截至 2025 年 4 月，小米汽车的智能驾驶技术已进入全场景覆盖阶段，但其实际表现呈现出技术领先性与现实局限性并存的特点。以下从技术能力、实际案例、用户反馈、行业对比及未来挑战五个维度展开分析：
一、技术能力：全场景覆盖与硬件升级
- 端到端全场景智驾系统（Xiaomi HAD）
小米 SU7 Ultra 等高端车型搭载的 HAD 系统已实现从停车位到目标停车场的全程无缝衔接，覆盖高速公路、城市快速路、复杂城市道路及停车场场景。其核心技术包括：
- BEV+Transformer + 占用网络算法：通过动态调节感知范围（如停车场网格精度达 5cm）和超分辨率矢量算法，提升障碍物识别精度（误差 < 0.1m）。
- VLM 视觉大语言模型：增强施工路段、昏暗小路等复杂场景的识别能力，支持语音交互与语义理解。
- 硬件配置：配备 128 线激光雷达、3 颗毫米波雷达、11 颗高清摄像头及双 NVIDIA Orin 芯片，算力达 11.45EFLOPS，支持实时路径规划。
- 功能迭代与软件升级
2025 年 2 月推送的 Xiaomi HyperOS 1.5.5 版本新增 18 项功能，包括：
- 拟人化驾驶：轨迹更平滑，急加速 / 刹车减少，支持智能预判最优路径。
- 全场景覆盖：支持 ETC、闸机卡口通行，解决对向来车、行人混淆等复杂路况。
- 安全机制：内置多维度轨迹安全性评估，响应速度提升 40%。
二、实际案例：事故暴露的技术短板
- 高速事故与系统局限性
2025 年 3 月 29 日，小米 SU7 标准版在 NOA 状态下因未识别施工改道路障，导致碰撞起火致 3 人死亡。事故揭示以下问题：
- 纯视觉方案的缺陷：标准版未配备激光雷达，依赖摄像头（探测距离 200 米），在低光照或异形障碍物（如水泥护栏）场景下识别能力不足。
- 人机接管矛盾：系统报警后仅 1 秒即要求驾驶员接管，但人类平均反应时间需 2.3 秒，导致事故无法避免。
- 责任划分模糊：小米用户手册强调 “辅助驾驶需驾驶员全程控制”，但宣传中使用 “接近 L3”“解放双手” 等话术，引发用户对系统过度信任。
- 用户反馈的典型问题
- 高速 NOA 误判：杭州车主反映车辆在无障碍物时突然急减速，导致后车追尾。
- 自动泊车故障：70 多位车主因泊车系统异常发生剐蹭，小米承认是软件 BUG 并召回 3 万辆车。
- 硬件可靠性：激光雷达故障、倒车雷达失灵等问题频发，暴露品控短板。
三、用户反馈：信任危机与满意度分化
- 满意度调查
问卷星数据显示，约 45% 车主对智能驾驶功能表示 “满意” 或 “非常满意”，但 30% 认为 “一般” 或 “不满意”。核心痛点包括：
- 系统稳定性：频繁接管需求（如施工路段、异形障碍物）降低使用体验。
- 售后处理：事故后小米的补偿措施（如积分补贴）未能完全修复用户信任。
- 与特斯拉对比
- 优势：小米 HAD 功能全系免费，而特斯拉 FSD 需额外付费（约 6.4 万元）。
- 劣势：特斯拉 Autopilot 成熟度更高，误判率较低；小米在算法优化和硬件可靠性上仍需追赶。
四、行业对比：竞争格局与政策环境
- 技术路线差异
- 纯视觉 vs 融合感知：小米标准版采用纯视觉方案，而高端车型（如 Ultra）搭载激光雷达。国内竞品（小鹏、华为）多采用融合方案，特斯拉坚持纯视觉。
- 算力与数据积累：小米 HAD 算力达 11.45EFLOPS，低于华为 ADS 2.0（400TOPS），但高于特斯拉 HW4.0（144TOPS）。数据积累方面，小米拥有 1000 万 Clips 场景片段，特斯拉则超 10 亿英里。
- 政策与法规
- L3 级法规落地：北京、武汉等地允许 L3 级车辆上路，但小米 HAD 仍被应急管理部界定为 L2 级，驾驶员需全程监控。
- 安全标准升级：2025 年实施的《电动汽车用动力蓄电池安全要求》强制要求电池不起火、不爆炸，小米事故后需强化电池安全设计。
五、未来挑战：技术迭代与用户教育
- 技术优化方向
- 传感器融合：标准版需增加激光雷达或升级摄像头（如三目方案），提升复杂场景识别能力。
- 算法改进：通过大模型训练（如 1000 万张数据）优化边缘场景决策，减少误判。
- 硬件可靠性：加强激光雷达、毫米波雷达的品控，降低故障率。
- 用户信任重建
- 宣传规范化：避免 “接近 L3”“零接管” 等模糊表述，明确责任划分。
- 安全机制强化：引入驾驶员注意力监测（如红外摄像头），缩短接管响应时间。
- 保险与服务：联合保险公司推出 “智驾责任险”，降低用户风险。
总结：技术领先但需突破信任瓶颈
2025 年小米汽车的智能驾驶在硬件配置和功能覆盖上已跻身第一梯队，但其实际表现受限于算法成熟度、硬件可靠性及用户认知偏差。若能在事故后加速技术迭代、强化安全机制并重塑用户信任，小米有望在智能驾驶赛道实现 “后发先至”。对于消费者而言，需理性看待 “辅助驾驶” 本质，在享受便利的同时保持对路况的警觉。
