一、技术架构：端到端大模型与多模态融合
1. 感知层：超分辨率占用网络与变焦 BEV
小米自主研发的 ** 超分辨率占用网络（Occupancy Network）** 通过激光雷达、摄像头等多传感器数据融合，实现对三维空间中障碍物的高精度建模。例如，在复杂城市道路场景中，该网络能实时生成厘米级精度的 3D 场景地图，准确识别施工锥桶、静止车辆等静态障碍物。
** 变焦 BEV（Bird's Eye View）** 技术则通过动态调整感知范围，在高速场景下扩展至 200 米远距离检测，在泊车场景下聚焦至 5 米内的障碍物识别，提升不同场景下的感知效率。
2. 决策层：端到端神经网络与强化学习
小米采用端到端神经网络架构，将感知、规划、控制三个环节整合为统一模型，减少模块间信息传递误差。例如，在无保护左转场景中，系统能直接根据摄像头输入生成转向和加减速指令，无需依赖传统的规则库。
同时，通过强化学习算法，小米在虚拟环境中模拟了 6 亿公里极端路况（如暴雨中的鬼探头、施工路段突然变道），训练 AI 驾驶员应对 “1% 极端场景” 的能力。
3. 执行层：XMC 数字底盘协同
小米与博世合作开发的XMC 数字底盘引擎，实现了智驾系统与车身控制的深度协同。例如，在冰雪路面，系统可提前调整悬架刚度，提升抓地力；爆胎时，0.2 秒内完成姿态调整，确保车辆稳定。
二、量产进展：从 L2 到 L3 的快速落地
1. 硬件配置：高低配双路线
- 高配版（SU7 Max）：搭载 1 颗激光雷达、11 颗摄像头、3 颗毫米波雷达及 12 颗超声波雷达，算力达 508TOPS，支持城市 NOA（领航辅助驾驶）和端到端全场景智驾。
- 标准版（SU7）：采用纯视觉方案（8 颗摄像头），算力 254TOPS，支持高速 NOA 和自动泊车。
2. 功能覆盖：全场景无缝衔接
- 高速场景：支持自动变道、匝道通行、施工避让等，在 2025 年 3 月事故中，系统提前 200 米检测到障碍物并发出预警，但因驾驶员反应时间不足导致碰撞。
- 城市道路：2025 年 4 月已开放 10 个城市的城市 NOA，可处理无保护左转、环岛绕行等复杂场景，2025 年底计划扩展至全国。
- 泊车场景：支持跨楼层记忆泊车、机械臂自动充电等，在深圳机场试点中，车辆自主寻找车位的成功率达 98%。
3. 量产时间线
- L3 级自动驾驶：SU7 Max 硬件已支持，软件更新后可激活，比中国计划的 2026 年 L3 标准提前。
- L4 级研发：成立独立团队推进，计划 2027 年推出面向个人用户的 L4 车型。
三、行业定位：技术差异化与生态协同
1. 技术差异化
- 成本控制：通过自研芯片（澎湃 OS）和供应链整合，将激光雷达成本降至行业平均的 1/3，使 20 万元级车型也能搭载。
- 数据闭环：利用小米生态链设备（如手机、IoT 传感器）采集数据，日均新增数据量达 100TB，加速算法迭代。
2. 生态协同
- 合作伙伴：与光庭信息合作开发测试工具链，与四维图新共建高精度地图，与宁德时代联合研发车规级电池。
- 政策推动：雷军在 2025 年两会建议加快自动驾驶立法，推动全国性测试互认机制，为小米量产铺路。
四、挑战与风险
1. 技术瓶颈
- 极端场景处理：在 3 月事故中，系统未能识别施工路段的临时限速牌，暴露了对动态交通标志的识别不足。
- 算力需求：端到端大模型训练需千卡级 GPU 集群，小米数据中心的算力储备仍落后于华为、特斯拉。
2. 安全争议
- 人机权责：L2 级辅助驾驶本质是 “人机共驾”，但部分用户误将其视为自动驾驶，导致事故责任认定模糊。
- 硬件减配：低配车型未配备激光雷达，夜间感知能力下降 40%，存在安全隐患。
3. 行业竞争
- 华为 ADS 3.0：2025 年 4 月发布，支持高速 L3 级自动驾驶，系统重刹率降低 30%，变道更拟人。
- 广汽埃安 L4 车型：搭载 10 颗激光雷达，算力 2000TOPS，2025 年底量产，事故责任由车企全担。
五、未来展望
小米自动驾驶技术的核心竞争力在于 **“生态赋能 + 成本控制”**，其端到端大模型和数据闭环体系有望在 2025-2026 年实现技术反超。但需解决以下关键问题：
- 安全冗余：加强传感器融合与硬件冗余，如标配双激光雷达和独立制动系统。
- 法规适配：推动 L3 责任立法，明确事故责任划分。
- 用户教育：通过强制培训和功能分级，避免用户过度依赖智驾系统。
若能在这些领域取得突破，小米有望在 2026 年跻身自动驾驶第一梯队，与华为、小鹏等展开正面竞争。
