小米汽车的智能驾驶方案以 ** 端到端全场景智驾（Xiaomi HAD）** 为核心，整合了硬件分层设计、自研算法和生态协同能力，旨在为用户提供覆盖高速、城市道路及泊车场景的全链路解决方案。以下是其技术架构、硬件配置、功能表现及行业对比的详细分析：
一、核心技术架构：端到端大模型与纯视觉路线
- 端到端全场景智驾（Xiaomi HAD）
小米 HAD 采用端到端大模型架构，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。相比传统模块化方案，减少了信息传输误差，提升决策效率。
- 视觉语言大模型（VLM）：接入 VLM 模型后，系统可识别复杂场景（如施工路段、丁字路口），并通过语音与用户交互，优化复杂场景下的决策能力。
- 无图方案：基于用户驾驶数据训练，无需依赖高精地图，可在无图区域实现拟人化轨迹规划，提升通行效率。
- 算法与数据闭环
- BEV+Transformer + 占用网络：采用多传感器融合算法，结合激光雷达与视觉数据，提升复杂路况感知精度。
- 数据积累：截至 2025 年 2 月，小米汽车累计智驾里程已突破 1 亿公里，端到端全场景智能驾驶开启内测。
二、硬件配置：分层设计，传感器差异显著
小米汽车根据车型版本，将智驾硬件分为标准版与高阶版，核心差异在于激光雷达与算力芯片：
- 标准版（SU7 后驱标准长续航智驾版）
- 传感器：9 颗摄像头（2 前视 + 3 仰视 + 4 环视 + 1 后视）、1 颗毫米波雷达、12 颗超声波雷达，无激光雷达。
- 计算平台：1 颗英伟达 Orin N 芯片，算力 84TOPS。
- 功能限制：仅支持高速 NOA、基础泊车辅助，不支持端到端全场景智驾。
- 高阶版（SU7 Max/Ultra）
- 传感器：11 颗摄像头（增加 2 颗侧视摄像头）、5 颗毫米波雷达、1 颗激光雷达（车顶）、12 颗超声波雷达。
- 计算平台：2 颗英伟达 Orin 芯片，总算力 508TOPS。
- 功能：支持端到端全场景智驾、城市 NOA 及 L3 级自动驾驶（2025 年计划落地）。
三、功能覆盖与实际表现
- 高速 NOA
- 支持高速自动变道、超车、上下匝道，最高时速 135km/h，AEB 功能可识别车辆、行人、二轮车。
- 城市道路
- 2025 年 2 月全量推送端到端功能后，支持城区路口通行、无保护左转等场景，但实际路测显示复杂场景接管率较高（如匝道识别、施工路段需频繁接管）。
- 泊车场景
- 实现车位到车位的代客泊车，支持记忆泊车、跨层泊车及漫游寻位（车位被占时自动寻找新车位）。
- 技术水平
- 官方定位：L2 级辅助驾驶（驾驶员需全程监控车辆）。
- L3 级规划：2025 年计划推出 L3 级量产车型，但受限于法规，暂未落地。
四、行业对比与挑战
- 竞品对比
- 小鹏、华为：采用激光雷达 + 多传感器融合方案，端到端技术成熟度更高，路测表现更优。
- 特斯拉：同样采用纯视觉路线，但 FSD 在复杂场景适应性上更优，小米 HAD 仍处于追赶阶段。
- 上汽集团：旗下智己汽车搭载 VMC 数字底盘及多智驾方案（如地平线、Momenta），硬件冗余与场景覆盖优于小米。
- 核心挑战
- 技术迭代压力：端到端大模型需海量数据训练，小米作为新玩家，数据积累不足。
- 安全争议：事故暴露纯视觉方案的局限性（如对锥桶、水马等障碍物识别不足，AEB 未触发），用户对智驾信任度受影响。
- 法规与成本平衡：L3 级功能落地需政策支持，而激光雷达等硬件增加成本，影响普及。
五、生态整合与未来规划
- 小米生态协同
- 小米汽车与手机、智能家居深度互联，例如通过小米手机作为车钥匙、车内集成 MIUI 系统，提供更流畅的交互体验。
- 澎湃 OS 连接 9 亿 AIoT 设备，形成跨场景数据垄断，提升用户粘性。
- 全球化布局
- 计划 2025 年出口 20 万辆，试水东南亚及欧洲市场，但品牌认知度与传统车企相比仍有差距。
- 欧洲手机市占率 23%，汽车业务目标 2025 年交付 35 万辆，全球化渠道新增 1 万家门店。
- 未来技术预研
- L4 级自动驾驶：计划在 2025 年启动 L4 级预研，重点突破无图方案与极端场景处理。
- 智能底盘：全主动悬架 + 超级四电机系统、48V 线控制动 + 线控转向技术，提升驾驶稳定性与响应速度。
总结
小米汽车通过端到端大模型 + 硬件分层策略，在智驾领域实现了从 0 到 1 的突破，但其纯视觉路线的局限性及实际表现仍需提升。未来，若能在激光雷达成本控制、数据闭环优化及法规适配方面取得进展，有望在 L3 级自动驾驶竞争中占据一席之地。对于消费者而言，当前小米 HAD 更适合作为辅助工具，而非完全替代人工驾驶。
