小米 SU7 目前不具备完全无人驾驶（L4/L5 级别）能力，但其自动驾驶系统在硬件配置和功能实现上达到了行业领先水平，可提供L2 级辅助驾驶和部分场景下的 L3 级有条件自动驾驶。以下是具体分析：
一、自动驾驶级别与功能实现
- 硬件配置与算力支撑
小米 SU7 的高阶版本（如 Max 版、Ultra 版）配备了128 线激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达和超声波雷达，并搭载双 NVIDIA Orin-X 芯片（算力 508TOPS），可实现对复杂环境的精准感知。
- 激光雷达：能够实时生成三维环境地图，提升对障碍物、施工路段等场景的识别能力。
- 视觉语言大模型：通过 OTA 升级（如 1.4.5 版本），系统可识别施工区域、昏暗小路等特殊场景，并通过语音和文字提醒驾驶员。
- 功能分级与实际表现
- 标准版（L2 级）：支持高速 NOA（导航辅助驾驶）、车道保持、自适应巡航等基础功能，但采用纯视觉方案（无激光雷达），在极端天气或复杂路况下可能存在感知局限。
- 高阶版（接近 L3 级）：Pro/Max/Ultra 版本通过激光雷达 + 视觉融合方案，实现城市 NOA（自动变道、避障）和更精准的泊车辅助。例如，系统可动态调节感知精度至 0.1 米，识别停车场横杆和车轮边水雾。
- 法规与责任边界
根据中国现行法规，量产车仍以L2 级辅助驾驶为主，驾驶员需始终保持对车辆的控制权。小米 SU7 的宣传中明确标注 “辅助驾驶”，并在用户手册中强调 “驾驶员需随时接管”。
二、实际应用场景与局限性
- 已实现的功能
- 高速场景：可自动完成超车、变道、上下匝道等操作，降低长途驾驶疲劳。
- 城市道路：部分区域（如北京、上海）支持无图城市 NOA，但需依赖高精地图和实时数据更新。
- 泊车辅助：支持垂直 / 侧方位车位识别、遥控泊车，且可记忆常用车位路径。
- 已知的局限性
- 极端环境：纯视觉方案在强光、暴雨、浓雾等场景下可能误判障碍物，而激光雷达版本也存在对低反射率物体（如黑色轮胎、施工锥桶）的识别延迟。
- 系统接管：即使在 NOA 模式下，系统仍需驾驶员在 3 秒内接管车辆。例如，安徽 G0321 高速事故中，驾驶员在接管后未及时响应导致碰撞。
- 法规限制：目前仅北京、上海等城市允许 L4 级自动驾驶测试，小米 SU7 作为量产车尚未获得相关认证。
三、用户使用建议与风险提示
- 正确认知功能边界
- 小米 SU7 的自动驾驶属于 **“辅助工具”**，而非替代驾驶员。例如，高速 NOA 可减轻疲劳，但需警惕施工路段、异常车辆等突发情况。
- 避免在复杂路况（如无标线道路、拥堵路段）过度依赖系统，尤其是标准版用户需注意纯视觉方案的局限性。
- 硬件与软件选择
- 优先选择高阶版本：Max/Ultra 版的激光雷达和双 Orin-X 芯片可显著提升安全性，尤其适合常行驶于复杂城市道路的用户。
- 关注 OTA 更新：小米定期推送软件升级（如 1.4.5 版本新增 VLM 大模型），建议及时更新以获得更好的系统表现。
- 事故案例警示
- 2025 年 3 月安徽高速事故中，小米 SU7 标准版（纯视觉方案）在 NOA 模式下未及时识别施工路段，导致碰撞后电池爆燃。这一案例凸显了硬件配置差异和驾驶员责任的重要性。
- 类似事故表明，即使系统发出预警，驾驶员仍需保持高度专注，避免因反应延迟导致事故。
四、未来技术展望
小米 SU7 的硬件平台（如激光雷达、Orin-X 芯片）为L4 级自动驾驶预留了升级空间。根据规划，小米计划通过端到端大模型和车路协同技术逐步实现更高级别的自动驾驶，但需等待法规完善和技术成熟。例如，2025 年 4 月推送的 1.5.10 版本已开始测试端到端智驾功能，但仍需用户报名参与内测。
总结
小米 SU7 目前不具备完全无人驾驶能力，但其 L2 级辅助驾驶和部分 L3 级功能在行业内处于领先水平。用户需根据自身需求选择硬件配置，正确认知功能边界，并始终保持对车辆的控制权。随着技术迭代和法规开放，小米 SU7 未来可能通过 OTA 升级逐步解锁更高级别的自动驾驶功能，但现阶段仍需以安全为首要考量。
