小米车路协同

小米在车路协同领域的布局，是其智能汽车战略的重要组成部分，结合了技术自研、生态协同与政策响应。以下从技术落地、场景应用、生态整合及未来规划四个维度展开分析：

一、技术落地：V2X 与端到端智驾的深度融合

1. 通信协议与硬件配置
   小米 SU7 搭载 **C-V2X（蜂窝车联网）** 模块，支持 5G Uu 接口与 PC5 直连通信，可实现 300 米范围内的路侧设备信息接收。例如，当车辆接近红绿灯时，系统可提前 10 秒获取信号灯状态，规划最优通行速度，减少急刹车和怠速等待。
2. 端到端智驾系统
   小米 HAD（Hyper Autonomous Driving）采用 “端到端大模型 + VLM（视觉语言模型）” 架构，结合车路协同数据优化决策。例如，在武汉经开区的测试中，SU7 通过路侧摄像头识别施工改道信息，提前 1.5 公里规划绕行路线，相比单车智能响应速度提升 40%。
3. 传感器融合方案
   小米 SU7 顶配版配备激光雷达 + 800 万像素摄像头 + 毫米波雷达的多传感器组合，结合路侧感知数据，可实现 “车端 + 路端” 双重环境建模。例如，在雨雾天气中，路侧激光雷达能弥补车载传感器的感知盲区，将障碍物识别距离从 200 米提升至 350 米。

二、场景应用：从封闭园区到城市道路的规模化探索

1. 封闭园区物流
   与武汉阳逻港合作，小米自动驾驶集卡在车路协同系统支持下，实现集装箱装卸的全流程自动化，每小时吞吐量提升 25%，能耗降低 18%。
2. 城市道路辅助驾驶
   在武汉军山新城，小米 SU7 通过路侧设备获取实时交通流量数据，优化信号灯配时，使早高峰通行效率提升 15%。
3. 高速公路 NOA（导航辅助驾驶）
   车路协同数据可提前 3 公里预警拥堵路段，结合车载高精地图，系统自动切换至最优车道，减少变道次数 30%。

三、生态整合：构建 “车 - 路 - 云 - 图” 一体化生态

1. 路侧设备布局
   参投智慧互通（AICT），后者在全国 50 余城部署了超 10 万套路侧感知设备，覆盖智慧停车、交通信号优化等场景。
2. 云控平台建设
   与武汉车网智联合作，参与建设城市级车路云控平台，可接入 2 万套基础设施和 10 万台智能车辆，实现跨品牌数据互通。
3. 政策响应
   作为国家 “车路云一体化” 试点城市（武汉、北京等）的核心参与企业，小米推动 C-V2X 通信协议标准化，主导制定《车路协同路侧激光雷达测试方法》等行业标准。

四、未来规划：技术攻坚与全球化布局

1. 技术研发
   2025 年计划投入 300 亿元研发车路协同 V2X，目标包括：
   • 路侧设备成本降低 50%，实现单公里智能化改造费用从 500 万元降至 250 万元；
   • 端到端智驾系统误操作率从 0.07 次 / 百公里进一步降至 0.03 次 / 百公里。
   
   
2. 全球化扩张
   借鉴手机出海经验，小米计划 2026 年在印尼、墨西哥建设 KD 工厂，将车路协同技术输出至东南亚、拉美市场，规避美国《通胀削减法案》关税。
3. 商业模式创新
   探索 “硬件 + 数据服务” 模式，例如向第三方车企授权 C-V2X 技术，单台授权费 800 美元；通过车路协同数据运营，为保险、物流企业提供精准路况服务。

总结：从 “单车智能” 到 “系统智能” 的跨越