小米无人驾驶车是小米汽车战略的核心组成部分，其技术发展与市场表现引发广泛关注。以下是基于最新信息的综合分析：
一、技术架构与产品布局
小米无人驾驶技术以Xiaomi HAD 端到端全场景智驾系统为核心，覆盖高速、城市道路及泊车场景。该系统于 2025 年 2 月正式发布，搭载于小米 SU7 Ultra 车型，配备双 NVIDIA DRIVE Orin 芯片（算力 508 TOPS）、1 颗激光雷达、11 个摄像头、12 个超声波雷达及 VLM 视觉语言大模型。通过端到端学习，系统可实现 “车位到车位” 的无缝衔接，轨迹更拟人化且通行效率更高，但需用户完成 1000 公里安全智驾里程后方可启用。
在硬件配置上，SU7 Ultra 采用 “纯视觉 + 激光雷达” 融合方案，夜间探测距离提升至 200 米，并计划通过用户数据训练优化算法，缩短应急反应时间。此外，车辆配备电容方向盘、SR 路面感知系统及亚米级高精定位，强化人机协同与环境感知能力。
二、实际应用与事故争议
1. 事故暴露技术局限性
2025 年 3 月，一辆开启 NOA（导航辅助驾驶）的小米 SU7 在安徽高速因施工路障识别失败发生碰撞，导致 3 人遇难。事故揭示了以下问题：
- 边缘场景应对不足：SU7 标准版的 AEB（自动紧急制动）功能仅识别车辆、行人、二轮车，对锥桶、水马等障碍物不响应。系统在夜间低照度环境下预警距离不足，留给驾驶员的接管时间仅 2 秒，而人类平均需 2.3 秒完成有效接管。
- 人机交互设计缺陷：频繁的分心预警可能导致驾驶员警觉性下降，且系统未预留足够的安全冗余时间。
事故后，小米强调驾驶员需全程监控，并表示将通过硬件升级（如激光雷达普及）和算法优化提升安全性。
2. 用户反馈与功能故障
2024 年 11 月，数十辆小米 SU7 因自动泊车功能故障发生碰撞，车主对赔偿方案不满，反映出基础智驾功能的稳定性问题。部分用户表示，事故后对自动泊车功能的信任度大幅下降，甚至选择停用。
三、法规适应与产业协同
1. 政策推动与行业标准
2025 年，北京、武汉等地实施新法规，推动自动驾驶规模化应用。小米积极响应，雷军在两会期间建议加快自动驾驶量产，目标 2026 年实现高速与城市自动驾驶功能的量产落地，并推动设立自动驾驶专属保险。目前，小米正与头部保险公司合作设计 “智驾保障服务”，提供最高 300 万元的保障金额，以降低用户使用风险。
2. 技术路线与生态合作
小米坚持智驾系统全自研，每年投入超 20 亿元，否认与第三方合作核心技术。在生态协同方面，小米与百度 Apollo 合作高精地图，并参与合肥、武汉等智慧城市试点，通过 V2X 技术获取施工路段预警信息。此外，芜湖鸠江区建设无人驾驶先行区，虽未明确小米直接参与，但为其未来测试提供了基础设施支持。
四、行业挑战与未来展望
1. 技术瓶颈与安全平衡
当前 L2 级辅助驾驶的事故责任仍由驾驶员承担，而车企过度宣传 “高阶智驾” 可能误导用户。小米需在技术迭代中平衡功能创新与安全冗余，例如通过激光雷达普及（2025 年 Q3 推出 SU7 Max 版）和车路云协同弥补单车智能的局限性。
2. 市场竞争与用户教育
2025 年被称为 “全民智驾元年”，比亚迪、特斯拉等车企加速智驾功能下沉至 10 万元级车型。小米需在价格竞争中保持技术差异化，同时加强用户教育，明确智驾的能力边界。例如，应急管理部已发文强调 “智驾≠自驾”，需强化用户对辅助驾驶本质的认知。
3. 长期战略与法规适配
雷军提出 2026 年实现自动驾驶量产的目标，需同步解决法规适配与保险创新问题。北京《自动驾驶汽车条例》虽允许 L3 级车上路，但责任划分仍依赖国家层面立法。小米需与监管部门合作，推动自动驾驶法律体系的完善。
总结
小米无人驾驶车在技术上展现了全栈自研的实力，但其实际应用仍面临边缘场景识别、人机协同设计等挑战。2025 年的事故与功能故障暴露了当前智驾技术的局限性，而法规滞后与用户认知偏差进一步加剧了风险。未来，小米需在硬件升级（如激光雷达）、算法优化（端到端训练）、生态协同（车路云一体化）及用户教育（安全宣传）上持续投入，同时积极参与行业标准制定，才能在智能驾驶赛道中实现从 “辅助” 到 “自主” 的跨越。
