小米自动驾驶汽车

小米自动驾驶汽车是小米集团在智能出行领域的重要布局，其技术路线、产品落地及安全争议引发广泛关注。以下是基于最新信息的综合分析：

一、技术路线与产品进展

1. 系统架构：端到端全场景智驾（Xiaomi HAD）

• 功能覆盖：2025 年 2 月发布的 Xiaomi HAD 支持从停车位启动到目标停车场的全程无缝衔接，涵盖高速公路、城市快速路、复杂城市道路及停车场场景。
• 技术特点：
  • 多传感器融合：SU7 Ultra 搭载激光雷达、毫米波雷达、摄像头和惯性测量单元（IMU），通过多源数据融合提升感知精度。
  • 无图方案：依赖用户驾驶数据训练，在无高精地图区域实现拟人化轨迹规划，减少对地图的依赖。
  • 端到端决策：引入视觉语言大模型（VLM），可识别路牌文字、动物等特殊场景，并通过车机实时提醒。
  
  

2. 硬件配置与车型差异

• SU7 Ultra：作为旗舰车型，配备激光雷达、双 Orin X 芯片（算力 508TOPS），支持端到端全场景智驾。
• SU7 标准版：采用纯视觉方案（1 颗 Orin N 芯片，算力 84TOPS），无激光雷达，AEB 功能不响应锥桶、水马等障碍物。

3. 量产与推送

• 量产时间表：小米 SU7 系列于 2024 年下半年开始交付，HAD 功能在 SU7 Ultra 出厂即搭载，标准版需通过 OTA 升级逐步开放。
• 用户限制：使用 HAD 前需完成 1000 公里以上的安全智驾里程（含 ACC/LCC/ 高速 NOA），并预先学习停车场路线。

二、事故争议与安全挑战

1. 高速碰撞事故暴露的问题

• 事故经过：2025 年 3 月 29 日，一辆 SU7 标准版在 NOA 状态下撞上施工路障，导致车辆爆燃，3 人遇难。系统在碰撞前 2 秒发出警报，驾驶员接管后 1 秒内发生碰撞。
• 技术缺陷：
  • 障碍物识别不足：纯视觉方案在夜间对施工路障（如锥桶、水马）的识别能力有限，AEB 功能未触发。
  • 接管时间不足：116km/h 时速下，系统仅预留 2 秒反应时间，驾驶员难以完成紧急避险。
  • 车门解锁故障：碰撞后车门自动锁死，机械应急锁设计隐蔽，影响逃生。
  
  

2. 行业共性问题

• 责任界定模糊：现行法规默认事故责任归属驾驶员，车企数据透明度不足，存在 “既当运动员又当裁判员” 的争议。
• 技术宣传与实际能力落差：部分车企通过 “L2+”“准 L3” 等模糊术语夸大功能，用户易产生 “自动驾驶已成熟” 的认知偏差。

三、法规与市场竞争

1. 政策环境

• 北京市新规：2025 年 4 月 1 日实施的《北京市自动驾驶汽车条例》支持 L3 级以上自动驾驶用于个人出行，但要求企业通过安全评估并承担事故责任。
• 数据监管：智能网联汽车数据需实时上传至国家平台，车企需配合事故调查。

2. 市场竞争格局

• 头部玩家：华为、Momenta 等企业通过全栈自研或端到端大模型占据技术优势，而小米作为新进入者，需在生态整合（如车机互联）和成本控制上突围。
• 用户教育：小米事故后，多地高速路电子屏提示 “慎用智能辅助驾驶”，反映公众对智驾技术的信任度下降。

四、事故后的改进与未来展望

1. 技术升级

• 硬件优化：计划在后续车型中增加激光雷达配置，提升障碍物识别能力。
• 软件迭代：通过 OTA 升级优化 AEB 逻辑，扩大可响应障碍物类型，并增加安全冗余机制。
• 用户教育：强化驾驶员培训，明确智驾功能边界，例如在复杂场景下强制要求手动接管。

2. 合规与责任

• 数据透明化：小米已配合警方提交事故数据，并计划引入第三方独立审计。
• 保险机制：探索自动驾驶专项保险，分散事故风险。

3. 长期战略

• 生态协同：依托小米 IoT 生态，打造 “车 - 家 - 手机” 无缝互联体验，例如通过手机 APP 远程控制车辆智驾功能。
• 法规适配：加速 L3 级技术研发，争取在 2025 年内通过北京等地的安全评估，拓展合规运营区域。

五、用户与行业启示

1. 消费者选择建议

• 理性认知：L2 级智驾仍属辅助功能，需保持注意力，避免过度依赖。
• 硬件优先级：优先选择配备激光雷达、多传感器融合的车型，尤其是在复杂路况下使用。
• 逃生准备：熟悉车辆机械应急锁位置，配备破窗工具，以防电子系统失灵。

2. 行业发展方向

• 技术务实化：车企需平衡功能创新与安全性，避免夸大宣传。
• 法规完善：推动《道路交通安全法》修订，明确自动驾驶责任划分，并加强数据监管。
• 生态融合：车路协同（V2X）与高精度地图将成为突破瓶颈的关键，例如小米与百度的合作。

总结