跻身自动驾驶第一阵营，小米汽车有多少底气？

做好高阶辅助驾驶，这里的挑战就好比攀登珠穆朗玛峰。

继特斯拉率先推出 NOA（导航辅助驾驶）之后，智能辅助驾驶的量产赛道开始变得愈发激烈。

国内新势力第一梯队蔚来、小鹏、理想先后推出 NOP、NGP 和 NOA，虽然名字各有差异，但本质上都归类于导航辅助驾驶。

不仅如此，在场景相对较为简单的高速 NOA、自主代客泊车尚未完全普及的情况下，城市 NOA 却已经频频预热，甚至极狐、小鹏都计划在年内推出城市 NOA。

如此内卷，也给同行带来新的焦虑，毕竟不是所有的车企都有能力拿出实现更多场景的智能辅助驾驶方案。

这也给「后来者」看到破局的机会，比如扬言要在 2024 年进入自动驾驶第一阵营的小米汽车。

01、首秀即 L4？意大于「行」

一段 8 分钟的自动驾驶路测视频，披露了小米自动驾驶目前取得的进展，也能一窥雷军造车的野心。

视频中，测试车辆与前段时间网传「小米自动驾驶测试车辆」一致，皆为第三方车辆，车顶一颗禾赛 Pandar 128 机械激光雷达，车身周围则布满了摄像头。

从造型设计来看，目前小米自动驾驶测试车辆仍然处于初期状态，甚至有某自动公司 CEO 表示，像是回到了 2019 年的 Demo 视频。

但就实际表现而论，小米自动驾驶的能力，并不亚于目前市面上具备辅助驾驶功能的车型。

小米自动驾驶测试视频共分为两部分，一部分是公开道路测试，另一部分则是自主代客泊车。

行车方面，小米自动驾驶车辆演示的功能包括：

• U 型弯掉头

• 主动避让客车

• 斑马线避让行人

• 主动通过环岛

• 有保护左转

• 无保护右转

• 事故车辆自动绕行

这部分的功能演示是在武汉智能网联示范区进行的，测试区域覆盖高架快速路和复杂多变的城区路段，尤其是在行人、两轮车混行的街市路面，极其考验小米自动驾驶车辆的感知和应对能力。

