小米汽车自动驾驶供应商

小米汽车的自动驾驶技术采用了 “自研 + 生态合作” 的双轨策略，核心技术以自主研发为主，同时在硬件供应链和部分技术模块上与行业领先企业展开合作。以下是其自动驾驶供应商及技术布局的详细解析：

一、核心硬件供应商

1. 芯片与算力平台
   
   • 英伟达（NVIDIA）：小米 SU7 Max 版搭载两颗英伟达 Orin 芯片，综合算力达 508 TOPS，支持复杂环境下的多传感器融合与实时决策。该芯片被广泛应用于特斯拉、蔚来等车企的高阶智驾方案，是当前主流的车规级算力平台之一。
   • 地平线（Horizon Robotics）：与大陆芯智驾合作，为小米提供智能驾驶芯片及多传感器融合系统，主要应用于基础版车型的 L2 级辅助驾驶功能。
   
   
2. 传感器
   
   • 激光雷达：
     • 速腾聚创（RoboSense）：供应车规级固态激光雷达，支持 150 米以上探测距离，已量产装车于小米 SU7 Max 版。
     • 禾赛科技（Hesai）：提供 AT128 激光雷达，采用混合固态架构，具备高分辨率和低功耗特性，部分车型可能采用该方案。
     
     
   • 摄像头：
     • 欧菲光：供应环视摄像头、DMS（驾驶员监控系统）摄像头模组，技术覆盖超广角成像与红外夜视。
     • 舜宇光学：提供 ADAS 前视、侧视、后视摄像头模组，采用高动态范围（HDR）技术，支持复杂光照环境下的清晰成像。
     • CMOS 传感器：豪威科技（OmniVision）和安森美（ON Semiconductor）提供图像传感器，像素分辨率最高达 800 万，确保视觉感知的精准度。
     
     
   • 毫米波雷达：
     • 博世（Bosch）：供应第五代 77GHz 毫米波雷达，支持 200 米探测距离，用于目标物测距与速度识别。
     • 大陆集团（Continental）：提供 ARS440 系列毫米波雷达，集成角雷达功能，增强侧方与后方障碍物检测能力。
     
     
   
   

二、算法与解决方案合作

1. 全栈自研技术
   
   • 端到端大模型：小米自研的感知决策一体化模型，可直接将摄像头图像转化为驾驶指令，支持 5cm 精度的极窄车位泊入，最高巡航速度达 23km/h 的代客泊车。
   • 道路大模型：基于海量真实路况数据训练，无需高精地图即可实时生成道路拓扑，应对施工路段、无车道线等复杂场景。
   • 自适应变焦 BEV 技术：动态调整感知网格精度（0.05m-0.2m），泊车场景识别更精准，城区道路视野扩展至双向 10 车道，高速场景最远探测 250 米。
   
   
2. 第三方技术合作
   
   • 百度 Apollo：
     • 高精地图：提供全国范围的高精度地图数据，支持高速 NOA（导航辅助驾驶）和城市 NOA 功能。
     • 数据标注与仿真：合作开发自动驾驶仿真测试平台，加速算法迭代。
     
     
   • 华为：
     • 5G 通信模块：供应巴龙 5000 芯片，支持车路协同（V2X）功能，提升复杂路口通行效率。
     • 热管理技术：华为数字能源提供电池温控方案，确保激光雷达和芯片在极端温度下的稳定性。
     
     
   • Momenta：
     • 数据闭环工具链：协助构建自动驾驶数据标注与训练平台，优化算法泛化能力。
     
     
   
   

三、生态链企业支持

1. 几何伙伴：提供基于机器感知的自动驾驶解决方案，覆盖自动紧急制动（AEB）、自适应巡航（ACC）等 L2 级功能。
2. 星网宇达：供应 IMU（惯性测量单元），支持高精度定位，误差控制在 0.1 米以内。
3. 光庭信息：负责自动驾驶软件定制开发，包括算法集成与 OTA 升级支持。
4. 黑芝麻智能：提供 A2000 自动驾驶芯片，用于部分车型的冗余备份系统。

四、自研与合作的边界

五、未来技术布局

1. 投资与并购：小米已收购深动科技（Deepmotion），强化 L4 级自动驾驶研发能力，并投资速腾聚创、禾赛科技等传感器企业，深化供应链协同。
2. 技术路线：2025 年目标实现 “车位到车位” 的全场景自动驾驶，每 300 公里人工接管不超过 1 次，计划投入 35 亿元用于智驾研发。
3. 生态整合：将小米澎湃 OS 与自动驾驶系统深度融合，实现手机、汽车、家居设备的无缝联动，例如通过手机端设置导航后，车辆自动启动并规划最优路径。

总结