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理想L9 Livis亮相定价与科技配置成主要看点

摸鱼不慌管理员 2026-06-12 18:02:36

汽车之家视频平台在一段开篇引言中展示了理想L9 Livis。该车型打出“价格非常惊喜”的标签，并强调其拥有高规格技术装备，甚至可以做出“俯卧撑”动作。

面向家庭定位避开同质化路线

根据介绍，目前市面上多数以“9”为序列号的车型，普遍采用霸气商务或端庄高雅的设计取向。理想L9 Livis没有跟进这一风格，而是将核心用户明确锁定在家庭群体。

在一众九系车都在走霸气商务、端庄高雅的这种“毫无挑剔”的路线时，理想 L9 Livis 依然坚定地选择了面向家庭用户。

“俯卧撑”功能与科技细节

“俯卧撑”通常指人体通过手臂支撑、身体进行上下起伏的健身动作。理想L9 Livis所描述的“会做俯卧撑”，意味着车身可以实现大幅度的升降或俯仰姿态变化，这一效果可能由其底盘或悬架系统的主动调节功能所实现。

引言同时指出，新车在价格层面给出了相当有竞争力的方案，但尚未公布具体数字。高密度技术配置与独特的功能展示，一同构成了这款车型的首发印象。

“九系车”市场语境与差异化选择

在汽车行业，“九系车”可理解为产品命名或定位中带有数字“9”的大型或旗舰乘用车，这类车型通常着力营造豪华、商务或高端出行的形象。理想L9 Livis坚持家庭优先的路线，在同级细分市场中呈现出差异化的竞争策略。

从目前释放的信息来看，L9 Livis试图通过产品定位的区隔和功能层面的创新，在已经相对拥挤的旗舰级区间中寻求自身空间。

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1.1路线智驾晚高峰测试发车包含20个高难考点

一项聚焦城市道路高峰时段的智能驾驶测试，于1月1日按计划启动。活动当日对外介绍了名为“1.1”的路线，并在晚高峰中嵌入20个高难度考点。

路线发布即启动实测

路线介绍环节完成后，测试车辆随即发车。整段行程被设计在晚高峰交通流中，用以评估系统应对密集车流的能力。

“智驾晚高峰”指在模拟傍晚通勤拥堵的时段，对智能驾驶系统进行的实际道路验证。

20个考点全部融合于动态路况中，可能覆盖交叉路口通行、行人突然横穿、近距离跟车以及周边车辆不规则加塞等典型高挑战场景。

高密度考点的设置逻辑

将大量考点集中部署于同一路线，意在短时间内连续施压，观察感知、决策与控制模块的协同表现。晚高峰带来的非线性车流变化，为进一步提升系统稳定性提供了真实数据输入。

从业者认为，把测试场景对准高频率使用时段，能够更直接地反映驾驶自动化技术在实际应用中的成熟度。

一项智驾实测路线公开：全长50公里串联拥堵、窄路、盘桥与机非混行

在晚高峰启动的一场车辆智能驾驶实地测试中，相关团队提前披露了完整路线信息。路线总里程50公里，场景设置覆盖城市通勤中多种高频复杂要素。

路线场景构成

测试方将各类典型挑战纳入同一条路线，具体包括：

拥堵路况：车流密集、启停频繁的常态缓行路段。
极窄小路：路面宽度受限、对通过性与避障要求更高的街巷。
复杂盘桥：弯道连续、坡度起伏的立体交通结构。
机非混行：机动车与非机动车在同一路面混行，无物理隔离，交互情境更为复杂。

其中“机非混行”是指机动车与非机动车共用道路空间、缺乏硬隔离设施的交通组织形式，对感知系统的目标识别与行为预测能力提出较高要求。

路线全长50km，包含拥堵路况、极窄小路、复杂盘桥、机非混行等场景，尽可能做到全面丰富。

晚高峰时段的选择逻辑

测试特意安排在晚高峰启动。此时段交通流量接近峰值，道路参与者行为多变，突发干扰概率上升，往往被看作检验系统压力边界的关键窗口。测试方以“压力拉满”概括此次条件设定的严苛程度。

这种贴近真实出行环境的路线设计，意在直接反映系统从技术验证向日常应用过渡时的稳定性和适应能力。

理想汽车发布VLA 2.0初期实测视频 20项考点首测自主出地库

理想汽车通过视频展示了VLA 2.0大版本下的最初状态，并开启一项包含20个考点的实测计划，首个考点“自主出地库”的实测结果已对外公布。

首个考点完成初期表现“未达惊艳”

视频演示了VLA 2.0系统控制车辆从地下车库自主驶出至地面的完整过程。随视频一同发布的说明坦承，当前表现“并没有非常惊艳”，同时明确该展示仅对应此大版本迭代的起点水平。

“今天的视频代表理想 VLA 2.0 这个大版本下的最初状态，表现并没有非常惊艳，但我们依然会和您持续关注 VLA 的进化迭代。”

声明中提及的“持续关注进化迭代”，透露出后续版本将通过优化不断提升功能成熟度。

20项考点框架初现

按照披露结构，实测被拆解为20个独立考点，本次公开的“自主出地库”为第一章之后的第二章首项内容。自主出地库指车辆在无人接管的情况下，从地下停车位启动、完成路径规划并驶离车库的行为，属于高阶辅助驾驶的细分功能场景。

剩余19个考点的名称与细节暂未释出。从已拆解的逻辑看，这一评测体系意图覆盖从泊车到行车等连贯环节，实现功能验证的标准化。

VLA是理想汽车在智能驾驶领域的技术版本标识。2.0大版本的首版表现虽无大幅跨越，但其公开测试行为本身，显示出将阶段性成果置于外部视角下检验的节奏。该早期版本的反馈数据，或可支撑后续功能的定向迭代。

辅助驾驶功能向园区地库场景延伸提升日常使用便利性

辅助驾驶技术的应用边界正从公共道路向园区、地库等封闭或半封闭区域拓展。这一变化意味着用户可在更多日常场景中启用相关功能，减少重复性操作。

封闭场景下的功能释放

园区道路与地下车库普遍具有路线固定、车速较低、行人及障碍物相对可控的特点。辅助驾驶系统在此类环境中可承担车辆横向与纵向控制，完成循迹行驶、避障、泊入车位等任务。

“对辅助驾驶的需求已经不再局限在公共道路了，园区地库能够开启，也能在很大程度上提升辅助驾驶的便利性。”

上述判断反映出消费者对辅助驾驶价值的认知变化——从高速、城市快速路等典型通勤路线，逐步下沉至每日出行的“第一公里”与“最后一公里”。

辅助驾驶的定义与边界

辅助驾驶指通过车载传感器、控制器和执行器，在特定条件下辅助人类驾驶员完成驾驶操作或提供危险预警的成套技术。它不等于自动驾驶，驾驶员仍需全程监控环境并随时准备接管。

在园区地库场景中，系统主要依赖超声波雷达、环视摄像头及高精度地图（若搭载），实现低速跟车、自动转弯和指定车位的泊入。由于环境复杂度低于开放道路，系统对该场景的适应性改进周期相对较短。

对用车体验的直接影响

当车辆驶入公司或居所的地库时，驾驶员可触发辅助驾驶功能，让系统完成寻找车位、揉库等耗时操作。对于狭窄车位或频繁启停的园区接驳路线，功能释放可减轻驾驶疲劳并减少剐蹭风险。

从车辆功能迭代角度看，将此场景纳入辅助驾驶的覆盖范围，有助于提升整车的智能化利用率和用户黏性，同时也为后续更高阶的地库记忆泊车、跨层巡航等功能积累场景数据。

理想L9搭载Livis系统完成地库驶出路线学习连续通过6个直角弯

理想L9的Livis系统近期进行了一次地库驶出路线学习演示。车辆在学习设定的驶出路线后，全程自主通过包含6个直角弯的地下停车场，期间未出现不必要的停车等待或冗余动作。

复杂地库环境下的行驶表现

该地库驶出路线需要车辆连续完成直角转弯，对路径规划与动态控制提出较高要求。演示过程中，理想L9的转向、加速与制动衔接平顺，能够依据预设路线实时调整轨迹。

即便在狭窄通道交会车时，车辆也未触发无故刹停，决策逻辑表现为继续稳定通过。

Livis系统的路线学习机制

Livis是理想L9搭载的智能驾驶辅助系统，本次演示的路线学习功能允许用户通过一次手动驾驶记录特定路线，系统据此生成可用于自主行驶的路径数据。学习完成后，车辆可在同一场地启动驶出程序，复现记录轨迹。

路线上传与存储环节依赖车载传感器进行环境建模
自主行驶阶段由系统完成纵向与横向联合控制
会车场景下的感知判定保持了连续行进状态，未触发保守的停车策略

直接场景应用与后续衔接

地库驶出属于用户高频遇到的低速复杂场景，该功能的顺畅表现意味着路线学习模式可在结构固定的半封闭环境中提供更高效的通行方案。行业观察人士指出，此类技术的成熟将为城市道路导航辅助驾驶向更多细分场景延伸积累实测经验。

理想L9 Livis复杂弯道一次过弯路径规划与车辆控制表现熟练

理想L9 Livis在一次智能驾驶实路演示中，面对一个极易出现转向失误的弯道，未进行任何倒车修正即平稳通过。该场景突显了系统在复杂道路条件下的轨迹决策与执行能力。

弯道特性与车身挑战

涉事弯道的难点在于曲率设计容易导致车辆转向过大，多数情况下需倒车调整才能完成通行。理想L9 Livis本身具备大型SUV的尺寸，进一步增加了在该类弯道中一把通过的技术门槛。

