小米在无人驾驶领域的布局始于 2021 年，经过四年的技术积累和产品迭代，已形成了以 Xiaomi HAD 端到端全场景智驾系统为核心的技术体系，并在量产车型中逐步落地。以下从技术能力、产品应用、行业挑战及未来规划四个维度展开分析：
一、技术能力：全栈自研与多模态融合
- 算法架构
小米智驾采用BEV+Transformer + 占用网络技术路线，结合端到端大模型实现从感知到决策的全流程优化。例如，通过自监督数据引擎处理用户驾驶数据，使车辆轨迹更拟人化，急加速 / 急刹车减少 30% 以上。2025 年 2 月发布的 Xiaomi HAD 系统新增自动过闸机、ETC 识别、环岛通行等功能，支持从停车位到目标停车场的全程无缝衔接。
- 硬件配置
- 传感器：SU7 Ultra 配备 1 颗 128 线激光雷达（探测距离 500 米）、11 颗高清摄像头、3 颗毫米波雷达和 12 颗超声波雷达，实现 360 度无死角感知。
- 算力平台：双 NVIDIA DRIVE Orin 芯片提供 11.45EFLOPS 算力，支持实时环境建模和复杂决策。
- 冗余设计：48V 线控制动系统采用双活塞电子卡钳，摩擦面积提升 50%，确保紧急制动稳定性。
- 极端场景应对
通过超分辨率占用网络技术优化雨雪天气感知，可识别前车溅起的水花为非障碍物。但在能见度低于 50 米或路面结冰时，系统会提示用户手动接管。
二、产品应用：量产车型与功能释放
- 车型搭载
- SU7 Ultra：2025 年 2 月上市，出厂即标配 Xiaomi HAD 端到端全场景智驾，支持城市 NOA、代客泊车等功能。
- SU7 Pro/Max：搭载 Xiaomi Pilot Max（视觉 + 激光雷达方案），2024 年 10 月实现城市 NOA 全量推送，覆盖全国无区域限制。
- SU7 标准版：纯视觉方案（Xiaomi Pilot Pro），支持高速 NOA 和自动泊车，但事故案例显示其夜间施工路段探测距离仅 150 米，存在安全隐患。
- 功能限制
- L2 + 级别：尽管宣传 “类 L3 体验”，但未通过官方 L3 认证，法律层面仍属辅助驾驶，事故责任由用户承担。
- 高精地图依赖：城市 NOA 功能需预先学习停车场路线，无图区域表现受限。
三、行业挑战：技术短板与市场竞争
- 技术短板
- 数据积累不足：华为 ADS 已积累超 1 亿公里真实路测数据，而小米截至 2025 年仅完成 1000 万公里测试，且用户数据训练周期较短。
- 算法迭代滞后：底层架构仍停留在 2022 年特斯拉 FSD V11 水平，而特斯拉 2024 年已推出端到端模型 FSD Beta V12。
- 用户信任危机：2025 年 3 月安徽高速碰撞事故暴露纯视觉方案缺陷，叠加自动泊车故障召回事件，导致品牌信任度下降。
- 竞争格局
- 华为 ADS：L3 级技术已通过认证，支持无图城市 NOA，事故率为人类驾驶的 1/8.5。
- 特斯拉 FSD：全球超 500 万订阅用户，日均训练里程 4000 万公里，2025 年计划推出无人出租车。
- 百度 Apollo：高精地图与实时数据融合方案，萝卜快跑已在 25 城运营。
四、未来规划：政策推动与商业化路径
- 政策层面
雷军在 2025 年两会提出建议，希望 2025 年建立自动驾驶全国性测试互认机制，2026 年实现高速 / 城市自动驾驶量产。若政策落地，小米有望加速 L3 级技术落地。
- 技术升级
- 2025 年：计划将自动驾驶团队扩至 2000 人，年研发投入超 20 亿元，重点突破端到端大模型和多模态传感器融合。
- 2026 年：目标实现 L3 级自动驾驶，支持高速公路和城市道路的全场景接管。
- 全球化布局
依托欧洲手机市场 23% 的份额，计划 2025 年在欧洲推出搭载 Xiaomi HAD 的车型，但需应对欧盟对中国智驾技术的审查。
总结：机遇与风险并存
小米通过全栈自研和生态协同，在智能驾驶领域实现了从 0 到 1 的突破，但其技术成熟度、数据积累和市场信任度仍落后于头部玩家。未来若能在政策支持下加速技术迭代，并通过 OTA 持续优化用户体验，有望在 2026 年跻身自动驾驶第一梯队。然而，若安全事故频发或算法迭代不及预期，可能面临市场份额流失和品牌价值受损的风险。
