小米的自动驾驶技术目前处于行业第二梯队前列，正在快速追赶头部厂商。以下是基于最新技术进展和实际表现的综合分析：
一、技术架构与硬件配置
小米采用多传感器融合方案，硬件配置达到行业主流水平：
- 传感器组合：以 SU7 为例，顶配版配备 1 颗 192 线激光雷达（探测距离 200 米）、800 万像素三目摄像头、4D 毫米波雷达及 12 颗超声波雷达，实现 360° 无死角感知。
- 算力平台：双 NVIDIA Orin-X 芯片提供 508TOPS 算力，支持实时处理多源数据。
- 算法架构：采用 BEV+Transformer + 占用网络的端到端模型（HAD 系统），直接将传感器数据映射为控制指令，延迟低于 200ms。
二、功能覆盖与场景表现
1. 高速领航（NOA）
- 核心能力：支持自动变道、超车、上下匝道，在高速场景下的变道成功率达 91%。
- 实测反馈：在上海南北高架等复杂立交的通过表现稳定，但遇到施工区域时可能出现紧急刹停或车道选择错误。
2. 城市道路辅助
- 功能范围：2025 年 2 月推送的 HAD 系统覆盖北京、上海等 10 城核心区域，支持无保护左转、环岛通行、行人礼让等场景。
- 局限性：在无高精地图区域（如偏远乡村）功能受限，暴雨天气下激光雷达点云数据可能出现噪点，导致跟车距离异常拉大。
3. 自动泊车
- 技术亮点：支持跨楼层记忆泊车（最长 1.5 公里），定位精度 ±10cm，泊车速度达 23km/h。
- 用户争议：2024 年 11 月因系统 BUG 导致 70 余起自动泊车剐蹭事故，后通过 OTA 修复。
三、与竞品的对比分析
| 维度 | 小米 HAD 系统 | 特斯拉 FSD V12 | 华为 ADS 2.0 |
|---|---|---|---|
| 技术路线 | 激光雷达 + 多传感器融合 | 纯视觉（摄像头 + 神经网络） | 激光雷达 + 多传感器融合 |
| 数据积累 | 1000 万 Clips 本土行车数据，日均回传 1PB 数据 | 10 亿英里全球数据，但中国区受数据合规限制 | 2 亿公里中国路况数据，覆盖 95% 场景 |
| 复杂场景 | 城市 NOA 在无保护左转、环岛通行时偶发犹豫，需人工接管 | 决策激进但可能违反中国交规（如压实线避让行人） | 支持异形障碍物识别（如锥桶、静止水马），城市通过率超 99% |
| 用户体验 | 拟人化驾驶风格，急加速 / 刹车频次降低 60%，舒适性突出 | “老司机” 风格，通行效率高但可能引发乘坐不适 | 平衡效率与舒适性，AEB 介入更平顺 |
四、核心优势与待解问题
优势领域
- 生态协同：与小米智能家居无缝联动，支持手机 APP 远程控制车辆和家居设备。
- 成本控制：通过自研算法和规模化采购，将激光雷达车型价格下探至 25 万元区间，性价比显著。
- 迭代速度：2024 年推送 4 次重大 OTA 更新，功能新增率达 37%，远超行业平均水平。
主要短板
- 极端场景可靠性：在暴雨、大雪等恶劣天气下，传感器融合算法仍存在误判风险。
- 数据闭环效率：影子模式日均回传 1PB 数据，但人工标注效率仅为华为的 1/3，影响算法迭代速度。
- L3 级进展滞后：量产车型尚未获得 L3 认证，而华为、小鹏已在部分城市开展 L3 测试。
五、用户真实反馈与典型案例
- 正面评价：用户普遍认可自动泊车的精准性（误差≤5cm）和高速领航的稳定性，尤其适合新手司机。
- 负面案例：2025 年 3 月德上高速事故中，SU7 标准版（纯视觉方案）未及时识别施工路障，导致碰撞，暴露纯视觉方案在低光照场景的局限性。
六、未来技术演进方向
- 算力升级：计划 2026 年搭载自研 “天神之芯” 芯片，算力提升至 2000TOPS，支持 L4 级功能开发。
- 车路协同：与武汉、苏州等地政府合作建设智能网联示范区，探索 V2X 技术落地。
- 数据优化：通过 AI 辅助标注将数据处理效率提升 5 倍，目标 2025 年底实现 90% 数据自动化标注。
总结
小米的自动驾驶技术已具备较强的实用性，尤其在高速领航和自动泊车领域达到行业中上水平。但在复杂城市道路的决策能力、极端天气适应性以及数据积累规模上，仍与华为、特斯拉存在差距。对于追求性价比和生态联动的用户，小米是可靠选择；若需应对高频复杂路况，建议优先考虑技术更成熟的头部品牌。未来两年将是小米自动驾驶技术的关键窗口期，其能否在 L3 认证、数据闭环效率等方面取得突破，将决定其能否跻身第一梯队。