最后的弯道，车辆短暂等待后便及时跟进；该弯道极易转向过大、需要倒车修正，理想 L9 Livis 车身尺寸偏大却能一把过弯，可见在路径规划和车辆控制上已经非常熟练。

据场景记录，车辆在入弯前经历了短暂等待，随后精准跟进弯心，全程未触发倒车修正程序。

技术环节拆解

路径规划是智能驾驶系统根据环境感知结果，实时生成安全行驶轨迹的过程；车辆控制则负责将规划轨迹转化为转向角、加速度等具体执行指令。两者协同质量直接决定复杂场景下的通行表现。

此次一把过弯意味着系统对弯道曲率、车身姿态和动态安全的预判达到了高度同步，避免了轨迹偏差导致的补救动作。

行业参照意义

大型SUV在城市狭窄弯道中的自动驾驶表现一直是技术验证重点。理想L9 Livis的此次实测案例说明，其路径规划与控制算法在精细化场景中已具备较强的实战适应性，为同类车型的智驾系统优化提供了可参考的路径。

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自动驾驶左转专项测试要求车辆礼让直行并采取试探行进

一项面向自动驾驶车辆的无保护左转能力评估近期公布评价细则，测试场景聚焦车辆在无信号灯控制路口的左转决策逻辑。核心考核点在于能否在动态交通流中把握通行时机，避免极端驾驶行为。

本项考察车辆能否找准时机完成左转：不能猛冲，也不能原地傻等，需要礼让直行车先行；要拿捏分寸、小幅试探行进，在保障安全的前提下不损失通行效率。

安全与效率的平衡机制

测试标准明确排除了两种不可取的策略——贸然加速抢行与过度保守死等。车辆被要求首先识别直行车辆的优先路权，主动延迟自身转弯动作，待直行车流出现可接受间隙时，才启动进入交叉口的程序。

“小幅试探行进”操作逻辑

依据规范描述，试探动作并非一次性横切道路，而是通过渐进式前移，部分车身进入待转区域，同时持续监测直行方向来车。这种分段推进方式既向其他交通参与者发出清晰的转向意图，又保留了随时回退或刹停的安全余地。

礼让判断：系统需准确检测对向直行车辆的速度与距离，在无物理隔离保护的状态下，严格执行直行优先规则。
时机捕获：从传感器融合数据中计算有效间距，控制转向执行器在安全窗口内完成左转，避免后车积压或造成路口阻塞。
分寸控制：整个左转过程不允许出现突然加速或完全静默等待两种极端，体现类人的驾驶博弈风格。

该评价标准直指城市开放道路自动驾驶的典型难题——在缺少明确通行信号指示时，如何实现车流穿行中的安全交互与路权博弈。这一细化场景的引入，将推动自动驾驶系统从简单循线行驶向复杂路口决策迭代。

理想L9 Livis系统路口左转过程未停车持续挪车完成通过

理想L9 Livis系统在一次左转操作中展现出全程无停车的行驶方式。该系统未在路口原地等候，而是通过持续向前挪动的方法寻找转向时机。

行驶过程中，车辆并未采取传统停顿观察再起步的策略，而是以近乎贴近直行车车尾的间距完成了左转通过。整个过程被描述为操作连贯、动作果断。

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辅路通行测试设医院门口点位，考核车辆识别与避障能力

近日公开的自动驾驶测试细则显示，辅路通行场景共设置两处考核难点。第一处测试点位选址于医院门口，该区域常有临时停靠车辆，要求受测系统在复杂交通流中精准完成辅路入口辨识与障碍物遮挡下的动态处置。

考核要点：精准识别辅路入口，遇障碍物遮挡时灵活处置。

点位环境与技术要求拆解

医院门口作为测试点位，属于典型的半结构化交通场景。临时停靠车辆可能形成移动或静止障碍物，直接遮挡辅路入口标志或车道线。测试车辆需在遮蔽条件下，仍能通过多源感知融合准确判断入口位置，并规划出安全汇入路径。

这一考核项主要评估感知算法在局部遮挡下的鲁棒性，以及决策规划层应对突发障碍的实时重构能力。目前另一处考核难点的具体设置尚未在公开信息中披露。

“辅路通行”场景释义

在自动驾驶道路测试中，“辅路通行”指车辆从主路向辅路进行变道、汇入并完成车道调整的连续操作过程。该场景涵盖入口识别、速度适配、横向控制以及与其他交通参与者的交互等多个子任务，是城市路测的常见考核情境之一。

错过入口50米后设备用驶入缺口检验智驾纠错

一项针对智能驾驶系统的测试方案显示，当车辆错过首个指定入口时，路线在前方50米处设置了一个备用驶入缺口，专门用于考察系统的纠正能力。

测试逻辑：容错与纠偏

该设置意味着测试并非仅考察精确入位，而是将“失误后补救”也纳入评价范围。备用缺口的位置紧邻原入口，要求智驾系统在有限距离内完成感知、决策与路径调整。

“用来考验智驾系统的纠错能力。”——相关技术说明强调。

智能驾驶系统，通常指能够实现部分或全部动态驾驶任务自动化的车载软硬件组合，其纠错能力直接关系到复杂路况下的安全冗余。

从场景设计看，连续两个入口的间距被压缩至50米，这对感知算法的响应速度、路径规划逻辑均提出了更严苛的约束。如果系统未能及时识别并利用备用通道，则意味着后续测试环节可能终止。

理想 L9 Livis 辅路行驶测试控速合理跟车积极

针对理想 L9 Livis 的一次实际道路测试显示，在路况友好的辅路场景下，车辆全程表现从容。

路口驶入阶段顺畅

测试起始阶段，辅路路口停放车辆较少，这一条件为系统决策提供了较为开阔的视野与通行空间。理想 L9 Livis 顺利由主路驶入辅路，未出现迟疑或需要人工干预的情况。

长距离辅路行驶表现稳定

驶入辅路后，车辆进入长距离连续行驶环节。测试数据反映出控速策略合理，能够根据道路标线及车流节奏保持适当车速。同时，系统展现出积极的跟车倾向，与前车距离把控较为紧凑且线性变化，未产生突兀的加减速动作。

全程行驶中，理想 L9 Livis 的控速与跟车联动被评价为“合理”且“积极”。

此次测试的路况特征为友好型，即辅路路段干扰因素较少，整体交通流平稳。在低复杂度场景中，理想 L9 Livis 的连续行驶能力得到了一次完整验证。

【评估进程推进园区项目通过第四个能力考点】

针对特定园区的综合能力评估工作持续进行。根据最新反馈，受评主体在“辅路通行”这一考核项目上，正式通过了预先设定的第四个考点。

考核节点解析

“辅路通行”作为能力验证的第三个考点，旨在检验园区在特定场景下的运作效能。该考点属于整体评估框架中的构成部分，其通过标志着阶段性目标的达成。

评估进度显示：“第三个考点：辅路通行：通过考点 4｜园区领航”。

从评估流程的逻辑拆解来看，该结果直接关联至“园区领航”这一更高层级的评估维度。这意味着在对应的能力矩阵中，园区已获取该节点对应的认可标识。

参与主体概况

本次评估涉及的“园区”，是此次能力考核的直接承受方。其需要通过一系列设定好的检验点，以验证其在特定领域的建设与运营水平。“园区领航”即为其在完成该项考核后所达到的具体阶段描述。

目前，评估工作正依据既定路线图逐步推进。该结果的获取，为后续评估程序的展开提供了必要条件。

自动驾驶封闭园区测试聚焦地面领航能力道闸识别与路径规划成关键考点

一项针对自动驾驶系统在封闭园区内地面领航能力的考核项目近日披露具体场景要求。该测试着重验证车辆在复杂入口环境下的感知与决策水平，以及不依赖主干道、通过内部道路优化路径的算法表现。

入口环境设计：遮挡物与道闸联动增加识别难度

按照考核设定，园区入口区域存在非机动车与自行车混合遮挡的情况，导致入口视觉特征被削弱，辨识度处于较低水平。同时，出入口统一配备自动道闸系统，车辆需在接近过程中精确判断抬杆时机，不允许出现碰撞风险或停滞过长。

低辨识度入口与动态道闸的组合，实际上将环境感知、目标分类与通行逻辑进行了耦合测试。

导航规划新要求：鼓励“抄近路”式的内部道路穿行

区别于常规导航依赖园区外围绕行，此次考核明确要求系统规划出的路线须主动穿行园区内部道路，实现缩短通行距离的效果。这一规则不仅考察地图数据的完整性，也对实时路径重规划能力提出了约束。

内部道路可能未在公开地图中完整标注，需依赖车辆自身感知构建可通行区域。
穿行过程中遇到临时占道或动态障碍物时，系统需在限定时间内生成替代路线。

业内人士指出，该考核标准将“地面领航能力”具体化为可量测的场景化指标，有望推动自动驾驶系统在园区物流、接驳等封闭场景下的落地验证。所谓地面领航能力，可理解为车辆在无高精度定位辅助或弱信号条件下，依据实时环境感知完成从入口到目的地的自主导航与通行决策的综合能力。

理想L9 Livis系统封闭园区领航功能受限驶入后NOA可激活但需人工寻路

理想汽车旗舰车型L9搭载的Livis智能驾驶系统在封闭园区场景中表现出明确的能力边界。当车辆行至园区入口时，高阶领航辅助会自动降级，驾驶员须手动接管驶入；进入园区后，虽可重新激活NOA功能，但系统在漫游模式下无法自主规划行驶路径，仍需驾驶员手动操控以寻找出口。

Livis系统功能边界实测显现

Livis是理想汽车为L9车型开发的智能驾驶辅助系统，集成了导航辅助驾驶、自动变道、交通标志识别等多项能力。近期针对该系统的场景化测试显示，其在城市开放道路与封闭园区衔接处的策略存在切换逻辑。

