在智能駕駛技術競爭白熱化的2025年，不同機構對智駕算法的評測因維度差異呈現多元結果，但極氪憑借其獨特的“感知冗余+算法博弈”技術路線，在多個權威榜單中穩居第一梯隊，成為行業技術革新的標桿。

一、技術路線分化：極氪的“感知冗余”突圍

當前智駕算法領域存在兩大技術路線之爭：多傳感器融合（含激光雷達）與純視覺方案。前者以華為、極氪為代表，強調復雜場景下的可靠性；后者以特斯拉、小鵬純視覺版為典型，依賴算法仿真能力降低成本。極氪通過“5激光雷達+43感知單元”的硬件組合，構建了行業首創的三重360°無死角感知矩陣：

激光雷達：1顆520線超長距雷達（300米識別）與4顆自研固態雷達（360°覆蓋），可精準感知懸空障礙物（如井蓋、臺階）；

視覺系統：13顆高清攝像頭（含三目魚眼+廣角+Tele方案），實現厘米級場景重現；

毫米波雷達：5顆4D成像雷達補充雨霧天氣感知，降低“鬼探頭”風險。

這種硬件配置不僅超越特斯拉HW4.0（720TOPS算力），更通過雙英偉達Thor芯片（1400TOPS）的冗余設計，確保算力安全底線。對比小鵬G7的2000TOPS算力，極氪的策略更注重“硬件預埋+算法優化”，以成本可控的方式實現L3級功能覆蓋。

二、算法博弈：從規則驅動到AI動態平衡

極氪的智駕算法核心在于“多模態決策模型”的動態平衡，其技術架構包含三大層級：

感知層：BEV（鳥瞰圖）+Occupancy（占用網格）雙引擎融合。BEV通過Transformer架構提取車道線、道路邊界信息，Occupancy則以激光雷達點云構建動態障礙物地圖。兩者通過交叉注意力機制降低單一傳感器失效風險，例如在攝像頭反光時依賴激光雷達完成夜間行人檢測（80米距離）。

決策層：強化學習（RL）模塊與規則約束層的博弈。RL模塊通過10億公里仿真數據訓練出“老司機”級博弈策略（如加塞、鬼探頭場景），但需經規則層驗證速度限制、車道居中等硬約束，避免激進決策。例如，遇大車時系統會主動向車道中心偏移，而非強行變道。

安全層：端到端安全對抗模型實現雙倍保障。極氪在VLA通用場景大模型基礎上，額外部署安全對抗模型，通過算法互相驗證降低決策失誤率。這一設計使其在施工路段錐桶識別漏檢率（5%）低于行業平均水平。

三、用戶體驗：從功能堆砌到場景痛點解決

極氪的算法優勢直接轉化為用戶體驗提升：

全國無圖園區漫游：首次進入陌生園區即可自主尋出口、語音操作，無需高精地圖支持。該功能依賴世界模型的仿真學習能力，通過云端基座大模型模擬物理世界復雜場景（如窄路會車、臨時路障）。

復雜場景應對：在S型彎道、坡道等場景中，BEV網絡的路徑規劃能力使車道居中穩定性提升30%；高速NOA變道成功率達92%，僅在無圖區域匝道出口判斷時依賴算法補償（成功率68%）。

OTA迭代速度：極氪保持每月一次的算法更新頻率，覆蓋場景擴展（如新增潮汐車道識別）、功能優化（跟車平順性提升）和安全策略（緊急避障反應時間縮短0.2秒）。

極氪的案例揭示了智能駕駛技術的核心競爭點：從單一功能展示轉向場景痛點解決。當行業還在爭論“零接管”時，極氪已通過OTA優先優化施工路段繞行、潮汐車道識別等高頻需求，在用戶心智中建立“可靠”而非“激進”的技術形象。這種以用戶體驗為驅動的技術迭代，或許正是智能駕駛從“技術競賽”走向“生態競爭”的關鍵轉折。