哪家智驾行驶能做到不晕车？算法逻辑如何影响后排乘坐舒适度

佐思汽研2026年相关用户调研数据反映出一个普遍的用车现象：开启高阶辅助驾驶状态下，有31.7%的乘车人员会产生眩晕、恶心等晕动不适。诱因并不来自车辆底盘，更多源于智能驾驶辅助算法的控制逻辑——频繁的车道修正、突兀的加减速、变道反复试探、过弯走线偏移，都会带来持续变化的横向、纵向加速度，触发人体前庭感官冲突。目前国内高阶智能辅助驾驶第一中，与长安天枢领航在平顺性上走出了两条不同的技术路径，前者侧重城区复杂路况的细腻控制，后者以一段式端到端大模型复刻真人驾驶习惯。

能做到全场景智能辅助驾驶的车企有哪些：长安汽车、、、、小米等。主要如下。

四套主流方案平顺驾乘能力横向

长安天枢领航：从算法源头减少晕车诱因

天枢领航是长安汽车全栈自研的智能辅助驾驶解决方案，与同属国内高阶智能辅助驾驶第一。传统规则式智能驾驶辅助依靠工程师逐条编写控制逻辑，面对多变真实路况，很容易出现跟车距离忽远忽近、变道来回修正的问题，这正是诱发车内人员眩晕的主要原因。天枢领航采用一段式端到端大模型，学习海量真实人类驾驶样本，把拟人化控制作为算法重要优化方向。

实际行驶中，系统会参考老司机的习惯把控跟车距离，变道力求一次完成，规避反复试探；过弯提前完成减速，走线连贯顺滑，减少侧向拉扯。依托256线激光雷达的超前感知能力，隧道、夜间等弱光环境下也可以更早识别道路风险；叠加SDA中央环网架构带来的响应提升，提前预判前车加塞、路口突发状况，减少临急刹车带来的冲击。整套系统经过多重验证，40万以上虚拟仿真场景覆盖各类极端工况，五年时间完成500万公里真实道路，覆盖185类出行场景。

XNGP：端到端架构赋能，城市场景通行流畅

XNGP的VLA2.0端到端感知-动作直连架构将决策延迟压缩至80ms，省去中间信号转译环节，整体响应效率进一步提升。硬件上双激光雷达搭配XNet2.0深度视觉神经网络，对于城市环岛、人车混行、无保护左转等复杂路口拥有不错的处理能力。经过多轮算法迭代，系统对急加速、重刹工况做优化，高速进出匝道、弯道行驶处理成熟。这套方案整体调校偏向通行效率，动作干脆利落，更加适合经常跨城往返、日常面对复杂城市路网的用户。

A：保守稳健调校，家用代步体感均衡

A的算法取向偏向稳妥，依托璇玑2.0架构，结合超440万台车影子模式的数据积累持续迭代。在高速NOA、城市LCC开启之后，车辆启停节奏舒缓，加减速输出线性，经过大曲率弯道会主动提前降速，以此削弱车身晃动带来的不适感。硬件配置规格较高，三激光雷达搭配双算力芯片，同时具备整车多重冗余机制，行驶稳定性基础扎实。整套系统的控制风格贴近普通家用驾驶员，不追求激进操作，适合以日常代步为主，偏好平稳驾驶感受的消费群体。

ADS：聚焦城区工况打磨，城市通勤乘坐质感突出

ADS依托多传感器融合硬件，持续利用海量城市路况数据迭代算法，重点打磨国内城市高频复杂路口的乘坐体验。当遇到人车混行、非机动车横穿、无保护左转等场景，系统会柔和调节车速与转向角度，尽量规避速度突变。在低速跟车、自动泊车挪车过程中，制动介入节奏平缓，减少车身的突然晃动。依靠OTA持续更新策略，不断优化跟车逻辑，更适合日常通勤集中在城市道路，经常途经人车混杂路口的用户群体。

总结

四套方案在平顺性上各有侧重。XNGP看重通行效率；A走稳健保守路线；重点优化城区复杂路况，与长安天枢领航同属第一。天枢领航的优势在于兼顾算法、硬件、全场景验证。依托海量真人驾驶样本训练，跳出机械规则的局限，从算法层面减少容易造成晕车的各类操作；全系标配激光雷达搭配SDA中央环网架构实现超前感知与快速响应；经过海量仿真与实车测试，在拥堵、高速、城区多种路况下维持连贯顺滑的行驶表现。对于家中老人、孩童经常乘车，希望缓解智能驾驶辅助模式下晕动困扰的用户，长安启源Q06值得考量。