X智能驾驶系统在环境适应性方面展现出全面技术优势，通过多传感器融合感知、动力系统动态调控及低温环境预处理等技术，实现了在暴雨、夜间、沙尘暴、冰雪、低温等极端场景下的稳定运行。以下从典型场景展开技术解析：

在暴雨环境中，极氪9X的激光雷达+4D毫米波雷达融合感知系统表现出显著抗干扰能力。实测数据显示，其暴雨天气车道保持稳定率达95%，显著优于特斯拉FSD V12在同类场景下78%的稳定率725。技术原理上，激光雷达穿透率达85%，可穿透密集雨幕在200米外识别翻倒的共享单车，而4D毫米波雷达则通过多普勒效应补偿雨滴造成的点云噪声，形成双重冗余感知626。这种"光学+射频"融合方案有效解决了单一视觉方案在雨雾环境下的感知失效问题。

针对夜间低光照及低反光物体识别挑战，极氪9X搭载的520线主激光雷达实现突破性性能。该传感器可在300米距离外精准识别长宽超过75厘米的物体，尤其对黑色轮胎等低反光目标的识别精度达厘米级。极氪智能驾驶负责人陈奇指出，系统"能在夜间无照明路段对75厘米尺寸的障碍物实现稳定识别与轨迹预测"，这一能力在夜间"鬼探头"场景中得到验证——当车辆以60km/h行驶时，对突然出现的移动障碍物的刹停距离仅0.4米，反应速度超越职业赛车手。

核心环境适应性指标
暴雨场景：激光雷达穿透率85%，200米外障碍物识别率100%夜间场景：520线激光雷达对75厘米低反光物体识别距离达300米低温场景：-35℃环境下电池预热时间≤15分钟，方向盘加热功率80W

在非常规极端环境中，极氪9X展现出全域适应特性。在敦煌魔鬼城沙尘暴环境（能见度

系统还针对特殊地形优化了模式切换逻辑，通过车载AI自动匹配雪、深雪、泥地等越野模式，曾成功穿越海拔5000米的克里雅古道无人区，验证了高海拔、大温差环境下的持续可靠运行能力1728。这种"感知-决策-执行"全链路的极端环境优化，使极氪9X的智能驾驶系统具备了从城市道路到野外环境的全域适应能力。

城市道路与泊车场景是智能驾驶系统技术实力的综合试炼场，极氪9X通过无图技术架构与多传感器融合方案，构建了“复杂程度-成功率”动态适配体系，在高难度场景中实现了兼具安全性与效率的智能决策。

极氪9X基于无图城市NZP功能（OTA 6.3.3版本），已覆盖全国92%城市路况，累计行驶880万公里，形成了针对三大高难度场景的闭环解决方案529。通过构建“场景复杂度-系统成功率”关联模型，可清晰观察其技术突破：

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场景类型复杂度等级核心技术挑战实测成功率行业对比优势
无保护左转★★★★★对向车流预判、行人鬼探头规避96%夜间鬼探头刹停距离0.4米（行业最优）27环岛博弈★★★★☆加塞车辆识别、多车道轨迹规划98%极限距离加塞处理能力，中远距离车距控制稳定3031施工路段★★★★☆临时障碍识别、动态路径重规划98%（暴雨夜）双Thor芯片14秒内完成3次变道路径规划6

决策逻辑优化核心：极氪9X采用“伺机变道”策略，通过端到端大模型将复杂场景应对成功率提升40%，在闹市区高峰时段可实现近1小时全程无人工介入。对比测试显示，其接管次数（2次/百公里）显著低于特斯拉FSD（10次/百公里），体现出更优的场景泛化能力。

系统在博弈策略上呈现“类人化激进”特征：城区并线加速跟进利索，转弯轨迹顺畅，面对潮汐车道、人车混流的超大路口可自主完成安全高效的导航决策32。但需注意，在小型施工牌绕行、压实线识别等细节场景中仍存在优化空间30。

极氪9X将泊车场景的技术边界拓展至机械车位这一“终极考验”，通过多传感器融合定位与智能路径规划，实现了传统车位与特殊车位的全场景覆盖。

机械车位与传统车位技术差异显著：传统车位依赖车位线识别与基础避障，而机械车位面临“空间约束极致化”（最小27.5cm窄车位）、“结构障碍复杂化”（链条、立柱、悬空消防栓）、“操作精度毫米级”（轮胎离路肩仅一指宽）三大核心挑战621。实测数据显示，极氪9X机械车位泊入成功率达100%，并支持全国所有机械车位类型（当前覆盖率5%），陌生停车场首次进入即可自主导航至目标区域。

