挑战重庆魔幻路况 腾势N7高速NOA体验

在腾势N7(图片|配置|询价)上市后，比亚迪集团终于有了属于自己的“智能车”，在最近腾势N7也开启了高速NOA的内测，今天我们就来到了重庆挑战魔鬼立交，一台首次上线高速NOA的车型真的能挑战如此复杂的路况吗？本期视频将给你答案。

腾势N7

最低售价：23.68万起最高降价：2.00万

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[ ·1· 硬件配置 ]

首先咱们来看看腾势N7智驾方面的硬件配置，目前腾势N7有两个智驾包可选，一个是售价15000元的高快智驾包，另一个是售价28000元的高阶智驾全享包。

两个选装包在硬件选择以及功能实现上都有一些差异，便宜的高快包搭载的是英伟达Orin N芯片，算力84TOPS，全车共31个传感器，能够实现高速NOA和记忆泊车。而高阶包搭载的是Orin X芯片，算力来到254TOPS，并且增加了2个激光雷达，功能上主要差异在于，高阶包车型后续可以支持城市NOA以及AVP代客泊车。

[ ·2· 挑战重庆魔鬼路线 ]

接下来咱们进入正题，看看搭载高阶包的腾势N7在高速NOA部分表现如何。对于一个首次公开体验的车型来说，选择在重庆进行测试还是很有勇气的，我们的测试路线全程接近50km，途中也会经过多个出入匝道的场景，再加上早高峰末尾的堵车，整体路况还是很复杂的。

[ ·3· 高速NOA实际表现 ]

测试全程很长，咱们挑其中重点部分聊一聊。首先是通过匝道的表现，全程大概有7次通过匝道的场景，值得表扬的是这7个匝道腾势N7都是自己过的，没有出现接管的情况，即便是在曲率较大的情况下它的通过也是非常丝滑，在匝道内再次遇到分叉的时候，它也是没有任何犹豫的选择了正确的车道，最重要的是它在匝道内的速度不会比人开的慢太多，保证了通行效率。

经过匝道后的另一个场景就是汇入主路，显然在这部分，腾势N7还是有提升的空间。在车流较少的情况下当然是没什么问题了，但是魔鬼路况的重庆早高峰怎么可能全是车少的场景呢，于是在途中我们遇到了2次由于主路车太多，导致车辆无法自主汇入的情况，在处理这种低速连续车流壁的情况时，腾势N7的博弈策略还是相对保守，安全第一。

在汇入主路的场景中还有一次更极端的情况，在本就车多的匝道进出口，两个社会车辆发生了追尾，挡住了我们的去路，从屏幕中可以看到其实车辆是识别出了前方的车和人，但并没有感知到他们是两台事故车，所以最终我们还是手动接管完成了绕行，这块我觉得后续可以通过算法的优化对这类复杂场景进行更好的识别。

虽然对于事故车的识别还需要优化，但在避让施工路段和雪糕桶这块，腾势N7这回给了我不小的惊喜，通过对雪糕桶和施工路牌的识别，它第一时间就发现并提醒我们经过施工路段，随后自主完成了绕行。

此时出现了一个小尴尬的场景，在绕行到一半的时候，我们的车已经侵入了右侧车道，后车也打算礼让我们一把，结果我们的车也自己停下了，两车僵持了一阵终于后车受不了了一脚油门超车离去，从这个场景可以看出来，有时候策略太保守确实不行啊。

除了上述几个特殊场景以外，腾势N7的高速NOA在大多数时间都发挥稳定，无论是应对加塞车、避让大车、还是自主并线进出匝道都很顺利，可以说在这个版本下，应对一些简单场景已经不成问题了。

最后说几个小点，第一个很有意思的是这台车方向盘上设置了两个拨片，作用都是开启驾驶辅助，加上方向盘左侧的快捷键，一共有3个按键用于开启驾驶辅助，这个设定感觉稍微有点多余，如果后续能给两个拨片自定义功能的能力，比如换成加减车速、跟车距离远近的调整等等，我觉得可能会更实用一些。

第二个就是目前版本下，和驾驶辅助相关的提示音，相对来说有一些柔和，而且容易和导航、转向灯的提示音混在一起分不出来，针对这一点我发现把车辆提示音源调回标准模式会好很多。

第三个是现在屏幕SR里边的车辆模型还是相对较少，基本只能区分出大车和小车，看上去没有那么真实和丰富，当然了这个也不是什么大问题，属于是一个锦上添花的功能，估计后续的版本OTA也会加入更多车辆模型，我们给腾势一些时间。

[ ·4· 自动泊车体验 ]

除了体验高速NOA以外，我们也在地库中简单体验了腾势N7的自动泊车，目前更高阶的代客泊车还没有上线，我们这次体验的是一个非常极端的断头路靠墙车位泊车，估计如果自己停车，没几个人会去挑战这种难度的车位，从视频里能看到，自动泊车的过程还是很顺畅且效率很高的，极致的距离判断确实能让自动泊车在某些复杂场景效率超过人工泊车。腾势N7自动泊车的高效和丝滑也让我更加期待它日后代客泊车的实际表现。

腾势N7

最低售价：23.68万起最高降价：2.00万

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[ ·5· 总结 ]

目前搭载高阶智驾包的腾势N7已经开启了高速NOA内测，预计12月会推送给车主，明年一季度上线城市NOA以及代客泊车功能。高快包车型相对进度慢一些，明年一季度会上线高速NOA，明年下半年有望推送通勤模式。从腾势N7开始，比亚迪集团也算是正式入局了智能车领域，能不能迅速跟上甚至完成反超，就看接下来一年的表现了。