小米汽车算力

小米汽车的算力配置展现了其在智能驾驶和智能座舱领域的深度布局，以旗舰车型 SU7 为例，其硬件性能和技术方案已达到行业中高端水平。以下从算力架构、技术亮点、行业对比及未来潜力四个维度展开分析：

一、算力架构：双芯片协同支撑全场景智能

1. 自动驾驶算力
   小米 SU7 Max 版本搭载两颗 NVIDIA DRIVE Orin-X 芯片，总算力达508 TOPS（每秒 508 万亿次运算）。这一配置由两颗 254 TOPS 的 Orin-X 芯片组成，采用 7nm 制程工艺，支持从 L2 + 到 L5 级别的自动驾驶功能。Orin-X 芯片集成了 170 亿个晶体管，具备专用的 GPU、CPU、深度学习加速器和计算机视觉加速器，能够实时处理激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头等 31 个传感器的海量数据。
   
   • 实际应用场景：
     • 高速 / 快速路：实时感知前方车辆速度、距离及车道变化，实现自动变道、超车和自适应巡航。
     • 城市道路：识别行人、非机动车、交通标识和信号灯，应对 “鬼探头” 等极端工况，决策响应时间小于 200 毫秒。
     • 停车场：通过多传感器融合实现自动泊车入位，支持窄小机械库位和跨楼层记忆泊车。
     
     
   
   
2. 智能座舱算力
   小米 SU7 全系标配高通骁龙 8295 芯片，采用 5nm 工艺，CPU 算力达 230K DMIPS，GPU 性能为 3.1 TFLOPS，AI 算力 30 TOPS。该芯片支持五屏联动（16.1 英寸中控屏、HUD、副驾屏等），可流畅运行小米澎湃 OS 系统，实现手机与车机的无缝互联，例如导航滑动投屏、视频通话调用车载摄像头等。
   
   • 生态联动：
     • 小米生态链设备（如平板、智能家居）可与车辆深度集成，例如通过手机 APP 远程控制空调、查看车辆状态，或在车内语音控制家中智能设备。
     
     
   
   

二、技术亮点：软硬结合提升算力利用率

1. 算法优化
   
   • BEV+Transformer+OCC：小米自研的端到端智驾算法采用鸟瞰图（BEV）感知、Transformer 时序建模和占用网络（OCC）技术，支持动态调整感知精度，例如在高速场景下扩大感知范围，在城市道路中聚焦近距离障碍物。
   • VLM 视觉语言大模型：通过 OTA 升级接入该模型后，车辆可识别施工区域、积水路段等复杂环境，并生成文字 / 语音提示，提升驾驶安全性。
   
   
2. 硬件冗余与升级能力
   
   • 算力冗余：508 TOPS 的算力远超当前 L2 + 级辅助驾驶需求（约 10 TOPS），为未来升级至城市 NOA、完全自动驾驶预留空间。
   • OTA 升级：支持整车级 OTA，可远程更新智驾算法、座舱功能及动力系统参数。例如，2024 年底接入 VLM 大模型后，城市领航辅助的路口决策准确率提升 30%。
   
   

三、行业对比：算力与生态双轮驱动

• 算力水平：小米 SU7 的 508 TOPS 与极氪 007 持平，高于特斯拉 FSD，但低于蔚来 ET7 的 1016 TOPS。
• 生态差异化：小米通过澎湃 OS 实现 “人车家全生态”，例如手机无线充电功率达 50W（小米机型）、平板可作为车机扩展屏，这是传统车企难以复制的优势。

四、未来潜力：自研芯片与场景拓展

1. 自研芯片布局
   小米在手机芯片领域已推出澎湃 S1、玄戒 XRING 等产品，但汽车芯片仍依赖英伟达和高通。未来若自研自动驾驶芯片，可能采用 5nm 或更先进工艺，进一步提升算力密度和能效比。
   
2. 场景拓展计划
   
   • 城市 NOA 覆盖：2025 年 5 月开通 10 个城市，8 月扩展至全国，通过道路大模型实时生成高精度地图，实现无图城市领航。
   • 端到端智驾：计划年内交付完全端到端解决方案，支持从起点到终点的全流程自主驾驶，减少人工接管需求。
   
   

总结