傳統汽車時代，一輛車好不好看馬力；如今智能電動化時代，一輛車好不好要看算力。

馬力代表性能，算力詮釋智能。智能化已經是這個時代最重要的產品賣點，沒有之一。

當智能化的浪潮席卷到汽車底盤時，又會帶來怎樣的改變呢？

歡迎來到《LAB測試》，我們今天要用一場硬核對比，看看新能源汽車的智能化底盤到底表現如何？

兩臺車分別是豪華SUV的標桿產品——奔馳GLE（參數丨圖片），以及最近炙手可熱，打著智能AI底盤旗號，搭載3顆圖靈AI芯片總算力超2200TOPS的小鵬G7。

我們在多種路況下測試了這兩車在濾震、穩定性和駕駛感受上的真實差異。

其中在連續減速帶路面、起伏路面、坑洼路面這三種常見場景里，兩臺車的表現值得好好說道一番。

首先是連續減速帶路面：對于車輛底盤而言，多條減速帶造成的連續顛簸會給車身帶來持續高頻的垂向起伏擺動。

同時由于車輛自身的慣性以及懸架系統的特性，這種擺動還會被逐漸放大，乘坐舒適性很差。

而奔馳GLE和小鵬G7兩臺車在我們的實際測試中，底盤表現也不盡相同。

首先作為德系豪華SUV代名詞的奔馳GLE，通過連續減速帶的畫面能看到，空懸+前雙叉臂后多連桿的豪華結構給車輛提供了充足的信心與底氣來化解顛簸，車輪整體的上下彈跳、底盤的濾振效果都相當明顯。

小鵬G7在經過連續減速帶時的表現則略顯不同，輪胎同樣有明顯的上下跳動，但動作明顯更加干脆利落，沒有多余彈跳，整體車身姿態很穩健。

從兩車經過減速帶時底盤讀取的垂向加速度折線圖可以看出來，奔馳GLE在經過整個減速帶路面時，底盤所測量到的垂向加速度峰值要略高于小鵬G7。

甚至兩車底盤顛簸曲線上的每一個波峰均能看出來，奔馳GLE的數值要略高于小鵬G7，這一點從我們實測畫面上也能體現出來，奔馳GLE駛過減速帶時，車輪相比小鵬G7要有更多的彈跳，車內展示道具畫面也印證了這一結論。

究其原因，在經過連續減速帶時，傳統底盤系統無論設計多么精巧，本質上仍是對路面顛簸的被動響應，這是其局限所在。

即使奔馳GLE的可變阻尼減震和空簧能保障舒適性，但它的調整邏輯是基于預設的駕駛模式和傳感器反饋的“當下”路況，又由于是連續減速帶，懸架系統往往響應不夠迅速，容易引發車身的多余彈跳，這一點從實際測試中也得到了印證。

小鵬G7的表現主要歸功于超強智能預瞄+AI底盤自學習這套系統，它通過每秒1000次路況掃描、200次懸架調節，最大提前300毫秒進行調節，展現出針對不同路況的“適應性”優勢。

比如當車輛即將駛過減速帶，智能預瞄系統會提前感知到前方的路況，將信息立刻反饋給智能AI底盤系統，后者迅速做出反應，通過調節懸架的阻尼和剛度，使車輛能夠以更平穩的姿態通過減速帶。

駛上減速帶時，懸架能迅速壓縮吸收大部分沖擊力，減少傳遞到車內的震動；車輛駛離減速帶時，懸架又恰到好處地回彈，避免車身過度下沉和上揚。

正是這種“預判式主動調整”，使得小鵬G7的AI底盤在部分場景的動態舒適性上，能媲美搭載空懸的傳統豪華車型。

這種基于路面情況，依靠AI實時分析學習來對底盤表現進行持續優化的能力，也同樣應用在起伏路面和坑洼路段上。

車輛在連續起伏的波浪路行駛時，坐在車里的人會感覺有大幅度的上下跳動，車輛底盤調得不好，很容易有海盜船的感覺。

在起伏路段的實際測試中，小鵬G7整體的失重感相比奔馳GLE減輕了不少，在車輛落地的瞬間，小鵬G7的動作會更干凈利索。

追根溯源，除了小鵬G7用到前雙叉臂后五連桿的“頂配”懸架外，深度自研的智能可變阻尼減震器同樣功不可沒。

它實時提升阻尼回彈速度，能更快地拉住彈簧，抑制余震，有效減少車身上下浮動次數多而導致的“坐船感”。

在智能AI底盤系統賦能下，其車載傳感器還可以實時監測車身加速度、懸架行程等多項參數。

當發現車身俯仰角超過閾值，系統預先立即啟動“場景化補償”模式，通過對減震器阻尼的調節，能最大程度減少車輛落地時減震器觸底被“打穿”的情況，保證車身姿態穩定。

相比起伏路面和連續減速帶路面，難度最高的其實是坑洼路面。

各種不規則、凹凸不平的路面會讓車輛底盤的特性進一步放大，車身各種垂向和橫向的晃動相互疊加，又會使得整車車身姿態控制難度呈指數級上升。

面對這種坑洼路段，小鵬G7的車身整體晃動幅度明顯更小一些，車內的展示道具如輪船的左右晃動幅度也比較小。

從車內體驗感來說，小鵬G7在AI智能底盤的加持下，面對同樣的起伏坑洼，車身姿態更穩健，整體乘坐體驗相對也更好。

這得益于小鵬G7底盤采用的全新太極液壓襯套，它在提升過坎緩沖能力35%的同時，還能彌補傳統橡膠襯套的不足——后者在吸收沖擊時對不同方向的振動過濾不夠徹底。

新襯套不僅能高效吸收垂直方向的直接沖擊，還能有效抑制來自其他方向的扭動和搖晃。

對于這種顛簸路段，在“道路預瞄+AI云端顛簸圖層”的加持下，車輛本身不僅具備預瞄、學習的能力，還可以記住并分享。

也就是說只要有一臺小鵬G7經過，這條路就不再陌生。

其他車輛即可通過云端數據提前預知坑洼、井蓋等障礙，讓底盤自動調整至最佳狀態，這和傳統汽車底盤已經是完全不同的兩個事物。

當智能化的浪潮洶涌而來，所能帶給我們的想象是無窮無盡的，類似于智能底盤也好、智能駕駛也好，其實都是標志著汽車從機械工具向“智能載體”的進化。

當車輛底盤能夠自我學習、自我優化；車輛能預判路況、主動調節姿態時，駕駛者與汽車的互動模式也將被徹底改變，未來智能化還會給我們帶來哪些意想不到的驚喜，值得期待。