根据 2025 年上海车展及行业公开信息，小米汽车在算力领域已形成「自动驾驶 + 智能座舱」双轮驱动的技术布局，其核心车型的算力配置与技术突破主要体现在以下几个方面：
一、自动驾驶算力：双芯片架构支撑高阶智驾
- NVIDIA Orin-X 芯片组
小米 SU7 Ultra、YU7 等主力车型采用双 NVIDIA Orin-X 芯片方案，总算力达 508TOPS。该芯片基于 NVIDIA 新一代 GPU 架构与 Arm Hercules CPU，集成 170 亿颗晶体管，单芯片算力 254TOPS，可支持从 L2 + 到 L4 级自动驾驶。在实际应用中，其算力主要分配于环境感知（如 31 个传感器数据融合）、决策规划（如无保护路口掉头、隧道自动跟车）和控制执行等环节，确保城市 NOA 功能覆盖全国 45 个城市。
- 自研「赤兔 N1」神经拟态芯片
小米 SU7 的智驾系统首次搭载自研的「赤兔 N1」芯片，采用 32 个神经拟态核心，支持脉冲神经网络（SNN）实时训练，决策延迟低至 0.8ms。该芯片通过模拟生物大脑神经元的工作方式，在复杂城市场景下实现 99.3% 的变道决策成功率和 98.7% 的鬼探头识别准确率。虽然官方未公布具体算力数值，但通过算法优化，其能效比显著优于传统芯片，尤其在端到端自动驾驶模型推理中表现突出。
- 算力冗余与未来升级
小米汽车的算力架构预留了扩展空间。例如，YU7 车型通过 4 颗 Orin-X 芯片组实现 1024TOPS 算力，这一配置为后续 L4 级自动驾驶的 OTA 升级奠定基础。此外，小米已启动与英伟达 Thor 芯片的技术预研，该芯片单颗算力达 2000TOPS，计划 2027 年量产，但 2025 年暂无装车计划。
二、智能座舱算力：高通 8295 重构人车交互
- 骁龙 8295 旗舰座舱芯片
全系标配的高通骁龙 8295 芯片，采用 5nm 工艺，集成第六代 Kryo CPU（性能 230K DMIPS）、Adreno 695 GPU（3.1TFlops）及 Hexagon Tensor 处理器（30TOPS AI 算力）。其核心优势在于：
- 多任务处理：支持 16.1 英寸 3K 中控屏、7.1 英寸仪表屏和 56 英寸 AR-HUD 的同步渲染，实现导航、影音、车控等功能的零延迟切换。
- AI 能力：搭载小爱同学大模型，支持五音区语音交互、离线对话和可见即可说，可通过语音控制米家生态设备，甚至实现「一句话备车」等跨场景联动。
- 安全冗余：双 ARC HS46 CPU 锁步模式保障系统稳定性，满足 ASIL-D 功能安全等级。
- 生态协同与场景创新
小米汽车通过澎湃 OS 实现「人车家全生态」互联，算力不仅用于座舱交互，还支持跨设备剪贴板、导航流转、车载米家等功能。例如，用户可将手机上的导航信息无缝投射到车机，或通过车载系统远程控制家中空调。
三、算力分配与能效优化
- 域控制器架构
小米汽车采用「智驾域 + 座舱域」分离设计：
- 智驾域：双 Orin-X 芯片独立处理自动驾驶任务，确保功能安全与实时性。
- 座舱域：骁龙 8295 芯片专注于交互体验，避免算力资源冲突。
- 能效比突破
- 智驾系统：通过算法优化，小米 SU7 的赤兔 N1 芯片在相同算力下，能耗较传统 GPU 降低 40%。
- 座舱系统：骁龙 8295 的 AI 算力中，30TOPS 专门用于驾驶员监控、语音识别等任务，其余算力动态分配给渲染和多任务处理。
- 散热与可靠性
小米汽车采用「双循环立体油路」散热技术，在高负载下可将芯片温度控制在 85℃以内，确保长时间稳定运行。
四、行业对比与技术前瞻
- 横向对比
- 竞品算力：蔚来 ET9 搭载 4 颗 Orin-X 芯片（1016TOPS），小鹏 X9 采用双 Orin-X（508TOPS），而小米 YU7 的 1024TOPS 算力已跻身行业第一梯队。
- 成本优势：小米通过规模化采购和自研算法，将高阶智驾硬件成本控制在 2 万元以内，较行业平均水平低 30%。
- 未来方向
- 端到端大模型：小米正在研发基于 BEV+Transformer 的端到端智驾模型，计划 2026 年实现城市 NOA 无图化，进一步降低对高精地图的依赖。
- 车路协同：V2X 模块已接入 30 个城市智慧交通网络，未来将通过云端大模型提升信号灯响应准确率至 99.99%。
总结
2025 年小米汽车的算力布局呈现「高算力硬件 + 全栈自研算法」的双重特征：自动驾驶领域以双 Orin-X 芯片为基础，结合自研赤兔 N1 芯片实现能效突破；智能座舱则依托骁龙 8295 芯片构建生态化交互体验。这种配置不仅支撑了 L3 级自动驾驶的落地，更为未来 L4 级技术升级预留了空间。随着小米在芯片自研和算法优化上的持续投入，其算力优势有望进一步巩固。