小米汽车无人驾驶技术

一、技术布局：端到端全场景智驾与生态协同

1. 技术路线：无图方案与多传感器融合

• 纯视觉为主导：小米 SU7 标准版采用 “9+1” 传感器配置（9 个摄像头 + 1 个毫米波雷达），与特斯拉 FSD 的纯视觉方案类似，依赖摄像头和算法实现环境感知。但 Pro 版和 Max 版在此基础上增加了激光雷达和更多毫米波雷达，形成 “多传感器融合” 方案，提升复杂场景下的可靠性。
• 端到端大模型：2025 年 2 月全量推送的 **Xiaomi HAD（端到端全场景智驾）** 是小米的核心技术，支持从停车位到目标停车场的全程自动驾驶，包括自动过闸机、避障、泊车等功能。该系统引入用户驾驶数据训练，轨迹规划更拟人化，减少急加速和急刹车。

2. 硬件配置：分层级满足市场需求

• 标准版（21.59 万元）：搭载单颗英伟达 Orin 芯片（算力 54TOPS），支持高速 NOA（自动变道、自适应巡航），但缺乏城市 NOA 功能。
• Pro 版（24.59 万元）与 Max 版（29.99 万元）：配备双 Orin 芯片（算力 508TOPS）、激光雷达及更多毫米波雷达，支持城市 NOA（红绿灯识别、路口转向、绕行障碍物），并原生支持 OTA 升级。

3. 生态整合：小米澎湃 OS 与 AI 能力

• 车家互联：通过小米澎湃 OS 实现手机、车机、智能家居的无缝联动，例如远程控制车辆、同步导航信息至车机等。
• AI 算法优化：利用小米在手机端积累的 AI 能力，优化语音交互、环境感知和决策逻辑，例如通过 VLM 视觉语言大模型提升障碍物识别准确率。

二、实际表现：功能覆盖与用户争议

1. 功能覆盖与场景适配

• 高速公路：高速 NOA 支持自动超车、车道保持、拥堵跟车，最高速度达 135km/h。
• 城市道路：Pro/Max 版的城市 NOA 已在 10 个城市开放测试，覆盖复杂路口、无保护左转、施工路段等场景。
• 停车场：支持记忆泊车、跨楼层泊车、窄车位泊车，并可通过手机 APP 远程召唤。

2. 用户反馈与典型案例

• 正面体验：部分用户认可小米 HAD 的稳定性，例如自动泊车精度高、变道逻辑保守但安全。
• 争议事件：
  • 事故案例：2025 年 3 月，小米 SU7 在高速 NOA 状态下撞上施工路障致 3 人死亡，暴露 AEB（自动紧急制动）不识别锥桶等障碍物的问题。小米官方回应称 “行业同配置车型亦不支持”，但引发对传感器冗余不足的质疑。
  • 用户误用：有车主在智驾状态下酣睡，系统未及时预警，反映人机交互机制存在漏洞。
  
  

3. 与竞品对比

• 特斯拉 FSD：纯视觉方案依赖海量数据训练，通行效率高但存在规则遵守问题（如闯红灯）；小米 HAD 硬件冗余更优，但算法成熟度仍有差距。
• 华为 ADS：采用激光雷达 + 高精地图，城市 NOA 功能更全面，但成本较高；小米主打性价比，通过无图方案降低硬件依赖。

三、争议与挑战：技术局限与法规滞后

1. 技术短板

• 传感器配置争议：标准版未配备激光雷达，毫米波雷达数量少于同价位竞品（如极氪 007、小鹏 P7），被质疑安全冗余不足。
• 算法局限性：纯视觉方案在夜间、强光、异形障碍物（如侧翻卡车）识别上存在误判风险，需依赖用户数据持续优化。

2. 法规与责任界定

• 法律风险：当前智驾功能仍属 L2 级辅助驾驶，事故责任归属模糊。小米 SU7 事故后，交警部门明确提示 “慎用智能辅助驾驶”，反映法规对技术应用的审慎态度。
• 保险缺失：自动驾驶专属保险尚未普及，用户若因系统故障出险，理赔流程复杂。

3. 用户教育与信任危机

• 宣传与实际脱节：车企常以 “高阶智驾”“接近 L3” 等话术营销，导致用户过度依赖系统。小米 SU7 事故后，部分用户对智驾功能产生抵触。
• OTA 更新争议：2025 年 4 月，小米 SU7 Ultra 推送首个 OTA（版本 1.5.10），但未明确针对智驾功能的改进，用户对更新频率和透明度不满。

四、未来规划：技术迭代与政策推动

1. 技术升级：
   
   • 2025 年目标：计划通过 OTA 扩展城市 NOA 至全国范围，并优化 AEB 对障碍物的识别能力。
   • 长期布局：雷军提出 2026 年实现 L4 级自动驾驶量产，推动全国性测试验证和专属保险落地。
   
   
2. 政策协同：
   
   • 测试牌照：小米已在武汉、北京等城市获得自动驾驶测试牌照，未来将参与跨区域测试互认机制。
   • 立法建议：雷军在 2025 年两会提案中呼吁加快自动驾驶立法，明确合法上路身份和责任划分。
   
   

总结：平衡创新与风险的探索者