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2025 年比亚迪从一场「智能化战略发布会」开始了智能化的全面普及,以“天神之眼”命名,基于不同的车型定位和售价配置不同的智驾功能。
而腾势品牌车型搭载的便是天神之眼-B 高阶智能辅助驾驶系统,具备高快领航以及城区领航能力,并且硬件上是有搭载激光雷达的。
那么这次我们便拿到了腾势 N8L 车型,看看这台最新车型上的天神之眼-B系统的城区能力究竟如何。
目录
- 测试车型基础介绍
- 选路策略
- 舒适性策略
- 行车安全策略
- 通行效率策略
- 接管案例
- 腾势 N8L 基础介绍
- 智能辅助驾驶开启方式
腾势 N8L 的辅助驾驶开启方式为方向盘两侧后方的辅助驾驶拨片,轻轻拨动即可开启辅助驾驶,方向盘左侧功能键则可以用来调节时速与车距。
- SR 界面
天神之眼系统最早是没有做中控 SR 界面的,主要的信息都集中在仪表,但后续也为我们更新了中控 SR 界面,采用分屏现实逻辑,可以按照 1/3、2/3 的比例任意调节,符合目前主流的显示逻辑。
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一、选路策略
- 无保护路口
- 案例1
在通过无保护路口时,腾势 N8L 的天神之眼-B系统可以很好的对通过斑马线的行人发起避让,并且整个过程是很流畅,车辆并没有刹停等待而是采取了缓速前进的策略,等待行人离开行车线后立刻提速,这样做通行效率是最高的、
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- 案例2
在面对复杂路况的无保护左转时,腾势 N8L 的系统策略就很保守了,因为这个复杂路口的视野不佳,所以车辆采用了缓慢驶出的策略来判断两侧是否有来车,这样操作驾驶员的冷汗指数是最小的。
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- 错位路口
这个场景依旧是我们前几期都有走过的高难度错位路口,十分考验系统对于复杂路况的处理能力,但腾势 N8L 的天神之眼-B系统在这个场景无法通过,寻找路口是可以做到的,但最后的大角度转向系统无法自主完成。
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- 施工临时路口
这条道路由于施工,路口也是临时设置的,并且位于路口中央的临时红绿灯也有些阻碍通行,系统在这种场景下选择了在红绿灯前方的缺口进行左转,并且同时遇到了其它社会车辆的阻碍,但最终还是流畅通过了。
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- 窄路路段
- 案例1
在这种未标线的非公开窄路行驶时,腾势 N8L 的表现还是可圈可点的,并且通过时速也比较高。
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- 案例2
这个窄路场景就复杂得多,道路窄且交通参与者众多,在一些极窄条件下,系统为了保证安全就不会再向前行进了,这时我们在判断安全的前提下,可以轻踩油门帮助系统通过,如果车辆方向正确就不必接管和干预,感觉车辆可以正常行驶后需要尽快松开踏板(驾驶员干预油门踏板系统无法自主刹车)。
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二、舒适性策略
- 常规加减速感受
腾势 N8L 搭载的这套天神之眼-B系统在加减速表现上给我的印象便是:“刹车缓但加速及时”,在常规的刹停时会提前减速并且以一个较缓的刹车力度去刹停,起步上一旦发现无车无障碍就会很积极的提速到限速,通行效率是有保障的。
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- 危险情况减速
在这个场景中我们遇到前车占道调头,系统在识别到前车意图后,制动力度会大一些,这也是规避碰撞风险做出的正常策略,并且没有刹停只是大幅减速,系统也会提示“刹车有点急”。
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三、行车安全策略
- 行人避让
在所有辅助驾驶方案中,行人以及非机动车的安全无疑是系统中优先度最高的,天神之眼也不例外,在面对有过马路意图的行人时,系统也会主动发起避让。
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- 非机动车避让
- 案例1
在遇到非机动车时,腾势 N8L 的表现有些两极分化,首先第一个场景是在避让停靠的非机动车时遇到对向非机动车,虽然双方没有直接的路径冲突,但系统还是选择了刹停避让。
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- 案例2
这个场景就表现得行云流水,连续两次遇到非机动车,系统发起了连续转向避让,十分丝滑。
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- 潜在博弈防御性
面对一些潜在危险和博弈,在下面这个场景中我们可以看到,车辆会自主便宜躲避大车,并且遇到沿街行走的行人时,也会提前大方向拉大距离保证安全。
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四、通行效率
- 障碍车
- 案例1
这个场景在遇到低速行驶的清扫车时,系统会提前发现提前变道,相邻车道没有阻碍时整个的变道行为是完全没有问题的。
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- 案例2
这个场景比较特殊,公交车故障停在了我们的右转必经之路上,并且前方是实线,这时系统便不会再继续发起避让,而是会停在原地。这也可以发现,当前版本的天神之眼-B系统,导航选路逻辑优先级是要大于避让障碍车的,这时我们只能主动发起接管。
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五、特殊接管
- 选路错误
在这个不规则路口,我们是无法看到左转后的道路的,这时系统对于选路的判定也发生了错误,车辆提前打了方向准备驶向对向车道。
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- 异形障碍物未识别
这个场景我们需要调头行驶,路中央斑马线位置有起到隔离作用的马路牙子,但这时的系统并未识别到这个障碍物,提前发起转向,为了避免剐蹭我们选择了主动接管。
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作者结语 ... /
腾势 N8L 所搭载的这套天神之眼-B系统,城区领航功能的可用度还是很高的,在一些常规场景下的表现还是很优秀的。
但在面对一些特殊场景时,系统的处理能力相较于目前第一梯队的系统还是会有一部分差距,但相信后续在升级过后也能优化这些问题,让我们期待其后续的进化。



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