2025 年小米 SU7 的城区智能驾驶功能在硬件配置和场景覆盖上展现出一定的竞争力，但近期的事故和用户反馈也暴露出技术局限性和安全隐患。以下是基于最新信息的综合分析：
一、硬件配置与技术方案
- 传感器与算力
小米 SU7 标准版采用纯视觉方案（1 颗 NVIDIA Orin 芯片 + 11 个摄像头），未配备激光雷达，最大探测距离约 200 米，主要依赖摄像头捕捉图像进行环境感知。而高配版（如 Ultra 版）则搭载激光雷达、双 Orin-X 芯片（算力 508 TOPS）及 12 颗摄像头，结合超分辨率占用网络技术，提升了对异形障碍物和极端天气的识别能力。
- 功能边界
小米 SU7 的智驾系统定位为L2 + 级辅助驾驶，支持高速 NOA（领航辅助）、自动泊车、遥控泊车等功能。但官方明确声明其 AEB（自动紧急制动）功能不响应锥桶、水马、水泥桩等非标准障碍物，这与发布会宣传的 “135km/h 时速下可识别静止车辆并刹停” 存在差异。
二、实际表现与用户反馈
- 城区场景能力
- 复杂路口处理：在上海南北高架等复杂场景下，SU7 的变道成功率可达 91%，但对施工路段、异形障碍物（如事故中的水泥桩）的识别能力不足，易出现误判。
- 泊车功能：端到端模型的代客泊车辅助可实现地下车库 23km/h 巡航，但曾因软件策略问题导致集体泊车事故，部分用户反映车位线残缺时泊车失败率较高。
- 交互逻辑：系统采用 “渐进式刹车” 和 “风险梯度制动” 机制，减少急刹不适，但在高速场景下超车犹豫、变道决策延迟问题突出，用户需频繁接管。
- 极端环境与可靠性
- 天气影响：雨雪天气下，超分辨率占用网络技术可对激光雷达数据降噪，但在暴雨、浓雾等极端条件下，传感器性能仍会下降，系统可能提示用户手动接管。
- 网络依赖：部分高阶功能需联网支持，地下车库信号弱时可能影响使用，而自动泊车功能则无需网络。
三、事故暴露的技术缺陷
- 障碍物识别局限
2025 年 3 月安徽高速事故中，SU7 标准版在 NOA 模式下未能识别施工路段的水泥桩，系统仅在碰撞前 2 秒发出预警，驾驶员接管后 1 秒内无法完成有效制动，最终导致车辆爆燃。事故后调查发现，纯视觉方案在夜间低光环境下对非标准障碍物的识别能力显著下降，且 AEB 功能存在 “白名单” 限制。
- 人机共驾风险
从系统预警到碰撞仅 4 秒，而人类平均接管反应时间需 3-5 秒，物理上无法避免事故。此外，部分用户通过 “矿泉水瓶固定方向盘” 等方式绕过 DMS（驾驶员监控系统），存在安全隐患。
四、政策监管与行业影响
- 法规收紧
2025 年 4 月工信部明确要求车企禁用 “自动驾驶”“高阶智驾” 等术语，统一使用 “组合辅助驾驶”，并强化功能边界披露。小米 SU7 的宣传话术需调整，且 L3 级功能升级需工信部审批。
- 行业警示
事故后，多家车企（如岚图、沃尔沃）升级冗余系统，强化数据透明化。小米 SU7 的案例推动行业反思 “预警有余、兜底不足” 的智驾设计逻辑，倒逼技术标准完善。
五、竞品对比与市场定位
- 硬件差距
极氪 007 全系标配激光雷达和双 Orin-X 芯片，支持无图城市 NZP；智界 S7 依托华为 ADS 3.0 实现城区智驾领航。相比之下，小米 SU7 标准版的纯视觉方案在硬件上处于劣势，高配版则需加价至 52.99 万元（Ultra 版）。
- 生态优势
小米 SU7 的核心竞争力在于人车家生态融合，可联动智能家居设备（如自动触发 “归家模式”），但智驾功能的实际体验与竞品存在差距。
六、用户建议与风险提示
- 功能使用
- 避免在施工路段、极端天气下依赖智驾系统，尤其注意非标准障碍物。
- 保持注意力，接管响应时间需预留至少 3 秒。
- 车型选择
- 若注重城区智驾可靠性，建议选择搭载激光雷达的高配版（如 Ultra 版）。
- 标准版用户需谨慎对待高速 NOA，优先用于路况简单的场景。
- 政策合规
关注车企对功能边界的披露，避免被 “L2.999” 等模糊话术误导。
总结
2025 年小米 SU7 的城区智驾功能在硬件配置和场景覆盖上具备一定实力，但事故暴露的技术缺陷和政策监管的收紧使其面临挑战。用户需理性看待其辅助驾驶定位，结合自身需求选择车型，并持续关注后续软件迭代。行业层面，小米 SU7 的案例加速了智驾安全标准的完善，推动车企在技术可靠性与用户教育上投入更多资源。