车辆在园区入口前智驾降级；驾驶员手动驶入园区后，NOA功能可以激活，但漫游模式下无法自主规划园区内行驶路线，仍需驾驶员手动驾驶寻找出口。

功能流程与驾驶权转移

这一功能表现可拆解为三个阶段。首先，系统在园区入口前检测到即将进入非预设高精地图覆盖区域，主动将驾驶权交还驾驶员，完成从高级别辅助到人工操控的过渡。

第二阶段，当驾驶员将车辆完全驶入园区内部道路后，NOA功能可被重新激活，说明系统基础感知与执行模块仍在工作。

但进入第三阶段，由于园区内缺乏完整导航路网数据，系统处于漫游模式，无法生成从当前位置到出口的有效行驶路径，导致车辆不能自主驶出，仍依赖驾驶员人工判断与操作。

场景适用性与用户影响

对于需要频繁出入封闭园区（如大型社区、产业园区、机关单位）的L9用户而言，这一功能现状意味着完整流程中仍存在人工干预节点。理想汽车暂时未就Livis后续是否支持封闭园区领航规划给出明确升级时间表。

某智能驾驶系统考核失利：出口闸机场景表现良好入口降级与OTA未更新成短板

近日，一项针对智能驾驶系统的实地评估中，测试车辆在通过园区出口闸机时展现出接近人类驾驶的启停平顺性，但受入场阶段功能降级以及关键模块未完成远程升级的双重影响，整体考核未能通过。

出口闸机场景：拟人化控制获肯定

根据评估记录，车辆行至出口闸机时的控制逻辑受到评审关注。

刹车无明显点头，闸机抬升后起步响应迅速，表现良好。

这一环节中，车辆在制动至静止再启动的过程中，纵向控制平稳，没有出现常见的顿挫感，说明该系统的低速控车能力已具备较高成熟度。

两个前置因素导致整体失利

尽管出口闸机表现达到预期，但系统在更早的阶段就已暴露问题。

入口通行能力提前降级，导致进入园区时自动化程度未达到考核要求。
园区领航功能暂未完成OTA更新，使得整体路线引导能力受限。

评审方据此判定该次实地考核未通过。上述两个因素相互叠加，使得车辆即便在单一场景中复原了人类司机般的启停体验，仍无法满足全域评估标准。

2026年智驾待转区识别测试：理想L9 Livis未响应待转规则由驾驶员接管

2026年，在针对智能驾驶车型待转区识别能力的专项测试中，理想L9 Livis在左侧转待转区场景下未能自主完成起步与左转，事件以驾驶员手动接管结束。

测试背景与待转区规则解析

该测试将左转待转区作为考点，意在筛选出尚未通过OTA升级补全此项功能的车型。所谓待转区，是路口内施划的左转车辆前置等候区域，当直行方向绿灯亮起时，左转车辆可进入该区域等待左转信号。

当前，主流智驾车型已普遍将待转区识别和对应通行策略纳入常规能力，设立该测试有助于督促仍存在功能缺失的厂家加速优化。

理想L9 Livis的现场表现

在右侧直行车道绿灯放行后，处于左转车道的理想L9 Livis未能立即起步驶入待转区。其搭载的智驾系统未对信号变化做出符合待转规则的响应动作。

驾驶员短暂观察后轻点油门提醒，系统依旧无法识别待转区规则，最终由驾驶员手动完成左转。

这一过程表明，在该车型当前的软件版本下，待转区交通标线的识别与通过逻辑仍未完全实现。

OTA升级对功能补缺的作用

智能驾驶功能的迭代高度依赖OTA（空中下载技术），即通过移动通信网络对车辆软件进行远程更新。测试中暴露的待转区功能缺失，指向了厂家需及时通过OTA推送相应算法补丁的需求。

当多数车型已将待转区通行视为常规智驾能力时，个别车型的功能滞后可能在典型城市路口场景中带来驾驶体验的中断。

第五考点左转待行区与多选择左转项目评估结果

一项内部评估中，第五个考点的左转待行区理解项被标记为失败，第六考点涉及多选择左转的内容亦在结果中被单独列出。

左转待行区，是指交叉口内部为左转车辆划定的提前等候区域，通常位于对向直行车道停止线前端，用于在直行绿灯期间驶入，以缩短左转通行时间。

从现有数据口径观察，该考点的失败直接反映出相关通行规则的掌握存在薄弱环节。多选择左转项目的同步出现，则进一步指向复杂路况下决策流程的熟练度不足。

当前评估素材并未披露具体参评人数与合格率，但单一知识点的失分可能影响整体通过情况。

路口左转通行启用双方案并行设计

一种用于提升路口左转车辆疏散效率的交通组织方式已在部分路段落地。该设计在同一方向同时提供两条左转路径，旨在不调整信号周期的前提下缓解拥堵。

双通道构成

具体方案包含两项并行措施：其一为单独划分出一条车道，专门引导左转车流；其二则允许直行车道上的车辆也可在路口完成左转动作。两种方式在同一绿灯时段内共同发挥作用。

设计目标明确为提升单绿灯周期内的左转通行效率，减轻路口排队压力。

通行逻辑拆解

单绿灯周期是指一个信号相位中，某一方向获得绿灯信号的持续时段，在此期间放行相应车流。该双方案设计通过为左转车辆提供两条可选的通行通道，增加了单位时间内的过车容量。

当专用左转车道出现排队时，部分车辆可使用直行车道左转，这相当于为左转车流设置了一个“释放阀”。同时，专用车道的存在又能保证基础左转秩序，避免全部车辆涌入同一条车道造成的混乱。

对交通流的直接影响

由于左转车辆往往因等待对向直行车流而积压，单靠一条左转车道可能造成长队。双通道启用后，可在一个绿灯周期内更充分地利用路口的空间与时间资源，减少左转车溢出到直行等候区的情况，从而间接维持后方直行车道的通行顺畅。

此类设计对地面标线指引、信号灯配合以及驾驶员识别提出较高要求，通常需要增设明确的指示牌和分道标识，以确保两种左转行为在路口交织时避免冲突。

理想L9 Livis系统左转测试记录一次效率介入多路径逻辑考核通过

在一项针对理想L9车型搭载的Livis系统的场景测试中，车辆在左转路线选择时执行直行动作，抵达路口后未能识别左转待转区，由驾驶员手动介入完成转向，此次过程被记为一次效率介入。该考点主要评估系统对多路径左转逻辑的理解能力，最终测试结果判定为通过。

测试过程与判定依据

根据测试记录，理想L9 Livis在接收到左转指令后，规划并选择了直行路线。当行驶至路口时，系统仍无法正确识别地面标线所指示的左转待转区域。

理想L9 Livis选择直行路线，抵达路口后依旧无法识别左转待转区，驾驶员手动介入完成左转，记效率介入1次。本考点核心考核多路径左转逻辑理解，因此判定通过。

所谓“效率介入”，是指在自动驾驶系统运行过程中，于非安全紧急场景下，因效率或通行策略原因由人类驾驶员主动接管车辆的操作记录。该指标用于衡量系统在复杂场景下的决策自主性。

多路径左转逻辑的考核重点

此次测试的核心并非考查对单一左转车道或待转区的识别精度，而是覆盖更上层的多路径左转逻辑——即在存在直行加左转复合车道、路口多相位信号等条件下，系统如何从多条可行路线中筛选并执行左转策略的能力。从“判定通过”的结论来看，尽管出现了一次因待转区识别导致的效率介入，但系统在整体左转逻辑框架上的表现仍达到测试要求。

在智能驾驶辅助系统的开发验证中，对复杂路口的处理常被视作从辅助驾驶向高阶自动驾驶演进的关键环节。该类测试结果的积累，有助于明晰当前系统在真实交通环境中的行为边界与改进方向。

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实测居民区复杂路况：自动驾驶车辆需应对双向单车道与三类混行参与者

在模拟居民区道路的公开测试中，车辆左转后立即进入双向单车道，需同时处理逆行电动车、临时停靠网约车及频繁进出的园区车辆，考验系统实时预判与动态路径规划能力。

左转后驶入预设居民区复杂路况：双向单车道，遍布逆行电动车、临时停靠网约车、园区出入车辆，需要车辆实时预判周边参与者动向、动态规划行驶路径。

混行场景拆解

双向单车道意味着两个方向各只有一条机动车道，任何一侧的临时占道或逆行都会直接阻断车流，迫使自动驾驶系统在狭窄空间中寻找安全窗口。测试路段中，逆行电动车属于典型的非规则运动体，其轨迹难以通过信号灯或车道线预判。

网约车临时停靠常伴随突然减速、开门、乘客横穿等衍生风险，而园区出入车辆则带来低速汇入或突然制动等不确定性。三者叠加，构成了强交互的密集博弈环境。

技术要求的逻辑延伸

“动态规划行驶路径”区别于沿固定路线行驶，强调车辆以毫秒级频率更新周围交通参与者的位置、速度与意图，生成新的行驶轨迹。这要求感知系统同时追踪多个异质目标，并识别逆行、占道等异常状态。

实时预判参与者动向进一步指向行为预测模块的成熟度，例如判断电动车是否将穿越道路、网约车是否会起步变道等，从而提前调整车速与转向策略。

应用指向

此类居民区全混行测试，直接对应自动驾驶从简单结构化道路迈向城市开放场景的关键环节。对非规范行为做出恰当、安全响应，是衡量系统能否融入真实交通流的核心指标。

该测试场景的完成情况，将为自动驾驶在居民区末端配送、接驳服务等细分领域的可行性提供技术参考。

理想L9新款换装UWB近场感知硬件复杂居民区车距把控能力提升

大型SUV在老旧小区、窄路等场景下的通过便利性一直受到车身尺寸的影响。理想L9 Livis部分新款车型将近距离探测方案由传统超声波雷达升级为超宽带（UWB）技术，实测在杂乱环境中对障碍物的感知表现优于此前方案。

