一、碰撞测试成绩：权威机构的高度认可
小米 SU7 在中保研（C-IASI）和 C-NCAP 测试中均取得了行业顶尖成绩：
- 中保研（C-IASI）全项 G+
2024 年 9 月发布的测试结果显示，小米 SU7 在车内乘员安全、车外行人安全、车辆辅助安全三大核心项目中均获最高评级 G+，成为 2023 版新规下唯一获得 3G + 及 A 评级的轿车。其正面 25% 偏置碰撞采用 “车轮旋转 + 车体滑移 + 车身强化” 方案，通过三条力传递路径分散碰撞力，并配合 2000MPa 超高强度热成型钢打造铠甲笼式车身，在严苛工况下实现乘员舱零侵入。
- C-NCAP 五星认证
2025 年 3 月，小米 SU7 以综合得分率 93.5% 通过 C-NCAP（2024 版）测试，乘员保护得分率 94.31%，主动安全得分率 95.25%，在 8 项细分测试中排名前 20%。其正面碰撞加速度 OLC（乘员负荷指数）控制在 23.5g（50km/h 工况），优于行业 25g 的安全阈值。
- 全球标准验证
小米 SU7 在上市前完成了 12 万次仿真分析和 500 + 项实车测试，覆盖中保研、C-NCAP、E-NCAP、IIHS 等全球主流安全标准，并针对中国交通事故场景（如钻入卡车、追尾碰撞）进行了专项优化。
二、实际事故案例：安全性能的双重验证
小米 SU7 在极端事故中呈现出 “结构安全突出，但智驾与电池存在短板” 的矛盾表现：
- 坠崖事故的正面案例
2024 年 12 月，河南巩义一辆小米 SU7 Pro 失控坠崖，车辆翻滚后乘员舱框架保持完整，A 柱未变形，气囊精准弹出，车内四人仅轻微受伤。事后拆解显示，钢铝混合车身（高强度材料占比 90.1%）和电池包底部防弹涂层有效抵御了冲击。
- 高速爆燃事故的争议
2025 年 3 月，安徽德上高速一辆小米 SU7 标准版以 97km/h 撞击水泥桩后爆燃，导致三人遇难。事故暴露三大问题：
- 智驾系统响应不足：NOA（导航辅助驾驶）仅提前 2 秒发出预警，远低于国标要求的 10 秒接管时间；AEB（自动紧急制动）未触发，因系统设计不识别锥桶、水马等障碍物。
- 电池安全缺陷：标准版未采用顶配版的电芯倒置技术，碰撞后电解液直接喷向乘员舱，热失控触发时间仅 8-12 秒，远超国标 5 分钟逃生时限。
- 逃生设计缺陷：电子门锁因前舱蓄电池损毁失效，机械拉手隐藏于储物格底部且无荧光标识，慌乱中无法操作。
- 第三方引燃事故
2025 年 4 月，湛江一辆小米 SU7 与电动车碰撞后，因电动车锂电池挤压起火引燃自身。小米官方强调 “非车辆自身热失控”，但事故再次引发对电池防护冗余的质疑。
三、技术设计解析：安全与成本的博弈
小米 SU7 的安全设计呈现 “硬件堆料与功能分级” 的特点：
- 被动安全的极致追求
- 车身结构：采用 2000MPa 热成型钢（门槛梁、B 柱等关键部位）、环抱式上边梁、一体式三角梁等设计，实现碰撞力的高效分散。
- 乘员保护：全系标配 7 个气囊（含远端气囊）、后排防下潜座椅、可压溃式转向管柱，副驾异形气囊避免头部滑落。
- 电池防护：顶配版搭载 CTB 电芯倒置技术，碰撞时电芯向下喷发避免伤及乘员；标准版电池底部防护层耐温仅 800℃，低于行业主流的 1200℃标准。
- 主动安全的差异化配置
- 智驾硬件：标准版采用纯视觉方案（1 颗 Orin 芯片、11 个摄像头），夜间对静态障碍物识别距离不足 50 米；顶配版增加激光雷达，探测距离提升至 200 米。
- AEB 功能：仅响应车辆、行人、二轮车，对锥桶等非标障碍物无反应，与宣传的 “135km/h 刹停静止车辆” 形成反差。
四、行业争议与责任边界
小米汽车碰撞事件引发了对智能驾驶安全的深度讨论：
- 智驾系统的责任归属
公安部明确，L2 级辅助驾驶事故中驾驶员承担主责，但车企需对误导性宣传（如将 “辅助驾驶” 称为 “自动驾驶”）负责。小米 SU7 事故中，驾驶员因未及时接管被认定主责，但小米被质疑 “安全功能等级化” 加剧风险。
- 测试标准与现实风险的脱节
中保研测试时速最高 50km/h，而事故中 97km/h 的碰撞远超设计上限。行业呼吁建立动态测试标准，将高速碰撞、电池热失控等纳入考核。
- 数据透明度的缺失
小米拒绝第三方机构验证行车数据，仅提交警方，引发 “自查自证” 质疑。专家建议强制车企将 EDR（行车数据）加密上传区块链，打破 “数据黑箱”。
总结：安全性能的辩证看待
小米 SU7 在被动安全领域展现了一流水准，其车身结构和乘员保护系统在极端事故中多次验证了可靠性。然而，智能驾驶系统的局限性、电池安全的配置差异，以及危机响应的不足，暴露出新兴车企在技术整合与用户教育上的短板。对于消费者而言，选择小米汽车需权衡其 “硬件安全” 与 “智驾风险”，并始终牢记辅助驾驶的工具属性；对于行业而言，小米事件加速了智能驾驶责任划分、数据透明化等议题的推进，有望推动更安全的技术生态建设。
