小米 SU7 的高速智驾功能在技术配置和实际体验上呈现出显著的版本差异，其表现既体现了小米在智能驾驶领域的探索，也暴露出硬件方案与场景适配的局限性。以下从技术架构、实际表现、事故反思、竞品对比及法规合规性五个维度展开分析：
一、技术架构：硬件方案决定场景适配能力
小米 SU7 的高速智驾功能根据车型版本分为两种技术路线：
- 标准版 / Pro 版（纯视觉方案）
仅配备 7 颗摄像头、3 颗毫米波雷达和 12 颗超声波雷达，算力为 254TOPS。这种方案依赖摄像头识别障碍物，但受限于夜间、逆光等低光环境，感知距离仅 100-200 米，且 AEB（自动紧急制动）不响应锥桶、水马等非标准障碍物。例如，2025 年 3 月安徽铜陵高速事故中，标准版 SU7 在夜间施工路段仅提前 2 秒预警，导致驾驶员接管不及最终碰撞。
- Max 版 / Ultra 版（激光雷达方案）
搭载 1 颗（Max 版）或 3 颗（Ultra 版）禾赛 AT128 激光雷达，配合 11-12 颗摄像头和 6 颗毫米波雷达，算力提升至 508TOPS。激光雷达可实现 200 米以上的精准探测（10% 反射率），夜间识别率提升 30%，并支持 GAEB 异形障碍物识别。例如，Max 版在高速场景下自动变道成功率达 98.6%，支持跨 3 个车道超车，拥堵跟车距离控制在 1.5 米内。
二、实际表现：简单场景可靠，复杂场景需谨慎
- 基础功能稳定性
- 高速 NOA 在简单路况下表现出色，可自动完成变道、超车、限速调节等操作，减轻驾驶疲劳。例如，用户反馈在三车道高速上超车成功率较高，但双车道场景因决策犹豫可能需人工介入。
- 端到端全场景智驾通过 OTA 升级优化了环岛通行、ETC 辅助等功能，支持车位到车位的无缝衔接。
- 复杂场景局限性
- 施工路段处理：标准版 SU7 因纯视觉方案无法识别锥桶，曾发生碰撞事故；Max 版虽能识别障碍物，但在极端天气下仍可能降级为人工接管。
- 匝道与加塞应对：部分用户反映高速匝道并线时系统犹豫，易错过出口；拥堵路段对加塞车辆的反应偏保守，偶发急刹。
- 夜间与逆光场景：标准版感知距离大幅下降，Max 版激光雷达虽能提升可靠性，但仍需依赖驾驶员监控。
三、事故反思：硬件减配与法规认知的双重警示
- 硬件方案的安全冗余
安徽铜陵事故凸显了纯视觉方案的致命缺陷：在夜间无路灯环境下，摄像头对施工锥桶的识别距离不足，且 AEB 功能未触发。相比之下，Max 版激光雷达可提前 200 米探测障碍物，为驾驶员争取更多反应时间。
- 法规与宣传边界
小米 SU7 的高速智驾功能仍属于 L2 级辅助驾驶，需驾驶员全程监控。然而，部分用户因过度依赖智驾导致分心，如事故车辆在碰撞前曾多次触发方向盘离手警告。这提示车企需强化 “强提示、硬监控” 机制，避免误导性宣传。
四、竞品对比：硬件堆料与算法成熟度的博弈
- 与小鹏 XNGP 对比
小鹏 P7i Max 版采用双激光雷达方案，硬件冗余更强，城市 NOA 覆盖 150 + 城市，复杂路口通过率更高。小米 SU7 Max 版虽在硬件上稍逊，但凭借端到端大模型技术，泊车精度达 5cm，代客泊车最高速度 23km/h，在垂直场景表现突出。
- 与特斯拉 Autopilot 对比
特斯拉 HW4.0 纯视觉方案依赖海量数据训练，高速 NOA 接管率更低，但在异形障碍物识别上存在短板。小米 SU7 Max 版通过激光雷达弥补了这一不足，但算法成熟度仍需提升，例如高速急减速偶发误判。
五、法规合规性：L3 认证缺失与责任归属争议
- 国内法规现状
中国尚未开放 L3 级自动驾驶上路，小米 SU7 的高速智驾功能仍归为 L2 + 级别，事故责任由驾驶员承担。目前仅部分车企（如小鹏、华为）获批 L3 试点，小米暂未参与。
- 责任认定空白
若系统激活期间发生事故，责任归属尚无明确标准。例如，安徽铜陵事故中，小米强调 “驾驶员需保持监控”，但未主动承担责任，引发舆论争议。
总结：理性选择与安全使用建议
- 版本选择
- 若主要用于高速通勤且预算有限，标准版 SU7 的基础智驾功能可满足需求，但需严格遵守 “手不离盘、眼不离路” 原则。
- 若追求更全面的安全冗余和复杂场景处理能力，建议选择 Max 版或 Ultra 版，其激光雷达方案在夜间、逆光等场景下更可靠。
- 使用注意事项
- 避免在施工路段、暴雨 / 大雾等极端天气依赖智驾功能。
- 定期更新 OTA 版本（如 HyperOS 1.5.5 优化了环岛通行和 ETC 辅助），并熟悉系统提示逻辑。
- 阅读用户手册，明确智驾功能边界，例如 AEB 不响应锥桶、水马等障碍物。
- 长期观察
小米智驾的成熟度仍在快速迭代中，建议关注后续 OTA 升级（如城市 NOA 全国覆盖）和 L3 试点进展，结合自身需求动态评估。
