截至 2025 年，小米汽车在自动驾驶领域已形成以全栈自研技术为核心、生态协同为特色的布局，其技术路线、硬件配置及市场表现可概括为以下五个维度：
一、技术架构与硬件配置
- 端到端智能驾驶系统
小米 SU7 Ultra 搭载的 “车位到车位” 端到端系统，通过数据驱动算法与视觉语言大模型实现全场景覆盖，支持城市导航辅助驾驶（NOA）、跨楼层自动泊车及 V2X 车路协同功能。该系统采用自适应变焦 BEV技术，可根据场景动态调整感知网格精度（0.05-0.2 米），提升复杂路口通行效率。
- 硬件配置：双 NVIDIA Orin-X 芯片（算力 508 TOPS）、1 颗 1550nm 激光雷达（探测距离 300 米）、12 颗摄像头（含仿生复眼结构前视双目）、3 颗 4D 毫米波雷达及 12 颗超声波雷达，构建 360° 无死角感知矩阵。
- 决策能力：自研神经拟态芯片 “赤兔 N1” 支持脉冲神经网络（SNN）实时训练，决策延迟低至 0.8 毫秒，复杂城市场景变道成功率达 99.3%，鬼探头识别准确率 98.7%。
- 车路协同与生态整合
小米自动驾驶系统深度接入小米 IoT 生态，通过 9 亿台智能设备数据优化驾驶决策。例如，车辆可联动家庭智能设备触发 “归家模式”，并利用无人机跟拍、智能家居数据辅助路径规划。此外，SU7 已接入 30 个主要城市智慧交通网络，信号灯响应准确率 99.99%。
二、研发投入与团队建设
- 资金与人才：2025 年智能驾驶部门研发投入达 35 亿元，团队规模超 1500 人（计划扩至 2000 人），核心成员包括前百度自动驾驶负责人王劲、特斯拉 Autopilot 算法专家李田原等。
- 测试验证：累计测试里程超 1200 万公里，覆盖高速、城区、极端天气等场景，并通过 “影子模式” 持续优化算法。2025 年新增 100 辆测试车，重点突破施工路段识别、异形障碍物处理等长尾场景。
三、技术争议与安全挑战
- 事故与信任危机
2025 年 4 月，小米 SU7 在高速自动驾驶模式下因传感器误判与施工路障碰撞，暴露多传感器融合算法在极端场景下的局限性。事故后，小米启动第三方独立检测，并公开数据显示系统在碰撞前 0.8 秒发出接管提示，但驾驶员未及时响应。
- 技术改进：计划升级 4D 成像雷达（目标识别率 99.5%）、优化 AEB（自动紧急制动）响应逻辑，并强化驾驶员监控系统（DMS）功能。
- 法规与宣传合规
工信部与公安部联合出台政策，禁用 “自动驾驶”“高阶智驾” 等术语，要求统一使用 “组合辅助驾驶”。小米已调整宣传话术，明确系统功能边界，并在用户手册中新增 “施工路障不响应” 等免责条款。
四、市场定位与用户反馈
- 产品策略：小米 SU7 全系标配高速 NOA 与自动泊车，高阶智驾版（Max 版）售价 29.99 万元，主打 “技术普惠”。2025 年 Q1 销量突破 7000 辆，56% 订单来自 BBA / 特斯拉用户。
- 用户评价：系统在高速场景表现稳定，但城区 NOA 决策偏保守（如频繁减速避让行人），自动泊车对老旧车位适配不足。用户对生态联动功能（如智能家居控制）满意度较高，但对事故后的技术可靠性存疑。
五、行业竞争与未来展望
- 对标头部企业
- 华为 ADS 3.0：已实现全国 L3 级自动驾驶商用，数据积累量为小米的 20 倍，施工路障识别延迟仅 0.3 秒（小米为 0.8 秒）。
- 特斯拉 FSD V13：纯视觉端到端模型依赖全球 1 亿公里真实路测数据，事故率为人类驾驶的 1/8.5，但国内落地仍受限。
- 小鹏 XNGP：端到端大模型支持无图城市 NOA，智驾活跃率超 85%，但硬件成本较高。
- 技术迭代方向
小米计划 2025 年 Q3 推出端到端感知决策大模型，目标将城市 NOA 接管率降低至 0.5 次 / 百公里，并在 2026 年实现 L3 级自动驾驶法规认证。长期布局 L4 级技术，探索 Robotaxi 商业化。
总结
小米汽车的自动驾驶技术在硬件堆料与生态整合上展现出差异化竞争力，但其技术成熟度与数据积累仍落后于华为、特斯拉等头部企业。2025 年将是小米从 “功能实现” 向 “体验优化” 转型的关键年，需在安全性、法规合规与用户信任重建上持续突破，方能在智能驾驶赛道跻身第一梯队。
