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最新汽车资讯

小米汽车制造有限公司

admin admin 发表于2025-05-01 浏览3 评论0

小米汽车制造有限公司是小米集团旗下专注于智能电动汽车研发、生产与销售的全资子公司,成立于 2021 年 9 月 1 日,注册资本 100 亿元,法定代表人为雷军。公司总部位于北京经济技术开发区,定位为小米生态链的核心战略业务,致力于通过技术创新和生态整合,打造具有极致性能与智能体验的新能源汽车产品。

一、发展历程与核心布局


  1. 战略启动与资本投入
    2021 年 3 月,小米正式宣布进军智能电动汽车行业,首期投资 100 亿元人民币,计划未来 10 年累计投入 100 亿美元。截至 2024 年,小米汽车研发投入已达 240 亿元,并通过自有资金支撑业务发展,现金储备从 1000 亿元增至 1500 亿元,为长期技术攻坚提供了坚实保障。

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小米车加工厂

admin admin 发表于2025-05-01 浏览3 评论0

小米汽车的生产基地 ——小米汽车超级工厂,是其布局新能源汽车领域的核心基础设施。以下从工厂概况、技术创新、产能规划、供应链合作及可持续发展等方面展开详细说明:

一、工厂概况:北京亦庄的 “智造航母”


  1. 地理位置与规模
    工厂位于北京经济技术开发区(亦庄)马驹桥智能制造基地,总占地面积约105 公顷(含二期扩建后),相当于 150 个标准足球场大小。一期工厂于 2023 年竣工,二期计划 2025 年年中投产,是集研发、生产、销售、体验于一体的综合型智造园区。

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小米智驾发布会

admin admin 发表于2025-05-01 浏览3 评论0

小米近期在智能驾驶领域的核心动态集中在 2025 年 2 月 27 日举办的 “双 Ultra” 新品发布会上,此次发布会以 “人车家全生态” 为核心,正式推出了Xiaomi HAD 端到端全场景智能驾驶系统,并同步发布了搭载该系统的小米 SU7 Ultra 车型。以下是发布会的关键信息及技术突破:

一、Xiaomi HAD 端到端全场景智驾系统正式落地


  1. 技术架构与功能覆盖

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小米汽车代加工厂

admin admin 发表于2025-05-01 浏览3 评论0

关于小米汽车的生产模式,其发展历程可分为两个阶段:早期依赖代工合作,后期逐步转向自主生产。以下是基于最新信息的详细解析:

一、代工合作阶段(2023-2024 年)


小米汽车的首款车型 SU7 在 2023 年 12 月通过工信部审批时,明确由 ** 北京汽车集团越野车有限公司(北汽)** 代工生产。这一合作模式主要基于以下考量:
  1. 资质获取:小米作为造车新势力,初期缺乏整车生产资质,需借助北汽的生产资质快速推进项目落地。

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小米智驾

admin admin 发表于2025-05-01 浏览4 评论0

小米智能驾驶(Xiaomi HAD)是小米汽车推出的端到端全场景智能驾驶系统,其核心技术架构和功能覆盖已在行业内引起广泛关注。以下从技术特点、功能场景、硬件配置、市场表现及争议事件等方面展开分析:

一、技术架构与核心能力


  1. 端到端大模型架构
    小米 HAD 采用端到端大模型,将感知、预测、规划三个环节整合为单一 AI 模型,直接通过原始数据生成最终驾驶轨迹。这种架构减少了传统模块化方案的信息传输误差,提升决策效率。例如,在复杂路口通行时,系统可瞬间生成多种应对方案并选取最优解,轨迹规划更拟人化,急加速和急刹车明显减少。

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小米智驾第一梯队

admin admin 发表于2025-05-01 浏览4 评论0

关于小米智能驾驶(智驾)是否属于 “第一梯队” 的问题,目前行业内的共识是:小米智驾尚未进入第一梯队,但在技术布局和功能覆盖上已具备一定竞争力,且处于快速追赶阶段。以下从技术进展、行业定位、核心短板及未来潜力四个维度展开分析:

一、技术进展:全栈自研与功能落地


  1. 端到端全场景智驾(Xiaomi HAD)
    小米于 2025 年 2 月正式发布 Xiaomi HAD 系统,覆盖高速公路、城市道路及停车场场景,支持 “车位到车位” 的无缝衔接。该系统采用端到端大模型架构,将感知、决策、规划整合为单一 AI 模型,减少信息传输误差,提升决策效率。例如,其泊车功能可实现 5cm 精度的极窄库位泊入和 23km/h 巡航的代客泊车。

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小米智驾增强功能

admin admin 发表于2025-05-01 浏览4 评论0

小米智驾增强功能(Xiaomi HAD)是小米汽车在智能驾驶领域的最新突破,其核心在于通过端到端全场景智驾系统实现从停车位到停车位的无缝衔接体验。以下从技术架构、功能升级、车型适配、用户反馈及未来规划等维度展开分析:

一、技术架构与核心突破


  1. 端到端深度神经网络模型
    小米 HAD 采用统一的端到端架构,将感知、决策、规划模块整合为一个模型,直接从传感器信号生成控制指令,减少中间环节的延迟和误差。例如,在遇到施工路段或突发障碍物时,系统可通过海量数据训练的模型快速生成绕行路径,无需依赖传统模块化架构的复杂交互。