截至 2025 年，小米的自动驾驶技术已进入行业第一阵营，实现了从高速领航到城市复杂路况的全场景覆盖，其核心系统 **Xiaomi HAD（端到端全场景智驾）** 已具备 L3 级能力，并在部分场景下接近 L4 水平。以下从技术突破、实际表现、用户反馈及未来挑战四个维度展开分析：
一、技术突破：全栈自研与场景落地
- 算法与硬件升级
小米采用BEV+Transformer + 占用网络的底层算法，结合大模型技术，实现了对道路环境的高精度感知。硬件方面，小米 SU7 Ultra 搭载双 NVIDIA DRIVE Orin 芯片（算力 508 TOPS）、128 线激光雷达、11 颗高清摄像头和 12 颗超声波雷达，支持动态变焦 BEV 技术，可根据路况实时调整感知范围。
典型应用：在 2025 年 2 月的端到端测试中，雷军驾驶小米 SU7 从地下车库出发，途经高速、城区道路、乡间小道等复杂场景，全程无接管，展现了系统对闸机识别、ETC 通行、环岛绕行等场景的处理能力。
- 功能覆盖与商业化进展
- 城市 NOA（导航辅助驾驶）：2024 年 10 月已全量推送，支持全国范围内的自动变道、绕行障碍物、礼让行人等功能，与小鹏 XNGP、特斯拉 FSD 处于同一梯队。
- 端到端全场景智驾：2025 年 2 月发布的 Xiaomi HAD 打通了行车与泊车场景，用户可一键启动从停车位到目标车位的全程辅助，轨迹更拟人化，急加速 / 急刹车减少 30%。
- 极端环境适配：通过传感器冗余设计和冰雪场景专项训练，小米 SU7 在雪地、暴雨等场景下的可靠性显著提升，雷军曾亲自测试其雪地自动驾驶能力。
二、实际表现：用户反馈与第三方评测
- 用户体验亮点
- 高速场景：高速 NOA 的跟车逻辑成熟，拥堵路段自动跟停 / 起步流畅，部分用户给予 “90 分” 评价。
- 泊车功能：自动泊车成功率较高，支持机械车位识别和跨楼层记忆泊车，部分用户称其 “比老司机更精准”。
- 生态融合：与小米智能家居联动，用户可通过车机控制家中空调、灯光等设备，提升了场景连贯性。
- 现存问题与争议
- 系统稳定性：部分用户反映高速智驾时偶发急减速（如无障碍物时突然降速至 33km/h 导致追尾），小米承认属于 “误识别” 问题，行业共性难题。
- 硬件故障：激光雷达、毫米波雷达偶发失灵，提车次日故障案例引发用户对品控的质疑。
- 复杂场景短板：在无保护左转、施工路段绕行等场景中，决策速度较慢，需用户频繁接管。
三、行业定位：竞争格局与政策环境
- 与头部企业对比
- 华为 ADS 3.0：华为凭借车路协同和高精度地图优势，在城区智驾的泛化能力上领先，覆盖全国 300 + 城市，而小米仅支持部分一线城市。
- 特斯拉 FSD：纯视觉方案成本更低，但在国内复杂路况下的表现略逊于小米的多传感器融合方案。
- 小鹏 XNGP：小鹏的端到端智驾成熟度较高，但硬件算力（双 Orin X）与小米相当，二者处于同一起跑线。
- 政策支持与挑战
- 2025 年 4 月 1 日施行的《北京市自动驾驶汽车条例》明确支持 L3 级自动驾驶用于个人乘用车，为小米的技术落地提供了法规依据。
- 但全国范围内的法规差异仍存，小米需在不同地区适配本地化路权政策，同时面临数据安全和隐私保护的合规压力。
四、未来挑战与发展方向
- 技术攻坚
- 算法优化：需提升无图城市 NOA 的泛化能力，减少对高精地图的依赖，目标 2025 年底覆盖全国 50 城。
- 数据积累：通过用户众包数据和模拟仿真训练，弥补复杂场景数据不足的短板，计划 2025 年训练数据量突破 1 亿公里。
- 生态协同
- 深化与高通、地平线等芯片厂商的合作，探索车规级大模型的本地化部署，降低对云端算力的依赖。
- 拓展海外市场，计划 2025 年进入欧洲，需适配欧盟的自动驾驶法规和数据标准。
- 用户信任
- 加强故障响应机制，例如推出 “智驾安全险” 和 24 小时远程接管服务，提升用户对系统的信任度。
- 通过 OTA 高频迭代（如每月一次大版本更新），快速修复已知问题，增强用户粘性。
总结
2025 年的小米自动驾驶已从 “技术追赶者” 转变为 “行业颠覆者”，其端到端全场景智驾系统在硬件配置和功能覆盖上达到国际主流水平，但在算法稳定性和复杂场景处理上仍需向华为、特斯拉等头部企业学习。随着法规完善和数据积累，小米有望在 2026 年实现 L4 级自动驾驶的部分商业化落地，进一步巩固其在智能汽车领域的地位。
