小米智驾的关键在端到端，不在激光雷达

今年以来，小米汽车多次出现在央视，工厂画面、智驾演示、智能底盘测试都被拍了出来。很多人更在意传播效果，我更在意从这些公开信息里，能看出小米汽车AI到了什么程度。

智驾关键点：端到端而不是堆规则

我真正开始认真看小米智驾，是从推出端到端版本开始的。小米把端到端架构放在第一位，这一点和很多还在堆叠规则的方案不一样。

传统路线把感知、预测、规划、控制拆成好几块，每一块都要做压缩和抽象。到了执行层，留给系统的只是简化结果，很难处理路口互相礼让、并线博弈这类细腻场景。

端到端做法，是直接用多传感器原始数据算出转向和油门刹车命令，整个链路围绕同一个目标优化。我个人更认可这种方式。

端到端能不能做好，很大程度取决于数据。小米已经采集了千万级的驾驶视频。这个体量足以覆盖城市通勤、高速长途、拥堵跟车、无保护左转等大量场景。

从目前公开的路测视频看，跟车距离、加减速节奏、变道果断程度，已经有了比较自然的表现，至少不会给人生硬和犹豫的感觉。

世界模型：把罕见场景提前练透

小米在 HAD 增强版里引入世界模型，这一点我也认同。

通过世界模型，系统可以在虚拟环境中反复演练极端天气、视线受阻、前车突然变道等情况，再用强化学习不断调整策略。在不增加真实道路风险的前提下，把这些罕见但关键的场景提前练透。

对一套要长期在线服务用户的智驾系统来说，这种做法会直接影响实际道路上的安全表现。

激光雷达：我看好小米，不看好这条路

说到智驾，就绕不过激光雷达。

小米 SU7 的中高配车型以及 YU7，把激光雷达当作重要卖点之一，但我的态度一直很明确：整体上我看好小米造车，也认可它在端到端和世界模型上的投入，但是我不看好激光雷达未来的发展。

激光雷达输出的是稀疏点云，只能提供几何轮廓，对路面文字、标志磨损、行人姿态这些细节帮助有限。另一方面，成本高、结构复杂、集成难度大，对外观设计和可靠性都有压力。

从人类驾驶经验出发，我更相信强视觉加算力这条路。人靠眼睛和大脑，就能应付绝大部分路况，智能驾驶迟早也要往类似的模式走下去。

在我看来，当前阶段小米保留激光雷达，更多是为了安全冗余。在端到端模型还没覆盖足够多场景之前，多一层保险可以理解。但我更期待的是，当模型和算力再往前走几步，小米能在后续车型上推出真正的端到端版本，也就是取消激光雷达，让整套系统完全围绕视觉和算法来优化。

如果有一天，小米敢上这样一款无激光雷达的端到端车型，我会优先把它放进自己的购车清单。

我真正期待的小米车型

作为一个普通用户，我现在的看法很直白。

一方面，我确实看好小米进入汽车行业，也认可它在制造、端到端方案、世界模型、智能底盘和生态上的投入；另一方面，我不希望它长期过度依赖激光雷达。

我更希望看到的是，小米把更多资源放在视觉和算法上，敢在量产车上给出一套没有激光雷达的端到端方案，用实际产品把这条路走通。

如果小米真的这么做了，那会大大提升我入手小米汽车的决心。