一、核心功能与技术架构
1. 端到端全场景智驾系统（Xiaomi HAD）
- 功能覆盖：从停车位启动到目标停车场的全程无缝衔接，包括高速公路、城市快速路、复杂城市道路及停车场场景。
- 技术亮点：
- 无图方案：通过道路大模型实时生成道路拓扑，无需依赖高清地图，可应对修路、窄路等复杂场景。
- 拟人化决策：引入用户驾驶数据训练，轨迹更平滑，急加速 / 急刹车减少，能预判最佳路径。
- 安全机制：用户需完成 1000 公里以上安全智驾里程（含 ACC/LCC/ 高速 NOA）才能启用 HAD，并需预先学习停车场路线。
2. 城市 NOA 与高速 NOA
- 全国覆盖：2024 年 10 月全量推送全国城市 NOA，支持路口通行、灵活绕行、小路通行、路口掉头等功能，可自动规避逆行车辆、礼让行人。
- 硬件配置：
- 传感器：1 颗激光雷达、11 颗高清摄像头、3 颗毫米波雷达、12 颗超声波雷达。
- 算力平台：双 NVIDIA Orin 芯片，算力达 508TOPS，支持实时环境感知与决策。
3. 泊车辅助
- 代客泊车：支持机械库位泊车、自动过闸、智能召唤，尤其擅长窄小空间。
- 端到端技术：2024 年 5 月推送行业首发的端到端泊车辅助，整合大模型提升效率与安全性。
二、技术合规性与法规限制
1. 功能级别
- L2 级辅助驾驶：根据应急管理部 2025 年 4 月发文，市售车辆的智能辅助驾驶功能最多属于 L2 级，驾驶员需全程监控。
- 技术能力：小米 HAD 的端到端智驾在技术上接近 L3 级，但受法规限制，仍需标注为辅助驾驶。
2. 法规进展
- 地方试点：北京、武汉等地 2025 年实施新条例，允许自动驾驶汽车在特定区域测试，但量产仍需全国性法规支持。
- 政策建议：雷军提议加快自动驾驶立法，明确责任划分，推动 L3 级量产应用。
三、用户使用与体验优化
1. 操作门槛
- 学习成本：使用 HAD 前需完成 1000 公里安全智驾里程，并预先学习停车场路线。
- 交互设计：电容式方向盘实时监测驾驶员注意力，分心时会发出警告。
2. 用户反馈
- 正面评价：高速 NOA 完成度高，泊车 APA 可用性强，SR 路面感知细腻。
- 潜在问题：端到端技术依赖大模型训练，若数据不足可能出现 “幻觉”，需通过多轨迹评估机制兜底。
四、未来规划与行业竞争
1. 技术升级
- 端到端迭代：2025 年计划交付车位到车位的全场景智驾，整合 BEV+Transformer + 占用网络算法。
- 芯片自研：小米自研 MI-AutoPilot-7 芯片支持 L3 级功能，但需等待法规解禁。
2. 市场布局
- 国际合作：与英伟达合作使用 DRIVE Orin 芯片，并与光庭信息等企业深化测试与数据标注合作。
- 生态整合：通过小米 HyperOS 系统实现人车家全场景联动，提升智驾与座舱协同效率。
五、总结与建议
1. 功能定位
小米汽车的自动驾驶系统已实现 L2 级辅助驾驶，并在部分场景（如城市 NOA、端到端泊车）达到接近 L3 的技术水平，但受法规限制，驾驶员仍需全程负责。
2. 适用场景
- 推荐使用：高速公路、封闭停车场、已学习的城市道路。
- 谨慎使用：复杂无标线路口、极端天气、施工路段。
3. 用户注意事项
- 安全第一：即使开启智驾，仍需保持注意力，避免依赖系统。
- 及时更新：通过 OTA 升级获取最新算法优化，提升系统稳定性。
小米汽车的自动驾驶技术展现了较强的全栈自研能力，未来随着法规完善与技术迭代，有望向更高级别演进。
