極氪 9X 的 L3 智駕方案：友商該抄作業嗎？

7月9日，極氪又一款新車型來了：極氪9X。

整場技術發布會并不算長，但實際上講的內容很多，但是又很泛。

我們還是把重點放在極氪的智能輔助駕駛上，看看極氪面向L3的智駕解決方案是怎樣的，也能給友商一些啟示和參考。

01千里浩瀚H9

此前，大吉利將集團層面在智駕上的資源進行整合協同，推出了成系列的千里浩瀚智能輔助駕駛解決方案，賦能大吉利所有品牌。

其中，千里浩瀚H9就是吉利面向L3推出的解決方案。

硬件上，極氪用43個感知單元構成三重360度感知覆蓋。

第一重：5顆激光雷達，分別是：1顆520線長距激光雷達+4顆高精度固態激光雷達，實現360°激光雷達全覆蓋。

這四顆補盲激光雷達橫向掃描范圍達到了150度?？v向感知達到了112度，最遠探測距離達到15米，同時可識別懸空障礙物和向下的臺階。

第二重：高清攝像頭。三目攝像頭x1、環視攝像頭x4、側式攝像頭x4、、后視攝像頭x1、紅外攝像頭x1。

這12+1個高清攝像頭組成360°全域感知。

三目攝像頭，獨創魚眼+廣角+Tele方案，可適應全光照條件，超廣角，可實現厘米級柵格化場景重現。

第三重：毫米波+超聲波。超聲波雷達 x12、涉水雷達x2、4D毫米波雷達×5。

實現近距離障礙物探測，通過高頻聲波精確測定車輛周邊障礙物的距離和方位。核心應用場景包括低速行駛、倒車等泊車場景，保障駕駛安全。

可見，在感知硬件配置上，極氪堆的非常狠，遠超友商。

當然好處就在于，實現感知冗余，可以做到全域全向全時無盲區感知。

02算力算法冗余

算力上，極氪給了雙英偉達Thor U芯片，算力1400TOPS，兩顆芯片互為冗余，做到雙備份。

如果是幾個月前，看到這個算力可能還會被小小驚訝一下。

但是，眼下，小鵬在前不久上市的G7上直接給了超2000TOPS的算力、特斯拉接下來的AI5也要配上超過2000TOPS的算力。

可預見的是，智能輔助駕駛已經進入算力大爆發時代，所以這個雙Thor U可能也不夠看了。

突然想起蔚來早早就給全系車型配了超1000TOP的算力冗余，配置夠超前，但是軟件稍微沒跟上，希望接下來能趕上來吧。

繼續說回極氪。

智能輔助駕駛算法層面，在云端，基于千里浩瀚23.5EFLOPS的算力優勢，極氪構建了基座大模型和世界模型。

其中，基座大模型使車輛具備場景理解和推理能力。就像人類司機一樣，能讀懂電子電子指示牌，聽懂特種車輛的聲音（車外麥克風的作用來了），甚至識別交警的手勢。

而世界模型更像一個無限空間的試車場，還原物理世界的各種的復雜場景，讓基座大模型在世界模型中進行強化學習，以AI訓練AI，讓輔助駕駛越開越聰明。

在車端通過對基座模型進行蒸餾，極氪部署了多模態VLA通用場景大模型，它最大的特點是通過深層次的推理，將部分即為全局理解，讓車具備更聰明的預判能力。

「給大家舉個簡單的例子，比如在這個復雜的入口場景，前面的大車擋住了后面的電動車，只露出了半個車輪。在這樣的情況下面，普通的大模型，無法理解這半個車輪，意味著前方可能有車輛竄出的風險，而采用了多模態算法的VLA大模型，他就能像一個老司機一樣，通過全局的推理，提前識別風險，讓車輛主動減速避讓。」

為了保證L3安全底線，在車端，極氪也做了算法冗余，在這個多模態VLA大模型基礎上，極氪額外部署了端到端安全對抗模型。

在算法層面實現端到端大模型的相互驗證，即便其中一個大模型失效或者決策失誤，另外一個也能快速提供最優解及時接管。

除此之外，極氪也在轉向、制動、配電、通信、HMI上也提供冗余。不過在這次發布會上，極氪并沒有做過多展開。

至于正式落地量產時間，這次發布會并沒有說，大概率會在四季度或者2025年年底。

03小結

總的來說，極氪這套面向L3解決方案不管是感知硬件配置還是算力上給的很足，同時也做了該有的冗余配置，至少從硬件層面來說，絕對頂配，武裝到了牙齒。

不過，說句殘忍的話：硬件堆料不等于體驗一定好。

現在唯一的疑問點其實還是在軟件層面，在硬件堆的足夠高的情況下，軟件能力反而成了決定極氪L3體驗高下的決定性因素。

軟件能力最終要落地到三個體驗痛點：

決策擬人度：系統能不能像 「老司機」般從容？

失效時的體面度：系統失效時的接管處理，能否讓用戶安心？

OTA 的迭代速度：硬件到位后，軟件優化能否跟上？

極氪現在就站在硬件頂配的頂點，軟件層面的考驗是：能否讓用戶覺得 「這些激光雷達和算力沒白裝」—— 比如同樣過一個施工路段，極氪的 L3 能比競品少一次接管，比人類司機多一分從容。

極氪需要把這些軟硬件參數轉化為用戶可感知的價值，這才是L3落地的關鍵。

實際上，瞄準L3去的不只有極氪，此前廣汽、嵐圖、小鵬、華為等都曾發布L3自家L3量產規劃，從時間表來看，也都在這三四季度。

雖然現在各家都叫嚷著自家的L3體驗很不錯，但成色究竟如何還不好說。

等相關政策法規落地，一切自然揭曉。

完。