2025 年，小米汽车在智能驾驶领域呈现出技术突破与市场挑战并存的局面。以下从技术进展、市场表现、政策环境及行业竞争四个维度展开分析：
一、技术进展：端到端全场景智驾落地，但安全争议凸显
1. Xiaomi HAD 系统的核心能力
小米于 2025 年 2 月正式发布端到端全场景智驾系统（Xiaomi HAD），覆盖高速公路、城市道路及停车场场景，支持从停车位启动到目标停车场的无缝衔接。该系统通过 1000 万条视频数据训练的端到端模型，实现拟人化轨迹规划，急加速 / 急刹车减少 40%，并支持无图区域的动态路径调整。
2. 硬件分层与技术短板
- 高阶版（SU7 Max/Ultra）：配备 1 颗激光雷达、11 颗摄像头、5 颗毫米波雷达及双 Orin 芯片（算力 508TOPS），支持城市 NOA 和 L3 级自动驾驶（需法规支持）。
- 标准版（SU7 后驱版）：采用纯视觉方案（9 颗摄像头 + 1 颗毫米波雷达），仅支持高速 NOA，在施工路段等复杂场景下存在感知盲区。安徽高速事故中，标准版 SU7 因无法识别锥桶导致碰撞，暴露了纯视觉方案对异形障碍物的识别缺陷。
3. 事故引发的技术反思
2025 年 3 月，一辆开启 NOA 的小米 SU7 在高速施工路段碰撞隔离带后爆燃，导致 3 人遇难。事故揭示三大问题：
- 感知能力局限：L2 级系统依赖摄像头和毫米波雷达，对临时路障（如锥桶、水马）识别率低，AEB 功能明确标注 “不响应此类障碍物”。
- 接管机制缺陷：系统仅提前 2 秒预警，而驾驶员在 1 秒内接管并操作失败，符合行业 “72% 事故发生在接管后 2 秒内” 的规律。
- 法规与责任模糊：现行法规未明确 L2 级系统下驾驶员与车企的责任划分，导致事故后各方 “甩锅”。
二、市场表现：销量攀升但亏损承压，智驾成差异化关键
1. 销量与产能目标
- 2024 年交付量：13.6 万辆，平均售价 23.4 万元，全年收入 321 亿元。
- 2025 年目标：交付量提升至 35 万辆，二期工厂投产（年产能 50 万辆），订单已突破 15 万份。SU7 Ultra 上市后，单月订单峰值达 2.2 万辆。
2. 盈利与成本挑战
- 单车亏损：2024 年每辆车平均亏损 4.53 万元，主要因自研投入（如激光雷达、端到端模型）和工厂建设。
- 成本控制：标准版 SU7 通过纯视觉方案降低硬件成本，但牺牲了智驾功能完整性；高阶版通过激光雷达提升性能，但售价达 52.99 万元，目标用户有限。
3. 用户教育与市场信任
- 宣传争议：小米将 NOA 系统包装为 “高阶智驾”，但未明确标注功能边界，引发消费者对 “自动驾驶” 的误解。
- 安全措施：要求用户完成 1000 公里安全智驾里程后才能使用 HAD 功能，并强制学习停车场路线，但事故后未推出新的用户培训或应急演练机制。
三、政策环境：L3 级法规落地，监管趋严倒逼合规
1. 地方立法突破
- 北京条例：2025 年 4 月 1 日施行的《北京市自动驾驶汽车条例》允许 L3 级车辆用于个人乘用车，明确事故责任由车企和驾驶员按比例承担。
- 全国试点：上海、广州等 7 个城市启动 L3 级自动驾驶准入试点，华为、小鹏等车企入选，小米尚未进入首批名单。
2. 工信部强监管
- 宣传规范：禁止使用 “自动驾驶”“高阶智驾” 等模糊词汇，统一采用 “组合驾驶辅助系统” 等表述，禁止展示驾驶员脱手画面。
- 功能限制：暂停受理代客泊车、一键召唤等高风险功能申报，要求车企明确系统功能边界并写入用户手册。
四、行业竞争：L3 级赛道加速，小米面临技术代差
1. 头部车企进展
- 小鹏：计划 2025 年底量产 L3 级智驾，搭载自研图灵 AI 芯片（算力 300TOPS），支持全国无图城市领航。
- 华为：ADS 3.0 系统已实现 “全国都能开”，L3 级功能通过三重安全冗余（障碍物识别、路径规划、本地保底网络），事故责任由车企承担。
- 特斯拉：FSD V12 端到端系统在美国完成 100 万英里测试，计划 2025 年进入中国市场。
2. 小米的差距与应对
- 技术代差：小米 HAD 仍停留在 L2 + 级别，缺乏 L3 级所需的冗余硬件（如双 Orin 芯片 + 激光雷达）和法规认证，距离 “全程 0 接管” 仍需突破。
- 研发投入：2024 年智驾研发投入超 55 亿元，但相比华为（年投入 150 亿元）和小鹏（2025 年 AI 研发预算 45 亿元）仍显不足。
- 生态协同：小米通过 “人车家全生态” 提升用户粘性，例如 SU7 与米家设备联动，但智驾功能尚未与智能家居深度整合。
五、未来展望：技术迭代与合规并重
1. 短期（2025 年）
- 技术升级：推出激光雷达选装包，优化纯视觉方案的障碍物识别能力；通过 OTA 升级延长预警时间至 4 秒，提升接管响应效率。
- 法规适配：加速 L3 级功能研发，争取进入北京、上海等试点城市名单，同步调整宣传策略以符合监管要求。
2. 长期（2026-2027 年）
- 硬件普惠：将激光雷达下放到中端车型，降低智驾功能成本，扩大用户覆盖面。
- 数据闭环：利用用户驾驶数据训练端到端模型，提升复杂场景处理能力，目标 2027 年实现 L3 级自动驾驶量产。
总结
2025 年是小米汽车智驾技术从 “辅助” 向 “自主” 跃迁的关键一年。尽管面临技术短板、安全争议和监管压力，小米通过端到端全场景智驾的落地和产能扩张，仍展现出在智能电动汽车市场的竞争力。然而，若无法在 L3 级技术和法规合规上取得突破，可能错失与头部车企竞争的窗口期。未来，小米需在技术迭代、用户教育和生态协同上持续发力，方能在智能驾驶赛道占据一席之地。