车身尺寸带来低速通行痛点

理想L9 Livis拥有较大的车身尺寸，这使得车辆在狭窄道路或居民区内部行驶时，驾驶者对两侧及前后障碍物的间距判断存在较大压力。

近场感知硬件由超声波雷达切换为UWB

针对上述场景，新款车型在近场感知环节做出硬件调整，UWB技术被纳入感知系统，替代了此前使用的传统超声波雷达。

实测结果显示，新款车型的探测效果好于传统超声波雷达，在杂乱的居民区里车距把控稳妥。

这意味着在杂物堆积、不规则停车的居民区路段，车辆能够以更精准的距离反馈完成低速移动，降低因盲区或探测误差造成的剐蹭风险。基于现有素材中的对比结论，UWB方案在近距感知精度上较传统方案体现出优势。

某智能驾驶系统连续避让行人横穿与逆向车辆复杂路况处置全部达标

在一次实际道路测试中，搭载对应决策算法的车辆，面对横穿马路的行人做出连续减速避让，并主动为逆向行驶的外卖两轮车预留通行空间，所有动态情景均处置到位。

多目标交叉场景下的即时决策

测试画面显示，前方行人进入斑马线区域后，系统并未采取单次制动，而是通过多次渐进减速保持安全距离，直至行人完全通过。几乎同时，反向车道出现一辆逆向行驶的电动自行车，该系统在未中断行人避让任务的前提下，小幅调整侧向位置并降低速度，为逆行车辆留出可通行的通道宽度。

从感知到执行全程由车载系统自主完成，未触发人工接管。

混合交通参与者的优先级逻辑

行业观察人士指出，这种“行人横穿+非机动车逆行”的叠加场景，要求感知算法实时区分多个移动目标的威胁等级，并在毫秒内完成路径规划。持续减速而非急停、预留空间而非紧急变道，反映出规控模块对舒适性和安全边界的折衷处理方式。

根据此次测试的脱困表现，系统未出现迟疑、误判或无效等待，说明其动态目标行为预测模型已能覆盖一定比例的边缘工况，这对城市开放道路的高密度人流环境具有实际价值。

驾考增设第七个考核项目：居民区通行涵盖右转汇入主路与连续变道

驾照考试路线中，一个以居民区通行场景为核心的复合考核模块近期被列为第七个考点。该模块由考点8与考点9共同构成，要求学员完成右转汇入主路、连续变道以及桥下掉头三项操作。

考核动作拆解

根据已明确的考试内容，居民区通行不再局限于低速直线行驶，而是将多个实际驾驶中常见的高频动作串联成评判链。

“右转汇入主路”指车辆从居民区支路或出入口右转弯进入城市主干道，需同步观察主路直行车流并完成加速并线；“连续变道”则要求在规定距离内，从最右侧车道依次变更至目标车道，过程中须保持转向灯使用及安全车距；“桥下掉头”是在立交桥或高架桥下方可利用空间内完成车辆方向调转。

评判逻辑与场景设定

考点8与考点9将上述动作打包在同一个居民区路况模拟带内。学员需要先在支路出口完成右转汇入，随即在有限路段内连续向左侧车道变线，最终利用桥下区域掉头返回。这一设计将社区道路的窄幅、行人干扰、桥墩视线盲区等因素纳入扣分项。

右转汇入主路时未让行直行车辆，直接判定不合格。
连续变道过程中出现压实线、不打转向灯或一次变更两条以上车道，对应扣分。
桥下掉头时未观察对向来车或操作过程中车辆后溜，均按具体细则扣减分数。

贴近实际驾驶的导向

将居民区通行设置为独立考点，反映出道路驾驶技能考核正逐步从封闭场地向复杂公共道路实景延伸。该模块中右转汇入主路与连续变道，模拟了驾驶人从小区驶入城市快速流线的典型场景，而桥下掉头则测试驾驶员对非常规空间的操作预判。业内人士指出，此类项目的落地将推动培训环节增加社区路况的实操课时。

三项动作连贯考核凸显智驾系统连贯执行能力要求

一项聚焦智能驾驶系统能力的测试显示，由右转汇入主路、连续变道至最左侧车道、桥下掉头组成的三项连续动作，在单独执行时难度可控，但连贯操作对系统处理变道空间与驾乘舒适性的综合能力构成考验。

考核场景拆解：动态环境下的连续操作

该测试场景设定为：左侧存在机动车与非机动车快速直行的交通流，待测车辆需在动态间隙中伺机完成右转，随即汇入主路；汇入后须穿越车道，连续变道至最左侧车道；最终在桥下区域执行掉头。

三项操作单独完成难度不高，连贯执行需要兼顾变道空间与驾乘舒适性，对智驾连贯性要求较高。

技术解析：连贯性背后的系统挑战

所谓“智驾连贯性”，指智能驾驶系统在多步骤、长时序任务中，保持决策逻辑一致、动作衔接平滑的能力。它要求车辆在完成前一步骤时，已为下一步骤预留合理的操作窗口与感知预测余量。

该考核中，右转汇入环节需精确判断左侧直行车辆与非机动车的速度、间距，避免接管或急刹；随后的连续变道则要求系统在有限时空内完成多次车道切换，同时抑制车身横摆，维持乘坐舒适度；桥下掉头由于视线遮挡和空间收缩，进一步考验路径规划与低速控制精度。

业内人士指出，此类连贯场景的叠加，实质上是将单车道的动态博弈、多车道的时间压迫、狭窄区域的精细操控三种难度进行了耦合，能较为直观地暴露系统在复杂任务链中的短板。

行业观察：从单点功能到全链路能力

当前智驾系统的测试多聚焦于独立场景的通过率，而三项动作连贯考核的设计，反映出评价维度正从单一功能验证转向对系统整体协作能力的衡量。车辆需在一次完整出行中，连续处理不同性质的驾驶子任务，对感知、规划、控制的协同效率形成连贯性压力。

该测试结果提示，智驾研发在追逐高接管率低的同时，需关注长链条任务的执行品质，尤其是在变道空间狭窄、周边交通流密集条件下，如何兼顾安全、效率与乘客体验，将成为系统成熟度的重要评价标尺。

请提供原始素材，以便进行新闻编辑。

一驾驶考试学员完成右转汇入主路、连续变道及桥下掉头等多个项目

近日，一名机动车驾驶学员在实际道路考试中，通过了第八、第九及第十项考核点。涉及的驾驶操作包括右转汇入主路、连续变道、桥下掉头以及机非混行盘桥路段。

考核项目涵盖复杂路况应对

第八考点为右转汇入主路，要求考生在转向后平稳并入车流，观察左侧来车并控制车速。第九考点衔接连续变道与桥下掉头，考察在有限空间内完成多次车道变更及调转方向的能力。

根据考试设置，第十考点为机非混行盘桥，即机动车与非机动车共用弯道路段，需要驾驶员同时注意隔离设施与侧向非机动车动态。

解析考点操作要点

右转汇入主路时，开启转向灯、确认安全距离是评判关键。连续变道需依次观察后视镜，避免一次跨越多个车道。桥下掉头由于受桥墩遮挡视野，考试规则要求使用低速、预留足够回转半径。

第八考点：右转汇入主路——并入前须完成减速瞭望
第九考点：连续变道——禁止连续跨越实线或一次多道
第九考点：桥下掉头——控制在规定区域内一次性完成
第十考点：机非混行盘桥——保持横向间距，主动让行非机动车

此次通过表明考生在混合交通环境下的控车能力与规则遵守度均达到考核标准。对于驾驶培训行业而言，复合路段的一次通过，反映出实际道路训练对陌生路况适应性的强化作用。

理想L9搭载Livis系统在北京机非混行盘桥路段完成道路实测

理想L9配备的Livis系统近期在北京一处机非混行盘桥路段进行了实际道路通行能力展示。该路段以机动车与非机动车共享环形匝道为特征，交通构成复杂，对车辆感知与决策提出较高要求。

测试环境特征

所谓“机非混行盘桥路段”，是指机动车道与非机动车道在立交匝道区域未设置物理隔离，车辆需与自行车、电动自行车等非机动车共享路权的环形交通节点。此类路段在北京部分城区承担着重要分流功能，通行规则需兼顾效率与安全。

Livis系统功能定位

Livis是理想L9搭载的智能驾驶辅助系统。此次实测聚焦于系统在混行场景下的识别、避让与路径规划表现，检验其应对近距离切入、低速跟随及匝道曲率变化等工况的能力。

测试路段全程均为公开道路，交通参与者行为不可预测，更能反映系统在真实环境中的反应逻辑。

行业观察

针对城市特色道路展开专项验证，正成为智能驾驶系统迭代的重要环节。从封闭场地到开放混行路段的进阶测试，意味着技术方案需要适配更细化的本地交通生态。

理想L9 Livis晚高峰环线末端完成无保护汇流

在晚高峰的环线末端，直行车流排起长队，辅路车辆需要从密集的车流中寻找空隙才能汇入主路。这一场景中，主路驾驶员通勤心切，主动礼让行为较少，对智能驾驶系统的决策能力构成考验。

