从车位到车位：小米汽车XLA大模型如何实现全场景智能驾驶？

1 小米XLA大模型是什么？

小米XLA大模型是小米集团旗下专注于智能驾驶领域的AI大模型，作为小米端到端辅助驾驶系统的核心技术引擎。该系统能够实现从车位到车位的全场景辅助驾驶，用户只需设置导航，即可让车辆自主完成ETC/闸机通行、窄路/环岛通行以及停车场寻位泊车等复杂任务。

该系统的核心优势在于采用端到端架构，将感知、决策与控制整合为一个统一的神经网络，大幅提升了系统处理复杂场景的能力和效率。与传统模块化架构不同，端到端设计让系统能更像人类驾驶员一样，直接根据多传感器输入的路况信息做出驾驶决策，减少了中间环节的信息损失和延迟。

小米在智能驾驶领域投入巨大，首期投资达57.9亿元，组建了超过1800人的研发团队，投入测试车辆超过400台。这些资源为XLA大模型的持续优化提供了坚实基础。截至2025年10月，该系统已拥有约47.3万活跃用户，累计辅助驾驶里程达3亿公里，体现了其在实际应用中的广泛接受度。

2 XLA大模型的主要功能和特点

2.1 核心技术架构

XLA大模型采用端到端神经网络设计，整合了激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多模态传感器数据。这种一体化架构相比传统模块化系统，能够更高效地处理复杂驾驶场景，实现更接近人类驾驶员的决策模式。

系统基于1000万Clips的真实驾驶场景片段训练，每个Clip包含约30秒的多传感器同步记录数据。这种大规模高质量数据集使得模型的决策更加精准和拟人化。2025年7月推送的1000万Clips版本显著提升了多项性能指标：纵向舒适性提高57%、绕行成功率提升67%、路口通过率增加23%。

2.2 核心功能亮点

• 全场景覆盖能力：支持从车位到车位的完整辅助驾驶链条，包括城市道路、高速公路、停车场等复杂环境。
• 拟人化决策机制：通过大规模真实数据训练，系统能够表现出接近人类驾驶员的决策逻辑，如在路口通过、车辆绕行等场景中更加流畅自然。
• 安全增强功能：新增”误加速抑制辅助(MAI)”功能，有效防止驾驶员误操作导致的意外加速情况，提升整体安全性。
• 持续进化能力：依托小米AI实验室的Xiaomi MiMo基座大模型，系统能够通过数据闭环持续迭代优化，形成”数据-算法-场景”的良性进化生态。

2.3 性能表现

在实际测试中，XLA驱动的小米端到端辅助驾驶系统展现出显著优势。根据第三方评测，系统支持5cm精度的极窄库位泊入和23km/h巡航速度的代客泊车功能。在高速跟车和变道逻辑上，系统表现出高度拟人化特性，大幅提升了乘坐舒适度和用户信任度。

3 如何使用XLA大模型？

3.1 适用车型与配置

目前，小米XLA大模型已覆盖小米YU7全系、SU7 Pro、SU7 Max及SU7 Ultra车型。不同车型在硬件配置上有所差异：YU7和SU7高配版本算力更高，而SU7低配版本未搭载激光雷达，算力为84TOPS。 用户需确保车辆系统更新至最新版本。

2025年7月29日起，1000万Clips版本已开始向SU7系列及YU7车型推送。购买新车时，用户可选择搭载完整辅助驾驶硬款的配置以获得最佳体验。

3.2 激活与使用流程

1. 功能激活：在车辆中控屏进入”辅助驾驶”设置菜单，确认已购买或激活”小米端到端辅助驾驶”相关服务包。
2. 前置条件：使用前需确保车辆传感器（摄像头、雷达等）清洁无遮挡，车载导航系统已更新至最新地图数据。
3. 功能启动：设置导航目的地后，在允许辅助驾驶的道路上，向下拨动两次换挡杆即可激活系统。车辆将根据导航路线自动控制加速、转向和制动。
4. 全程监控：尽管系统可自主操作，但驾驶员需始终保持注意力，随时准备接管控制。

