截至 2025 年，小米汽车的智能驾驶技术（Xiaomi HAD）已进入端到端全场景阶段，但在技术落地、安全争议和法规适配上面临多重挑战。以下是基于最新信息的深度解析：
一、技术架构与功能迭代
1. 端到端大模型架构
小米 HAD 采用「感知 - 预测 - 规划」一体化模型，直接输入原始传感器数据生成驾驶轨迹，减少模块化方案的信息损耗。其核心突破包括：
- 视觉语言大模型（VLM）：接入多模态大模型后，系统可识别路牌文字（如「前方施工」）、特殊场景（如丁字路口），并通过语音与用户交互优化决策。
- 无图化能力：基于用户驾驶数据训练，无需高精地图即可实现拟人化轨迹规划，在复杂城市道路的通行效率提升 30%。
2. 硬件分层与功能差异
小米根据车型版本提供不同智驾配置：
| 版本 | 传感器配置 | 算力 | 功能覆盖 |
|---|---|---|---|
| 标准版（SU7 后驱） | 9 摄像头 + 1 毫米波雷达 + 12 超声波雷达 | 84TOPS | 高速 NOA、基础泊车 |
| 高阶版（SU7 Ultra） | 11 摄像头 + 5 毫米波雷达 + 1 激光雷达 | 508TOPS | 端到端全场景智驾、城市 NOA、L3 级自动驾驶（计划中） |
关键短板：标准版车型未配备激光雷达，纯视觉方案在夜间、雨雾等极端环境下感知距离仅 100 米（激光雷达版可达 200 米），导致事故中对施工路障的识别延迟。
3. 功能场景覆盖
- 高速场景：支持自动变道、超车、上下匝道，最高时速 135km/h，AEB 可识别车辆、行人、二轮车。
- 城市道路：2025 年 2 月全量推送端到端功能后，支持路口通行、无保护左转，但复杂场景接管率较高（第三方测试显示平均每 4 公里需接管一次）。
- 泊车场景：实现车位到车位的代客泊车，支持记忆泊车、跨层泊车及漫游寻位（车位被占时自动寻找新车位），泊车速度达 23km/h，效率优于多数竞品。
二、安全争议与技术短板
1. 事故暴露的核心问题
2025 年 3 月安徽高速事故中，搭载纯视觉方案的小米 SU7 标准版在 NOA 状态下未能识别夜间施工路障，系统仅提前 2 秒预警，导致碰撞后起火，3 人遇难。事故揭示三大缺陷：
- 传感器方案缺陷：纯视觉无法有效识别锥桶、水马等异形障碍物，激光雷达版可提前 4 秒预警。
- AEB 逻辑漏洞：系统在驾驶员接管后退出，且无法二次激活，紧急制动响应延迟。
- 电子锁失效风险：碰撞后电池短路导致车门无法打开，机械逃生装置缺失。
2. 行业对比与技术差距
- 硬件成本差异：小米标准版智驾硬件成本约 200 美元（纯视觉），而华为、小鹏的激光雷达方案成本超 3000 美元，感知能力差距显著。
- 算法成熟度：第三方评测显示，小米智驾在紧急制动、车道保持等指标上排名第五，落后于华为 ADS 3.0、小鹏 XNGP 等第一梯队。
- 数据积累：华为日均训练里程 4000 万公里，而小米仅 1000 万公里，模型泛化能力不足。
三、法规适配与商业化挑战
1. L3 级自动驾驶进展
- 法规限制：中国尚未全国开放 L3，北京、深圳等地允许试点但需严格认证。小米 SU7 Pro/Max 版虽支持类 L3 功能（如城市 NOA），但法律上仍属 L2+，事故责任归属未明确。
- 技术瓶颈：小米 L3 方案依赖高精地图，未实现全场景无限制运行，极端天气或施工路段可能降级。
2. 政策监管收紧
2025 年 4 月工信部新规要求：
- 宣传去噱头化：禁用「自动驾驶」「代客泊车」等表述，需明确标注「L2 级辅助驾驶」。
- 功能安全兜底：强制要求人脸识别监控驾驶员状态，禁止智驾开启时调节座椅或脱手操作。
- 事故责任共担：车企需为智驾功能购买保险，事故后按责任比例赔偿。
四、用户体验与市场反馈
1. 实际体验亮点
- 拟人化驾驶：端到端模型优化轨迹平滑度，急加速 / 急刹车减少 40%，窄路绕行、鬼探头避让等场景表现自然。
- 泊车效率：记忆泊车速度达 23km/h，地库通行效率优于多数竞品。
2. 用户痛点
- 功能限制：标准版车型无法使用端到端智驾，高阶版需完成 1000 公里安全里程后解锁。
- 信任危机：事故后用户对小米智驾的信任度锐减，SU7 Ultra 上市首月订单中仅 12% 选择高阶智驾包。
五、未来战略与行业影响
1. 技术路线调整
- 硬件升级：计划在 2025 年下半年推出搭载激光雷达的标准版车型，成本控制在 500 美元以内。
- 算法迭代：与禾赛科技合作优化激光雷达融合算法，目标将夜间障碍物识别率提升至 98%。
2. 法规适配策略
- 试点申请：已向北京市提交 L3 级自动驾驶测试申请，计划在 2025 年底前获得首批试点资格。
- 责任划分：与保险公司合作开发「智驾责任险」，覆盖系统激活期间的事故赔偿。
3. 行业竞争格局
- 头部挤压：华为、小鹏已实现全国无图智驾，而小米仍依赖高精地图，技术差距扩大。
- 生态协同：依托小米生态链（如米家智能设备），探索「车家互联」场景，弥补智驾短板。
总结：机遇与风险并存
2025 年是小米智驾的关键转折年：端到端技术落地标志着其进入第一梯队，但事故暴露的安全隐患和法规滞后可能拖累发展。若能在激光雷达普及、算法优化和 L3 认证上突破，小米有望在 2026 年跻身智驾第二阵营；反之，若持续依赖营销话术而非技术迭代，可能沦为「智能驾驶的追赶者」。