车辆需要从辅路寻找空隙博弈汇入主路，晚高峰驾驶员通勤心切、很少主动礼让。

理想L9搭载的Livis系统在该复杂工况下，精准捕捉到可供汇入的间隙，顺利完成汇流动作。

场景挑战拆解

环线末端汇流点通常存在主路直行车辆与辅路汇入车辆的交织冲突。系统需要实时感知周围车辆的间距、速度及驾驶员意图，在有限窗口内完成路径规划与执行。

此次汇流过程中，Livis系统在缺乏主路车辆主动配合的条件下，依靠自身感知与决策逻辑，实现了安全插入车流。

关于理想L9 Livis系统

Livis是理想汽车为L9车型提供的智能驾驶控制系统。从本次表现看，该系统具备在城市高峰时段、复杂交互路况下的无保护汇流能力。

这一表现显示出智能驾驶系统在应对高密度交通流与低让行意愿场景时的适应性正在提升。

机非混行盘桥列为第十个评估考点河畔小路项目同步通过核查

在最新一轮道路通行条件评估中，机非混行盘桥被列入第十个考点并完成验证。同期，编号11的河畔小路项目也显示为通过状态。

评估状态与构成要素

此次公布的考点清单中，机非混行盘桥指机动车与非机动车共用同一通行空间的环形匝道路段，此类路段因缺少物理隔离，通行规则评估需同时兼顾两类交通参与者的交互情形。

机非混行盘桥：通过考点 11｜河畔小路

河畔小路作为另一独立评估项，其编号构成显示为数字11与名称的组合。二者在同一记录条中被标注通过，表明对应的核查流程已完成闭环。

自动驾驶测试路段设置无车道线窄路会车考核项目

近期一处自动驾驶测试区域的路况特征引发行业关注，该路段无清晰车道线标识，且路边常有社会车辆临时停放，其核心考核目标为被测车辆在窄路条件下应对随机会车场景的处置能力。

测试环境还原复杂城市支路

该测试路段的设计模拟了老旧城区或背街小巷的典型交通状态。车道线缺失意味着车辆需依赖对向车流预判与自身定位算法完成路径规划。

路边临时停放车辆进一步压缩了有效通行宽度，会车时必须完成精确的间距计算与动态避让。

考核逻辑拆解

“窄路随机会车”这一考核项拆解开包含三个连续动作：首先是对前方对向来车的识别与意图判断，随后在无标线约束下自行虚拟车道边界，最后控制车速与横向位置完成交会。随机性则来源于对向车辆出现时机及停放车辆的分布变化。

无车道线：要求系统对环境元素进行实时解析，替代固定参照物。
路边临停：制造持续性的视野遮挡与可通行区域突变。
窄路条件：考验车辆对自身及他车宽度的动态感知精度。

此类测试场景的规模化应用，反映出自动驾驶道路测试正从结构化道路向非结构化环境延伸，直接推动企业优化感知融合与决策规划算法在低标准基础设施下的鲁棒性。

路测场景记录显示车辆在连续复杂路况中完成多项避让动作

一份来自实际道路测试的场景记录，还原了被测车辆在多种交通状况下的连续应对表现。记录覆盖常规会车、路边障碍绕行、非机动车混行以及盲弯会车等多个环节。

从常规会车到路边障碍绕行的衔接

前期测试中，车辆在普通会车场景下未出现任何压力响应。进入中段后，通行难度因路边停放车辆而提升——一辆梅赛德斯-奔驰品牌车辆停靠路侧，使得有效通行宽度收窄。

被测车辆在绕行过程中，同时需处理路边行人出现的随机走动，并在完成该动作后迅速与对向驶来的宝马车辆进行会车。

非机动车与行人横穿时的借道策略

后续路况引入非机动车及横穿行人等混合交通元素。记录中，车辆能够灵活借用对向车道进行避让，以此维持通行节奏并确保安全间距。

场景记录注明：当非机动车和行人先后进入行驶路径时，车辆执行了“可灵活借用对向车道避让”的动作。

盲弯处的提前减速与避险判断

测试路线随后进入一处视线受阻的弯道——即盲弯，驾乘人员无法提前通过目视预判对向来车状况。

记录显示，车辆在盲弯前主动识别到对向白色车辆，并执行减速避险动作，处理过程被评价为“细节处理到位”。

关键术语与背景解读

此次场景中出现的“盲弯”，指因道路几何条件或障碍物遮挡，导致驾驶员或传感器在弯道入口处无法观测对向交通情况的弯道。该类路况对自动驾驶系统的环境感知与预判能力提出了较高要求。

此类公共道路混合场景测试，通常用于量化评估智能驾驶系统在无物理隔离道路上的风险预判、路径规划与横穿目标响应等核心能力。记录中的连续避让表现，显示出被测系统在多目标干扰环境下保持了可追踪的行为一致性。

测试车辆在潮汐车道路段完成右转驶出且全程无人工介入

一辆测试车辆在标记为“考点 12”的路段中，从潮汐车道右转驶出，整个过程没有触发任何人工干预。

潮汐车道场景下的自主行驶

潮汐车道是指根据不同时段交通流量变化，行车方向可动态调整的车道。这类车道通常设置于交通负荷分布不均的城区主干道，用以提升高峰方向的通行效率。

在本次测试中，车辆仅依靠自身传感与决策系统完成了右转驶出，全程处于无人工介入状态。这意味着系统成功识别了潮汐车道的可变属性，并据此规划出合法的行驶路径。

“车辆右转驶出路段，全程无人工介入。考点 12｜潮汐车道”

在自动驾驶测试体系中，潮汐车道被视作验证系统对动态交通管理标识理解能力的关键考点之一。能够在此类场景中无需人工接管，反映出被测系统已具备处理复杂实时路况的初步条件。

测试指向的意义

从素材所给出的“全程无人工介入”这一结果看，该车辆的感知融合、路径规划以及车辆控制模块在应对可变车道交通组织时实现了贯通。此类测试的通过，通常意味着算法对时间维度上车道的使用权判断已较为成熟，能够避免误入逆向车道等风险。

这一表现也为后续在更多变向场景中推行高自动化等级驾驶提供了单一场景下的实证参考。虽然仅涉及右转驶出的单一动作，但对于动态通行权识别的可靠性验证具有直接价值。

理想L9 Livis完成可变车道通行测试全程未驶入反向车道

近日一项面向城市复杂路况的智能驾驶验证显示，理想L9所搭载的Livis系统在潮汐车道路段均未出现误入反向车道的现象。该结果来自对车辆实际行驶轨迹的跟踪记录。

潮汐车道实时调整方向用于分解高峰流量

所谓潮汐车道，是指根据交通流量变化，在不同时段调整行车方向的特殊车道。这种设计多用于连接居住区与办公区的干道，早晚高峰期间改变某一方向的车道数量，以缓解单向拥堵压力。

理想L9 Livis全程未错误驶入反向车道；车机SR界面未显示特殊车道标识，但不主动进入潮汐车道被视作当前阶段稳妥的控制策略。

系统感知界面暂缺专属提示

测试记录中，车辆的环境感知界面（SR界面）并未对潮汐车道给出特别的标注或警示。这说明在现有感知与地图融合框架下，系统尚不具备对该类动态车道的专项识别标签。

控制策略选择保守逻辑

面对不确定的车道属性，Livis系统采取了“不主动驶入”的规避逻辑。即当系统无法确认车道当前允许的行驶方向时，优先保持原车道或选择明确的可通行车道，以此降低逆行风险。

这种策略的核心在于，将安全边界置于通行效率之上。由于潮汐车道的通行方向随时间与信号灯变化，静态高精地图难以实时同步，若强行依据传感器瞬时判断进入，可能产生方向误判。

行业意义：为复杂场景处理提供参照

此次验证表明，在法规尚未对智能驾驶系统进入潮汐车道做出明确指引前，制造企业倾向于采取克制化的行驶策略。不主动介入可变车道，既避免了与现行交通规则的可能冲突，也为后续算法迭代保留了安全冗余。

两项新增考核要点通过审定：第十二项“潮汐车道”与第十三项“三点掉头”

来自考核标准管理方的信息显示，“潮汐车道”作为第十二个考点已标注“通过”，紧随其后的第十三个考点为“三点掉头”。最新审定动态未附实施时间与适用范围的更多说明。

考点内涵解析

“潮汐车道”是指根据车流时段变化灵活调整通行方向的城市交通组织方式，即早高峰与晚高峰可分别将某条车道设置为进城或出城方向。考核内容涉及识别可变车道标志、信号灯及切换时段内的通行规则。

“三点掉头”则是一种在路面宽度受限时采取的车辆调头技术，通过一次前进、一次倒车、再次前进完成车辆转向，常见于窄路掉头或直角转弯场景。该考点着重考察驾驶员对车辆位置与转向时机的控制能力。

考核结构定位

两项内容在序列中分别列为第十二与第十三项，表明考核体系在基础驾驶操作之后加入了更多对复杂交通环境的应对要求。按照编号连续特性，后续是否还有第十四项暂未披露。

素材记录显示：第十二个考点“潮汐车道”达到“通过”状态，考点13为“三点掉头”。

对从业者而言，一旦两项考点正式纳入计分标准，相关培训大纲与模拟练习将需同步调整。具体执行节点待官方后续发布。

智驾系统三点掉头测试选址万柳书院预留借道空间降低操作难度

一项针对智能驾驶系统倒车控制能力的专项测试近日完成，测试场景为三点掉头。为控制场地变量、降低操作难度，测试点位选定在万柳书院门口，该区域提前预留了充足的借道空间。

三点掉头与智驾倒车能力

三点掉头是指车辆在较窄路段内，通过一次前进、一次倒车、再次前进的组合动作，完成约180度方向转变的驾驶操作。该动作集中考验车辆对后方环境的感知精度、倒车路径规划以及低速下的动力协同控制，对智驾系统而言属于高复杂度场景。