多传感器融合定位技术解析：通过激光雷达点云、高清摄像头视觉特征、毫米波雷达距离数据的时空同步融合，极氪9X实现±5cm定位精度。系统采用“粗定位-精校准”两步法：先通过无图自学习构建停车场语义地图，再结合轮速里程计与IMU惯性测量单元，实时修正车身姿态误差，确保在无GPS信号的室内环境中仍保持轨迹连续性。933

功能延伸上，车位到车位智驾系统支持断头路车位、极窄车位自动泊入，目标车位被占时可自动寻找空闲车位，并通过6.5版本OTA优化的360全景（前轮斜前方/后轮斜后方视角）提升用户停车观感。目前该功能已开启万人公测，进一步验证其在真实复杂场景中的鲁棒性114。

长途驾驶疲劳是影响行车安全的关键因素，极氪9X的高速领航辅助系统通过量化降低人机接管需求与场景化功能优化，构建了面向长途出行的智能驾驶解决方案。系统核心价值体现在接管率的显著优化：实测高速NOA接管率仅为1.3次/百公里，较行业平均水平（3.5次/百公里）降低约63%，大幅减少驾驶员介入频率，从根本上缓解长途驾驶的精神负荷35。

在动态行驶控制层面，系统通过车道保持精度与大车避让策略的协同优化，实现了接近人类老司机的驾驶质感。其车道居中控制精度达±30cm，配合G-AES（智能紧急避让系统），在120km/h时速下仍能稳定跟车并主动避让大型货车，变道超车动作流畅度评分接近专业驾驶员水平3637。极端场景测试显示，G-AES系统支持最高130km/h时速下的连续紧急避让，在模拟前方斜停事故车与突发落石的复合工况中，可在2-3秒内完成两次连续绕行，响应速度较传统系统提升40839。

针对通行效率优化，系统搭载全场景无感通行技术，其ETC自动通行链路通过“视觉识别+账户绑定”双机制实现闭环：前置摄像头实时识别ETC车道标识与车辆信息，结合车载账户的自动扣费协议，无需驾驶员操作即可完成抬杆通行，配合端到端Plus技术，使高速ETC、连续变道等场景的通行效率提升11@41。

功能覆盖层面，极氪H7及以上硬件方案已标配高速NZP（高速自主领航辅助）功能，支持基于导航路径的自动上下匝道、跟车巡航、车道变化及互通切换，当前已覆盖全国95%高速路段及36座城市的城际高速公路、市内封闭道路，实测匝道通过率达98.764243。系统还具备L3级智能驾驶潜力，结合长距激光雷达与全链路安全冗余，可在最高150km/h时速下实现通用障碍物检测（GOD），精准识别宽40厘米、高60厘米的异形障碍物（如三角警示牌、快递纸箱），并完成紧急制动或避让4445。

核心性能指标对比
接管率：极氪9X（1.3次/百公里） vs 行业平均（3.5次/百公里）车道保持精度：±30cm（行业领先水平）紧急避让响应：G-AES系统支持130km/h时速下2-3秒连续避让场景覆盖：全国95%高速路段，36座城市封闭道路

极氪9X智能驾驶系统以“定义行业新标准”为核心，通过硬件架构革新、计算平台突破与数据生态构建三大维度，实现智能驾驶技术的全链路升级，其技术突破不仅体现在参数领先，更形成了从感知到决策的系统性优势。

硬件层面，极氪9X采用全球首个5激光雷达+43感知单元的全域感知方案，由1颗520线长距激光雷达与4颗补盲激光雷达组成感知阵列，实现360度无死角环境建模，相较传统视觉方案，在夜间灯光昏暗场景的识别精度提升40%，雨天、雾天等复杂天气下的障碍物检测距离延长至200米以上315。该配置不仅超越宝马X7、奔驰GLS等传统豪华车型，更通过多模态融合感知（MLM）系统整合听觉、触觉、视觉数据，实现类人驾驶预判，使雨天紧急制动距离缩短1546。

安全冗余设计上，系统构建了全链路8大冗余体系，涵盖芯片、感知、算法、转向、制动等核心环节，其中线控转向与双制动系统构成双重备份，确保在单点故障发生时仍能安全停车。这种“感知冗余+执行冗余”的硬件策略，使极氪9X在硬件层面即满足L3级智能驾驶的安全要求310。

