小米SU7上市之後的反響不錯，至少在27分鐘裏的5萬台大定，已經證明了它留給了米粉們一個不錯的第一印象，好看好用也好開。有新玩法的座艙體驗，有最低700km的續航裏程，也有32項標配的智能輔助駕駛功能。
公布的這些數據，給我以及準車主們的反饋大概是一致的，這台車三電素質主流水平，入門給400V也給到了頂格的三電配置，但為了性價比做了一定取舍；Pro和Max的三電配置拉滿，智能駕駛硬件堆料也不含糊，而更重要的是它後續的可玩性有很多，包括融合人車家生態這種能改變體驗的能力，是最值的期待的。
選擇小米SU7，當然是沖著它的智能化體驗來的，聊過座艙的新玩法之後，看看它的智能駕駛層面，能不能像雷軍說的一樣，今年躋進智能駕駛第一梯隊。
84TOPS算力，還有期待麽？
智能駕駛，新能源車下半場必須要卷的方向，所以無論是入門還是高配版，小米SU7的智能駕駛層面硬件都給到了輝達Orin X芯片，以及11V的統一硬件配置，高配的多了1顆激光雷達、2顆毫米波雷達。
入門版的價格，21.59萬元很吸引人，而且有一定的智能輔助駕駛能力；但，入門的配置算力只做到了84TOPS。而這個消費群體的人，關心的肯定是這點算力都能幹嘛，之後又能前進演化成什麽樣。
用著單顆Orin芯片，算力只有84TOPS，看上去讓人很難理解。這裏可能不太關註芯片以及智能駕駛的人會一頭霧水。在SU7入門版配置上，用的是輝達Orin芯片，而高配上用的是Orin X芯片。
Orin芯片的核心，就是普及性，給低價格車型配置上一些基礎的輔助駕駛功能，讓小米SU7標配車型實作了32項智能駕駛功能。Orin的峰值算力是在Orin-X芯片的基礎上做了裁剪，制程還是8nm的，軟件架構上也和Orin-X一樣沒區別。
聊聊泊車部份功能這些看點，以及後來的可行性方案。
交付既能用的高速NOA，沒啥太多要講的，只要感知配置到位，11顆高畫質網絡攝影機+1顆毫米波雷達+12顆超聲波雷達，就能把這個功能給支撐起來；純視覺感知+導航設定，對於高速NOA來說，夠用。
小米的智能泊車輔助（APA），裏面有一個機械庫位泊入。這個難點相對來說，是比較大的，精度是一方面，重要的是需要辨識車身周圍的低矮障礙物，比如10cm左右的邊緣，這在泊車端比較難辦。
毫米波雷達無法辨識垂直資訊，低配又沒有激光雷達，即便有也在前向頭頂的位置，掃不到車輛側面。所以，這個功能的實作主要還是依靠的還是網絡攝影機（純視覺方案的極越01也在推類似的功能）。但，單個網絡攝影機對於顏色的辨識是比較容易產生BUG的點，例如機械車庫邊緣與車位地面顏色一致，很可能會被混為一體。
唯一的解決方案，用雙攝對焦來辨識高度，類似於雙攝手機的「人像模式」的那種演算法，辨識出距離更近的物體；小米SU7在車後方，裝有高、低兩顆網絡攝影機組合，玩手機的廠商做出這種功能，應該不難。
還能期待什麽？
說實話，這些場景都對算力的需求不是很大，工況不算復雜。而這個Orin芯片後續可能還會有一個功能的開發，之前在其他品牌車型上出現過的「通勤路線智能駕駛」，芯片方案也是84TOPS的Orin，而且感知方案還沒有小米SU7上用的多。
這或許才是之後84TOPS最能發揮價值的一個工況，理論上會有一定限制，例如只能記住單一路線的通勤，例如幾公裏轉彎、幾公裏並入環路等，相對來說沒有城市NOA那種自由度，更像是在設定好的路線上去做訊號燈、行人（單車、停靠車輛等）的感知，84TOPS跑滿了來處理這種工況問題不大。
融合之後，體驗感最好的智駕？
聊小米SU7的智能駕駛，已經不能單獨聊它的智能駕駛了，它做的智能駕駛其實是包含了人車家整個生態的，多少都有一些關聯。而這也是它在市場中比較獨特的一個看點，結合人車家生態圈的玩法，應該是比純粹的智能駕駛的體驗感略好一些。
激光雷達不是自研的，128線、最遠探測200米、153萬每秒的點雲，幾乎實錘了是雷軍投的禾賽提供的激光雷達。而小米自研的只是激光雷達的一些演算法而已，包括除汙演算法、反射率演算法、降噪演算法等，為了減少惡略環境對激光雷達的幹擾，變得相對來說更可靠。
背後演算法我可能想的比較簡單，但實作原理應該類似，對傳感器輸入的數據先過降噪演算法類似篩選的性質，再進網絡做決策，這類演算法做的好也很難。
關於其硬件的增加，1顆激光雷達、2顆毫米波雷達以及兩顆Orin-X芯片，算力508TOPS。功能，包含十字路口、丁字路口的右轉、禮讓行人、障礙物路口通行、借道通行、十字路口無保護左轉等以上功能。
看大功能基本都差不多，沒啥差異，總結幾個點來看。
超分辨率占用網絡技術。聽著聽高級的，簡單來說就是放在路側的不規則的任何物體，可以是交通訊號燈也可以是改裝後的電動車等物件，它能實作的是小於0.1米的誤差精度；做到小誤差的特性，應當還是用激光雷達的真值，但可能小米也會融合視覺這類的資訊來做判定，然後就是辨識異性障礙物種類可以做到無上限。然後會收集這種異性障礙物，後續訓練，然後精度會越來越好。
感知決策大模型。和特斯拉FSD V12的邏輯相似，但不一樣。區別在於，特斯拉的端到端是從傳感器數據直接輸出油門/剎車及方向盤轉角；而小米SU7的，是從傳感器數據輸出決策效果，再接上後續的操作和控制模組。小米把端到端先放到了泊車域來驗證，後續可能會發展到智能駕駛域。
然後是融合生態圈之後，智能駕駛的可玩性會增加什麽？
釋出會公布了一個車到家附近，啟用回家模式。如果打通泊車域的話，有一種工況是極有可能實作的，語音控制小愛同學把小米SU7從車庫遙控到指定地點，下樓、開門就能直接上車的方案還是比較容易實作的。這裏面，包括了語音控制、泊出車位、自動駕駛等多個獨立的功能，能打通這一連串功能的套用，將會是更好用的智能體驗。
搶誰的客戶，華為還是特斯拉？
多少都能搶到一些，但對標車型來看的話，Model 3的使用者可能性大一點。但小米在AEB這個點上如果做家用SUV、MPV的話，有點優勢，現在在小米SU7上做到了135km/h剎停的成績，是比較出色的；相比問界M7和智界S7的90km/h和120km/h的剎停成績來看，是有一定優勢。如果小米開始做SUV車型的話，生態、智能、智駕這幾個領域裏，對於問界來講，或許只有問界M9能有稍稍有些優勢。
最後
對於入門版，小米能給的智能駕駛功能基本上給的都差不多了，有了全套的智能座艙，但又不能沒智駕，這會影響很多人買車的決策，於是給了84TOPS這個性價比的智駕芯片選擇，有智駕但不夠全，主打性價比。
客觀來看，入門版是小米想為了以後能做純視覺方案推的一個具備「驗證」能力的版本；如果想要成熟可用，且後續更深度的人車家融合，選後兩個帶全套智駕的版本，才是正解。
