根据 2025 年 1 月至 5 月的公开信息，小米汽车（尤其是 SU7 系列）在软件、智能驾驶及硬件层面暴露了多起影响较大的技术问题，具体表现如下：
一、软件策略缺陷与召回事件
- 智能泊车系统故障
2025 年 1 月，小米因软件策略问题召回 3.1 万辆 SU7 标准版，涉及 2024 年 2 月至 11 月生产的车型。该缺陷导致授时同步异常，影响智能泊车对静态障碍物的探测，部分车主反馈在自动泊车时出现剐蹭或碰撞风险。尽管小米通过 OTA 升级修复了问题，但召回前曾出现售后推诿责任的情况，引发用户信任危机。
- AEB 系统逻辑漏洞
易车网 2025 年 4 月的测试显示，SU7 在 “水马锥桶”“暗夜逆光儿童鬼探头” 等 5 大高危场景中，AEB（自动紧急制动）系统全面失效，最终以 0 分垫底。技术拆解表明，标准版车型采用的纯视觉方案在夜间逆光场景识别率不足 40%，且算法仅覆盖车辆、行人等 “白名单” 障碍物，对锥桶、动物等非标目标完全 “失明”。更严重的是，安徽高速事故中，一辆 SU7 在 NOA 智驾状态下未能识别施工路障，系统仅留给驾驶员 1 秒反应时间，最终导致 3 人死亡。
二、智能驾驶功能的实际表现与宣传落差
- 感知系统失效案例
深圳、上海等地车主反馈，SU7 的 360 度影像存在误判安全距离的问题，导致低速行驶时发生剐蹭。此外，导航定位长期失灵、激光雷达交付即故障等硬件问题投诉超 2000 例。行业专家指出，小米 “重营销轻验证” 的模式，将智能驾驶功能边界模糊化，例如宣传 “智驾平权”“零接管”，但实际仅为 L2 级辅助驾驶，用户易产生认知偏差。
- 逃生机制设计缺陷
安徽高速事故中，车辆碰撞后车门疑似因断电或变形无法打开，机械拉手设计未考虑极端场景，导致乘员无法及时逃生。这一问题暴露出小米在安全冗余设计上的不足，而国标目前尚未强制要求碰撞后车门冗余解锁功能。
三、硬件质量与售后体系矛盾
- 硬件可靠性问题
车质网数据显示，2025 年 4 月针对 SU7 的投诉包括空调故障、前挡风玻璃自然开裂、电池包轻微受损后检测维修拖延等。试驾车还曾出现空气悬架故障、座椅变形等品控问题，反映出供应链管理的薄弱。
- 服务网络严重滞后
截至 2025 年 3 月，小米全国仅 33 家服务中心，却需承载 18 万车主的售后需求，平均单网点服务 5500 台车，远超蔚来（1500 台 / 网点）等行业标准。上海车主维修需排队半个月，湖北车主跨城 700 公里更换尾灯的案例频发，配件垄断与高价进一步加剧用户负担。
四、性能限制与用户权益争议
2025 年 5 月，小米 SU7 Ultra 通过 OTA 更新新增 “排位模式圈速考核” 功能，要求车主在指定赛道完成圈速标准后，方可解锁 1548 匹全马力。此举旨在限制公共道路上的极端驾驶行为，但引发 “付费性能被阉割” 的质疑，部分车主认为小米未提前征询意见，且赛道考核涉及高额时间与经济成本。更有车主通过破解程序绕过限制，导致高速失速险情，倒逼小米紧急撤回限速补丁。
五、小米的应对与行业启示
面对上述问题，小米采取了以下措施：
- 技术改进：加速推进二期工厂建设以提升产能，探索长三角代工模式；优化 AEB 逻辑，允许人工干预时仍保留自动制动功能。
- 服务扩张：计划 2025 年实现 80 城服务网络覆盖，引入远程诊断与第三方合作缓解压力。
- 用户沟通：公开部分智驾事故数据，建立分级培训机制（如 “智驾分”），并在营销中加强风险提示。
行业层面，小米的困境折射出互联网企业造车的共性挑战：如何平衡技术创新与安全冗余，如何在 “参数领先” 与用户实际体验间找到平衡点。清华大学张教授指出，智能汽车需建立 “能力象限” 评价体系，既要关注日常可靠性（如质量榜单），也要重视极端场景下的安全性（如 AEB 测试）。对于消费者而言，选择智能汽车时需更谨慎评估技术成熟度，并优先关注车企的售后响应与数据透明度。