小米汽车 SU7 的无人驾驶技术是其智能化战略的核心，通过硬件创新、算法突破和生态整合，构建了覆盖多场景的智能驾驶体系。以下从技术架构、功能体验、实际表现和未来规划四个维度展开分析：
一、技术架构：全栈自研与顶级硬件的融合
- 传感器矩阵
- 激光雷达：Max 版及以上车型标配禾赛 AT128 机械式激光雷达（128 线扫描，点云密度 153 万 / 秒，探测距离 200 米），支持夜间识别率提升 30%。Ultra 版更配备 3 颗激光雷达，实现 360° 无死角感知。
- 视觉方案：前视双目摄像头采用 800 万像素传感器，动态范围 140dB，可识别 200 米外的锥桶、动物等异形障碍物。11 颗摄像头覆盖车身周围，结合仿生复眼结构提升动态捕捉能力。
- 毫米波雷达：12 颗超声波雷达 + 6 颗毫米波雷达，实现近距离精准测距和低速防碰撞（LAEB/RAEB）。
- 计算平台
- 芯片组合：双 NVIDIA Orin-X 芯片（算力 508TOPS）+ 自研赤兔 N1 神经拟态芯片（32 个神经拟态核心，决策延迟 0.8ms），形成异构计算架构，支持脉冲神经网络（SNN）实时训练。
- 冗余设计：关键系统采用双电源冗余，确保在极端情况下的安全可靠性。
- 算法能力
- Xiao Pilot 系统：基于 Transformer + BEV + Occupancy 技术，打通全场景高级辅助驾驶能力。城市 NOA 支持无保护左转、避让行人等复杂操作，独创 “AI 代驾” 可学习用户驾驶习惯，实现特定路线 L4 级自动驾驶。
- 端到端技术：Ultra 版搭载 HAD（Hyper Autonomous Driving）系统，通过 1000 万 Clips 真实路况训练，支持跨楼层记忆泊车、代客泊车等功能，在纽北赛道验证了车道级精准控制能力。
二、功能体验：从高速到城市的分级覆盖
- 基础功能（L2 级）
- 高速 NOA：支持自动超车、上下匝道、拥堵跟车（距离控制在 1.5 米内），变道成功率 98.6%，实测在高速路表现稳定。
- 自动泊车：支持垂直、侧方车位识别，误差控制在 5cm 内，可识别地锁状态并自动熄火下电。
- 高阶功能（L3 级）
- 城市 NOA：在北上广深等十城核心区域开放，可处理加塞、环岛通行等场景。实测在上海南北高架 - 延安东路立交的复杂路口，变道成功率达 91%。
- 代客泊车：通过手机 APP 远程召唤，自动完成高速变道、极限泊车等操作，支持跨楼层记忆功能。
- 安全冗余
- 误加速抑制（MAI）：0-60km/h 全速域实时干预，联动 AEB 紧急刹停，实测制动距离 30.8 米（100-0km/h）。
- 驾驶员监测：红外摄像头 + 方向盘电容传感器，误操作识别准确率 99.7%，疲劳检测响应速度提升 30%。
三、实际表现：优势与挑战并存
- 用户反馈
- 优点：高速 NOA 在拥堵路况下的跟车逻辑接近人类驾驶员，渐进式刹车（减速度≤0.3g）提升舒适性；自动泊车对新手友好，精准度优于人工。
- 不足：暴雨、大雪等恶劣天气下激光雷达感知能力下降，需人工接管；无高精地图覆盖区域功能受限；部分用户存在过度依赖风险。
- 典型场景
- 高速场景：整体表现优秀，但存在 “无效变道” 问题（频繁变道至更慢车道），以及施工路段避让不及时的风险。
- 城区场景：路口转向路径规划不够合理，偶发停在路中央的情况；网络信号差时高阶功能无法启用。
四、价格与未来规划
- 功能定价
- 硬件成本：激光雷达、双 Orin 芯片等配置使 Max 版较标准版贵 8.4 万元，Ultra 版售价 52.99 万元，较预售价下降 35%。
- 订阅服务：HAD 功能未来可能采用订阅制，预计年费 3800 元，覆盖高阶智驾场景风险。
- 法规与升级
- L3 认证：北京已为 L3 级自动驾驶提供制度规范，但小米 SU7 目前仍按 L2 级标注，需等待法规进一步落地。
- 技术迭代：计划通过 OTA 升级端到端自动驾驶能力，目标 2025 年底实现无图城市 NOA 覆盖 50 城。
总结：智能化赛道的 “破局者”
小米 SU7 的无人驾驶技术凭借全栈自研算法、顶级硬件配置和生态整合能力，在 20-50 万元价格区间形成差异化竞争力。其优势在于场景覆盖全面、硬件冗余充足，但在极端环境适应性和算法成熟度上仍需优化。未来若能在 L3 法规突破、成本控制和用户教育上取得进展，有望成为智能驾驶市场的重要参与者。
