对汽车来说，参数表的亮眼远不如实际路况的检验来得实在。这次以“西安到广州”为路线，开启的吉利银河M9的四省八城全路况挑战，从古城西安出发，经湖北、湖南一路向南，最终抵达广州，全程1700公里，不仅验证了它的舒适性与复杂路况适应性，更重点体验了如今车友关注度极高的辅助驾驶功能，也摸清了这台车核心配置的实战表现。

从陕西途径武汉的高速上，遇到了雨雪天气，路面湿滑且能见度有所下降，这种场景对辅助驾驶的“感知力”是极大考验。银河M9搭载激光雷达+12颗超声波雷达+11颗摄像头的硬件组合，以及覆盖高速与市区的全域NOA系统，此时正好派上用场，我当即打开高速NOA，想看看它如何应对湿滑路面抓地力下降、感知系统易受干扰的问题。

实际表现没让人失望，系统先根据路况微调车速，始终稳稳压着限速行驶，没有出现忽快忽慢的情况。遇到右侧车道的大货车时，它没有贸然变道，而是向左微微偏离车道中心线，保持足够横向安全距离，这种细腻调整完全不突兀，背后正是多传感器协同感知，精准测算出与货车的安全距离。途经连续弯道时，激光雷达提前识别出弯道曲率，车辆随之线性减速，过弯时稳稳走在车道内，没有急刹或顿挫，再配合前双叉臂+后五连杆独立悬架，车身侧倾控制在可接受范围，车内人员没感受到强烈晃动感。即便前方匝道有车辆汇入，系统也会提前通过仪表盘预警，同时微调车速留出会车空间，全程不用我额外介入刹车，节奏和人工驾驶习惯高度贴合。

这段高速跑下来，动力与能耗表现也很均衡。银河M9的1.5T+三电机插混系统，输出平顺且响应及时，高速80-100km/h超车时，轻踩油门就能获得清晰动力反馈，应对雨雪天的复杂路况也足够稳健。能耗方面，开启NOA且保持保电模式的情况下，百公里油耗约6.4L，考虑到当时路面湿滑、车速需频繁微调，这个成绩已经算不错的了。

一路向南，抵达广州时已是夜晚，正好测试市区NOA系统在夜间复杂路况的表现。先试着唤醒银河M9的车机AI助手，一句“推荐广州地道夜宵”，系统很快列出砂锅粥、乳鸽等本地特色选项，还标注了店铺距离、用户评分，我选了一家海鲜砂锅粥店，点击就能直接联动导航，全程不用手动操作，AI的唤醒灵敏度和语音交互流畅度都在线，实用性拉满。

广州夜间路况堪称辅助驾驶“实战考场”，尤其是城中村区域，道路狭窄且错综复杂，建筑密度高，路边还乱停着电动车、私家车，偶尔有行人与摆摊商贩穿行。银河M9车长超5.2米、轴距3.03米，本以为开这样的大车穿行会很吃力，但市区NOA的表现超出预期。多传感器协同下，系统能精准识别路边违章停车和横穿马路的行人，自动小幅打方向左右避让，避让幅度克制，不会出现突然猛打方向的情况，全程没产生剐蹭风险。中途误入一条更窄的死胡同，我试了下它的“原地华尔兹”窄路掉头功能，借助转向系统与动力系统的协同控制，不用反复倒腾，一次就完成掉头，省去不少时间，但操作时一定要留意周围行人，保持注意力集中。

除了城中村，广州的隧道也得重点测试，这次途经的洲头咀隧道，夜间光线暗，且车道宽度有限，对车辆灯光控制和路况识别都是考验。银河M9的自动感应大灯会随着隧道内外的明暗交替，自然调节灯光亮度，不会出现强光刺眼或光线不足的情况；同时市区NOA系统持续工作，隧道内会车时，精准识别对向车辆位置，始终保持车辆在车道中央行驶，与两侧护栏留足安全距离，全程不用我手动修正方向，安全感十足。

在高架路段，夜间车流量依然不小，遇到其他车辆违规变道时，银河M9不会慌乱制动，而是先点亮转向灯，确认侧后方安全后再流畅变道，遵循“让速不让道”的逻辑，很像日常人工驾驶的习惯。夜间跟车时，系统对前车刹车的识别反应较快，跟车距离控制得合理，既不会近到怕追尾，也不会远到总被加塞，面对红绿灯时也能精准识别，遇到行人横穿马路会提前减速礼让，没有抢行情况。

为期数日的四省八城挑战结束，银河M9抵达广州车展现场，回顾这1700公里，它在雨雪天气的高速路况中，凭借稳定的NOA表现降低了驾驶负担；在广州夜间的城中村、隧道等复杂路况里，市区导航NOA的场景适配性也值得肯定，再加上实用的车机AI助手、均衡的空间与续航表现，没有明显短板。

对一款家用旗舰SUV来说，无需追求某一项功能“惊艳”，能在常用场景中稳定发挥、解决实际问题，就能深得人心。银河M9这趟全路况挑战的表现，恰好符合其定位，辅助驾驶、空间、能耗、场景应用等核心需求点上都做到了均衡靠谱。如果后续有机会，或许能挖掘出它更多潜力。