小米汽车 SU7 的自动驾驶技术是其核心卖点之一，结合硬件配置、软件算法和实际表现，以下从技术架构、功能实现、用户反馈及行业对比等方面展开分析：
一、技术架构与硬件配置
小米 SU7 的自动驾驶系统分为两个版本：Xiaomi Pilot Pro（纯视觉方案）和Xiaomi Pilot Max（视觉 + 激光雷达融合方案）。两者均搭载英伟达 Orin 芯片，算力分别为 254TOPS 和 508TOPS。硬件配置差异显著：
- Pro 版：配备 11 个高清摄像头（含 800 万像素前视摄像头）、3 个毫米波雷达和 12 个超声波雷达，支持高速 NOA（导航辅助驾驶）和基础自动泊车。
- Max 版：额外增加 1 个激光雷达（探测距离 200 米），传感器总数达 11 摄像头 + 1 激光雷达 + 3 毫米波雷达 + 12 超声波雷达，支持城市 NOA、代客泊车等高阶功能。
二、软件算法与功能特性
- 全栈自研技术：
- 变焦 BEV 感知：通过模拟人眼变焦机制，动态调整感知范围，提升复杂场景下的识别精度（如施工路段、异形障碍物）。
- 端到端大模型：取代传统多模块架构，实现从感知到决策的直接映射，理论上可提升系统响应速度和泛化能力。
- 道路大模型：实时生成道路拓扑，支持无图城市 NOA，降低对高精地图的依赖。
- 功能覆盖：
- 高速 NOA：支持自动变道、上下匝道、大车避让等，实测高速场景稳定性较好。
- 城市 NOA：2024 年 8 月起全国开通，可应对无保护左转、环岛通行等复杂城市路况，但施工路段需人工接管。
- 代客泊车：支持跨楼层记忆泊车、窄车位自动泊入，但速度较慢且对不规则车位识别有限。
三、用户反馈与争议
- 实际表现：
- 高速场景：用户普遍认可其稳定性，自适应巡航和车道保持平顺，但弯道转向稍显生硬。
- 城市道路：存在加塞识别延迟、施工路段误判等问题，部分用户反馈系统紧急刹停导致安全隐患。
- 泊车辅助：自动泊车功能实用，但速度较慢且对狭窄车位的处理能力有限。
- 宣传争议：
- 合规性问题：工信部要求不得使用 “自动驾驶” 等误导性宣传，小米此前 “端到端自动驾驶” 等表述易引发误解。
- 事故影响：2025 年 3 月安徽高速事故中，车辆在 NOA 状态下检测到障碍物后减速，但驾驶员接管后仍发生碰撞，电池爆燃导致三人遇难，调查结果尚未公布。
四、竞品对比与行业定位
- 硬件优势：
- 算力与传感器：Max 版 508TOPS 算力和激光雷达配置优于特斯拉 Model 3（纯视觉 + 144TOPS），但略逊于极越 07（双 Orin X+508TOPS）。
- 成本控制：Pro 版纯视觉方案（21.59 万元起）性价比突出，适合预算有限用户。
- 算法短板：
- 数据积累：小米智驾路测里程约 1000 万公里，远低于特斯拉的 8 亿公里，复杂场景处理能力较弱。
- 竞品差距：与华为 ADS 2.0（阿维塔 12）、小鹏 XNGP 相比，城市 NOA 的泛化能力和决策效率仍有提升空间。
五、未来升级与风险提示
- OTA 升级：
- 2025 年 2 月推送 1.5.5 版本，新增 “端到端全场景智能驾驶”，支持车位到车位的全程自动化。
- 2025 年 4 月升级优化能量管理和超充体验，但普通版功能更新速度较慢。
- 潜在风险：
- 技术局限性：端到端大模型依赖大量数据，小米作为新玩家，数据覆盖度不足可能导致边缘场景失效。
- 法规与安全：L2 级辅助驾驶需驾驶员全程监控，过度依赖可能引发事故责任争议。
总结
小米 SU7 的自动驾驶技术在硬件配置和功能丰富度上表现亮眼，尤其 Max 版的城市 NOA 和代客泊车功能具备竞争力。然而，算法成熟度、数据积累和宣传合规性仍是主要挑战。对于用户而言，若追求性价比和基础辅助功能，Pro 版是合理选择；若注重高阶智驾，需权衡小米与头部品牌的技术差距。未来，小米需通过持续 OTA 优化和数据积累，逐步缩小与行业领先者的差距。
