2025 年小米 SU7 的雷达配置在不同车型版本中呈现显著差异，其技术升级与智能驾驶功能的迭代紧密相关。以下从硬件配置、技术突破、场景应用及行业影响四个维度展开分析：
一、硬件配置：多传感器融合方案
1. 激光雷达（LiDAR）
- 标准版：未配备激光雷达，仅依赖纯视觉方案（8 摄像头 + 神经网络算法），在高速场景下对静态障碍物的识别能力受限，事故案例显示其 AEB（自动紧急制动）响应时间较激光雷达方案延长 0.3-0.5 秒。
- Pro/Max/Ultra 版：标配 1 颗禾赛 AT128 激光雷达（128 线，200 米探测距离），2025 款升级为 1550nm 波长 MEMS 固态方案，探测距离提升至 300 米，点云密度增加至 153 万点 / 秒，支持 3D 环境建模与动态障碍物追踪。Ultra 版更搭载 3 颗禾赛 AT512 激光雷达，实现 360° 无盲区覆盖，配合红外夜视摄像头，夜间 / 雾霾天识别准确率提升 42%。
2. 毫米波雷达（Radar）
- 标准版：1 颗毫米波雷达，主要用于前向 ACC 自适应巡航。
- Pro/Max/Ultra 版：5 颗毫米波雷达（含 1 颗 4D 毫米波雷达），支持 77GHz 频段，探测距离 280 米，可识别不规则障碍物并建立立体坐标系，与激光雷达数据融合后，变道决策成功率提升至 99.3%。
3. 超声波雷达（USS）
全系标配 12 颗超声波雷达，支持低速泊车场景下的厘米级障碍物识别，配合透明底盘功能实现 540° 环境感知。
4. 摄像头（Camera）
- 标准版：8 颗摄像头（含 3 颗 800 万像素前视摄像头），支持 BEV（鸟瞰视角）建模。
- Pro/Max/Ultra 版：11 颗摄像头（含 3 颗 4D 毫米波雷达），前向双目摄像头采用仿生复眼结构，动态范围达 140dB，配合激光雷达实现多模态感知。
二、技术突破：从感知到决策的全链路升级
1. 硬件架构
- 算力平台：Pro/Max/Ultra 版搭载 2 颗英伟达 Orin-X 芯片，总算力 508TOPS，支持 BEV+Transformer + 占用网络算法，实现 0.8ms 级决策延迟。
- 传感器融合：采用 “激光雷达 + 4D 毫米波雷达 + 高清摄像头” 三重冗余方案，在复杂城市场景下，鬼探头识别准确率突破 98.7%，信号灯响应准确率 99.99%。
2. 软件算法
- Xiaomi HAD 系统：支持无图城市 NOA（Navigate on Autopilot），可自主完成无保护左转、环岛通行、跨楼层自动泊车等功能，场景片段积累超 1000 万 Clips。
- 端到端大模型：基于小米生态链的百万级智能设备数据训练，车辆可根据用户生物特征（心率、体温等）自动切换驾驶模式，支持车家互联（如远程控制智能家居）。
三、场景应用：从高速到城市的全域覆盖
1. 高速场景
- NOA 领航辅助：通过激光雷达与高精地图融合，实现自动变道、超车、进出匝道，最高支持 150km/h 时速。
- AEB 紧急制动：激光雷达方案在 80km/h 以上速度的 AEB 成功率提升 27.3%，夜间复杂路况识别准确率提高 42.1%。
2. 城市场景
- 复杂路况博弈：支持无保护左转、行人礼让、施工路段绕行，通过毫米波雷达与激光雷达的交叉验证，降低误判率。
- 代客泊车：结合 V2X 车路协同模块，可自主识别商场电梯厅并完成跨楼层寻位泊入，支持手机远程召唤。
3. 极端环境
- 低温 / 雨雪：1550nm 激光雷达在 - 30℃环境下仍可正常工作，配合全域智能热泵 2.0 系统，冬季续航达成率提升至 83%。
- 强光 / 逆光：激光雷达主动发射红外光的特性，使其在夜间、隧道等场景下的测距精度不受影响。
四、行业影响：技术普惠与安全争议
1. 技术下沉趋势
小米将激光雷达下沉至 30 万元级车型（SU7 Ultra），推动行业成本下降。根据产业分析，128 线激光雷达成本已降至 700-800 元，预计 2025 年 10 万级车型将逐步普及。
2. 安全冗余争议
- 支持方观点：激光雷达作为安全冗余，可有效提升高速场景下的障碍物识别能力，减少事故概率。例如，搭载激光雷达的车型在高速 AEB 成功率较纯视觉方案提升 27.3%。
- 反对方观点：特斯拉等企业通过纯视觉方案（8 摄像头 + 神经网络）实现高阶智驾，认为激光雷达并非必需，且增加成本与功耗。小米 SU7 基础版事故后，行业对激光雷达的必要性再次引发讨论。
3. 政策与标准
中国已启动 L3 级自动驾驶法规制定，小米 SU7 Ultra 等车型预计 2025 年通过认证。L3 级要求配备多颗激光雷达实现 360° 覆盖，小米的硬件配置已满足技术门槛，但软件功能仍需进一步开放。
总结：硬件预埋与生态协同
2025 年小米 SU7 的雷达配置呈现 “硬件分层、软件迭代” 的特点：Pro/Max/Ultra 版通过激光雷达 + 多传感器融合，为 L3/L4 级自动驾驶预留升级空间；标准版则以纯视觉方案降低门槛，满足基础辅助驾驶需求。未来，随着算法优化与数据积累，小米有望通过 OTA 逐步释放高阶功能，实现从 “硬件预埋” 到 “生态协同” 的跨越。