根据最新信息，小米汽车在 2025 年的辅助驾驶系统整体仍属于L2 + 级别，但其技术能力已接近 L3 级自动驾驶的部分功能。以下是具体分析：
一、技术定位与命名调整
- 监管合规驱动
2025 年 5 月，小米汽车将原 “智驾” 标签统一更名为 “辅助驾驶”，例如 SU7 Max 的 “端到端辅助驾驶” 系统。这一调整直接响应工信部《智能网联汽车功能安全标准》要求，明确 L2 级系统必须使用 “辅助驾驶” 命名，禁用 “智驾”“自动” 等模糊表述。尽管小米的技术已实现城市 NOA（无区域限制领航）、代客泊车等高级功能，但核心仍属于 L2 + 级别，需驾驶员全程监控并随时接管。
- 功能边界与用户认知
第三方调查显示，62% 的用户无法区分 “辅助驾驶” 与 “自动驾驶”，部分车主甚至误将系统视为 “全自动” 而放松警惕。小米通过更名重新划定技术边界，强调 “驾驶员主导” 的责任归属，并同步推出 “终身免费辅助驾驶” 权益以稳定市场信心。
二、技术能力与硬件配置
- 端到端架构与算法优化
小米 SU7 Pro/Max 搭载的Xiaomi Pilot 2.0 系统采用端到端感知决策架构，将环境感知到控制的响应时间压缩至 230ms，较传统方案提升 40%。其 “人机共驾权重动态分配算法” 能实时评估驾驶员状态、道路复杂度与系统置信度，动态调整辅助介入程度。例如，在暴雨或复杂立交场景下，系统会缩小辅助范围，并通过 HUD 红框警示强化接管意识。
- 硬件冗余与极端场景处理
- 传感器配置：SU7 系列配备禾赛 AT128 激光雷达、800 万像素摄像头、毫米波雷达等多传感器融合方案，结合超分辨率占用网络技术，显著提升极端天气下的障碍物识别能力。
- 算力平台：搭载 NVIDIA Orin 芯片（508TOPS 算力），支持大模型训练与实时决策。
- 数据闭环：SU7 Max 的端到端架构支持影子模式学习，未来可通过 OTA 扩展功能边界，但需通过 5000 个极端案例仿真测试确保安全。
- 实际表现与行业对比
小米的 “端到端辅助驾驶” 通过大模型实现车位到车位的闭环控制，复杂路口通行成功率已达 89.7%，接近人类新手水平。但相比华为 ADS 系统积累的上亿公里数据，小米仍需通过持续路测优化算法稳定性。
三、L3 级自动驾驶的规划与挑战
- 官方目标与行业趋势
小米计划2025 年实现 L3 级自动驾驶，并挑战纽北赛道圈速榜。行业分析指出，2025 年将成为 L3 级自动驾驶量产元年，华为、小鹏、广汽等车企均计划在年内推出 L3 级系统。北京市于 2025 年 4 月实施的《自动驾驶汽车条例》允许 L3 及以上级别上路，但需通过安全评估等程序。
- 技术与法规瓶颈
- 责任划分：L3 级自动驾驶需明确系统与驾驶员的责任边界。目前，中国法规尚未完全明确事故责任归属，车企需承担更高的安全风险。
- 硬件升级：L3 级要求更高的传感器冗余（如双激光雷达）和算力（如 NVIDIA Thor 芯片），小米现有硬件可能需进一步升级。
- 数据积累：L3 级需处理更多长尾场景，小米需加速数据闭环与仿真测试，以提升系统可靠性。
- 试点与量产进展
小米已在部分区域开展 L3 级技术测试，但量产车型仍以 L2 + 为主。2025 年上海车展期间，小米销售人员明确表示 “城市 NOA 尚未开放，相关功能将通过 OTA 逐步推送”。行业预计，小米可能在 2025 年底或 2026 年初推出 L3 级系统，但需等待法规进一步明确。
四、总结：当前定位与未来展望
- 2025 年核心定位：小米辅助驾驶系统为L2 + 级别，支持城市 NOA、代客泊车等功能，但需驾驶员全程接管。
- 技术亮点：端到端架构、多模态传感器融合、动态人机共驾算法。
- 未来挑战：L3 级责任划分、硬件升级、数据积累与法规落地。
- 用户建议：使用辅助驾驶时需保持注意力集中，避免误判系统能力。
小米的技术路径始终强调 “人机共驾” 的边界感，未来若能在 L3 级自动驾驶领域突破，有望在智能驾驶第一梯队占据一席之地。