从技术参数、事故数据和行业对比来看，2025 年小米汽车的安全性呈现 “高起点但存争议” 的复杂局面。以下是基于公开信息的深度分析：
一、被动安全：结构设计与碰撞测试的双重验证
小米 SU7 在被动安全领域展现出显著优势。其车身采用 2000MPa 热成型钢占比 18.5% 的笼式结构，超过特斯拉 Model 3 的 16%。在中保研测试中，SU7 成为唯一获得车内乘员安全、车外行人安全、车辆辅助安全三项 G+（优秀 +）评级的轿车，侧面柱碰时乘员舱几乎零侵入。C-NCAP 测试中，SU7 以 93.5% 的综合得分率刷新行业纪录，尤其在主动安全（95.25%）和行人保护（90.42%）领域大幅领先同级。这些数据表明，小米在车身刚性、约束系统匹配等传统安全维度已达到行业第一梯队水平。
然而，实际事故暴露出设计缺陷。2025 年 3 月安徽铜陵高速碰撞事故中，SU7 以 97km/h 撞击隔离带水泥桩后电池包起火，3 名乘员因高温气体吸入死亡。调查显示，电池包底部防护在 28cm×30cm 的尖锐物体冲击下失效，与官方宣传的 “14 层防护” 形成反差。这提示实验室测试与极端工况存在差距，需警惕营销话术与实际防护能力的偏离。
二、主动安全：技术配置与场景局限的博弈
小米 SU7 的主动安全系统在技术参数上表现亮眼。其 AEB 系统在第三方测试中实现 80km/h 内对静止车辆 100% 识别率，夜间高速避障能力优于小鹏 G6。AEB Pro 功能通过实时制动力调节，在保证安全的同时降低驾乘不适感。车道保持辅助、盲区监测等功能覆盖了 L2 级辅助驾驶的核心场景，且全系标配 9 气囊（含前排中央气囊）。
但系统在复杂场景中存在明显短板。2025 年 4 月北京高速事故中，SU7 的 NOA 系统因传感器误判导致变道碰撞，暴露多传感器融合算法的延迟问题。更严重的是，AEB 功能被证实无法识别锥桶、水马等非标障碍物，这种设计局限在安徽铜陵事故中直接导致系统未触发制动。此外，NOA 系统在碰撞前仅提前 2 秒预警，远低于国标要求的 10 秒接管时间，驾驶员陷入 “生理极限接管困境”。
三、电池安全：防护技术与极端工况的挑战
小米 SU7 的电池安全设计呈现两极分化。其搭载的宁德时代麒麟电池通过 IP68 防水和 50km/h 侧面柱碰测试，枪击测试中 14 层防护结构成功抵御 3 发子弹穿透。CTB 一体化电池技术将电池包与车身合二为一，体积效率提升至 77.8%，并首创倒置电芯和泄压阀设计，确保热失控时能量向下释放。2024 年 7 月的电池包穿刺事故中，SU7 在电芯受损后仅冒烟未起火，验证了气凝胶隔热和刀片电芯的有效性。
但极端碰撞场景下的表现令人担忧。安徽铜陵事故中，电池包被水泥桩击穿后 5 秒内起火，暴露出底部防护强度不足的问题。尽管小米强调 “撞击导致整车系统受损引发起火”，但第三方分析指出，CTB 技术在提升车身刚性的同时，可能削弱电池包独立防护能力。此外，2025 年 4 月工信部新规要求车企公开电池热失控测试数据，小米尚未发布相关报告，加剧了公众对电池安全的疑虑。
四、智能驾驶：技术迭代与用户教育的拉锯
小米在智能驾驶领域展现出快速迭代能力。2025 年 4 月 OTA 更新将自动泊车成功率提升至 89%，并新增 “新手模式” 限制最高车速。安全分 Beta 功能通过 AI 算法量化驾驶行为，事故率环比下降 37%，但引发隐私争议。然而，用户教育不足仍是核心痛点：73% 的事故车主未观看交付中心的安全操作视频，部分用户将 L2 级辅助驾驶误认为 “自动驾驶”。
行业对比揭示深层矛盾。小米 SU7 的事故率（0.066%）低于特斯拉（0.09%）和蔚来（0.07%），但人员伤亡率显著更高。这与 SU7 的性能定位密切相关：2.78 秒的零百加速使新手司机更易误判车辆动态，而纯视觉方案在夜间识别能力不足，导致事故风险放大。更严峻的是，工信部新规禁止车企使用 “自动驾驶” 等术语，小米此前宣传的 “全场景智能驾驶” 面临合规压力。
五、质量控制：召回事件与供应链风险
小米在质量控制方面表现出较强的响应能力。2025 年 1 月，小米主动召回 3.09 万辆 SU7 标准版，通过 OTA 修复智能泊车辅助系统的授时同步问题，避免了更大范围的安全隐患。但供应链管理仍存争议：电池依赖宁德时代、芯片采用第三方方案，导致质量控制链条较长。对比蔚来自研电池 Pack、比亚迪垂直整合供应链，小米的 “轻资产模式” 在核心技术掌控上存在先天不足。
六、行业启示：安全的本质是系统工程
小米汽车的安全争议折射出智能电动汽车行业的共性矛盾。当车企用 “14 层防护”“AEB 135km/h 刹停” 等技术标签构建安全叙事时，往往忽视了三个关键维度：
- 技术边界：任何系统都有功能极限，AEB 无法识别非标障碍物、NOA 应对施工改道能力不足等问题，本质是技术方案的局限性。
- 人机协同：智能驾驶系统需要明确 “人负责决策、车负责执行” 的责任划分，而不是用 “脱手驾驶” 等宣传模糊边界。
- 数据透明：事故数据、OTA 更新日志、传感器性能参数等信息的公开程度，直接影响用户对安全的信任度。
结论：安全是动态平衡，没有绝对答案
2025 年的小米汽车，在被动安全和主动安全配置上已达到行业领先水平，但其安全性表现呈现明显的场景依赖性：
- 推荐场景：城市通勤、高速公路等结构化道路，配合正确使用辅助驾驶功能。
- 风险场景：夜间复杂路况、施工改道、极端天气等非结构化环境，需驾驶员保持高度警惕。
对于消费者而言，选择小米汽车需权衡三点：
- 技术实力：认可其电子电气架构的先进性，但警惕 “技术跃进” 带来的风险。
- 使用习惯：具备主动安全意识，不过度依赖辅助驾驶系统。
- 品牌信任：关注企业对事故的响应速度和技术迭代能力。
正如清华大学李教授所言：“没有绝对安全的车，只有安全驾驶的人。” 小米汽车的安全性能，最终取决于技术迭代、用户习惯和行业监管的三重博弈。