问界M7的竞品在智能驾驶方面表现如何？

问界M7的竞品在智能驾驶方面各有技术侧重，硬件配置与场景覆盖能力呈现差异化发展态势。魏派高山搭载Coffee Pilot Ultra系统，以27传感器全域感知网络与10亿公里数据训练的SEE模型为核心，高速NOA变道成功率超98%，城市无图通行可识别异形信号灯，3公里跨楼层记忆泊车拓展了泊车场景的边界；全新智己LS6的IM AD3.0系统同样采用27传感器与英伟达Orin-X芯片，快慢双系统设计优化了复杂路况下的决策效率，无图城市NOA与300多种场景自动泊车提升了全场景适配性；特斯拉Model Y依托HW4.0平台的端到端神经网络，在高速领航与城市道路辅助场景中延续了算法层面的优势。此外，星图ET5的HSD城区辅助驾驶系统、比亚迪的DiPilot高阶智驾系统，以及昊铂HT、理想L6、阿维塔11等车型的智能驾驶配置，也通过硬件升级与场景细化，为用户提供了多元的智能驾驶选择。

从硬件基础来看，多数竞品采用了激光雷达与高算力芯片的组合方案。魏派高山与智己LS6均配备1颗激光雷达（分别为128线和禾赛AT128）及英伟达Orin-X芯片（254TOPS算力），通过多传感器融合实现全域感知；特斯拉Model Y的FSD则依赖HW4.0平台的端到端神经网络，以纯视觉方案为特色。这种硬件路径的差异，反映了不同品牌对智能驾驶技术路线的探索：激光雷达阵营侧重环境感知的精准性，纯视觉阵营则强调算法对场景理解的深度。

在场景覆盖能力上，竞品的智能驾驶系统已从高速向城市、泊车等全场景延伸。魏派高山的3公里跨楼层记忆泊车、智己LS6的300多种场景自动泊车，解决了复杂泊车环境的痛点；特斯拉Model Y的智能召唤功能则提升了用车的便捷性。城市NOA无图通行成为新的竞争焦点，魏派高山可识别异形信号灯，智己LS6实现无图城市NOA，这些功能的落地，让智能驾驶在高密度城区的实用性显著增强。

算法与数据积累是智能驾驶体验的核心支撑。魏派高山的SEE模型经过10亿公里数据训练，决策延迟≤80ms；智己LS6采用快慢双系统设计，优化了紧急场景下的响应速度。数据训练的规模与算法架构的迭代，直接影响系统的决策合理性与可靠性，这也是各品牌持续投入研发的关键方向。

此外，部分竞品通过硬件标配提升用户体验。阿维塔11将传感器与激光雷达作为智驾辅助的标配，降低了用户的选择门槛；理想L6则在智能驾驶的整体表现上更出色，昊铂HT的智驾系统成为其智能科技配置的核心优势。这些差异化的产品策略，让用户能够根据自身需求选择适配的智能驾驶方案。

整体而言，问界M7的竞品在智能驾驶领域呈现“硬件筑基、场景延伸、算法迭代”的发展特征。无论是激光雷达与高算力芯片的普及，还是城市NOA、记忆泊车等功能的落地，都推动着智能驾驶从“辅助工具”向“出行伙伴”转变。各品牌基于技术路线与用户需求的差异，形成了多元的产品矩阵，为消费者提供了更丰富的选择空间。