在智能電動汽車賽道上，激光雷達作為自動駕駛系統(tǒng)的核心傳感器，其技術演進與自動駕駛等級提升密切相關。小米汽車通過“激光雷達+視覺融合”的技術路線，以禾賽AT128激光雷達為硬件基石，結合BEV+Transformer+占用網絡算法，構建了從L2+輔助駕駛到L4級自動駕駛的漸進式技術布局。這一路線既體現了對技術可行性的務實考量，也展現了小米在智能駕駛領域的戰(zhàn)略野心。

一、L2+階段：多傳感器融合的感知基石

小米SU7作為首款量產車型，其激光雷達的部署標志著小米正式進入高階輔助駕駛賽道。SU7搭載的禾賽AT128激光雷達具備128線垂直分辨率，每秒生成153萬點云數據，探測距離達200米，可識別200米外直徑10厘米的障礙物。該雷達與11個高清攝像頭、3個毫米波雷達、12個超聲波雷達形成“27顆傳感器矩陣”，通過分布式架構實現L2+級功能。

在技術實現上，小米采用“變焦BEV”技術，根據場景動態(tài)調整感知范圍：

泊車場景：以0.05米像素網格構建高精度地圖，結合超分辨率算法實現機械車位95%的泊入成功率;

城區(qū)場景：感知范圍擴展至左右160米，通過激光雷達點云與攝像頭圖像的跨模態(tài)融合，實現無保護左轉、繞行障礙物等復雜操作;

高速場景：前向探測距離延伸至250米，結合雙目攝像頭組，在150米范圍內提前識別突發(fā)事故并觸發(fā)減速變道。

這一階段的技術挑戰(zhàn)在于多傳感器數據的時間同步與空間對齊。小米通過自研的“超分辨率占用網絡”算法，將激光雷達的稀疏點云與攝像頭的密集像素進行特征級融合，使系統(tǒng)在雨雪天氣下的感知精度較純視覺方案提升40%。

二、L3階段：端到端架構的突破與挑戰(zhàn)

2024年9月，小米完成智能駕駛團隊重組，將“感知”與“規(guī)控”部門合并為“端到端算法與功能部”，標志著其技術路線向L3級躍遷。這一階段的核心突破在于：

算法革新：采用“BEV+Transformer+占用網絡”新一代技術平臺，將傳感器數據直接映射為4D空間語義地圖，避免傳統(tǒng)模塊化架構的信息損失。例如，在廣州車展直播中，SU7演示的“車位到車位”全場景智駕，即通過端到端模型實現從停車場到目的地的連續(xù)決策。

算力支撐：雙英偉達Orin-X芯片提供508TOPS算力，支持動態(tài)調配資源。在泊車場景中，系統(tǒng)將80%算力用于超分辨率圖像處理;而在高速NOA場景中，則釋放60%算力用于實時路徑規(guī)劃。

冗余設計：針對L3級“人機共駕”特點，小米開發(fā)了多重冗余系統(tǒng)：

感知冗余：激光雷達與攝像頭數據互為驗證，當任一傳感器失效時，系統(tǒng)可無縫切換至備用模式;

控制冗余：采用雙備份線控底盤，確保在單點故障下仍能維持基本駕駛功能;

電源冗余：800V高壓平臺與雙電池組設計，支持緊急情況下的降級運行。

然而，端到端架構仍面臨兩大挑戰(zhàn)：

數據稀缺性：L3級功能需覆蓋長尾場景，但小米當前日增訓練數據僅120萬公里，僅為華為的60%;

算法可解釋性：黑箱化的神經網絡模型難以滿足功能安全認證要求，小米正通過“可解釋AI”技術，將決策過程可視化以符合ISO 26262標準。

三、L4階段：量產交付與生態(tài)協(xié)同

2025年2月，雷軍宣布小米L4級自動駕駛系統(tǒng)通過工信部認證，并計劃年內實現量產交付。這一里程碑的達成，得益于三大技術突破：

硬件降本：通過與禾賽科技合作，將激光雷達成本從萬元級壓縮至3000元以內，使其具備向20萬元級車型滲透的條件;

車路協(xié)同：與高精地圖廠商、5G-V2X基礎設施供應商共建生態(tài)，彌補單車智能的感知盲區(qū)。例如，在北京亦莊測試區(qū)，小米車輛可通過路側單元接收紅綠燈狀態(tài)、施工路段預警等信息，使決策延遲降低至100ms以內;

仿真測試：構建包含10億級場景的數字孿生系統(tǒng)，覆蓋暴雨、沙塵等極端環(huán)境，將實車測試里程從1000萬公里縮短至100萬公里。

在商業(yè)化層面，小米采用“硬件預埋+軟件訂閱”模式：

基礎版：標配L2+功能，搭載無激光雷達的純視覺方案，售價下探至15萬元區(qū)間;

旗艦版：配備L4功能，支持城市NOA、自動過閘機等高級場景，用戶可按年訂閱智駕服務(預計3980元/年)。

這種策略既降低了用戶購車門檻，又通過軟件收費實現持續(xù)盈利。據投行預測，到2026年，小米智駕業(yè)務收入將突破200億元，占汽車板塊總營收的30%。

四、技術路線背后的產業(yè)邏輯

小米的漸進式布局，本質上是“技術可行性與商業(yè)可持續(xù)性”的平衡藝術：

硬件層面：通過投資禾賽、速騰聚創(chuàng)等激光雷達企業(yè)，掌控供應鏈核心環(huán)節(jié)，避免被“卡脖子”;

軟件層面：依托小米AI實驗室的3000名工程師，實現算法自研與底層優(yōu)化，降低對第三方供應商的依賴;

生態(tài)層面：將智駕系統(tǒng)與小米智能生態(tài)無縫銜接，例如車輛離家1公里時自動開啟空調，AR-HUD與小米智能眼鏡實現導航信息流轉。

這種“硬件+軟件+生態(tài)”的三位一體模式，使小米在L4級自動駕駛賽道展現出獨特的競爭優(yōu)勢。正如雷軍所言：“智能駕駛不是選擇題，而是生存戰(zhàn)。”在這場變革中，小米正以激光雷達為支點，撬動整個智能出行產業(yè)的重構。