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小米汽车智能驾驶怎么样

admin admin 发表于2025-04-27 11:30:03 浏览6 评论0

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小米汽车的智能驾驶技术在硬件配置、功能覆盖和用户体验上展现出显著特点,但也面临技术路线选择、实际场景可靠性和市场竞争等挑战。以下从技术架构、功能表现、事故案例、竞品对比及未来规划等方面展开分析:

一、技术架构与硬件配置


1. 硬件分级策略


  • 标准版(21.59 万):采用纯视觉方案,配备 1 个毫米波雷达、11 个摄像头、12 个超声波雷达,算力为 84TOPS(单英伟达 Orin-X 芯片)。此版本在成本控制下牺牲了激光雷达,感知能力受限,尤其在夜间或复杂环境下表现较弱。
  • Max 版(29.99 万):搭载激光雷达(禾赛 AT128,探测距离 200 米)、双英伟达 Orin-X 芯片(508TOPS 算力),支持多传感器融合。硬件配置与极氪 007、智界 S7 等竞品相当,理论上能应对更复杂的城市道路场景。

2. 软件算法


  • 端到端大模型:小米自研的 Xiaomi HAD 系统采用 BEV+Transformer + 占用网络技术,结合用户驾驶数据训练,实现轨迹拟人化、通行高效化。例如,在无高精地图区域,系统可通过道路大模型实时生成拓扑结构,规划路径。
  • 感知技术创新:包括 “变焦 BEV” 动态调节感知范围、“超分辨率占用网络” 提升障碍物识别精度,以及 “道路大模型” 实时生成行驶引导线,效果媲美高精地图。

二、功能覆盖与用户体验


1. 全场景智驾


  • 高速 NOA:支持自主上下匝道、自动超车、智能调速,覆盖全国高速路网。
  • 城市 NOA:2024 年 10 月全量推送全国城市 NOA,支持路口通行、灵活绕行、小路通行和路口掉头。例如,在狭窄路段可实现跨线避让、借道超车等博弈行为。
  • 自动泊车:全系支持极窄车位泊车(单边宽度冗余 5cm)和代客泊车,通过激光雷达实现机械库位精准识别。

2. 用户交互


  • 接管机制:需完成 1000 公里安全智驾里程(含 ACC/LCC/ 高速 NOA)后解锁端到端功能,使用前需学习停车场路线。系统通过电容方向盘监测驾驶员状态,分心时触发预警并减速,但缺乏强制接管措施。
  • 界面设计:中控屏显示 3D 数字化车模,支持 SR(场景重构)实时渲染,障碍物和车道线标注清晰。

三、事故案例与技术争议


1. 事故暴露的问题


  • 夜间感知缺陷:2025 年 3 月,小米 SU7 标准版在夜间高速施工路段未识别水泥护栏,系统仅提前 2 秒预警,导致碰撞事故。事故调查显示,纯视觉方案在低光环境下对静态障碍物(如锥桶、水马)识别能力不足,AEB 功能未触发。
  • 责任界定:小米用户手册明确 “辅助驾驶需驾驶员全程控制”,但事故中驾驶员因系统误导产生信任依赖,引发对 “人机共驾” 责任划分的争议。

2. 行业影响


  • 技术路线反思:事故后,激光雷达被重新评估为 “安全刚需”。速腾聚创、禾赛科技等供应商股价上涨,行业加速向多传感器融合转型。
  • 政策推动:中国拟立法要求 L3 级系统具备 “最小风险状态” 能力,如自动靠边停车、紧急呼叫等,倒逼车企完善安全冗余设计。

四、竞品对比与市场定位


1. 硬件对比


车型激光雷达算力传感器数量价格区间
小米 SU7 Max508TOPS1529.99 万
极氪 007508TOPS3122.99 万起
智界 S7选装400TOPS1524.98 万起
特斯拉 Model 3144TOPS823.19 万起

2. 功能差异


  • 极氪 007:端到端 Plus 架构支持 “车位到车位” 领航,场景认知大模型优化交互决策。
  • 智界 S7:华为 ADS 3.0 实现无图城市 NOA,依赖 V2X 协同提升安全性。
  • 特斯拉 FSD:纯视觉方案通过影子模式积累数据,算法迭代速度快,但对静态障碍物识别仍存争议。

3. 小米的优势与不足


  • 优势:硬件性价比高(Max 版激光雷达 + 双 Orin-X 仅 29.99 万),生态协同(小米澎湃 OS 与手机互联)。
  • 不足:数据积累不足(成立时间短),算法成熟度落后于特斯拉、华为;标准版纯视觉方案存在安全隐患。

五、未来规划与挑战


1. 技术升级


  • 硬件迭代:2025 年 Q3 推出搭载激光雷达的 SU7 Max 版,采用 “纯视觉 + 激光雷达” 融合方案,提升夜间复杂场景识别能力。
  • 算法优化:计划接入百度 Apollo 高精地图,弥补纯视觉方案的短板;参与智慧城市试点,通过 V2X 获取施工路段预警信息。

2. 市场策略


  • 价格下探:小米 YU7(SUV)计划搭载激光雷达,起售价或低于 SU7,冲击 15 万 - 20 万元市场。
  • 全球化:二期工厂 2025 年 6 月竣工,年产能 30 万辆,目标进入欧洲、东南亚市场。

3. 挑战


  • 芯片供应:英伟达 Orin-X 受关税影响成本上升,可能转向国产芯片(如地平线征程 6)。
  • 信任重建:事故后需加强用户教育,明确智驾功能边界,避免过度宣传导致 “技术幻觉”。

六、用户建议


  1. 车型选择
    • 追求安全性与功能完整性:选择 Max 版(激光雷达 + 双 Orin-X)。
    • 预算有限:标准版适合高速通勤,但需谨慎使用城市 NOA。

  2. 使用习惯
    • 保持双手不离方向盘,尤其在夜间或施工路段。
    • 定期更新 OTA,关注小米对 AEB 等功能的优化。

  3. 长期观察
    • 关注小米与百度 Apollo 的合作进展,以及激光雷达成本下降后的普及情况。
    • 参考第三方评测(如懂车帝、中保研),理性评估智驾系统的实际表现。


总结


小米汽车的智能驾驶技术在硬件配置和功能覆盖上具备竞争力,但纯视觉方案的安全性争议、算法成熟度不足以及市场竞争压力仍是主要挑战。对于用户而言,选择小米智驾需权衡硬件性价比与实际场景可靠性,同时保持对技术局限性的清醒认知。未来,随着激光雷达普及、算法迭代和生态协同深化,小米有望在智能驾驶领域实现突破,但需在安全冗余和用户信任上持续投入。