3.3 使用注意事项

• 保险要求：使用端到端辅助驾驶功能需始终保持有效商业险保单，包括车损险全额投保、第三者责任险不低于100万元。
• 操作限制：系统目前仍为辅助驾驶级别，并非完全自动驾驶。驾驶员需对车辆安全负最终责任。
• 道路适应：系统在不同道路环境、天气条件下的表现可能有所差异，建议用户初期在简单熟悉的路段使用，逐步探索系统能力边界。

4 官方地址与获取方式

小米XLA大模型是小米汽车原生系统的一部分，无需单独下载或安装。用户可通过以下渠道获取相关信息和体验：

• 小米汽车官方网站：获取最新车型配置和功能说明
• 小米汽车App：查看辅助驾驶功能状态和使用指南
• 线下体验：截至2025年11月，部分小米汽车门店已开放端到端辅助驾驶系统体验，用户可预约试驾感受实际效果
• 系统更新：已购车用户可通过OTA方式接收最新系统更新，包含XLA大模型的功能升级

对于潜在购车用户，建议直接前往小米汽车门店或访问官方网站，了解最新车型配置和辅助驾驶功能的详细说明。现有车主则需定期检查系统更新，确保及时获得功能优化。

5 XLA大模型 vs 竞品对比分析

为了全面评估小米XLA大模型在智能驾驶领域的竞争地位，我们将其与主流智能驾驶系统进行对比分析，特别聚焦特斯拉FSD作为主要参照系。

对比维度​	小米XLA大模型​	特斯拉FSD​	华为乾崑系统​	Momenta飞轮模型​
技术路线​	多传感器融合（激光雷达+视觉）	纯视觉方案	激光雷达+视觉融合	多传感器融合
数据基础​	1000万Clips真实场景	300亿帧视频数据	未公开	未公开
功能特点​	端到端全场景覆盖	城市道路辅助驾驶	城区NCA	部分场景自动驾驶
算力支撑​	英伟达Thor芯片/自研芯片	自研Dojo超算芯片	自研芯片	多种芯片平台
更新方式​	OTA在线升级	OTA在线升级	OTA在线升级	分批次升级
适用车型​	小米SU7/YU7系列	特斯拉全系	问界、阿维塔等	多家合作车企

从技术路线上看，小米与特斯拉形成鲜明对比。小米采用多传感器融合方案，整合激光雷达、摄像头和毫米波雷达，这与特斯拉坚持的纯视觉路线有本质区别。多传感器方案在恶劣天气条件下具有可靠性优势，但硬件成本较高；而纯视觉方案成本更低但更依赖算法能力。 在决策机制方面，XLA大模型的端到端架构与特斯拉FSD V12的端到端神经网络有相似理念，但实现路径不同。

小米依托大规模真实场景Clips训练，而特斯拉依赖海量视频数据。这种差异体现了两种技术哲学：小米强调多传感器冗余安全保障，特斯拉追求算法极致优化。 市场定位上，小米XLA大模型目前主要服务于自家车型，形成闭环生态；而华为乾崑和Momenta则采用平台化策略，为多家车企提供解决方案。每种模式各有优劣，小米的闭环开发可能有利于系统优化和快速迭代。

6 XLA大模型的典型应用场景

6.1 城市日常通勤

对于日常通勤用户，XLA大模型可显著降低驾驶负担。系统能够处理早晚高峰拥堵路况，实现自动跟车、车道保持和自主变道超车。特别是在长距离低速行驶场景中，系统的稳定性可让驾驶员保持相对轻松的状态。

6.2 高速公路长途驾驶

在高速公路场景下，系统可实现自动导航辅助驾驶，包括自动进出匝道、自适应巡航和智能变道超车。2025年11月的更新特别优化了高速场景运行稳定性，使长途驾驶更加轻松安全。

6.3 复杂城市环境

系统在面对城市路口、环岛、窄路等复杂场景时表现出色。基于1000万Clips训练的世界模型使车辆能够更好地理解并适应复杂交通环境，提高通行效率和安全性。

6.4 停车与泊车场景

XLA大模型支持从代客泊车到极窄车位自动泊入等多种停车场景。系统能够识别停车场环境，自动寻找空车位并完成泊车操作，极大简化了传统停车难题。

7 XLA大模型能为用户带来的价值

7.1 安全价值

XLA大模型的核心价值首先体现在安全性提升上。通过拟人化决策和多重传感器冗余，系统能够有效降低人为失误导致的事故风险。新增的误加速抑制辅助(MAI)功能更是直接针对常见事故场景提供预防性保护。 统计数据显示，采用辅助驾驶系统后，车辆在多项安全指标上均有改善。虽然具体事故率数据尚未公开，但小米提供的”辅助驾驶保障服务”表明其对系统安全性的信心。

