截至 2025 年，小米汽车在自动驾驶领域的布局已进入关键阶段，其首款量产车型 SU7 的自动驾驶技术成为行业焦点。以下从技术方案、功能覆盖、实际表现、法规环境及市场反馈等维度展开分析：
一、技术架构与硬件配置
小米 SU7 的自动驾驶系统采用分层设计，根据车型版本分为标准版与高阶版：
- 标准版（后驱标准长续航智驾版）：
- 传感器：9 颗摄像头（含前视、环视、后视）、1 颗毫米波雷达、12 颗超声波雷达，无激光雷达。
- 算力：单颗英伟达 Orin N 芯片，算力 84TOPS。
- 功能：支持高速 NOA（自动变道、上下匝道）、基础泊车辅助，不支持城市 NOA 及端到端全场景智驾。
- 局限性：纯视觉方案对临时施工路障（如锥桶、水马）识别能力有限，AEB 功能明确不响应此类障碍物。
- 高阶版（Pro/Max/Ultra）：
- 传感器：新增 1 颗激光雷达（禾赛 AT128）、2 颗侧视摄像头、4 颗角毫米波雷达，总传感器数量达 27 个。
- 算力：双英伟达 Orin 芯片，总算力 508TOPS。
- 功能：支持端到端全场景智驾（HAD）、城市 NOA（自动绕行障碍物、无保护左转）、代客泊车（跨层泊车、记忆泊车），并计划在 2025 年落地L3 级自动驾驶。
- 优势：激光雷达与视觉融合方案提升复杂场景感知能力，端到端大模型优化决策效率。
二、功能覆盖与实际表现
- 高速场景：
- NOA 表现：支持最高 135km/h 自动变道、超车及上下匝道，AEB 功能可识别车辆、行人、二轮车，但对静态障碍物（如施工路障）响应不足。
- 实测问题：2025 年 3 月安徽德上高速事故中，标准版 SU7 因纯视觉方案未识别施工改道路障，系统仅预留 2 秒接管时间，导致碰撞后爆燃，暴露人机交接困境（驾驶员平均反应时间 2.6 秒，行业建议接管时间为 10 秒）。
- 城市道路：
- 端到端全场景智驾：2025 年 2 月全量推送后，支持城区路口通行、无保护左转等场景，但实际路测显示复杂场景接管率较高（如异形障碍物、施工路段）。
- 功能优化：2025 年 2 月 OTA 升级新增环岛通行、ETC 辅助，提升拥堵路段变道能力，但对狭窄小路、逆向车交互仍需进一步优化。
- 泊车场景：
- 代客泊车：支持车位到车位的跨层泊车、漫游寻位（车位被占时自动寻找新车位），但自动泊车功能曾因软件 BUG 导致多起碰撞事故，2024 年 11 月召回 3 万余台车辆。
三、法规与行业挑战
- L3 级自动驾驶进展：
- 尽管小米计划 2025 年落地 L3，但截至 4 月，SU7 高阶版尚未通过官方认证，法律上仍归为L2 + 级辅助驾驶。北京、上海等地虽开放 L3 试点，但小米未进入首批准入名单。
- 责任划分：L3 要求车企在系统激活期间承担事故责任，小米可能因技术成熟度不足或法律准备不充分而暂缓推进。
- 行业共性问题：
- 感知局限：Robotaxi 依赖高精度传感器，但雨雪、强光等环境仍可能干扰识别；决策僵化（如武汉试点无人车因过于遵守交规导致拥堵）。
- 法规滞后：中国尚未明确 L3 级自动驾驶责任认定标准，车路协同基础设施不足，临时施工信息难以及时同步至车载系统。
四、市场反馈与用户争议
- 销量波动：
- 2025 年 3 月 SU7 销量达 29,244 台，但 3 月 29 日事故后首周销量暴跌 34.6%，反映市场对智驾安全的担忧。
- 用户投诉：
- 硬件故障：激光雷达故障、倒车雷达失灵、高速智驾误判等问题频发，部分车主质疑品控。
- 软件缺陷：自动泊车功能曾因算法 BUG 导致碰撞，AEB 功能未明确标注障碍物识别限制，用户对宣传与实际功能差异不满。
- 第三方评测：
- 中汽研 IVISTA 测评显示，SU7 Max 在智能泊车评级中获 G+，但未涉及自动驾驶系统的独立评测。第三方实测指出，暴雨天气下目标识别准确率仍保持 92%，但夜间对施工锥桶识别率不足 60%。
五、未来技术路径与挑战
- 硬件升级：
- 计划采用 4D 毫米波雷达、更高精度激光雷达（如禾赛 AT128），提升障碍物识别距离至 300 米以上。
- 自研泰坦合金车身与一体化压铸技术，优化碰撞安全性能。
- 算法迭代：
- 引入占用网络技术（Occupancy Network）应对异形障碍物，接入实时施工信息与高精地图，提前规划路线。
- 端到端大模型（Xiaomi HAD）整合感知、预测、规划环节，减少信息传输误差。
- 用户教育：
- 强制用户通过 “智驾学堂” 考试，明确功能边界；车内配备破窗器、灭火器等应急设备，定期演练逃生。
总结
2025 年小米汽车自动驾驶技术在硬件配置与软件功能上已达到行业主流水平，但其纯视觉方案的局限性、L3 认证滞后及近期事故暴露的安全隐患，仍需通过技术迭代与法规完善逐步解决。对于消费者而言，选择 SU7 时需权衡功能需求与风险，高阶版车型（如 Max/Ultra）在硬件冗余与场景覆盖上更具优势，而标准版用户需谨慎依赖智驾系统应对复杂路况。未来，小米能否在自动驾驶领域实现突破，取决于其技术迭代速度、法规适配能力及用户信任重建。
