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久久精华-曲曲三曲20万选大算力辞谤强动力?纠结小鹏骋7/极氪7齿的就这么选

今年车名带“7”的感觉都特火,比如新上市的G7,售价19.58-22.58万,9分钟就大定1万台,上一次还是发生在10万级的身上。那么问题来了,售价22.99-26.99万的7X,同样带7,同样是这个价格区间哪哪都强的“全能型”纯电SUV,它和G7哪个会是你的菜? 从账面数据上看,小鹏G7提供的80.8度的磷酸铁锂电池能够做到了702公里,而且在使用磷酸铁锂电池的前提下,有800V SiC平台支持也能够做到5C的充电倍率,实测充电10分钟充进436公里。 极氪7X在电池上则提供了75/100度三元锂电池两个选择,其中100度电池续航最大可达780公里,而且由于全系是三元锂电池,因此在充电上也能做到5.5C超快充,在自家的V3超充桩下,最大充电功率能做到300kW。 动力上G7全系后驱单电机,最大功率218kW,在800VSiC高压平台的帮助下,可以做到百公里13.2度的电耗,不过在极氪7X面前这个动力确实有点弱,即便是单电机,在碳化硅的帮助下功率也达到了310kW,双电机475kW零百加速做到了夸张的3.84秒,当然有舍有得,即便是有碳化硅的帮助,电耗方面也要百公里16.4度。 小鹏G7这次全系都标配了DCC主动悬挂,并且自带预瞄功能,在行驶质感上好了不少,关键是入门也有顶配享受。虽然极氪7X有双腔空悬+CCD电磁减震+魔毯系统,但得顶配才有。 如果更喜欢舒适取向的朋友,G7可能会是一个好的选择,但对于动力和驾控有要求的朋友,那毫无疑问极氪7X会符合要求,毕竟制动系统标配Brembo制动盘,可搭载阿基波罗固定卡钳,官方都帮你改好了,不用担心性能问题。 如果只看空间表现,无论是极氪7X标准的SUV造型,还是小鹏G7偏动感的设计,其实后排空间都完全不成问题,毕竟两台车的轴距都有2米9,后排跷二郎腿完全不在话下,基础空间得到满足的情况下,舒适性就很关键。 小鹏G7前后排座椅都标配了吸入式通风、加热、按摩,并且后排座椅还标配了小桌板以及靠背电调,后排小桌板不仅左右都有,甚至还有无级悬停的支撑板,放平板放手机都不成问题,后排出风口上方还有一块8英寸娱乐屏,上可以看平板手机,下能玩娱乐屏,简直是带娃神器,后排扶手还提供了一个50W无线充,没电快充也完全没问题。 当然如果想要更加舒适,极氪7X除了前后排座椅电调以及通风加热按摩这些舒适配置外,还能给你电调腿托、主驾头枕音响、全景天幕电动遮阳帘,甚至还能在副驾后排装13英寸的娱乐屏,虽然以上这些都需要选装,但相比G7,极氪7X拥有更大的舒适潜力,尤其是电动遮阳帘,夏天暴晒的情况下,没有什么比物理防晒好用的。 除了坐得舒适外,储物也很重要,小鹏G7的前备厢自带排水孔,下雨放雨伞放些冰鲜的东西进去,回去水一冲相当方便,车内也设置了小挂钩,相当的人性化,而极氪7X在后排座椅下方也设置了两个储物抽屉,同样便利。 智能化如果单聊智能驾驶辅助的算力,那极氪7X确实没法比,因为这次小鹏G7顶配的Ultra版,首发搭载了小鹏自研图灵AI芯片,三颗图灵AI+8295P芯片让整车的综合算力达到了2250TOPS,也是目前市场上的唯一拥有上千算力的车型,所以如果单论算力,极氪7X确实可以退场了。 从技术路线来看,极氪7X的浩瀚智驾2.0 H7方案是一套成熟的激光雷达方案,508TOPS双Orin-X芯片加上单激光雷达,算法也是经过升级的满血版车位到车位。看实测表现,从识别到决策,极氪7X整体的做法也是相当的老司机,体验相比小鹏的图灵AI智能驾驶辅助也是不逞多让。 智能座舱部分,这两台都有着不错的亮点。小鹏G7这次联手华为打造了成像尺寸达87英寸的追光全景AR-HUD,显示的信息清晰又精致,尤其是车道引导,在新算法的帮助下会根据实时路面变化而变化。 相比之下,极氪7X成像36.21英寸的AR-HUD就略逊一筹,不过它有一块13.02英寸的仪表盘以及中控屏幕下方的实体按键,这是G7没有的,仪表+AR-HUD+实体按键的搭配相信还是大部份人更习惯的方案。 7X和G7同样采用8295P芯片,不过G7给座舱塞多了一颗图灵AI芯片,按照小鹏的愿景,加入AI的座舱可以做更多适应用户的事情,像不同国家的实时切换语言、更强的百科全书等等,当然这还只是愿景,相比之下,极氪7X历经用户们“建议”后的车机,相信还是更容易上手的。 在空间、舒适都满足家用的前提下,如果你对智能驾驶辅助功能还有很高的要求,我会建议你直上G7 Ultra版本,毕竟它是目前你能找到算力上两千的量产车。而如果你对动力、驾控有要求,不希望因为家用就丢失驾驭感,那极氪7X会是个不错的选择,因为即便是入门版,动力也足够你挥霍。

久久精华-曲曲三曲
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? 李纯义记者 马子永 摄
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? 刘烈科记者 高丛娜 摄
? A:模型-任务对齐是指AI模型的现有能力与要完成任务之间的匹配程度,就像一个会弹钢琴的人学新曲子会比没有音乐基础的人容易很多。研究发现,当AI模型和任务高度对齐时,一些看似"不靠谱"的训练方法(如用错误奖励、单样本训练)也能发挥作用;但对齐程度低时,这些方法就会失效,只有标准训练方法才有效。这个概念帮助我们理解为什么相同的训练方法在不同情况下效果差异巨大。《欧美mv与日韩mv的区别》
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