从视频可以看出，在视觉+激光雷达双重感知信号及高精地图的加持下，小米自动驾驶能够精准的识别路口红绿灯、提前规划路线，并通过路口。

在遇到一些特殊场景时，小米自动驾驶也能够从容应对。

比如在面对右后方大巴车这一类大车强行加塞时，小米不仅能够提前识别出大巴车的变道意图，在减速避让的同时，还会主动向左借道保持安全距离。

除此之外，面对横穿的行人、电瓶车，小米的自动驾驶测试车也会提前识别并主动礼让。

面对路边违停的网约车、临时占道的事故车，也能灵活变道绕行。

尽管面对某些极端的场景，小米的自动驾驶能顺利完成，但离真正量产仍然还有待优化的空间。

比如出于安全的考虑，小米测试车辆还是有所保留，行车速度明显慢于其他社会车辆。

其次，在遇到旁车极限加塞、礼让行人之后，小米测试车辆提速的衔接略微延迟，难免出现后车催促的情况。

至于泊车方面，小米公布的测试 Demo 视频显示的是北京地区，测试车辆与行车系统的测试车辆也不一样，显然行车与泊车两套系统目前还没有实现融合。

小米的自主代客泊车系统类似于小鹏的记忆泊车，通过车辆自身传感器对停车场环境进行建图，并记忆泊车路线，再根据这套路线实现从停车场入口自动行驶到车位。

从表现上来看，小米这套泊车系统能够相对轻松完成包括对锥桶、车辆和行人的避让绕行。

视频的最后，小米还留下了一个类似于远景摩奇的「机械臂自动充电」的彩蛋，相当于一个为电动车打造的移动充电宝，进而实现「桩找车」的场景。

总体而言，此次小米公布测试 Demo 视频，更多的是展示小米自动驾驶现阶段的功能，而非能力。

毕竟这里的多数功能，其实没有带来过于亮眼的表现，国内布局点到点辅助驾驶的车企都能够完成类似的场景，一些待优化的细节也是业内的共性问题。

当然，也有网友调侃，雷军展示的这 30 多个小成绩，按照第一期研发投入33 亿算，平均一个功能价值 1 亿人民币。

小米自动驾驶的进阶之路，还需要更多时间打磨。

02、2024 年，进军自动驾驶第一阵营，难吗？

自动驾驶，小米造车的第一个突破方向。

在雷军看来，自动驾驶是整个汽车工业模块中最复杂的部分，不仅技术密度高，而且与安全高度相关，这将成为智能电动汽车决胜的关键点。

截至目前，小米单纯一个自动驾驶项目开发，第一期研发已投入了 33 亿元。

这是一个什么概念？

我们拿蔚来、小鹏、理想 2021 年的研发投入来看，分别为 45.9 亿元、41.1 亿元、32.9 亿元。小米第一期的研发投入甚至还超过了理想。

团队规模方面，小米已经搭建起一个 500 人规模的自动驾驶团队，预计年底将达到 600 人。

目前，在这个专注自动驾驶技术开发的团队中，由 50 位专家组成骨干团队，博硕占比超过 70%，涵盖传感器、芯片、感知规控算法、仿真技术、高精地图、高准定位、工具链、训练能力等自动驾驶全栈技术所需人才，部分成员拥有微软、谷歌等公司的研发背景。

除此之外，小米旗下各个研发单元，包括人工智能实验室、小爱团队、手机相机等部门也会协同开展自动驾驶的相关工作。

雷军表示，从去年 3 月份起就下决心了全栈自研，目前小米整个团队在自动驾驶领域的团队规模上已经属于「第一阵营」，如果加上其他协同的部门，小米自动驾驶实际投入团队远不止 500 人。

相比之下，何小鹏今年 3 月对外表示，小鹏智能辅助驾驶的研发人员和数据人员一共有 1500 人左右，蔚来的自动驾驶业务团队超过1000 人的规模，理想自动驾驶相关研发人员则超过700 人。

华为对外口径是，华为车业务中投入最大的一块，就是智能驾驶辅助，投入的一万人里面70-80%都在这一领域。

如果以 500 人团队规模作为分界线，国内瞄准前装量产的自动驾驶团队有蔚来、理想、小鹏、极氪、小米等车企，科技公司则包括百度、华为、大疆、Momenta 等。

可以看出，小米投入的资源以及雷军的决心，都在为小米汽车提供冲击自动驾驶第一阵营的机会。

从成果上来看，小米在全球范围内已经申请了关于自动驾驶相关专利近 200 件，覆盖人机交互、高精地图、高精定位、感知、智能驾驶硬件系统等多个领域。

目前相关测试车辆共计40 辆，分别在武汉、北京的道路上进行测试，计划年底增加到 140 辆的规模。

基于这样的投入，雷军放话：「小米的自动驾驶要在 2024 年进入行业第一阵营。」

两年时间，小米能赶上来吗？

当下的自动驾驶赛道正在进入疯狂的「内卷」阶段，不管是新旧势力，都在朝着自动驾驶投入大量人才与资金。

继高速、泊车两大场景打通之后，更难的城市场景也将逐渐被车企攻破——小鹏、极狐就先后表示，将在今年推送部分城市导航辅助驾驶功能，实现高速、城区、泊车三大场景的融通。