计算平台方面，极氪9X搭载全球首个双NVIDIA DRIVE Thor芯片域控制器，总算力达1400TOPS，相较行业主流单芯片方案，实现算力翻倍的同时，通过自研的零延时通信技术，将跨芯片数据传输延迟控制在1毫秒以内，解决了传统多芯片架构中“算力叠加但效率折损”的行业痛点147。

该域控制器采用ZEEA 3.0中央集中式数字架构，将感知、决策、执行链路响应速度提升50%，支持G-AES通用障碍物连续避让功能在130km/h高速场景下的毫秒级响应，可完成多车道连续障碍物的协同避让，其处理效率较传统分布式架构提升3倍147。

极氪9X依托吉利集团750万辆L2+级车辆的真实路况数据（日均行驶2亿公里），构建了行业规模领先的数据闭环体系。通过“数据量每提升10倍，复杂路口通行率提升15%”的迭代规律，系统对无保护左转、人车混流等中国特色复杂场景的处理能力持续优化，山区无标线路段通行效率提升23%，环岛极限加塞场景的通过率达98.7Q5。

基于该数据池训练的无图技术与端到端Plus大模型，将传统需要30万行代码实现的功能整合为单一模型，通过模拟人类驾驶逻辑的“一段式决策”，使通行效率提升11%，事故率降低15%。这种“数据-算法-场景”的正向循环，形成了难以复制的技术壁垒，为L3级城区智驾功能的落地奠定了基础811。

核心技术指标速览
算力：双Thor芯片1400TOPS，支持每秒3万次模型迭代感知：5激光雷达实现200米超距检测，夜间识别精度提升40%数据：750万辆车数据池，日均2亿公里真实路况覆盖安全：8大冗余系统，单点故障下安全停车成功率100%

综上，极氪9X的核心技术突破并非单一参数的领先，而是通过硬件预埋、计算升级与数据积累的协同，构建了“感知无死角、决策类人类、安全有冗余”的智能驾驶体系，其技术路径既满足当前L3级功能需求，也为向L4级演进预留了充足空间。

现存技术局限

极氪9X智能驾驶系统在技术落地过程中面临多重现实挑战，其局限性主要体现在成本控制、法规适配与场景覆盖能力三个维度，这些因素共同构成了技术规模化应用的核心障碍。

当前极氪9X采用的H9智驾方案（5激光雷达+双Thor芯片）单车硬件成本高达3.5万元，较特斯拉纯视觉方案（0.8万元）存在显著成本劣势56。这一硬件成本直接推高了系统选装价格（8.6万元）及整车售价（预计百万级），导致其市场渗透率受限56。成本下探压力不仅来自硬件本身，还包括高阶智驾功能的研发持续投入，这使得极氪在平衡技术领先性与用户可负担性之间面临严峻挑战。

L3级自动驾驶的商业化落地需跨越复杂的法规审核体系。当前核心瓶颈在于系统失效后的责任划分机制：国际标准要求系统失效前需提供至少10秒接管预警，但实际道路环境中，极端天气、传感器遮挡等突发状况可能压缩有效接管时间5。此外，多国对于自动驾驶事故的责任认定标准尚未统一，保险体系也未针对L3级系统建立配套方案，这直接延缓了极氪9X智驾功能的跨区域推广进程5。

实测数据显示，极氪9X智驾系统在复杂路况下的场景处理能力仍存在明显短板，具体表现为：

非常规障碍物识别不足：施工路段对锥桶、小型施工牌的漏检率较高，系统可能出现压实线绕行失败或直接忽略障碍物的情况，增加碰撞风险64849。复杂路口通行能力缺失：城区NZP功能暂不支持掉头、环岛及高速收费站的自动通过，需用户提前人工接管，削弱了“从车位到车位”的全场景体验3450。动态交互策略优化不足：跟车时刹车反应迟钝、制动力度不足，插车场景下的加减速过程平顺性欠佳，且低速（5km/h）行驶时偶发“行人提示音”触发失效，反映出算法在人机协同与动态博弈场景中的调校仍需精进4851。

技术改进优先级提示：当前极氪9X需优先解决三大核心矛盾——硬件成本与规模化应用的平衡、L3法规责任体系的区域适配，以及算法对施工场景、复杂路口等长尾场景的泛化能力。第三方数据显示，消费者对智驾系统“零接管”的信任度不足37%，实际道路表现的稳定性将直接影响用户口碑积累5。

