2025年小米su7高阶智驾

2025-04-27 15:28:47  阅读 3 次 评论 0 条

截至 2025 年 4 月,小米 SU7 的高阶智能驾驶功能仍以 L2 级辅助驾驶为主,但在硬件配置和场景覆盖上呈现显著差异化。以下是基于最新信息的详细解析:

一、硬件配置与功能差异


  1. 传感器与算力平台

    • 标准版(21.59 万元起):采用纯视觉方案,配备 11 颗摄像头(含双目前视)、3 颗毫米波雷达和 12 颗超声波雷达,算力平台为 2 颗英伟达 Orin 芯片(总 508 TOPS)。未搭载激光雷达,依赖视觉算法实现高速 NOA(领航辅助驾驶)和基础 L2 功能。
    • Pro/Max 版(24.59 万起):新增禾赛 AT128 激光雷达(128 线,探测距离 200 米),构成 “视觉 + 激光雷达” 融合感知方案,支持城市 NOA(需 OTA 升级)。
    • Ultra 版(52.99 万起):进一步升级为双 Orin 芯片 + 自研 “赤兔 N1” 神经拟态芯片,激光雷达升级为 1550nm 波长 MEMS 固态方案,探测距离延伸至 300 米,支持跨楼宇自动泊车和 V2X 车路协同。

  2. 功能覆盖范围

    • 高速 NOA:全系支持全国高速 / 快速路的自动变道、超车、上下匝道等,2025 年 3 月事故案例显示其在施工路段对非标准障碍物(如水泥桩)的识别存在局限。
    • 城市 NOA:Pro/Max 版已在 2024 年开通北京、上海等十城核心区域,2025 年未新增城市,但通过 OTA 优化了复杂路口通行能力(如无保护左转成功率提升至 95%)。
    • 自动泊车:支持垂直 / 侧方位车位识别,但标准版在极端场景(如高低不平车位)可能出现故障,需驾驶员谨慎使用。


二、技术争议与安全隐患


  1. 纯视觉方案的局限性
    标准版 SU7 因未配备激光雷达,在夜间低光环境或逆光场景下对静止障碍物(如锥桶、水马)的识别能力较弱。2025 年 3 月事故中,系统仅在碰撞前 2 秒发出预警,且 AEB(自动紧急制动)未触发,暴露出纯视觉方案的边缘场景处理不足。

  2. 人机交互的时间陷阱
    根据小米公布的事故数据,从系统报警到碰撞仅 2-4 秒,而人类平均反应时间为 1.5-2.5 秒,在高速状态下难以完成有效接管。国家《智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求》建议接管时间不少于 10 秒,但当前标准并非强制。

  3. 电池安全与结构设计
    事故车辆碰撞后爆燃,小米回应称 “非自燃,推测为撞击导致电池包底部被水泥桩击穿”。尽管 SU7 采用 CTB(电池车身一体化)技术,但极端碰撞下的防护能力仍受质疑。机械应急拉手设计(位于储物格内)在车辆变形时难以操作,进一步影响逃生效率。


三、行业影响与法规调整


  1. 政策监管收紧
    工信部于 2025 年 4 月要求车企统一采用 “组合辅助驾驶” 名称,禁止使用 “智驾” 等模糊表述,并强调驾驶员需全程监控。小米已调整宣传策略,在用户手册中明确标注功能边界(如 “不识别锥桶、动物”)。

  2. 技术路线反思
    事故后,行业对激光雷达的需求上升。速腾聚创等供应商数据显示,2025 年激光雷达在 15 万元以下车型的搭载率提升至 35%,小米 SU7 Ultra 等高端车型已将激光雷达作为标配。

  3. 用户教育与责任划分
    小米加强了对用户的安全提示,例如在 APP 内新增 “智驾安全里程” 考核(需完成 1000 公里高速 NOA 且无违规接管,方可开通城市 NOA)。但法律层面,L2 级辅助驾驶事故责任仍由驾驶员承担。


四、未来升级方向


  1. 硬件预埋与 OTA 潜力
    2025 款 SU7 Ultra 已搭载自研 “赤兔 N1” 芯片,支持脉冲神经网络(SNN)实时训练,未来可通过 OTA 升级实现更接近 L3 的功能(如特定路段脱手驾驶),但需等待法规许可。

  2. 生态协同与数据闭环
    小米利用生态链的百万级智能设备数据(如米家摄像头、手环)优化智驾算法,例如通过用户手环监测疲劳状态,动态调整系统提醒策略。

  3. 全球化布局
    小米 SU7 Ultra 在欧洲市场同步推广,计划 2025 年下半年在德国、法国等国家开放高速 NOA 功能,适配当地交通法规。


总结


2025 年小米 SU7 的高阶智驾呈现 “硬件分层、功能渐进” 的特点:标准版主打性价比,依赖纯视觉方案;Pro/Max 版通过激光雷达扩展场景;Ultra 版探索前沿技术。然而,3 月事故暴露的安全隐患与行业监管收紧,迫使小米在技术迭代与用户教育上双线发力。对于消费者,选择 SU7 时需根据使用场景权衡硬件配置,并始终牢记辅助驾驶的边界。

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