“三点掉头重点考验智驾系统倒车控制能力。”测试方在场景说明中强调。

选址逻辑：借道空间降低干扰

测试选择在万柳书院门前道路实施，这一地点的特点是提供了超出常规路口的横向借道空间。更大的空间意味着测试车辆在倒车阶段拥有更宽松的边界余量，可以有效隔离因道路狭窄带来的碰撞风险，使测评结果更集中地反映系统自身的算法性能，而非受外部通行条件拖累。

这种把测试环境“松绑”的做法，能够让工程师更快定位智驾系统在低速倒车转向时的逻辑短板，比如轨迹平滑度、障碍物识别灵敏度以及前后挡位切换的连贯性。

场景化测评的意义

从此次测试可以看出，智能驾驶技术验证正趋向于对具体操作环节进行拆解。三点掉头在居民区、窄巷等日常场景中时有出现，预留安全余量的专项测试表明，相关研发群体正在为系统处理此类高频低速工况积累实测依据，这对后续功能迭代和用户实际体验具有一定参考价值。

9.0.0版本实现三点掉头功能 D挡与R挡切换节奏略慢但整体效率接近人工驾驶

在最新版本的功能对比中，9.0.0版本针对受限路段的掉头能力完成了一次调整：系统无需再依赖宽阔区域来完成方向转换，而是直接执行三点掉头动作。

窄路通行场景下的操作变化

三点掉头是车辆在较窄道路上通过一次前进、一次倒车、再次前进的组合动作实现180度转向的驾驶技术。

前代车型在面对类似路况时，仍需要车辆继续向前行驶以寻找到一个足够宽敞的掉头点位。相比之下，9.0.0版本对路径规划和执行逻辑做了针对性优化，允许在可用空间受限的路段直接启动三点掉头程序。

挡位切换与效率表现

从实际运行反馈来看，该版本在前进挡与倒挡之间的切换衔接上，节奏比人工操作略慢。不过，综合整次掉头所需的时间和准确性，其通行效率与人工驾驶之间的差距并不显著。

对比前代车型需要继续前行寻找宽阔掉头位，9.0.0版本可直接执行三点掉头；D挡与R挡切换衔接节奏略慢，但整体通行效率和人工驾驶差距不大。

这一调整意味着在老旧街区、窄路交汇等场景中，车辆的自主掉头成功率有望提升，从而减少因寻找合适掉头空间而带来的额外绕行。

驾考评判系统显示第十三项三点掉头项目通过第十四项为极窄小路

来自考试监管平台的状态更新显示，当前场次的驾驶技能考核已完成第十三个规定项目——三点掉头，系统标记为通过。后续流程将转入第十四考点，项目名称为“极窄小路”。

项目内容解析

三点掉头，通常指在有限路幅宽度内，通过一次前进、一次倒车、再次前进的组合操作，实现车辆行驶方向的反转。该动作用于检验驾驶人对车身空间位置的判断能力以及对低速控车技能。

系统状态：第十三个考点：三点掉头【通过】考点 14｜极窄小路

极窄小路则模拟宽度受限的通道场景，要求驾驶人保持车辆居中行驶，避免刮擦两侧障碍物，主要考察方向感与轮距感知的协调性。

流程衔接

考试系统的项目递进标志着单一考核模块的完结与下一环节的即时触发。评判记录不可逆，通过状态一旦生成，将直接解锁后续考点，考生需在同一行驶动线中连续完成全部指定操作。

紧邻主路小路需连续直角转弯停放车辆与外卖车穿行叠加通行风险

一条与主干道相接的支路因多重因素形成复杂通行条件，驶入车辆需要连续完成两个直角转弯，同时面临路面狭窄、右侧车辆占道停放以及对向外卖电动车频繁穿行的状况。

路段入口条件拆解

该小路入口未设置过渡缓冲区，从主路转向时即进入第一个接近90度的弯道。直角转弯在驾驶操作中意味着转向半径小、车速须大幅降低，且驾驶员视线易受路侧障碍物遮挡。

紧接第一个弯道后，第二个直角转弯进一步压缩了调整车身的空间，对轴距较长的车辆尤为困难。

路面静态与动态干扰

小路右侧全天存在车辆停放，仅余单车道宽度供通行。在此条件下，若对向出现外卖电动自行车，会车只能在停放车辆间隙处短暂避让，或一方倒车退回主路入口区域。

有观察指出，外卖车穿行时段与居民出行、主路车流高峰存在重叠，三个风险因子在同一时间窗口集中出现。

风险叠加机制

连续直角转弯降低入弯车速和驾驶者有效视野。
右侧停放车辆压缩剩余路面宽度，形成持续性单行瓶颈。
对向外卖车动态穿插加剧会车频率，且电动自行车制动距离短、运行路径不规则。

当上述条件同时存在时，入弯车辆与突然出现的对向非机动车发生冲突的概率上升，且因道路狭窄，避让冗余极小。

该路段未设置分离设施或警示标识，实际通行秩序依靠驾驶者自身观察和让行协商维持。主路车辆转入该小路前若未提前减速观察，容易在第一个弯道与驶出小路的车辆或外卖车形成冲突点。

理想L9 Livis窄路测试入口停滞半分钟系统路线规划受限需人工接管

一项针对理想L9智能驾驶系统Livis的窄路通行实测，因车辆在入口处原地停滞、驾驶员被迫介入而被判定未通过。后半段小路则全程由系统自主完成。

入口出现决策空白人工干预致测试终止

测试过程中，该车型驶近一处小路入口时，车身明显靠左。受路宽限制，系统未能规划出最优入弯路线，车辆随即进入静止状态。

原地停滞持续约半分钟，全程无任何动向。

随后驾驶员实施人工接管，即手动解除当前智能驾驶模式并取回全部控制权。根据既定规则，入口阶段出现干预直接导致此项测试失败。

人工对比验证路面极限狭窄

为评估场景难度，后续由驾驶员完全人工操作左转。结果车辆后轮仍擦蹭到马路牙子，表明该路口的物理宽度已近通行极限。

分析指出，原地停滞实质是决策系统在评估窄路通过风险时，因缺乏有效路线而触发的安全等待状态。此类设计可避免强行通行带来的刮擦隐患，但也暴露出极端路况下路径规划能力的不足。

后半段自行通过未遇逆行干扰

除去入口接管这一段，在后续小路行驶中，测试环境未出现逆行电动车等动态干扰，系统保持稳定并顺利完成剩余路段。

此次测试所反映的窄路规划短板，或将影响部分用户在老旧小区、街巷等狭窄道路场景下对车辆智能驾驶能力的预期。

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理想L9 Livis系统完成四环主路与G6京藏高速互通包含一次汇入一次汇出

在四环主路与G6京藏高速的互通测试中，理想L9 Livis系统执行了匝道汇入与汇出的完整流程。整个任务涉及一个三岔岔口，被认为是汇入环节的主要难点。

三岔岔口处的路线决策

测试路线要求车辆从匝道汇入前方互通桥。三岔岔口的特殊之处在于，驾驶员需要在三条匝道中准确识别中间匝道，避免误入两侧岔路。实测过程中，理想L9 Livis所给出的路线选择保持稳健，车辆直接驶入中间匝道并完成上桥。

理想L9 Livis路线选择稳健，精准驶入中间匝道完成上桥，汇入环节顺利。

智能驾驶系统面临的匝道汇入挑战

匝道汇入场景对系统的路径规划与实时识别能力构成典型考验。三岔岔口的结构意味着车辆必须在有限距离内锁定目标匝道，一旦误判将会偏离既定路线。从此次表现看，Livis系统的路径引导在这一环节实现了准确匹配。

测试路段：四环主路与G6京藏高速互通
核心动作：一次匝道汇入，一次匝道汇出
难点位置：三岔岔口，大量车辆容易走错
系统表现：精准驶入中间匝道，顺利完成汇入

自动驾驶车辆在出城拥堵路段完成无干预高速匝道汇出

一次实车测试中，搭载自动驾驶系统的车辆在驶入出城方向拥堵车流后，顺利择机驶出高速匝道，全程未触发人工接管。

匝道汇出场景：缓行秩序下的决策逻辑

测试路段车流呈现缓行状态，但整体秩序良好。车辆在行进过程中反复试探相邻车道空隙，并依据实时交通流密度完成时机判断。

匝道汇出是指从高速公路主路经出口匝道驶离的过程，通常要求系统在有限距离内完成变道、减速及合流，是自动驾驶决策能力的典型考核场景。

当确认右侧车道出现可插入间隙后，系统控制车辆平顺加速，一次性完成汇出动作。整个过程驾驶逻辑与经验丰富的人类司机相近，未出现犹豫或激进变道行为。

无干预表现体现博弈能力

该测试中，车辆并未采用保守等待策略，而是主动寻找并抓住动态空隙。这表明系统对周边车辆的速度、间距及运动意图已有较成熟判断。

业内人士指出，此类复杂混合交通流下的自主汇出，需要决策模块平衡通行效率与安全边界。在交通缓行但秩序稳定的条件下，能够实现零干预，反映出车辆在博弈式交互场景中的算法进步。

