这下智驾能力总算有了点像样的提升。小米汽车最近给SU7全系推送了基于千万级高质量驾驶片段训练的大模型系统，在智能驾驶赛道上迈出了想秀肌肉的关键一步。这可不是简单给系统升级打个补丁，而是做了一次“从骨子里重塑大脑”的再造。大模型靠的就是“喂数据”，而小米这回不含糊——一口气拿出了1000万条Clip驾驶片段，硬是把数据库宽度撑到了此前233%的体量。这不仅是量变，更是质变。对用户来说，这更新意味着出门叫车少一份焦虑，回家多点安全。
咱们先聊聊这个所谓Clip，简单来说，每个片段都是在真实交通环境下记录下的复杂决策瞬间，什么突发急刹、施工区域绕行、无保护左转……全都是老司机日常头疼的活儿。全国238个城市路况被一扫而空地收录，每天还新鲜滚热辣地长出4.8万组片段。说白了，别人家那点数据在它面前只能叫小儿科。小米这是要让汽车“悟透”中国式交通——红灯下的摩托车、三车道的电瓶王、辅路里爱加塞的奔驰……模型不断自我进化，知识图谱跟着水涨船高，终于学会了“弯道超车”。
纵向控制这块，小米可没偷懒。十几万小时老司机的加减速轨迹全被塞进模型，效果也不藏着掖着：实际测试显示，城市堵车路段车辆的加减速冲击度降了57%，乘客的晕眩感降低不少。动力输出也学会“先知预判”，遇上下坡堵车，提前松油减速，一点都不生硬。结果就是有人心疼驾驶乐趣没了，乘客表示我想静静，不晕车才是王道。
横向呢？成绩也不赖。面对复杂的绕行环境，通过率提升67%。施工区锥桶，模型看到都亲热，避开成功率高达87%。秘诀在于传感器的“多模态深度融合”，激光雷达、摄像头、视觉语义信息一起搞对象，难搞的异形障碍也能精准建模。而风险博弈树算法，每0.3秒就能计算出16种潜在方案，然后就地取材、择优通行。遇到坏天气或“小黑车”，也能从容应对，翻车概率直线下跌。
关键的路口通过率上涨23%。早年间无信号灯路口总是让人神经紧绷——左转怕对面突进，直行怕摩的一头扎进来。现在模型通过细致度堪比显微镜的行为预测，提前看破意图，接管率下降78%，软绵绵地学起了老司机“半让半冲”的精髓，效率直逼人工水平。
所有这些进步都不是凭空得来的。核心创新有三架马车领跑：一是端到端架构，让决策延迟压缩到120毫秒，思考快了，车也不慢了；二是多模态数据在特征层进行深度融合，信息损耗消弭于无形，感知精度自然而然提升；三是知识迁移，特殊场景学到手的新本事，立刻能推广到全局应用。这样一来，追赶的同行发现技术壁垒越来越难突破，18个月都不一定追得上。行业话语权的重心，从“功能有无”转到了“类人化指数”，就是说，AI会不会做人，比会不会开车还重要了。
未来路线小米也没藏私：接下来要让汽车不靠高精地图就能自如游走，建厘米级实时路网拓扑；还要让系统在县道、村路零适应，直接横扫一二三线城市；很快，危险场景的提前预判时间也会拉到1.2秒，给安全兜足底。最终目标，不再只是开得准，更要“读懂”中国道路文化：路边电瓶车往哪儿拐、行人神态是不是要过马路，统统提前心知肚明。
总的来说，小米这步棋是拿“天量数据+大模型+中国道路”三把钥匙，硬是开启了智驾新局面——希望下回我们坐在车里可以安稳地刷会儿手机，而不用担心前方的三蹦子和斑马线上神出鬼没的大爷。智能驾驶，靠的不是套路，而是实打实的成长。戏还没完，后面更精彩。
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