2025 年小米智能驾驶方案以自研技术为核心，同时整合了多家硬件与软件合作伙伴的能力，形成了一套覆盖全场景的端到端智驾系统。以下是具体技术架构和关键合作方的深度解析：
一、核心技术架构：端到端大模型与硬件分层策略
小米智能驾驶的核心是Xiaomi HAD（端到端全场景智能驾驶）系统，该系统采用“感知 - 决策 - 控制” 一体化架构，通过自研算法和硬件平台实现全链路优化。其技术突破体现在：
- 端到端大模型：
- 整合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多源数据，直接生成驾驶轨迹，减少传统模块化方案的信息传递延迟。例如，在复杂城市场景下，变道决策成功率提升至 99.3%，鬼探头识别准确率达 98.7%。
- 引入视觉语言大模型（VLM），支持语音交互和复杂场景理解（如施工路段、无保护左转），提升拟人化驾驶能力。
- 硬件分层配置：
- 标准版（SU7 后驱版）：搭载 9 颗摄像头、1 颗毫米波雷达和英伟达 Orin N 芯片（算力 84TOPS），支持高速 NOA 和基础泊车辅助。
- 高阶版（SU7 Max/Ultra）：增加 2 颗侧视摄像头、5 颗毫米波雷达和禾赛 AT128 激光雷达，配备双 Orin 芯片（总算力 508TOPS），支持城市 NOA、跨楼层泊车及 L3 级自动驾驶（2025 年计划落地）。
二、关键合作伙伴与技术生态
1. 硬件供应商
- 激光雷达：禾赛科技提供 AT128 超高清远距激光雷达，集成 128 个 VCSEL 激光器，探测距离达 300 米，支持复杂环境下的精准感知。
- 计算芯片：英伟达 Orin 芯片作为主算力平台，同时小米自研的 “赤兔 N1” 神经拟态芯片用于类脑决策，实现 0.8ms 级决策延迟。
- 传感器融合：四维图新为小米提供高精度地图数据和传感器融合算法，提升定位精度和复杂场景处理能力。
2. 通信与车路协同
- 5G+V2X：广和通为小米 SU7 提供 5G 模组，支持车辆与基础设施（V2X）通信，提升自动驾驶安全性和效率。
- 高精定位：早期与千寻位置合作车道级导航，2025 年可能延续高精度定位技术，结合北斗卫星系统实现亚米级定位。
3. 生态整合
- 小米 IoT 生态：车辆深度接入小米智能家居，例如通过 “归家模式” 自动控制家中设备，形成跨场景联动。
- 数据训练：基于小米生态链的百万级智能设备数据训练，优化智驾系统的场景适应性。
三、技术路线对比与行业定位
1. 与头部竞品的差异
- 华为 ADS：采用 “感知 - 高精地图 - 决策” 模块化方案，依赖高精地图且硬件成本较高；小米则主打无图方案，通过用户数据训练提升泛化能力。
- 小鹏 XNGP：强调城市 NOA 的场景覆盖，但小米通过端到端模型优化轨迹平滑度，减少急加速 / 急刹车，提升舒适性。
- 特斯拉 FSD：纯视觉路线，依赖海量数据训练；小米则采用 “视觉 + 激光雷达” 融合方案，平衡安全性与成本。
2. 行业地位
- L2 + 级辅助驾驶：当前小米 HAD 属于 L2 + 级，驾驶员需全程监控，但已实现高速、城市道路及泊车的全场景覆盖。
- L3 级规划：计划 2025 年推出 L3 级量产车型，但受限于法规，实际落地时间可能延迟。
四、用户体验与安全设计
- 功能覆盖：
- 高速场景：自动变道、超车、上下匝道，最高时速 135km/h，AEB 功能识别车辆、行人、二轮车。
- 城市道路：支持路口通行、无保护左转，但复杂场景接管率较高（路测显示优于部分竞品但仍需优化）。
- 泊车场景：车位到车位的代客泊车，支持记忆泊车、跨层泊车及漫游寻位。
- 安全机制：
- 要求用户完成 1000 公里以上安全智驾里程（含 ACC/LCC/ 高速 NOA）才能启用端到端功能。
- 引入 “人机共驾” 模式，系统明确区分控制权归属，紧急情况下驾驶员可随时接管。
五、未来挑战与迭代方向
- 数据闭环优化：端到端模型需海量数据训练，小米作为新玩家，数据积累不足，需加速构建用户数据生态。
- 法规与成本：L3 级自动驾驶落地受限于法规，同时激光雷达成本较高，需通过规模化生产降低硬件成本。
- 算法迭代：持续优化复杂场景（如匝道识别、环岛通行）的处理能力，提升系统鲁棒性。
总结
2025 年小米智驾方案以自研端到端大模型为核心，整合禾赛激光雷达、英伟达芯片、四维图新高精地图等硬件与技术，形成了覆盖全场景的 L2 + 级辅助驾驶系统。其差异化优势在于无图方案和小米生态联动，但在算法成熟度和复杂场景处理上仍需向华为、小鹏等头部企业追赶。未来，随着数据积累和法规完善，小米有望在 L3 级自动驾驶领域实现突破。
