OTA之后，小米智驾追上了华为，但过俩月就落后了？

小米在2024年大学入学考试前夕发布了 OTA版本。而今天的高考，有一道题是：“网络的普及，人工智能的应用，会让更多的问题变得更加容易。这样的话，我们的麻烦还会减少吗？”。正好跟小米的 OTA版本差不多，都是关于人工智能的，不过没有 AI提问，也没有 AI回答。AI会帮你找到正确的方法，让你自己去开车。

小米SU7的 OTA1.2.0版本并没有跳过，按时向用户推送，到了六月六日，很多用户都通过 OTA进行了 OTA升级。此次 OTA升级，新增了市内十个城市的 NOA，停车空间中的“小憩模式”，以及更多的小米手机的导入。

最重要的是，这十个区域的 NOA，才是真正的核心。不过，这一次 OTA升级后，必须要有一个“智能行驶安全里程”的要求，而智驾1000公里的，则是截止到2024年3月31日00:00。

OTA升级，会不会跟华为走得更远？

之所以这么问，是因为小米的 OTA升级，最大的特点就是在市区以外的地方，而这一点，在接下来的数年里，中国的自动驾驶行业，都会被纳入其中。华为的 ADS计划在年内发布3.0版，这一版的重点是提高市区 NOA的能力，也就是说，在市区环境下，它将会变得更人性化。

那么，这一次的升级，会不会比华为还要好？

NOA市区，小米见齐华

有趣的是，网传获小米投资数千万的领潮近日就多次登上热搜。

此前有不少网友发现，各大直播间动辄就几千甚至几万的各类AJ潮鞋、绿水鬼表、蔻驰男女包等一线大牌，在“领潮”app上都以不到200的价格被疯抢。而领潮也因此被几家电商巨头以“恶意竞争”的名义抵制，不过几百万领潮用户并不在意这些，还纷纷在评论区留言：在领潮买的爆款椰子鞋才200，耐穿又好看，建议这样的“恶意”再多一点！

不得不说，此举是企业的正常扩张还是其抢占蓝海，我们还是要拭目以待。

首次推出市区 NOA的新车型，我们不要期望过高，这是一个比较合理的期望值。这样的一项技术，一般都是在不断地进行高频率的升级和升级。OTA升级后，并没有公布具体的评测视频，因为要在市区内完成1000公里的自动驾驶，就必须要有1000公里的自动驾驶经验。

大概是因为以上的要求，很多人都推迟了。但我们可以从他们的直播中，从他们的工作原理上，分析出他们的第一代城市 NOA，到底有多强，有多强。

从科技上来说，他是最顶尖的。

从科技角度来说，小米的智能驾驶系统为我们提供了很多新的事物，也可以说是对传统的科技进行了某种程度的改造。在新闻发布会上，他已经说了，这款车的基本计算方法，就是利用了 BEV、超高精度 OCC等技术，再加上公路模型。

常规 BEV模型只能给出汽车周边平面的俯视图，而无法进行3D模型化。通常，都会选用其它的网路，比如华为的 ADS2.0就是为了完成3D模型的制作而选用的 GOD网路；小米为了完成3D模型，采用的是 OCC网络。但是，华为为了克服上述问题，在 ADS3.0中引入了更加高级的 GOD网络，放弃了 BEV网络。

小米的相机 BEV，则是在各种情况下，提高了最小的辨识准确率，大约是0.05米；如果是在停车场或者城市郊区之类的情况下，它会更容易派上用场，比如华为的 ADS2.0版。

OCC网络跟 GOD差不多，都是用来构建3D空间的，通过3D模型来实现。在早期阶段， BEV+ OCC/GOD的联合应用，是因为在 OCC/GOD还不够完善的情况下，兼顾感知精度、精度和安全性等多方面的因素，仅仅依靠 OCC/GOD是远远不够的。

目前来看，小米汽车的研发，已经达到了和华为 ADS2.0一样的水平。

在实际应用中，会出现什么问题？

把基础的技术原理都看了一遍，基本上就是一流水平了。所以，从原理上来说，它的作用很大，但我们需要关注的，却是它的极限，以及它在城市早期的作用。

从之前的测试视频和直播中，我们已经大致了解了这个系统的性能。在这种情况下，选择和行动都会更迅速，更有决断，这也是城市 NOA最重要的一点。

接着，谈谈在特定的工作条件下的应用条件。

在红绿灯的时候，行人和电动车的优先级是最高的，一般在直线行驶或者转弯的时候， 小米SU7(图片 | 参数 | 询价)都会选择刹车，然后在确定前面没有障碍的时候，再加快速度（不过，这可能要花上好几秒钟的时间），算是一种较为安全的交通方式。

另外，小米SU7在遇到拥挤的路口时，也会按照预先设计好的路线，按照一定的顺序前进，避免了司机的干扰，让人很舒服。但是，在实施的时候，总会有那么一点点的“犹豫”。

在这种情况下，总结一下，小米SU7的城市 NOA，在复杂的路口，多车并行的情况下，采取的是一种比较柔和的“博弈”，它没有急着抢占道路，反而以较慢的速度，寻找合适的时机。在下列情况下，相同的运行方式发生。

在左拐路口，在完成了左拐之后，在下一次直行过程中，将会出现一种状况，需要让同向的车辆先过去；在此期间，左侧转向交叉路口的汽车，应越过虚线行人道，转入直行道路。这种情况下的选择，并不是很人性化，从侧面反映出了小米汽车的一种状态，那就是大部分时间都很谨慎。上述情况下，若是司机自己开车的话，在左拐之后，遇到三条车道时，都会选择没有车/车比较少的车道行驶，而不是等着右转车先走，这样就能同时通行。

尽管在某些条件下，运行平稳，所制定的路线也大多较为合理。不过，也有几个地方还有待改进，比如车辆与车辆之间的距离（很可能会被插队）、刹车的姿势、起步时的反应速度等等。

总的来说，小米SU7的设计思路是正确的，也是符合常理的，唯一的缺点就是在一些细节上有所不足，这一点可以通过 OTA升级来弥补。

接下来就是接下来的升级了，分成了好几个部分，继续使用 BEV+ OCC的方式，按照这个逻辑来做，最起码要解决两辆车之间的距离（也可以调整）和交叉车道之间的逻辑关系。而下一次大升级， BEV网络也将被抛弃，当2 D数据变成3D模型时， BEV将成为一个巨大的负担（就像 ADS2.0升级到3.0版一样）。

这款人工智能的操作体验，几乎和华为的 ADS2.0版不相上下，至少在逻辑上，它做的很好，逻辑清晰，运算速度快，但在一些细微的地方，却并没有表现出很高的准确性，这跟传感器本身没有关系，而是一种算法的改进。