根据公开信息和行业动态，2025 年小米汽车的自动驾驶技术供应链呈现多元化布局，覆盖硬件、软件、算法及数据服务等多个环节。以下是核心供应商及技术路线的详细分析：
一、硬件供应商：构建感知与计算基础
- 计算平台
- 英伟达（NVIDIA）：小米汽车搭载两颗 DRIVE Orin 芯片，合计算力达 508TOPS，支持 L2 + 至 L4 级自动驾驶。该芯片采用 170 亿晶体管架构，集成 GPU、CPU 及深度学习加速器，可处理激光雷达、摄像头等多传感器数据融合任务。
- 高通（Qualcomm）：智能座舱搭载 骁龙 8295 芯片，提供 30TOPS AI 算力，支持语音交互、多屏联动等功能，与自动驾驶系统形成协同。
- 传感器
- 激光雷达：
- 禾赛科技：为小米 SU7 的 Pro/Max 版本提供 AT128 超高清远距激光雷达，探测距离达 200 米，分辨率 1536 通道，已在理想、比亚迪等车型量产。
- 速腾聚创：虽未直接官宣合作，但其 EM4 千线激光雷达 以 600 米探测距离和 1080P 级精度，可能作为备选方案。
- 毫米波雷达：
- 纵目科技：供应 4D 毫米波雷达，支持 3D 点云成像，已在 AITO 问界 M5 等车型量产，小米 SU7 基础版搭载其前向毫米波雷达。
- 摄像头：
- 舜宇智领：提供 800 万像素前视摄像头，配合视觉算法实现障碍物识别。
- 欧菲车联：供应环视摄像头，支持自动泊车和 360° 环境感知。
- 激光雷达：
- 域控制器
- 德赛西威：提供 智能座舱域控制器，与高通 8295 芯片深度适配，优化人机交互体验。
- 思灵机器人：为小米汽车打造 电子域控制器柔性组装线，提升生产效率 30%，支持多车型兼容。
二、软件与算法：自研与合作并行
- 自研技术
- 端到端智驾系统：小米于 2024 年底推送 “车位到车位” 端到端方案，结合 VLM 视觉语言模型，实现无图城市领航。
- 世界模型（World Model）：通过虚拟仿真训练 AI 驾驶员，提升复杂场景应对能力，减少对真实路测的依赖。
- 外部合作
- 中科创达：提供 魔方中间件，加速自动驾驶算法迭代，支持传感器融合与决策规划。
- 四维图新：供应 高精度地图数据 和 传感器融合算法，用于路径规划和定位。
- 慧博云通：负责 自动驾驶测试服务，包括数据采集、标注及模型优化，确保系统安全性。
三、数据与生态：构建闭环能力
- 数据服务
- 慧博云通：为小米汽车提供 数据采集与标注服务，支持自动驾驶算法训练。
- 中国移动：采购 25 万张 M2M USIM 卡，为车联网数据传输提供通信支持。
- 政策与合规
- 北京市自动驾驶条例：2025 年 4 月实施的新规要求自动驾驶数据本地化存储，小米需与具备测绘资质的企业（如四维图新）合作，确保数据合规。
四、技术路线争议与调整
- 纯视觉方案的局限：小米 SU7 基础版因未搭载激光雷达，在夜间或低光照场景下的障碍物识别能力受限，事故后引发对技术路线的讨论。
- 激光雷达的普及趋势：行业头部车企（如蔚来、理想）已将激光雷达作为标配，小米可能在后续车型中增加激光雷达配置，以提升安全性。
五、未来布局方向
- 芯片自研：小米计划自研 车规级 AI 芯片，减少对英伟达、高通的依赖，提升成本控制能力。
- 生态协同：依托小米生态链，整合智能家居、穿戴设备等数据，实现 “车家互联” 场景的无缝衔接。
- 政策适配：响应国家 “车路云一体化” 政策，与地方政府合作建设智慧交通基础设施，拓展自动驾驶应用场景。
总结
小米汽车的自动驾驶供应链以 “自研 + 合作” 为核心策略，硬件上依赖英伟达、禾赛等头部供应商，软件上结合中科创达、四维图新的技术支持，同时通过自研算法和数据闭环能力构建差异化优势。未来，随着激光雷达成本下降和政策推动，小米可能进一步强化多传感器融合方案，以应对行业竞争和用户需求的变化。