当前位置: 首页 > news >正文

腾势D9风光不再?中期改款能否及时“救火”

/王俣祺

导语:腾势D9销量下滑了,这背后是MPV市场的整体没落还是众多新车的围追堵截?如今2025款腾势D9也来了,加量不加价的新车又能否逆转乾坤,重夺MPV市场霸主的地位?

腾势D9销量下滑的真相

回头看今年的MPV市场可以说是十分热闹,大批的新车型比如小鹏X9、理想MEGA等不断涌入,给市场带来了新的活力和竞争。然而从细分车型定位来看,传统的高端中大型MPV依然凭借其深厚的底蕴和稳定的产品力占据着销量前列。

在这场激烈的市场角逐中,腾势D9作为一款备受瞩目的新能源MPV,在2024年取得了诸多亮眼的成绩。这一年中,腾势D9在销量与保值率方面表现不俗,连续两年成为MPV销量与保值率的双料冠军,展现出强大的市场竞争力。

不过,在11月份,腾势D9的销量被别克GL8和丰田赛那超越。从网友的评价来看,这一结果其实并不是腾势D9在车型本身方面存在问题,而主要是因为消费者对即将推出的2025款腾势D9抱有很高的期待,大部分潜在消费者都处于一个持币待购的状态。

那么面对如此清晰,腾势D9自然也不会让消费者失望,在中期改款时首先就是对价格做出了调整,大打MPV价格战。其中,DM-i车型的售价与老款保持一致,而纯电版的起售门槛直降3万,这一价格策略不仅体现了腾势D9对市场变化的敏锐洞察,也为消费者提供了更具性价比的选择。

勇闯城中村的天神之眼

要说此次改款最大的亮点,还得是2025款腾势D9首次搭载并全系标配的天神之眼高阶智驾系统。车顶新增了前视800万像素双目摄像头与激光雷达,以及翼子板位置的侧摄像头,再加上全车高达32个感应器,包括激光雷达、环视摄像头、毫米波雷达和超声波雷达等硬件,为智驾功能提供了强大的硬件支持,实现了从传统L2级智驾到高阶智驾的重大跨越。

要知道比亚迪的这套天神之眼智驾系统的各项功能,在市面上所有MPV车型中都处于领先地位。在前两天官方发布的深圳城中村智驾视频中,腾势D9的表现真的是令人十分惊艳。在城中村的复杂路况下,新车依旧流畅地完成了变道博弈、智能绕行、拟人化控速等行为。在遇到照明不佳的十字路口并且侧向还有来车时,25款腾势D9也能提前识别并减速。不仅在面对各种横穿马路的行人时能够做到及时礼让,哪怕是在遇见鬼探头以及对向突然有侵占车道的特殊车辆时,也能做到迅速避让。充分展示了天神之眼智驾系统在复杂场景下的可靠性和精准性,绝对不亚于一位经验丰富的老司机在开车。

除了视频中所展现的功能,这套系统还具有一些独特的技术优势。它采用了先进的融合感知算法,能够对各种传感器采集到的数据进行高效处理和融合,从而更准确地识别周围环境和障碍物。同时,基于大规模量产车积累的海量数据,系统可以实现快速迭代,不断优化智驾性能,可以称得上是越用越好用。不过,目前天神之眼智驾系统依赖高精地图,需要逐个城市开通。但随着搭载车型的增多,数据积累也将更加丰富,智驾能力还是有望不断提升的。

MPV“顶流的底气

腾势D9作为一款全能型 MPV,精准拿捏了商务与家庭出行的双重需求。对于商务人士而言,其外观与内饰的豪华感扑面而来。车内的全车座椅不仅宽大舒适,还具备多向电动调节、加热、通风及按摩功能。同时,先进的智能互联系统、超大尺寸中控屏以及高端音响设备,让车内办公与休闲娱乐两不误,轻松满足商务洽谈与出行的各种需求。而家庭用户选择腾势 D9,也是可以收获满满。宽敞的车内空间,可灵活多变的座椅布局,还有丰富的娱乐功能,比如后排独立娱乐屏、车载KTV等,轻松应对全家出行的各种场景。

而且,腾势作为比亚迪与奔驰的合资结晶,自诞生起便肩负着打造高品质新能源汽车的重任。历经时间的积累,在国内新能源领域已经成功塑造了良好的品牌形象与口碑,这份底蕴无疑为 2025 款腾势 D9 在豪华 MPV 市场增添了强大的助力,使其能够在众多竞品中脱颖而出,成为高净值用户展现身份地位与生活品味的不二之选。

同时,25款腾势D9在与别克 GL8、丰田赛那这些老牌 MPV强者 相比,也是优势尽显。就像智能驾驶领域,别克 GL8 和丰田赛那这些传统车型都还处于起步阶段,而腾势 D9 配备的天神之眼智驾系统,集成了高精度传感器与先进算法,能够实现智能跟车、自动泊车等多种功能,在MPV智能化浪潮中可谓是一马当先。而动力方面,腾势 D9 是纯电和插混两手抓。其搭载的第五代 DM 技术、e 平台 3.0 以及全新的 103kWh 刀片电池等三电技术,更是领先同级。

写在最后

值得一提的是,这次中期改款的2025 款腾势 D9 在加量不加价甚至降价的策略下,产品力得到全方位提升,更多贴心的舒适性配置、更强劲的性能表现以及更领先的智能化水准,使其性价比远超竞品,有望成为更多用户心目中的理想座驾。

http://www.lryc.cn/news/513199.html

相关文章:

  • OpenCV-Python实战(11)——边缘检测
  • 【智行安全】基于Synaptics SL1680的AI疲劳驾驶检测方案
  • 机器学习随机森林回归时间序列预模型中时间滑动窗口作用以及参数设置
  • 【Rust自学】7.5. use关键字 Pt.2 :重导入与换国内镜像源教程
  • 自定义luacheck校验规则
  • python钉钉机器人
  • 汇编学习笔记
  • 混合并行训练框架性能对比
  • 基于Docker+模拟器的Appium自动化测试(二)
  • 数据结构之线性表之链表(附加一个考研题)
  • etmem
  • LangChain4j与Elasticsearch:构建高效的语义嵌入存储
  • 黄河小浪底水利枢纽泄洪预警广播系统正式上线
  • 理解生成协同促进?华为诺亚提出ILLUME,15M数据实现多模态理解生成一体化
  • [文献阅读]ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
  • 摄像头监视脚本
  • FreeRTOS的内存管理(选择heap4.c文件的理由)
  • SQL-leetcode-183. 从不订购的客户
  • 苹果系统MacOS下ObjectC建立的App程序访问opencv加载图片程序
  • 《代码随想录》Day21打卡!
  • Dell服务器升级ubuntu 22.04失败解决
  • 构建全志 T113 Tina SDK
  • (推荐)【通用业务分发架构】1.业务分发 2.rpc调用 3.Event事件系统
  • 最近的一些事情
  • CP AUTOSAR标准之FlexRayDriver(AUTOSAR_SWS_FlexRayDriver)(更新中……)
  • Cesium 实战 27 - 三维视频融合(视频投影)
  • GraphRAG实践:docker部署neo4j
  • 常用的数据库类型都有哪些
  • swiftui开发页面加载发送请求初始化@State变量
  • Ribbon和Eureka的集成