自动驾驶已经被视为新阶段车企竞争的核心，明年将会有更多的车企拿到地方政府的准许，打通城市辅助驾驶功能，提升竞争实力。

与此同时，2024 年，也被不少车企视为自动驾驶赛道的一张准入门券：

• 特斯拉：实现量产专为自动驾驶打造的车型；

• 小鹏：推出 Xpilot 5.0，实现释放局部全自动驾驶能力；

• 理想：实现 L4 级自动驾驶功能量产应用；

• 蔚来：NAD L4 硬件逐步实现点到点自动驾驶体验；

• 广汽：与华为合作量产 L4 级自动驾驶汽车；

• 集度更是放话：自动驾驶将领先特斯拉一代。

可以看出，2024 年的目标，整个汽车行业的目标是实现更高阶的自动驾驶。

这也就意味着，小米汽车想要在 2024 年实现弯道超车，跻身行业第一阵营，就必须拿出实力相当的自动驾驶系统。

最近，小米汽车自动驾驶负责人叶航军在《晚点 Auto》采 访中提到，小米目前的自动驾驶研发和测试，同时面向 2024 年量产的一款小米汽车，因此同时搭载了两套传感器，既有机械旋转式激光雷达，也有可量产的车规级激光雷达。

叶航军表示，几乎所有自动驾驶的量产件都搭载在测试车上面，且考虑到算法移植的难度，测试车上传感器的安装位置、硬件平台已经尽量做到与量产车接近。

03、自研、合作双路线并行

尽管「全栈自研」被各大车企当作自动驾驶汽车量产的必经之路，但车企与初创自动驾驶公司以及产业链相关公司之间的合作不会以此而减少。

从小米汽车过去在自动驾驶技术的部署来看，小米汽车采用的是自研和投资「双线并进」的策略。

目前小米自动驾驶系统架构基于自研，而零部件则是与供应商合作。

针对软件算法，小米自动驾驶技术制定了全栈自研算法的战略，覆盖感知预测、高精定位、决策规划等自动驾驶核心技术领域。

去年 8 月，小米以 5 亿元全资收购自动驾驶技术公司 DeepMotion（深动科技），并接连投资了十余家自动驾驶领域的上下游企业，包括黑芝麻智能科技、禾赛科技、几何伙伴、纵目科技等等。

投资领域覆盖自动驾驶解决方案、核心传感器、核心执行器以及域控制器等方向，相关投资金额累积超过 20 亿元。

从收购融资的节奏上可以看出，小米自动驾驶同时保留视觉、激光雷达路线。

比如采用视觉为主、多传感器融合的深动科技，通过摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、GPS、IMU 模块等传感器，实现车辆 3D 感知、高精地图绘制以及定位的解决方案。

其次是几何伙伴，专注于以 4D 毫米波成像雷达为主传感，辅之以可见光和红外成像多传感融合的自动驾驶软硬件集成系统，实现精准的目标感知、聚类追踪、可通行空间估测、高精定位与建图、路径规划、决策控制，满足自动驾驶各个阶段的需求。

换言之，几何伙伴基于 4D 毫米波雷达+可见光视觉+红外成像多传感融合感知系统，即可实现 L2-L4 级别的自动驾驶功能。

至于激光雷达路线，除了禾赛科技之外，雷军关联的顺为资本投资了 Innovusion 与北醒光子，小米长江产业基金则参与了速腾聚创的新一轮战略融资。

叶航军补充道，小米判断是否自研某一技术的标准，是看在该领域是否「有能力或有计划为用户创造价值」，但在汽车领域，车企自研的效率更高。

车企与供应商之间的合作模式并不等同于其他领域，双方需要根据产品的主动权不断调和、分割，未来小米也会考虑入手自研硬件。

从智能手机、智能穿戴设备、智能家居，再到最智能电动汽车，小米不断延展的科技场景，和华为越来越相似。

在华为入局汽车领域之后，鸿蒙车机系统和 ADS 高阶辅助驾驶系统，让车企在智能座舱、智能驾驶等方面有了更多的选择，而 AITO 问界也顺其自然的成为华为新品发布会的一员。

相比之下，华为以供应商的角色快速切入汽车领域提升影响力，而小米汽车却还在一步一步的摸索当中。

冲击自动驾驶第一阵营，第一款量产车却还有两年之久，或许你会认为这是雷军最不实际的目标，但仔细回想小米手机的发展历程，「软件先行」正是雷军的风格。

这一次，你或许还可以再相信雷军一回。