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[导读]在智能电动汽车赛道上,激光雷达作为自动驾驶系统的核心传感器,其技术演进与自动驾驶等级提升密切相关。小米汽车通过“激光雷达+视觉融合”的技术路线,以禾赛AT128激光雷达为硬件基石,结合BEV+Transformer+占用网络算法,构建了从L2+辅助驾驶到L4级自动驾驶的渐进式技术布局。这一路线既体现了对技术可行性的务实考量,也展现了小米在智能驾驶领域的战略野心。

在智能电动汽车赛道上,激光雷达作为自动驾驶系统的核心传感器,其技术演进与自动驾驶等级提升密切相关。小米汽车通过“激光雷达+视觉融合”的技术路线,以禾赛AT128激光雷达为硬件基石,结合BEV+Transformer+占用网络算法,构建了从L2+辅助驾驶到L4级自动驾驶的渐进式技术布局。这一路线既体现了对技术可行性的务实考量,也展现了小米在智能驾驶领域的战略野心。

一、L2+阶段:多传感器融合的感知基石

小米SU7作为首款量产车型,其激光雷达的部署标志着小米正式进入高阶辅助驾驶赛道。SU7搭载的禾赛AT128激光雷达具备128线垂直分辨率,每秒生成153万点云数据,探测距离达200米,可识别200米外直径10厘米的障碍物。该雷达与11个高清摄像头、3个毫米波雷达、12个超声波雷达形成“27颗传感器矩阵”,通过分布式架构实现L2+级功能。

在技术实现上,小米采用“变焦BEV”技术,根据场景动态调整感知范围:

泊车场景:以0.05米像素网格构建高精度地图,结合超分辨率算法实现机械车位95%的泊入成功率;

城区场景:感知范围扩展至左右160米,通过激光雷达点云与摄像头图像的跨模态融合,实现无保护左转、绕行障碍物等复杂操作;

高速场景:前向探测距离延伸至250米,结合双目摄像头组,在150米范围内提前识别突发事故并触发减速变道。

这一阶段的技术挑战在于多传感器数据的时间同步与空间对齐。小米通过自研的“超分辨率占用网络”算法,将激光雷达的稀疏点云与摄像头的密集像素进行特征级融合,使系统在雨雪天气下的感知精度较纯视觉方案提升40%。

二、L3阶段:端到端架构的突破与挑战

2024年9月,小米完成智能驾驶团队重组,将“感知”与“规控”部门合并为“端到端算法与功能部”,标志着其技术路线向L3级跃迁。这一阶段的核心突破在于:

算法革新:采用“BEV+Transformer+占用网络”新一代技术平台,将传感器数据直接映射为4D空间语义地图,避免传统模块化架构的信息损失。例如,在广州车展直播中,SU7演示的“车位到车位”全场景智驾,即通过端到端模型实现从停车场到目的地的连续决策。

算力支撑:双英伟达Orin-X芯片提供508TOPS算力,支持动态调配资源。在泊车场景中,系统将80%算力用于超分辨率图像处理;而在高速NOA场景中,则释放60%算力用于实时路径规划。

冗余设计:针对L3级“人机共驾”特点,小米开发了多重冗余系统:

感知冗余:激光雷达与摄像头数据互为验证,当任一传感器失效时,系统可无缝切换至备用模式;

控制冗余:采用双备份线控底盘,确保在单点故障下仍能维持基本驾驶功能;

电源冗余:800V高压平台与双电池组设计,支持紧急情况下的降级运行。

然而,端到端架构仍面临两大挑战:

数据稀缺性:L3级功能需覆盖长尾场景,但小米当前日增训练数据仅120万公里,仅为华为的60%;

算法可解释性:黑箱化的神经网络模型难以满足功能安全认证要求,小米正通过“可解释AI”技术,将决策过程可视化以符合ISO 26262标准。

三、L4阶段:量产交付与生态协同

2025年2月,雷军宣布小米L4级自动驾驶系统通过工信部认证,并计划年内实现量产交付。这一里程碑的达成,得益于三大技术突破:

硬件降本:通过与禾赛科技合作,将激光雷达成本从万元级压缩至3000元以内,使其具备向20万元级车型渗透的条件;

车路协同:与高精地图厂商、5G-V2X基础设施供应商共建生态,弥补单车智能的感知盲区。例如,在北京亦庄测试区,小米车辆可通过路侧单元接收红绿灯状态、施工路段预警等信息,使决策延迟降低至100ms以内;

仿真测试:构建包含10亿级场景的数字孪生系统,覆盖暴雨、沙尘等极端环境,将实车测试里程从1000万公里缩短至100万公里。

在商业化层面,小米采用“硬件预埋+软件订阅”模式:

基础版:标配L2+功能,搭载无激光雷达的纯视觉方案,售价下探至15万元区间;

旗舰版:配备L4功能,支持城市NOA、自动过闸机等高级场景,用户可按年订阅智驾服务(预计3980元/年)。

这种策略既降低了用户购车门槛,又通过软件收费实现持续盈利。据投行预测,到2026年,小米智驾业务收入将突破200亿元,占汽车板块总营收的30%。

四、技术路线背后的产业逻辑

小米的渐进式布局,本质上是“技术可行性与商业可持续性”的平衡艺术:

硬件层面:通过投资禾赛、速腾聚创等激光雷达企业,掌控供应链核心环节,避免被“卡脖子”;

软件层面:依托小米AI实验室的3000名工程师,实现算法自研与底层优化,降低对第三方供应商的依赖;

生态层面:将智驾系统与小米智能生态无缝衔接,例如车辆离家1公里时自动开启空调,AR-HUD与小米智能眼镜实现导航信息流转。

这种“硬件+软件+生态”的三位一体模式,使小米在L4级自动驾驶赛道展现出独特的竞争优势。正如雷军所言:“智能驾驶不是选择题,而是生存战。”在这场变革中,小米正以激光雷达为支点,撬动整个智能出行产业的重构。

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