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小米汽车车载测试

admin admin 发表于2025-05-02 02:28:33 浏览12 评论0

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小米汽车的车载测试覆盖了智能驾驶、三电系统、安全性能等多个维度,结合第三方评测、官方数据及用户反馈,其测试表现呈现以下特点:

一、智能驾驶测试:硬件堆料与场景覆盖并进


1. 感知系统与算法迭代


  • 硬件配置:小米 SU7 Max 搭载 1 颗 192 线固态激光雷达(速腾聚创 M3 平台)、3 颗 4D 毫米波雷达、11 颗高清摄像头及 12 颗超声波雷达,配合双 Orin-X 芯片(算力 508TOPS),形成多模态感知冗余。2025 年升级的仿生复眼摄像头模组动态范围提升至 160dB,可同时捕捉 10-10000lux 光照场景,夜间障碍物识别距离达 250 米。
  • 算法优化:引入 DriveLM 多模态大模型(2800 亿参数),在苏州北站枢纽实测中,复杂路口决策效率提升 40%;通过强化学习实现拥堵路段跟车距离误差≤5cm。用户众包计划已收集 17.3 万组极端工况数据,用于优化 corner case 处理能力。

2. 功能测试表现


  • 高速 NOA:在 2025 年懂车帝众测中,小米 SU7 以 30km/h 启动自动变道辅助,识别车道实线变道精准,方向盘修正力度干脆,无延迟介入现象。
  • 城市 NOA:2025 年 Q3 计划落地 12 个重点城市无图方案,通过车路云一体化生态(接入 12 城路侧单元)实现厘米级实时定位。
  • AEB 争议:2025 年 3 月高速事故中,标准版 SU7(纯视觉方案)因无法识别施工锥桶导致 AEB 未触发,暴露纯视觉方案对异形障碍物的识别局限。官方回应称 AEB 仅针对车辆、行人、二轮车,且事故中驾驶员已接管。

3. 对比竞品


  • 硬件优势:SU7 Max 的激光雷达水平 FOV(140°)优于华为 ADS 3.0(120°),点云密度损失率(15%)低于行业平均(38%)。
  • 算法差距:极越 07 的纯视觉方案(BEV+OCC+Transformer)在复杂路况泛化能力上更优,可识别 30cm 以下障碍物,而小米需依赖激光雷达。

二、三电系统测试:续航与安全双突破


1. 续航能力


  • 低温表现:2024 年汽车之家冬测显示,小米 SU7 在 - 15℃寒冷区续航 385km(达成率 47.5%),百公里能耗 27.14kWh,优于极氪 001(368km)但落后于特斯拉 Model S(420km)。
  • 长途测试:雷军亲自驾驶小米 YU7 在 - 10℃环境下完成 1310km 长途测试,平均时速 100km/h,仅充电两次,展示电池热管理系统的稳定性。

2. 电池安全


  • CTB 一体化技术:电池体积效率 77.8%(全球最高),通过 55℃高温无热蔓延测试,电芯倒置设计可快速释放能量。
  • 极端测试:经历碰撞、挤压、火烧等 1050 项安全测试,测试项目数是国标的 20 倍,IP6K9K 密封测试通过率 100%。

三、安全性能测试:C-NCAP 高分与争议并存


1. C-NCAP 成绩


  • 综合得分率 93.5%:乘员保护(94.31%)、VRU 保护(90.42%)、主动安全(95.25%)均超行业平均水平,8 项细分测试进入前 20%。
  • 主动安全亮点:AEB 对行人、二轮车识别准确率 95%,车道保持辅助(LKA)在曲率半径≥150m 弯道中保持稳定。

2. 争议点


  • 非标准场景:2025 年汽车之家测试显示,SU7 在对向车入侵、两轮车左转拦截等科目中未能有效制动,夜间雨雾隧道内 80km/h 时速下仅能减轻碰撞。
  • 车门解锁:2025 年 3 月事故中,家属质疑撞击后车门因断电无法解锁,小米回应称配备机械应急拉手,但剧烈撞击可能导致机构失效。

四、用户实测与生态协同


1. 用户反馈


  • 智能座舱:HyperOS 系统流畅度获好评,支持连续语音指令和 Carplay/Hicar 双协议,但后排座椅通风 / 按摩功能缺失。
  • 驾驶体验:SU7 Max 零百加速 2.78 秒(实测 2.95 秒),底盘韧性强但滤震偏硬,适合年轻用户。

2. 生态联动


  • 手机协同:UWB + 蓝牙 AoA 融合定位精度 3cm(优于特斯拉 5cm),调用手机 NPU 辅助智驾决策,紧急制动响应提升 18%。
  • 智能家居:通过小米生态实现车内控制家电、无人机联动等场景,但第三方充电桩兼容性待优化。

五、未来测试方向


  1. 技术升级:2025 年计划推出四电机驱动、全主动悬架及 48V 线控底盘,支持原地掉头、“太空步” 泊车等功能。
  2. 海外拓展:在德国设立研发中心,SU7 Ultra 将挑战纽北赛道量产圈速,目标 350km/h 时速。
  3. 场景优化:针对 AEB 识别局限,计划通过 OTA 升级扩大障碍物识别范围,并强化夜间 / 恶劣天气算法。

总结


小米汽车的车载测试在硬件配置和基础功能上表现亮眼,尤其在续航、电池安全及智能座舱生态方面具备竞争力。但在复杂场景适应性(如异形障碍物识别)、算法成熟度及用户体验细节上仍有提升空间。随着 2025 年技术迭代和海外测试推进,其表现值得持续关注。