小米智驾第一梯队

关于小米智能驾驶（智驾）是否属于 “第一梯队” 的问题，目前行业内的共识是：小米智驾尚未进入第一梯队，但在技术布局和功能覆盖上已具备一定竞争力，且处于快速追赶阶段。以下从技术进展、行业定位、核心短板及未来潜力四个维度展开分析：

端到端全场景智驾（Xiaomi HAD）
小米于 2025 年 2 月正式发布 Xiaomi HAD 系统，覆盖高速公路、城市道路及停车场场景，支持 “车位到车位” 的无缝衔接。该系统采用端到端大模型架构，将感知、决策、规划整合为单一 AI 模型，减少信息传输误差，提升决策效率。例如，其泊车功能可实现 5cm 精度的极窄库位泊入和 23km/h 巡航的代客泊车。
硬件分层与传感器配置
- 标准版（Pilot Pro）：搭载双目纯视觉方案（Mobileye EyeQ5 芯片），硬件成本仅 200 美元，不支持激光雷达，AEB 功能明确标注 “不响应锥桶、水马等障碍物”。
- 高阶版（Pilot Max）：配备激光雷达、5 颗毫米波雷达及 11 颗摄像头，总算力 508TOPS，支持城市 NOA 及 L3 级自动驾驶（计划 2025 年落地）。
算法与数据积累
小米采用 BEV+Transformer + 占用网络算法，自研 “变焦 BEV” 技术动态调节感知精度，并与北京大学合作开发 “Uni-OCC” 占用网络，精度达 0.1m（优于特斯拉的 0.32m）。截至 2025 年，小米智驾团队累计测试里程超 500 万公里，计划将算力提升至 1 万张英伟达 A100/H100 卡。

第三方评测与排名
- 城区 NOA 能力：2025 年 4 月第三方榜单显示，小米以 83.30 分位列第五，落后于小鹏（100.95 分）、华为（99.24 分）、Momenta（99.14 分）及理想（98.52 分）。
- 核心指标表现：在紧急制动、车道保持等测试中，小米排名第五，其纯视觉方案在复杂场景下的误判风险显著高于华为、小鹏的多传感器融合方案。
行业人士评价
零部件厂商及投资人普遍认为，小米智驾在算法优化、数据积累及场景覆盖上落后于头部企业。例如，同济大学教授朱西产指出，小米 NOA 系统仅预留 2 秒接管时间，远低于欧盟 L3 标准的 10 秒要求，本质是将风险转嫁给用户。
事故影响与争议
2025 年 3 月安徽高速事故暴露了小米智驾的可靠性问题：搭载 Pilot Pro 的 SU7 在 NOA 状态下未能及时识别施工路障，驾驶员接管后仍以 97km/h 撞上护栏并起火，导致 3 人死亡。事故后，小米官方回应称 “AEB 功能设计不响应锥桶”，但行业质疑其纯视觉方案的安全性。

硬件方案的局限性
- 纯视觉路线风险：Pilot Pro 依赖摄像头识别，硬件成本低但在夜间、暴雨等场景下感知能力下降，且无法处理锥桶等障碍物。
- 算力与冗余不足：标准版算力仅 84TOPS，远低于华为 ADS 4.0 的 400TOPS，且未采用芯片冗余设计。
数据积累与算法迭代速度
小米智驾数据主要来自用户日常驾驶，累计有效视频片段约 300-400 万 clips，显著低于理想（500-600 万 clips）及华为（未公开但预估更高）。此外，小米缺乏特斯拉 DOJO 级别的超算平台，算法迭代效率受限。
生态与政策支持不足
华为、小鹏等企业通过与车企合作快速积累数据，并获得政府 L3 测试牌照，而小米作为新玩家，在政策适配和生态协同上仍需突破。

研发投入与战略规划
小米 2025 年智驾研发费用达 35 亿元，计划将团队扩至 2000 人，并设定 “2025 年进入第一梯队” 的目标。其全栈自研策略（如端到端大模型、无图方案）为长期发展奠定基础。
功能升级与场景拓展
小米计划在 2025 年推出全国城市 NOA，并通过 OTA 持续优化泊车、环岛通行等功能。若 L3 级自动驾驶能如期落地，可能缩小与头部企业的差距。
生态协同与用户粘性
小米 “人车家全生态”（如手机互联、智能家居控制）为智驾体验加分，尤其吸引年轻用户群体。

小米智驾凭借全栈自研、端到端大模型及硬件分层策略，在功能覆盖和用户体验上已达到第二梯队头部水平。然而，其纯视觉方案的安全性争议、数据积累不足及算力短板，使其与华为、小鹏等第一梯队企业仍有明显差距。若小米能在以下三方面取得突破，未来或有机会跻身第一梯队：

当前，小米智驾更适合作为 “高性价比选择”，而非 “技术标杆”。对于注重智驾安全性和成熟度的用户，华为、小鹏等仍是更稳妥的选择。

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