对行业技术路线的意义

过去，高速公路匝道汇出多依赖驾驶员提前预判或固定模式变道。此次测试显示，自动驾驶系统在拥挤但非混沌的车流中，开始展现出更贴合人类驾驶习惯的时空选择能力。

基于本次实测结果，研发团队将积累更多真实交通流数据，用于优化决策规划模型。后续还计划在更高密度、更复杂混行场景下验证系统表现。

第十五考点匝道汇入汇出确认通过考点十六为收费站自主通行

近期，在相关测试序列中，第十五个考点“匝道汇入汇出”已标记为通过状态，后续流程将推进至第十六考点——收费站自主通行。

考点环节解释

“匝道汇入汇出”通常指机动车辆由加速车道进入高速公路主线，或从主线减速驶入匝道的动态操作，涉及速度匹配、安全距离保持及转向灯使用等要素。

“收费站自主通行”则对应车辆从驶入收费站车道、识别抬杆至完全通过的全过程，核心考察对通道线形、限速标识及收费设施的反应与适应能力。

当前序列显示：考点十五已完成，考点十六待进行。

依据现有安排，完成匝道汇入汇出环节后，测试重心将转向收费区域自主通行能力的评估上。

理想 L9 Livis NOA 功能完成高速收费站自主通行测试

在最新一次智能驾驶功能验证中，理想 L9 Livis 搭载的导航辅助驾驶系统，顺利攻克高速公路收费站这一场景断点，实现了对 ETC 通道的自主识别与行驶。此次测试结果判定该功能达标，意味着全场景 NOA 的连续通行能力再次得到延伸。

收费站断点成为 NOA 普及的关键环节

流畅的全场景 NOA 除了覆盖地库自主泊车外，还需解决高速收费站通行带来的控制权交接问题。从行业现状来看，多数已具备高速 NOA 能力的车型，仅在 ETC 通道可以实现自主通行，仅有部分车型兼容人工通道，仍存在不同程度的接管需求。

理想 L9 Livis 的收费站应对逻辑

理想 L9 Livis 针对收费站场景进行了专项设计。当车辆接近收费站时，车机系统会主动弹出“即将驶入 ETC 车道”的提示，同时车辆自动对准 ETC 通道并保持直行驶入。这一机制旨在将驾驶辅助的覆盖范围从主路延伸至收费设施，减少断点带来的体验割裂。

实测过程：系统表现与临时接管

在一次实际测试中，理想 L9 Livis 自动选择了 ETC 车道，并完成了位置对准与直行动作。由于该测试新车暂未办理 ETC 卡片，驾驶员在执行缴费环节临时接管，控制车辆驶入人工车道领卡。从车道选择、提示策略以及行驶控制的角度，功能本身达到预设标准，被判定为通过。

车辆自动对准 ETC 通道直行，车机同步提示“即将驶入 ETC 车道”，测试因未办 ETC 卡而手动接管。

名词解释

NOA（Navigate on Autopilot）：导航辅助驾驶功能，可依据导航路线在高速公路等封闭道路环境中，自主完成变道、进出匝道等操作。理想 L9 Livis 即搭载了此类系统。
ETC（Electronic Toll Collection）：电子不停车收费系统，允许车辆在无需停车的情况下，通过无线通信完成通行费支付。

通过 ETC 通道自主通行能力的验证，理想 L9 Livis 在一定程度上补齐了高速 NOA 的应用缺口。尽管人工通道的全场景覆盖尚需后续迭代，但这一环节的打通对于提升驾驶辅助的连续性具有直接推动作用。

自动驾驶测试通过收费站通行考点立交桥下环岛列入后续项目

在近期的一项自动驾驶能力评估中，第十六个考点“收费站自主通行”已完成并通过验证。测试序列显示，下一考点为“立交桥下环岛”。

考点状态更新

根据已披露的考点清单，收费站自主通行被标注为“通过”，意味着受测系统在该场景下成功实现了无人工干预的通行。该场景通常涉及道闸识别、抬杆响应以及跟车控制等环节。

收费站自主通行：指车辆在进入高速公路或封闭道路的收费站时，自主完成车牌识别、路径规划、减速通过栏杆区域并驶入正确车道的全过程。

紧随其后的第十七考点为立交桥下环岛。此类场景对车辆的感知、路径决策及多向车流交互提出要求。

立交桥下环岛：位于立体交叉桥梁下方的环形交叉口，车辆需自主选择入口与出口车道，并应对多个方向来车的汇入与分流。

目前尚未公布两项考点所属的具体测试计划或评价标准。相关结果更新于自动驾驶能力追踪记录中，下一考点状态待后续披露。

理想L9 Livis通过多盲区环岛测试防御性减速策略应对车流密集场景

在一次对车辆智能驾驶系统应对复杂城市路况能力的测试中，理想L9 Livis顺利驶出环岛，全程保持谨慎控车并执行主动减速。

环岛路段叠加多重不利条件

此次测试选择的环岛路段具备典型的“机非混行”特征，即机动车与非机动车在未物理隔离的车道内共同行驶。同时，环岛沿线存在多处视线盲区，常规行驶时需紧守内环并在路口提前减速。

测试还进一步加大了考核难度，模拟车流密集环境，使车辆需要更频繁地应对穿插车辆和判断风险点。

环岛机非混行、多处视线盲区，常规行驶守住内环、路口提前减速即可稳妥通行；本次测试环岛车流密集，进一步加大考核难度。

防御性减速与合理跟车距离成通行关键

理想L9 Livis在测试中展现了全程谨慎控车能力。系统通过计算与周边目标的动态关系，合理保持跟车距离，并在多处节点主动采取防御性减速——即在尚未出现直接危险时，提前降低车速以预留应对空间。

这种策略不同于被动急刹，更注重在视线盲区、机非分合流点等潜在冲突区域提前干预，从而维持流畅且安全的通行节奏。

最终，车辆在不干扰其他交通参与者的前提下，顺利从环岛驶出，完成测试科目。

测试场景：机非混行环岛、多处视线盲区、密集车流
应对策略：守住内环、主动防御性减速、合理跟车距离
测试结果：理想L9 Livis全程稳妥驶出环岛

此次测试为该车型智能驾驶系统在典型机非混行环岛场景下的运行逻辑提供了观察样本，也印证了防御性驾驶策略对处理高密度城市路况的实际价值。

测试车辆通过立交桥环岛及匝道急弯连续考点车速控制在30km/h以内

近日，一辆测试车辆在涵盖立交桥下环岛、主路博弈汇出与匝道急弯的连续场景测试中，顺利完成多个动态驾驶考点，过弯阶段最高时速保持在30公里以内。

复杂场景串联考验决策与操控

测试路线从第十七考点“立交桥下环岛”开始，车辆需在环形交叉口完成无保护转向并规划出口方向，该环节已获通过。

紧随其后的第十八、十九考点将难度叠加：车辆要在行进车流中择机驶出主路，随即接入中间匝道上坡。这一连贯动作要求系统实时感知周围车辆的运动状态，在有限的窗口内完成变道汇出，实际执行过程被描述为“平顺自然”。

“博弈出主路”指自动驾驶系统面对多交通参与者时，依据位置、速度、转向灯等信号判断他车意图，并通过计算选择最小风险窗口实现汇出，其决策逻辑近似于人类驾驶中的互动博弈。

匝道急弯阶段主动限速

驶出主路后，车辆立即进入曲率偏大的匝道急弯。匝道是连接两条道路的短距离连接线，急弯则意味着转向半径小、离心效应明显。

为防止高速过弯可能引发的失控感，系统将车速限制在30km/h以下。测试记录显示，该车速设定同时保障了弯道行驶的稳定性与乘员乘坐的舒适性，未出现侧倾突兀或纵向冲击。

综合三个连续考点的表现，测试车辆在动态交互决策与弯道速度管理上均达到预设目标，整体评价为优异。

抱歉，你提供的素材“第十八、十九个考点：博弈出主路 + 匝道急弯【通过】考点 20｜自主进地库”仅为一个极其简略的考核状态提示，不包含新闻报道所需的任何具体信息（如主体、时间、地点、量化数据、事件背景等），我无法基于此生成新闻稿件。

智能驾驶能力评估收官考点：自主驶入地库预存车位

在一项智能驾驶能力测评中，最后一项考点确定为“自主驶入预先存储车位的地库”。该科目要求测试车辆在无驾驶员干预的条件下，进入地下车库并完成对预设车位的泊入操作。

考点技术语义

“自主驶入”指车辆完全依赖车载感知与决策系统执行行驶动作，人工不介入。“预先存储车位”意味着测试前车辆已记录了特定车位的位置信息，可能关联车库楼层、编号等静态数据。地库环境因信号遮挡和多层结构，对车辆的实时定位与路径规划构成独立验证。

连贯作业验证逻辑

该考点通常位于评测流程的末端，被试车辆需要先完成一系列开放道路测试，再驶入地库坡道、启动库内导航，最终实现基于记忆车位的精准泊入。整个过程整合了坡道通行、内部环境建图、记忆车位匹配、动静态避障和揉库控制等多个子任务。

将此项列为最后考点，意在检验自动驾驶系统从道路行驶到封闭停车场全链条的无缝衔接能力。

产业观察人士指出，地库记忆泊车是当前高阶辅助驾驶向用户交付的核心功能之一，将“自主驶入预存车位的地库”作为评估收尾，反映出评测体系对用车末端场景的重现与强调。

理想L9 Livis实现城市道路至地库领航无缝衔接

理想汽车旗下L9车型所搭载的Livis系统，实现了从城市道路领航到地库内部泊车的连续智驾，车辆在抵达地库入口时可自动下坡驶入，全程无需驾驶员介入。

跨场景切换不降级

该系统在临近地库坡道时，会维持领航辅助状态并识别入口结构，随即控制车辆平稳进入地下空间。这一过程替代了常见的“到达地库即退出”逻辑，避免智驾功能中断。

衔接表现优于不少途经地库就降级的竞品车型。

功能的连续性建立在事先的路线学习基础上。车辆会对特定地库的入口位置、坡道走向与内部结构进行记忆，再次抵达时调用已存储信息完成路径衔接。

对用户出行连贯性的影响

部分辅助驾驶方案在遇到地库、收费站等场景时，会将控制权交回驾驶员，导致智驾体验被打断。理想L9 Livis的无缝切换设计，使城市道路领航与地库泊车构成一个完整闭环。

