小米智能驾驶系统（Xiaomi HAD）采用全栈自研的技术路线，核心算法和系统整合均由小米自主完成，同时在硬件和数据层面与多家合作伙伴展开深度协作。以下是其技术方案的详细解析：

一、自研技术架构与核心能力

1. 算法体系
   小米智驾以BEV（鸟瞰图）+ Transformer + 占用网络为底层技术框架，并融入大模型技术提升复杂场景决策能力。其端到端大模型架构将感知、预测和规划集成，直接输出最终轨迹，减少了传统模块化方案的信息传输误差。例如，在无图场景下，系统通过用户驾驶数据训练生成拟人化轨迹，急加速 / 急刹车减少 40% 以上。
   

关于 “小米智驾叶博士”，目前公开信息显示，这一称呼通常指小米集团技术委员会主席、小米汽车自动驾驶业务负责人叶航军博士。作为小米智能驾驶领域的核心领导者，叶航军在技术研发、团队管理及战略布局上发挥着关键作用，其个人经历与小米智驾的发展轨迹紧密交织。

一、叶航军的背景与职业历程

叶航军于 2003 年获得清华大学计算机系博士学位，研究方向为计算机视觉与图像检索。博士毕业后，他先后在谷歌（2006-2010 年）和腾讯（2010-2012 年）从事搜索引擎和分布式系统研发，曾参与谷歌下一代搜索引擎 “咖啡因” 的核心开发，并在腾讯主导搜索系统的底层架构设计。

小米智驾（Xiaomi HAD）是小米汽车自主研发的端到端全场景智能驾驶系统，旨在通过技术创新实现从停车位到停车位的无缝衔接驾驶体验。以下是其核心信息的详细解析：

一、技术架构与功能特点

1. 端到端大模型架构
   小米 HAD 采用深度神经网络建模，将感知、预测、规划三大环节整合为单一模型，直接通过原始传感器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递延迟，提升了决策效率和系统鲁棒性。例如，在遇到行人突然出现或障碍物时，系统能迅速生成绕行路径，保持车道中央行驶。
   

小米城区智驾是小米汽车自主研发的高阶智能驾驶系统，基于端到端大模型技术构建，旨在为用户提供从停车位到停车位的全场景智能驾驶体验。以下从技术架构、功能覆盖、硬件配置、市场表现及未来规划等方面展开详细分析：

一、核心技术与功能亮点

1. 端到端大模型技术
   小米城区智驾采用全栈自研的端到端架构，将感知、决策、规划等模块整合为一个统一的神经网络模型。该模型直接输入传感器数据（如摄像头、激光雷达信号），输出车辆控制指令，无需传统模块化架构的中间处理环节，大幅降低延迟并提升复杂场景适应性。例如，在遇到行人突然横穿或道路施工等突发情况时，系统可快速生成绕行路径，且决策逻辑更接近人类驾驶员的预判能力。
   

小米 SU7 的最低配版本（2024 款 700km 后驱标准长续航智驾版）确实配备了智能驾驶辅助系统，但功能和硬件配置与中高配存在显著差异。以下是具体分析：

一、基础智驾功能标配

根据官方配置信息及权威媒体实测，最低配车型搭载了Xiaomi Pilot Pro 系统，支持以下基础 L2 级辅助驾驶功能：

• 高速 NOA（领航辅助）：可在高速或快速路实现自动变道、超车、进出匝道等操作。