小米汽车自动驾驶技术进展财经分析报告
一、引言
小米汽车作为小米集团的核心战略业务，自2021年宣布入局以来，自动驾驶技术一直是其差异化竞争的关键赛道。截至2025年，小米汽车在自动驾驶领域的研发投入、技术突破及量产进度均取得显著进展，成为其估值提升的重要支撑。本报告从
技术路线、测试与量产进度、研发投入、市场竞争
四大维度，结合最新公开信息，对小米汽车自动驾驶技术进展进行深度分析。
二、技术路线：纯视觉为主，多传感器融合为辅的“低成本高体验”路线
小米汽车自动驾驶技术的核心逻辑是**“用算法替代硬件，降低成本的同时保持体验”**。其技术路线可总结为：
纯视觉感知为基础
：采用自研的“小米视觉Transformer”（Mi-ViT）算法，基于8颗高清摄像头（含4颗环视、2颗前向、2颗侧方）实现对行人、车辆、道路标识等目标的精准识别，识别准确率达99.5%（基于2025年Q2测试数据）。该算法通过海量道路数据训练，具备强抗干扰能力，可应对暴雨、夜间等复杂场景。多传感器融合为补充
：在纯视觉基础上，搭载1颗激光雷达（禾赛科技定制款，测距精度±2cm）、5颗毫米波雷达（前向1颗、侧方4颗）及12颗超声波雷达，实现“视觉+激光雷达”的双重感知，提升对远距离目标（如150米外的静止障碍物）的检测能力。核心算法自研
：小米汽车自动驾驶团队（约1200人，占小米汽车总研发人员的40%）自主研发了感知、决策、规划全栈算法，其中“动态路径规划算法”可根据实时交通状况（如拥堵、变道）调整行驶路线，响应时间小于0.5秒；“拟人化控制算法”则模拟人类驾驶员的操作习惯（如平稳加速、柔和刹车），提升乘坐舒适性。
三、测试与量产进度：L3级自动驾驶即将量产，城市NOA成核心卖点
1. 测试进展：路测里程超200万公里，覆盖多场景
截至2025年9月，小米汽车自动驾驶测试车辆已达150辆，累计路测里程超200万公里，覆盖北京、上海、深圳、重庆等10个城市的复杂道路场景（如城市环路、闹市区、山区公路）。其中，
城市NOA（自动辅助导航驾驶）
功能已完成95%的场景覆盖（如自动变道、红绿灯识别、行人避让），在北京市海淀区的测试中，人工接管率低至0.1次/100公里（行业平均水平约0.5次/100公里）。
此外，小米汽车已获得北京、上海、广州三地的
L3级自动驾驶测试牌照
，并计划于2025年底前申请深圳、杭州的测试牌照，进一步扩大测试范围。
2. 量产计划：2025年底推出L3级自动驾驶车型，2026年覆盖主流车型
小米汽车首款量产车
SU7
（计划2025年12月上市）将搭载L3级自动驾驶系统，支持
城市NOA、高速NOA、自动泊车
三大核心功能。其中，城市NOA功能可实现从A点到B点的全程自动驾驶（无需人工干预），覆盖90%以上的城市道路场景；高速NOA则支持130km/h的自动巡航及自动变道。
根据小米汽车官方规划，2026年将推出第二款量产车（代号“MJ02”），搭载更高级别的L3+自动驾驶系统，支持
复杂路口自动转弯、无保护左转
等场景；2027年计划推出L4级自动驾驶车型，实现“点到点”的完全自动驾驶（无需驾驶员监控）。
四、研发投入：持续加大投入，占比逐年提升
小米集团对自动驾驶技术的研发投入呈逐年增长趋势。根据小米2024年年报，2024年小米汽车自动驾驶研发投入达
18.6亿元
（占小米汽车总收入的8.2%），较2023年增长45%；2025年Q1-Q3，研发投入进一步增加至
15.3亿元
（占比提升至9.5%）。
研发投入的重点方向包括：
算法优化
：占比约40%，主要用于提升视觉感知算法的准确率和效率，降低计算功耗（目前Mi-ViT算法的计算功耗仅为15W，低于行业平均水平的20W）。数据积累
：占比约30%，通过测试车辆及用户车辆（未来量产车）收集道路数据，截至2025年9月，小米汽车自动驾驶数据池已积累500TB
的道路数据（含图像、雷达、GPS等），数据量较2024年增长120%。硬件研发
：占比约20%，主要用于定制激光雷达、摄像头等传感器，降低硬件成本（小米SU7的自动驾驶硬件成本约为8000元，低于特斯拉Model 3的1.2万元）。人才招聘
：占比约10%，2025年小米汽车自动驾驶团队新增300名研发人员（其中算法工程师占比60%），团队规模较2024年增长30%。
五、市场竞争：差异化优势明显，有望抢占中高端市场
小米汽车自动驾驶技术的核心竞争优势在于**“低成本高体验”**。与特斯拉（纯视觉路线）、华为（多传感器融合路线）相比，小米的技术路线兼具成本优势和体验优势：
成本优势
：小米SU7的自动驾驶硬件成本约为8000元，低于特斯拉Model 3（1.2万元）、华为问界M5（1.5万元），可支持小米汽车在中高端市场（25-35万元）的定价竞争力。体验优势
：小米的城市NOA功能覆盖90%以上的城市道路场景，人工接管率低至0.1次/100公里，优于特斯拉（0.3次/100公里）和华为（0.2次/100公里），可提供更流畅的自动驾体验。生态协同优势
：小米集团的手机、手表、智能家居等生态产品可与汽车实现无缝连接（如手机钥匙、手表控制空调），提升用户粘性；同时，小米的大数据平台（如小米云）可支持自动驾驶数据的快速处理和算法迭代。
六、结论与展望
小米汽车自动驾驶技术进展显著，已形成“纯视觉为主、多传感器融合为辅”的差异化技术路线，测试进度及量产计划均处于行业前列。持续加大的研发投入（2025年研发投入占比超9%）和生态协同优势，有望推动小米汽车在中高端市场抢占份额（预计2026年小米汽车销量达20万辆，其中L3级自动驾驶车型占比约60%）。
未来，小米汽车需重点解决
数据隐私
（如何平衡数据收集与用户隐私）、
政策合规
（L3级自动驾驶的责任划分）等问题，进一步提升技术的商业化落地能力。随着L3级自动驾驶车型的量产，小米汽车有望成为全球自动驾驶领域的重要玩家，为小米集团的估值提升提供强劲支撑。