雷军直播展示小米汽车智驾技术，多项计划及优势全解析

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昨天，雷军在直播中展示了小米汽车的全程智能驾驶系统，这是行业内首次进行此类展示。这一举动让小米汽车在智能驾驶领域倍感自豪。这不仅是小米的一大亮点，也成为业界关注的焦点。

智驾邀测与先锋版推送

小米汽车的智能驾驶技术一经推出，其预约测试和推广计划就引起了众多人的关注。11月16日，将开始定向预约测试，到了12月底，先锋版将正式推送。这样一来，消费者可以提前了解何时能够实际体验这项技术。不少米粉表示，知道了具体的时间表后，他们可以更合理地规划自己的体验期待。同时，这样的时间安排也给了小米汽车充足的时间来筹备和优化技术。比如，企业可以根据测试中暴露的问题对车辆进行相应的改进。

研发智驾技术需考虑时间和资源。小米汽车已设定时间表，在外界期待中，其规划将有序推进。例如，在测试阶段，可逐步扩大数据来源。

打通全场景体验

小米致力于打通行车和泊车全流程，以增强用户体验。此举对用户而言意义重大。以往，用户在行车与泊车间转换时，可能感到体验不连贯。例如，在商场停车场，进入前需智能驾驶，进入后又要切换系统，这种体验显得断断续续。如今，小米的端到端技术使得整个过程连贯且统一。不论是从家到公司，用户都能享受到无缝的智能驾驶服务。

全场景的连通依赖于多种技术的协同作用。研发阶段，工程师需应对车辆从行驶到停泊的多种场景转换。这要求他们在不同场景间寻求平衡，比如针对停车场车速较慢和开放道路车速较快的不同需求进行优化。

无图NOA奠定基础

无图NOA的累积为端到端技术奠定了基础。通过分析用户的驾驶数据来训练，技术得以实现更加人性化的路径规划。在日常生活中，车辆的行驶轨迹将更加符合人类的驾驶习惯。例如，在城市道路转弯时，车辆不会机械地遵循预设数据，而是如同经验丰富的司机那样灵活调整转弯路径。此外，这种技术还能提升通行效率和安全性。高效通行的优势在于，车辆能够根据实时路况，更智能地选择合适的速度和行驶路线。

这个无图NOA的数据基础是经过长时间积累的。小米搜集了用户在多种行驶场景下的数据。我们通过对这些数据的有效信息进行持续的分析和学习，才逐步建立了这个基础。在此基础上，我们得以实现端到端技术在无图环境下的优化运用。

智能驾驶拟人化体现

小米汽车的智能驾驶技术颇具人性化，能有效减少急速加速和紧急制动。在现实道路驾驶中，不少智能驾驶车辆频繁的急速加速和紧急制动常令乘客感到不适。以早高峰时段为例，若车辆频繁急速加速和紧急制动，乘客的体验将十分糟糕。小米汽车的行驶轨迹更加平稳流畅，具备智能预判和规划最优行驶路线的能力。这就像人类驾驶员在变道等操作前会提前观察路况一样。

这个过程涉及极为繁复的计算方法。必须考虑路况、周边车辆的速度以及车辆性能等多个维度。每提升一丁点拟人化水平，都必须在算法改进上付出极大的努力。

提升通行效率

车辆启动后即刻切换至智能驾驶模式，提升了应对复杂路况的能力。即便在小区内狭窄的道路上，测试车辆也能自如应对对面来车。它还能自动通过ETC和闸机，实现从车位到车位的无缝驾驶。这样的功能非常实用。以前车主进出地下车库需要手动操作闸机，而现在，这一切都可以交给智能驾驶系统来完成。

背后是技术对各类场景的精准评估与指令执行。这包括对闸机和ETC等设备的物理形态的识别，还需精确估算最适宜的车速与车距。这一过程可能需要毫米波雷达、摄像头等众多设备的配合与协作。

技术安全保障

在安全层面，我们建立了多角度的评估体系，确保行车安全始终放在首位。遇到电动车和复杂道路时，系统能够迅速作出反应。若在缺乏安全防护的情况下进行智能驾驶，事故风险会大大增加。比如在热闹的校园周边，时常会有学生突然冲出。而小米的智能驾驶系统在这样的情况下，能够迅速识别并作出安全选择，比如减速或停车。

系统会根据危险程度设定不同应对等级。它通过分析数据来精确评估潜在风险，并据此实施对应措施，这是保障安全的关键所在。

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