小米智驾如何

小米智驾系统（Xiaomi HAD）是小米汽车在智能驾驶领域的核心技术，其技术路径、硬件配置、实际表现和用户反馈呈现出以下特点：

一、技术架构与硬件配置

1. 端到端大模型与纯视觉路线
   小米智驾采用端到端全场景智能驾驶（HAD）架构，整合感知、预测、规划为单一 AI 模型，直接通过原始数据生成驾驶轨迹，减少信息传输误差。同时，其视觉语言大模型（VLM）可识别复杂场景（如施工路段、丁字路口），并通过语音交互优化决策。部分车型（如 SU7 Max/Ultra）采用激光雷达 + 多传感器融合方案，而标准版（SU7 后驱标准长续航智驾版）则依赖纯视觉方案，硬件成本降低 30%，但感知精度受限。
   
2. 硬件分层策略
   
   • 标准版：配备 9 颗摄像头、1 颗毫米波雷达、12 颗超声波雷达，算力 84TOPS，仅支持高速 NOA 和基础泊车辅助。
   • 高阶版（Pro/Max）：增加激光雷达（128 线）、5 颗毫米波雷达、2 颗侧视摄像头，算力提升至 508TOPS，支持城市 NOA、L3 级自动驾驶（2025 年计划落地）及端到端全场景智驾。
   • Ultra 版：基于 BEV+Transformer 架构，支持无图城市 NOA、跨楼层记忆泊车等，实测在纽北赛道验证车道级精准控制。
   
   

二、功能覆盖与实际表现

1. 场景覆盖
   
   • 高速 NOA：支持自动变道、超车、上下匝道，最高时速 135km/h，AEB 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，支持城区路口通行、无保护左转，但复杂场景接管率较高。
   • 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）。
   
   
2. 用户反馈
   
   • 优点：
     • 功能丰富：HAD 辅助驾驶支持自动变道、上下匝道等，泊车功能精准，尤其适合新手。
     • 生态互联：与小米智能家居无缝联动，手机应用可直接控制车辆和家居设备。
     • 轨迹拟人化：端到端模型优化轨迹平滑度，减少急加速 / 急刹车。
     
     
   • 缺点：
     • 识别精度不足：高速和城区道路存在识别错误（如突然减速、变道异常），夜间或雨雾天气感知能力受限。
     • 复杂路况处理弱：施工区域或障碍物场景可能紧急刹停或走错车道，决策不够果断。
     • 与头部品牌差距：相比特斯拉 FSD、华为 ADS 等，小米智驾在复杂场景适应性上仍有差距。
     
     
   
   

三、市场竞争与安全争议

1. 行业对比
   
   • 特斯拉 FSD：纯视觉方案，依赖超 10 亿公里数据训练，算法成熟度高，但中国版受法规限制。
   • 华为 ADS：激光雷达 + 多传感器融合，GOD 网络可识别非常规障碍物，无图城市 NOA 覆盖更广。
   • 小鹏 XNGP：端到端大模型，支持无图城区 NOA，用户渗透率高。
   • 小米 HAD：硬件分层策略平衡成本与体验，但纯视觉路线在极端场景表现较弱。
   
   
2. 安全争议
   
   • 事故案例：2025 年 3 月安徽高速事故中，小米 SU7 标准版（无激光雷达）因施工路段识别失败导致碰撞，AEB 未触发，引发对智驾安全性的质疑。
   • 官方回应：小米强调智驾为 L2 级辅助驾驶，需驾驶员全程监控，并计划 2026 年全系标配激光雷达。
   • 法规合规：尚未获得 L3 级认证，北京等地开放 L3 路测后，小米未明确参与。
   
   

四、生态整合与未来展望

1. 人车家全生态
   小米智驾与米家设备深度联动，支持远程控制家居、车内语音交互等，例如通过车机设置家中空调、灯光，或语音控制泊车。
   
2. 技术迭代计划
   
   • OTA 升级：2025 年 2 月推送 HyperOS 1.5.5，优化城市领航、泊车及复杂场景交互逻辑。
   • L3 级目标：计划 2025 年落地 L3 级自动驾驶，需通过法规认证并解决责任归属问题。
   • 成本控制：自研芯片和硬件垂直整合，目标降低 30% 硬件成本。
   
   

五、总结与建议

• 适合人群：
  • 小米生态用户：追求车家互联的便捷体验。
  • 城市通勤者：高速 NOA 和基础泊车功能实用。
  • 科技尝鲜者：愿为端到端大模型和硬件升级付费。
  
  
• 避坑提示：
  • 标准版（无激光雷达）慎选，复杂场景风险较高。
  • 智驾功能需配合驾驶员全程监控，避免过度依赖。
  • 关注官方 OTA 更新，及时修复已知漏洞。