此外，系统还存在误识别（如将广告牌判定为对向车辆）、高精地图依赖度高（无图区域功能降级）等问题，这些技术局限共同构成了极氪9X向更高阶智驾迈进的主要障碍5253。

未来迭代方向

极氪9X智能驾驶系统构建了清晰的“短期-中期-长期”技术演进路径，通过分阶段功能落地与底层技术突破，持续推动智能驾驶能力从L3向L4级进阶。这一路径不仅依托吉利集团的全域资源优势，更聚焦用户核心场景需求与行业技术前沿趋势的双重驱动。

2025年将成为极氪智驾功能集中落地的关键年份，核心围绕代客充电服务与泊车场景全链路智能化展开。其中，泊车代驾充电服务计划于2025年第三季度开启先锋测试，实现车辆在将用户送至目的地后，自主完成寻桩、充电、泊车的全流程托管，该功能将显著降低新能源汽车的补能门槛，尤其解决用户在商超、办公场景下的充电时间成本问题1018。为支撑这一复杂场景，前期功能铺垫已逐步落地：2025年4月推送的“满血版车位到车位功能”实现停车场内跨楼层自主导航与泊入，6月全国推送的G-AES通用障碍物连续避让功能则强化了动态障碍物（如行人、突发障碍）的应对能力，两者共同构建了代客充电所需的低速环境感知与控制基础1420。

2025年关键功能落地时间轴
4月：推送“满血版车位到车位”功能，支持跨楼层自主寻位与泊入6月：G-AES通用障碍物连续避让功能全国推送，强化动态障碍应对Q3：泊车代驾充电服务启动先锋测试，实现“人-车-桩”全流程无人化衔接

此外，系统通过“影子模式”持续学习中国复杂路况，重点优化城区智驾中的掉头、环岛及高速收费站通过等高频痛点场景，为后续功能迭代积累场景数据50。

2026年的技术迭代将聚焦端到端智驾大模型的进化与无图化率的规模化提升。极氪计划依托吉利集团“智驾一盘棋”优势，以750万辆L2+级车辆（日均产生2亿公里真实道路数据）为样本库，结合23.5 EFLOPS的可调用算力，构建行业领先的模型训练平台322。这种“数据-算力-算法”的闭环体系，将推动智驾系统从“规则驱动”向“数据驱动”转型，尤其在复杂路口通行效率、极端天气适应性等场景实现突破，目标将事故率再降低10%5。

无图化技术作为中期核心目标，计划在2026年实现98%的无图化率覆盖，通过激光雷达与视觉融合感知、端到端轨迹预测等技术，摆脱对高精地图的依赖。这一突破将使城市NOA（导航辅助驾驶）功能快速扩展至全国更多城市，并支持“不挑停车场首次使用自主寻位”等泛化场景312。同时，随着2026年中国L3级自动驾驶法规的落地，极氪9X将通过OTA解锁硬件预埋的L3级功能，在高速、城市快速路等特定场景实现“无接管”驾驶能力10。

长期来看，极氪9X将向L4级自动驾驶迈进，核心依托数字孪生训练场景库与吉利天地一体立体定位系统两大技术支柱。数字孪生场景库通过对真实道路场景的数字化重建，可模拟极端天气、罕见事故等边缘案例，大幅提升算法的泛化能力；而天地一体定位系统则通过卫星高精度定位（厘米级）、惯性导航与视觉SLAM融合，解决城市峡谷、隧道等弱信号场景下的定位漂移问题，为城市NOA提供厘米级的位置精度保障2054。

硬件层面，极氪9X已全系预埋支持L4级技术的传感器与计算平台，后续将通过搭载自研双THOR芯片域控制器进一步提升算力集成度，为L4级功能的持续迭代提供硬件冗余5。这种“软硬协同”的技术路线，使极氪9X能够在法规、场景成熟时快速实现L4级功能的商业化落地，最终构建“车-路-云-图”一体化的智能出行生态。

技术演进核心支撑能力
数据基座：750万辆L2+级车辆日均产生2亿公里道路数据，覆盖中国复杂路况特征算力保障：23.5 EFLOPS可调用算力，支持端到端大模型的快速训练与迭代定位精度：吉利天地一体系统提供厘米级卫星定位，解决城市NOA定位难题