作为一名问界M8六座 Ultra 的深度体验者，在赞叹其卓越表现的同时，也必须指出当前智驾系统在实际路况应对上存在的显著缺陷。

以下是基于真实驾驶场景的七大优化建议，欢迎车友们共同探讨补充：

1．车道保持逻辑优化：非对称路口的“抢道危机”

当前系统在通过非对称道路的路口时，机械保持直线行驶，极易引发交叉车流冲突。建议：引入高精地图预判＋实时摄像头融合识别，优先遵循地面引导线轨迹，而非简单惯性直线行驶。

2．路权分配算法升级：黄色分隔线旁的“空间争夺战”

在无机非隔离线非标道路上，过度居中以规避对向车道，实则挤压右侧非机动车空间。建议：根据车道宽度动态调整居中策略，默认靠近中心线行驶（保留1.2米以上非安全空间），必要时主动减速让行。

3．车道选择策略重构：左转车道的“陷阱困局”

盲目偏好最左侧车道行驶，导致频繁被左转车队阻塞。建议：结合导航数据预判前方路口属性，在中长距离直行时主动规避左转加直行的车道，提升通行效率。

4．汇入决策机制增强：右转切入的“冲突导火索”

右转汇入主路时缺乏对直行车辆路权的尊重。建议：强化交叉路口博弈算法，默认遵循“转弯让直行”规则，必要时采用“停车让行”而非试探性切入。

5．禁停区域认知补全：黄色网格线的“无视危机”

当前系统未能识别禁停网格线的交通约束意义。建议：通过视觉识别＋高精地图标注双重验证，遇黄色网格线时主动保持区外停车等候，直至前方有充分通行空间。

6．行人交互逻辑革新：相邻行人的“被动礼让”

仅对正前方行人作出反应，缺乏对横向穿行行人的预判。建议：扩大视觉传感器监测范围，对相邻车道≤3米且存在交互意图的行人启动防御性减速。

7．交通标识解析升级：待行文字的“识别盲区”

无法识别“直行待行区”等动态交通指令。建议：合 OCR 文字识别技术与V2X交通信息交互，实现对此类特殊交通指令的响应执行。

此外M8还存在转向灯档位反馈模糊问题，建议通过触觉震动反馈＋声音频次差异化明确区分轻拨（3次闪烁）与重拨（常亮）状态。

智驾系统的进化离不开真实路况的千锤百炼。期待问界能持续迭代，真正成为"更懂中国路况"的智能驾驶标杆！欢迎车友们接力补充﹣﹣你的每一次吐槽，都是推动智驾进步

的基石！