以实际应用看，驾驶员从城区主干道直至最终停车位，可以保持连续的辅助驾驶状态，减少了接管频次和重新开启功能的操作。这一特性在比较中体现出了功能完整度的差异。

配备后轮转向车辆在地库直角弯与盲弯场景完成自主会车及泊车行驶

地下车库内部密布直角弯与盲弯的复杂场景中，一辆测试车辆完成了对向会车、连续过弯及最终泊位，全程由系统自主处理，泊车完成度评价优于人工驾驶。

直角弯会车决策与过弯走线调整

测试环境的首个弯道即出现对向来车，车辆并未尝试提前抢行，而是原地等候。待对方临近并驶出弯道区域后，系统控制车辆右转进入下坡路段。

首个弯道遇对向来车，车辆原地等候，待对方临近驶出后果断右转下坡。

在后续弯道空间局促的路段，系统主动将行车路径向左微调，通过改变走线来优化过弯姿态，避免与墙体或柱体产生干涉。这一过程涉及一项关键硬件配置——后轮转向系统。

后轮转向，是指车辆后轮能够根据行驶状态进行一定角度的同向或反向偏转。低速工况下后轮反向转动可有效缩小转弯半径，提升狭窄通道内的机动能力。素材所描述的场景中，正是借此降低了直角弯与盲弯的通过难度。

全程自主处理与泊车评估

整个地库行驶过程，包括遭遇盲弯、对向来车、坡道下行以及最终泊入车位，均由驾驶系统自主应对，未出现人工接管。测试反馈显示，泊车完成度优于人工驾驶，这意味着系统在目标车位的识别、路径规划与低速控车精度方面达到了较高水平。

此类复杂地库场景往往因立柱遮挡、通道狭窄、会车空间有限，对感知与规控系统构成多重考验。本次测试中，车辆对直角弯、盲弯及对向来车的连续处理，显示出系统在多约束条件下的决策逻辑与执行能力已可支撑接近运营级的低速自主行驶。

线控转向改善自动泊车体验方向盘仅小幅摆动提示方向

在配备线控转向技术的车辆中，自动泊车功能运行时，方向盘不再大幅转动，仅以微小摆动示意行进方向，驾乘舒适度得到提升。

线控转向系统运作方式

线控转向指通过电子信号传递驾驶者的转向指令，取消了方向盘与转向执行机构之间的机械连接。这一结构允许方向盘动作与车轮转向角度实现分离控制。

在传统机械连接的转向系统中，自动泊车时方向盘必须随车轮同步旋转，容易产生急速打手的现象。线控转向解除了这种物理联动。

自动泊车场景下的差异

车辆自主控制泊车时，线控转向系统仅让方向盘做出小幅摆动，向车内人员示意当前转向方向，而非全角度跟转。此举降低了方向盘运动的突兀感，减少了可能对乘员造成的干扰。

“线控转向加持下，自动泊车时方向盘仅小幅摆动示意转向方向，驾乘体验舒适。”

基于这一特性，部分搭载该技术的车型在泊车辅助功能中，车内环境更加平稳，有助于提升用户对自动泊车功能的日常使用意愿。

整车智驾系统通过地库自主泊入测试完成实测阶段全流程评估

在此次智能驾驶系统综合实测中，测试车辆顺利完成了自主进入地下车库的特定场景验证，获得“通过”评级。该环节是继此前多个复杂路况测试后，整套系统面临的最后一个专项考核节点。

地库场景能力验证

自主进入地下车库通常被视为高阶泊车辅助能力的一环。该功能要求车辆在无人工干预的情况下，识别地库入口、处理坡度变化、应对光线明暗切换，并在内部空间中完成路径规划。

实测环境中，系统成功实现了从地库入口到目标车位的全程接管。具体表现涵盖匝道下行过程中的车速控制、弯道中的车身姿态调整，以及与地库内部静态障碍物的安全距离保持。

自主进地库环节的评定结果为：通过。

综合评测回顾

此次整车智驾实测覆盖了行车与泊车两大领域的多项核心能力。行车部分侧重城市道路中的信号灯响应、无保护转向以及施工路段避让；泊车部分则拆解为平行车位、垂直车位和本次完成的室内地库三大典型场景。

“通过”这一结论，意味着车辆在地库场景下的感知、决策和执行链条均达到测试设定的基线标准。地库场景由于缺乏GPS信号且存在大量承重柱体，对车辆的视觉感知和定位算法提出了不同于地面道路的要求。

测试涵盖类型：标准垂直车位、平行侧方位及室内地库自主泊入。
核心评判维度：环境识别准确率、路径规划合理性、执行过程平顺度。

随着地库测试项完成，此次针对本阶段整车智能驾驶系统的模块化实测流程已全部结束。整体测试结果将作为后续版本迭代与功能优化的参照依据。

理想L9 Livis在“智驾晚高峰”测试中通过16项高难考点单次安全介入

理想汽车旗下车型L9 Livis近日完成了一项名为“智驾晚高峰”的智能驾驶专项测试。该测试路线设置20个高难度考点，车辆共通过16项，期间驾驶员累计介入7次。

测试路线与考点设置

“智驾晚高峰”测试路线模拟了城市交通晚高峰时段的典型复杂场景，包含拥堵、加塞、不规范道路标线等综合要素。整条路线提取了20个高难考点，用于检验车辆在密集车流与突发状况下的感知、决策与控制能力。

通过率与介入情况

全程测试中，理想L9 Livis独立完成16个高难考点的通行，未触发驾驶员接管。按考点数量计算，通过比例为80%。

驾驶员介入记录显示，7次干预动作按性质可分为三类：

安全介入1次，用于避免潜在的碰撞风险。
违章介入2次，用于纠正可能违反交通规则的行驶倾向，如压实线、未及时让行等。
效率介入4次，用于优化通行效率，例如在路口起步或变道时机选择上施加人为提速指令。

从介入分布看，效率类干预占比最高，安全类干预仅出现一次，表明系统在基础安全保障层面表现稳定，但在通行节奏与博弈策略上仍存在人工接管需求。

路径意义

此次“智驾晚高峰”测试的量化结果，直接反映出理想L9 Livis在面对高密度城市晚高峰路况时，已具备覆盖多数场景的连续运行能力。同时，效率介入偏多的特点也指向了智能驾驶系统在拟人化、通行效率优化上的后续调校方向。

理想L9 Livis搭载VLA版本实测人工介入次数仅比榜首多一次

理想汽车旗下车型理想L9 Livis所搭载的VLA智能驾驶系统，在交付后参与的同批次横向实测中，人工接管次数仅比该批次排名第一的车型多出一次。

实际道路表现

该批次横向实测将多款车型置于相同或可比的路况条件下进行对比。统计数据显示，理想L9 Livis此次运行的VLA版本在全程测试中所需的人工干预次数为较榜首增加一次，与最高水平保持微小差距。

交付即落地的系统版本

理想L9 Livis是理想汽车推出的产品。本次实测的VLA版本被界定为该智驾系统在车辆交付时即已激活落地的首个版本。VLA可理解为一种针对车辆智能驾驶能力进行版本化管理的软件形态，其具体技术框架在本次信息中未做展开。

所谓“人工介入”，指在智能驾驶系统运行过程中，驾驶员因安全或策略需要主动接管车辆控制权的行为，该指标常被用于衡量智驾系统的连续运行能力。

指标解读与市场参照

从同批次结果看，人工介入次数的微小差异反映出该系统在纵向控制、场景识别与决策逻辑上接近于当前实测中的头部表现。这一对比口径仅基于本次素材所提及的同批次测试，未延伸至其他环境或历史数据。

理想L9 Livis以交付状态直接参与横向实测，并取得与榜首相近的成绩，表明其VLA版本在初始落地阶段已具备较强的实际道路适应力，可能为后续用户端的智驾体验提供稳定的基线支撑。

理想L9 Livis搭载双马赫100芯片辅助驾驶系统仍有优化空间

智能车工作室消息，双马赫100芯片当前在理想L9 Livis车型上的硬件能力尚未被完全调用，与之配套的VLA系统仍有较大的性能提升余地。

硬件基座：双马赫100芯片

双马赫100是理想L9 Livis辅助驾驶系统的核心计算芯片，承担车辆感知、规划、控制等环节的算力供给任务。从现有状态来看，该芯片的实际运行负载并未触及硬件设计上限，部分计算资源处于待激活状态。

双马赫100芯片硬件潜力尚未完全释放。

VLA系统的逻辑拆解

VLA系统指的是一套涵盖视觉感知、逻辑决策与动作执行的完整辅助驾驶架构。视觉层负责采集道路环境信息，逻辑层对信息进行加工并生成行驶策略，动作层则将策略转化为车辆的转向、加速与制动指令。

三个环节之间的协同效率直接影响整套系统的表现。目前，这一链路在软件调度层面仍有可优化的节点，后续通过算法迭代能够进一步缩短响应延迟、提升场景覆盖范围。

整套VLA系统还有很大优化上升空间。

后续迭代方向

理想L9 Livis的辅助驾驶能力将随着版本更新逐步逼近双马赫100芯片的硬件上限。软件层面的调校重点包括感知模型的精度提升、决策链路的逻辑完善以及执行端的响应速度优化。

除理想L9 Livis外，更多搭载同平台架构的车型也将获得配套的辅助驾驶版本升级。不同车型在传感器布局与底盘特性上的差异，会对VLA系统的适配提出个性化要求。