小米汽车的智能驾驶技术是其造车战略的核心亮点，同时也因近期的事故和行业争议成为焦点。以下从技术配置、实际表现、市场争议、法规影响及未来挑战五个维度展开分析：
一、技术配置：硬件堆料与自研算法的双重布局
小米 SU7 Ultra 搭载了行业顶级的智能驾驶硬件：1 颗 128 线激光雷达（探测距离 300 米）、3 颗毫米波雷达、11 颗高清摄像头（含 4 颗 8MP 前视摄像头）和 12 颗超声波雷达，结合双 NVIDIA DRIVE Orin 芯片，总算力达 11.45EFLOPS。这种多传感器融合方案在极端天气（如暴雨、浓雾）下的感知能力优于纯视觉方案，但硬件成本较高（约占单车成本 15%）。
软件层面，小米 HAD 系统采用 BEV+Transformer + 占用网络算法，结合 VLM 视觉语言大模型，实现端到端全场景智能驾驶，支持高速领航、城市 NOA、代客泊车等功能。2025 年 2 月推送的 HyperOS 1.5.5 版本新增环岛通行、ETC 自动识别等功能，优化了加塞场景的刹车逻辑和夜间红绿灯检测能力。
二、实际表现：优势与短板并存
在公开测试中，小米 SU7 Ultra 的智能驾驶系统在高速场景表现稳定，能自动保持车距、识别匝道并完成变道，减轻长途驾驶疲劳。城市道路中，其对复杂路况（如横穿行人、加塞车辆）的处理较为流畅，但在极端场景下仍存在不足：
- 极端天气：暴雨、浓雾时激光雷达性能下降，摄像头易受光线干扰，导致障碍物识别延迟。
- 罕见场景：面对施工路障、静态物体（如隔离墩）时，系统偶发 “思考人生” 现象，需驾驶员紧急接管。
- 夜间识别：纯视觉方案（如 SU7 标准版）在夜间对低矮障碍物的识别距离不足 100 米，预警时间仅 2 秒，远低于激光雷达方案的 5-7 秒冗余。
三、市场争议：事故暴露信任危机
2025 年 3 月的安徽高速事故成为转折点。一辆 SU7 标准版在 NOA 状态下以 116km/h 行驶，因未识别施工路障，驾驶员接管后仍以 97km/h 撞击隔离带，导致三人死亡。事故暴露三大问题：
- 技术缺陷：纯视觉方案在夜间静态障碍物识别上存在短板，毫米波雷达未能及时预警。
- 安全设计：碰撞后车门未自动解锁，机械应急拉手操作复杂，电池热失控防护不足。
- 宣传误导：车企过度强调 “零接管” 等营销话术，导致用户误用 L2 级辅助驾驶为自动驾驶。
事故后，工信部紧急规范智能驾驶宣传，要求禁用 “自动驾驶” 等术语，并加强 OTA 升级监管。小米 SU7 的智驾选装率从 35% 降至 20%，部分车主公开表示停用相关功能。
四、法规影响：合规成本与技术路线调整
监管收紧对小米形成双重压力：
- 硬件合规：工信部要求夜间障碍物识别率超 99%，推动激光雷达普及。小米 SU7 标准版因未配备激光雷达，需通过 OTA 优化算法弥补缺陷，合规成本激增（单车型测试费超 2000 万元）。
- 数据管理：事故后，小米被要求强制上传行车数据至国家平台，并接受算法标注规范性审查。
为应对监管，小米在 2025 年 4 月推出 “智驾险”，但因事故舆论压力推迟发布，转而通过 OTA 升级（如 HyperOS 1.5.5）修复功能漏洞。
五、未来挑战：技术迭代与生态竞争
- 技术路线之争：
- 纯视觉 vs 多传感器融合：小米坚持自研纯视觉方案（SU7 标准版），但行业趋势转向激光雷达 + 视觉融合。华为、小鹏等已全系标配激光雷达，小米需在成本与安全间平衡。
- 算力与数据：特斯拉 FSD 云端算力达 100EFLOPS，小米 HAD 训练数据仅 1000 万 Clips，需加速数据积累以提升算法鲁棒性。
- 市场竞争：
- 本土对手：华为 ADS 3.0、小鹏 XNGP 在城市 NOA 场景表现更优，且通过低价车型（如零跑 B10）抢占市场。
- 特斯拉压力：FSD V12 虽在北美表现优异，但中国版因数据合规问题进展缓慢，小米需抓住窗口期巩固本土优势。
- 用户信任重建：
- 透明沟通：明确标注功能边界，避免 “零接管” 等话术，加强用户教育（如强制观看安全教程）。
- 责任兜底：参考小鹏 “智驾安心服务”，对系统缺陷导致的事故提供赔付，提升用户信心。
总结：技术突围与安全平衡的双重命题
小米汽车的智能驾驶技术在硬件配置和本土优化上具备竞争力，但其激进的纯视觉路线和宣传策略在事故后暴露出风险。未来，小米需在以下方面突破：
- 技术冗余：在中高端车型标配激光雷达，构建多传感器融合方案。
- 合规投入：加大测试资源，满足监管对极端场景覆盖的要求。
- 生态协同：依托小米 AIoT 生态，探索车家互联场景，提升用户粘性。
- 用户教育：通过透明化沟通和保险机制，重建市场信任。
智能驾驶的终极目标是提升安全性，而非单纯追求技术参数。小米需在创新与稳健间找到平衡，方能在行业下半场竞争中立足。
