关于 2025 年小米汽车的安全性，目前的信息呈现出多维度的复杂性。从官方技术参数、第三方测试结果到实际事故案例，小米汽车的安全表现既有亮点也存在争议，需要结合具体场景和技术细节进行客观分析。
一、被动安全：结构设计与碰撞测试的双重验证
- 车身结构与材料
小米 SU7 采用钢铝混合笼式车身，高强度钢和铝合金占比达 90.1%，其中关键部位使用 2000MPa 超高强度热成型钢。这种设计在中保研 64km/h 偏置碰撞测试中表现优异，车身变形控制在行业前列。而 SU7 Ultra 版本通过中汽研极端测试，包括 350mm 深坑刮底、70km/h 碰撞等，电池系统仍能保持功能正常，显示出对极端工况的耐受性。
- 碰撞测试成绩
小米 SU7 Max 版在 C-NCAP 测试中以 93.5% 的综合得分率获得五星认证，乘员保护、行人保护、主动安全三项得分均位列新规测试车型第一。特别是 AEB（自动紧急制动）对行人和两轮车的识别准确率达到满分，展现了被动安全的硬件基础。
- 电池安全争议
尽管官方强调电池通过 1050 项安全测试，但安徽铜陵事故中 SU7 碰撞后爆燃的现象暴露了实际场景中的风险。事故车辆以 97km/h 撞击隔离带后，磷酸铁锂电池电芯撕裂、电解液泄漏，火势在 28 秒内失控。这与中汽研测试中 “70km/h 碰撞后电池无热失控” 的结论形成对比，可能反映出测试条件与真实事故的差异。
二、主动安全：智能驾驶的技术边界与用户争议
- 智能驾驶系统的局限性
小米 SU7 标准版的 NOA（Navigate on Autopilot）功能依赖纯视觉方案（无激光雷达），感知距离仅 100 米，在 116km/h 时速下留给系统的反应时间不足 4 秒，低于行业安全阈值。安徽事故中，系统对施工路障的识别失败，AEB 功能未触发，而用户手册中隐藏的免责条款显示其不响应锥桶、水马等障碍物。
- 功能配置的分化
高低配车型的安全性能存在显著差异。例如，低配车型在 80km/h 时速下无法完全依靠 AEB 刹停静止车辆，而高配车型在 120km/h 时速下仍能通过点刹避免碰撞。这种配置分化可能导致消费者对安全功能的实际效果产生误解。
- 用户教育与责任划分
小米汽车的用户群体以年轻消费者为主，60% 的 SU7 车主为未婚或未育青年，激进驾驶行为发生率较高。安徽事故中驾驶员双手脱离方向盘长达 12 分钟，反映出对智能驾驶系统的过度依赖。而车企在营销中使用 “零接管” 等话术，与实际功能边界存在偏差。
三、用户反馈与行业对比：安全性能的真实写照
- 用户投诉与事故案例
黑猫投诉平台显示，小米汽车存在电池故障、电机电控问题等安全隐患，部分用户要求退还订金。除安徽铜陵事故外，广东湛江、吉林辽源等地也发生多起碰撞起火或安全气囊未弹出的事件。这些案例揭示了产品在实际使用中的可靠性问题。
- 竞品对比的差距
与华为智界新 S7 相比，小米 SU7 在主动安全覆盖范围和硬件配置上存在不足。智界新 S7 支持全国无图 NCA 功能，配备 192 线激光雷达（探测距离 250 米），而小米 SU7 的激光雷达方案探测距离仅 200 米，且 NOA 功能仅支持部分城市。此外，智界新 S7 的全向防碰撞系统 CAS 3.0 可在 4-150km/h 范围内触发 AEB，而小米 SU7 标准版的 AEB 工作范围为 8-135km/h，且不响应静态障碍物。
- 行业警示与改进方向
小米汽车的事故折射出整个新能源行业的共性问题：技术成熟度的过度包装、数据安全的模糊地带、供应链管理的失控风险。行业专家建议车企加强技术透明化，如公开感知系统参数、建立安全冗余可视化界面，并推动智能驾驶术语标准化。
四、官方回应与未来改进：从危机到信任重建
- 事故后的应对措施
雷军在安徽事故后承诺 “不回避问题”，成立专项小组配合调查，并表示将通过技术透明化和用户教育重塑信任。小米汽车计划公开智能驾驶系统的技术参数，开展 “智驾安全训练营”，并优化售后服务网络。
- 技术升级的可能性
有抖音视频展示了一种新型氧化合金电池，声称通过国家消防局检测，无热失控风险，且可在 - 40°C 低温下工作。尽管尚未明确是否应用于小米汽车，但这一技术可能成为未来电池安全的改进方向。
- 用户权益的保障
针对用户投诉，小米需解决数据透明度问题（如事故后 EDR 数据的调取）、完善售后服务网络（三年内实现全国地级市 100% 覆盖），并建立 “供应链白名单” 以提升零部件质量管控。
总结：安全性能的 “双刃剑” 效应
小米汽车的安全性呈现出明显的 “双刃剑” 特征：被动安全硬件扎实，但主动安全存在技术短板；官方测试成绩亮眼，但实际事故暴露可靠性问题；年轻用户群体追求性能，却加剧了安全风险。对于消费者而言，选择小米汽车需权衡其技术优势与潜在风险，特别是在智能驾驶功能的使用上需保持谨慎。对于行业而言，小米汽车的案例警示：安全不能仅依赖实验室数据，更需在复杂现实场景中接受检验，而车企的责任不仅在于技术创新，更在于建立透明的沟通机制和用户信任。
