极氪7X推送6.7版本更新，其辅助驾驶系统在复杂城区道路，尤其是夜间通勤场景下的表现备受关注。通过一段真实的下班路程实测，可以观察到系统在应对常规路况、临停绕行及记忆泊车等环节的具体能力与待优化之处，为关注智能驾驶体验的读者提供参考。
智能速览
系统能识别并主动驶离公交车道，SR界面有提示。
绕行临停车辆时，因过于依赖导航车道信息，变道逻辑不够灵活。
掉头后衔接转弯时，变道时机选择有待优化，偶需人工接管。
记忆泊车在有障碍物时，轨迹规划不够安全，速度过快。
若目标车位被占，系统不会主动向前寻找新车位。
精华内容
在真实的夜间城区通勤中，极氪7X 6.7版本的辅助驾驶展现出了一定的智能化水平，但同时也暴露出一些在决策和执行层面的问题。以下是对其具体表现的梳理。
常规驾驶表现
系统在常规路段表现良好，例如能准确识别公交车道并在驶离后及时提示，绕行路边电动车等障碍物时也较为果断。然而，当遇到前方车辆可能临停时，系统的绕行决策显得不够灵活。由于高度依赖内置导航的车道信息，对可变道的车道优先级判断较为保守，导致变道发起晚、动作不够丝滑，这反映了当前无图方案在选道逻辑上的普遍挑战。
变道策略分析
在需要连续变道时，例如为掉头做准备，系统会采取逐条变道的稳妥策略，而非一次性跨越多车道，这在车流不大时是安全且有效的。但在某些场景下，变道逻辑仍有优化空间。实测中发现，车辆掉头后，系统有时未能及时发起变道以衔接接下来的转弯，导致驾驶员不得不人工接管，以免错过最佳时机。这种在关键节点上的犹豫，影响了整体通行效率。
记忆泊车体验
记忆泊车功能在从公共道路过渡到车库时，存在一个不必要的停顿，如果能预测道闸开启时机并缓慢蠕动，体验会更流畅。在地下车库内，面对减速带和临停车辆，系统的表现不尽人意。尤其是在有障碍物遮挡时，系统仍会以较快速度进行大角度转弯，轨迹规划的安全性有待提升。此外，若收藏的目标车位被占，系统不会主动向前漫游寻找新车位，仅扫描目标附近，适用性受限。
总体来看，极氪7X 6.7版本智驾在城区通勤中已具备可用性，但在决策灵活性和细节处理上仍显稚嫩。随着无图技术的持续迭代和用户反馈的积累，未来的版本或许能带来更接近“老司机”的体验。智能驾驶的进化之路，值得持续关注。
关键评论
有用户认为6.7版本已经达到了可以日常使用的水平。
部分用户在体验后持观望态度，虽然感觉不错但实际应用仍有顾虑。