7.2 效率与便利性

端到端辅助驾驶显著提升了出行效率与便利性。用户可将部分驾驶任务交由系统自动完成，从而减轻驾驶负担，特别是在长途行驶和日常通勤中。全场景覆盖能力意味着用户从上车设置导航开始，即可享受连续的辅助驾驶服务。

7.3 技术体验与品牌价值

早期采用小米XLA大模型的用户可获得前沿技术体验，感受AI驱动智能驾驶的进步。随着系统持续迭代，用户车辆的功能和价值也将不断提升，形成独特的拥有体验。

8 最新重大更新动态（2025年3-6个月内）

2025年下半年，小米XLA大模型迎来一系列重要更新，持续推进技术前沿：

8.1 2025年11月：XLA端到端架构季度升级

小米官方确认，HAD辅助驾驶系统将于2025年第四季度升级新一代XLA端到端架构。这标志着小米智驾技术路线图中的关键一步，将进一步提升系统处理复杂场景的能力。 此次升级的核心在于优化感知-决策-控制的整体流程，减少系统延迟和提高决策准确性。据透露，新一代架构在城市场景中比上一代规划模块减少42%​ 的”犹豫刹停”现象，使乘坐体验更加流畅。

8.2 2025年11月：HAD增强版发布

在广州车展上，小米发布了HAD增强版，新增强化学习与世界模型技术。这一版本重点提升了系统的认知推理和决策优化能力，使驾驶行为更加符合物理规律和人类预期。 世界模型技术的应用让系统能够更好地预测环境变化，从而做出更加前瞻性的决策。强化学习机制则通过奖励信号持续优化系统表现，形成良性学习循环。

8.3 2025年7月：1000万Clips版本全量推送

2025年7月29日，1000万Clips版本开始向SU7系列及YU7车型推送。这一版本实现了多项性能指标的显著提升，包括纵向舒适性提高57%、绕行成功率提升67%​ 以及路口通过率增加23%。 此版本还新增了误加速抑制辅助(MAI)​ 功能，进一步增强了系统安全性。这些更新共同使小米端到端辅助驾驶系统更加接近真人驾驶体验。

9 常见问题FAQ解答

9.1 XLA大模型是否需要额外付费？

小米XLA大模型是小米高端车型智能驾驶系统的核心部分。功能使用通常包含在车辆购买价格中，但可能需定期支付更新和服务费用。具体费用结构建议咨询小米官方销售渠道。

9.2 系统在恶劣天气条件下的表现如何？

得益于多传感器融合方案，XLA大模型在雨雾等恶劣天气条件下仍能保持较好性能。激光雷达和4D毫米波雷达相比纯视觉方案在低能见度环境下有天然优势。但极端天气下仍需谨慎使用，随时准备接管。

9.3 系统如何保证驾驶安全？

系统采用多重安全措施：传感器冗余、安全机制和驾驶员监控。小米还提供”辅助驾驶保障服务”，但要求用户保持有效保险保单（车损险全额投保、第三者责任险不低于100万元）。

9.4 系统能否应对中国特有的复杂交通环境？

XLA大模型基于中国道路环境采集的1000万Clips数据训练，特别针对中国复杂的交通场景进行了优化。系统在路口通过、行人避让等方面的表现已接近人类驾驶员水平。

9.5 系统多久更新一次？如何更新？

小米通过OTA方式定期推送系统更新，通常每季度有较大版本更新，期间会有小型优化更新。用户可通过车辆中控屏或小米汽车App安排更新安装。

总结

小米XLA大模型代表了中国智能驾驶领域的重要创新，通过端到端架构和大规模真实数据训练，实现了高度拟人化的辅助驾驶体验。虽然目前仍处于辅助驾驶阶段，但其在全场景覆盖、决策拟人化和持续学习进化方面的优势，为未来自动驾驶技术的发展指明了方向。

随着2025年第四季度XLA端到端架构的升级完成，小米智能驾驶系统有望进一步缩小与行业领先者的差距。对于消费者而言，小米XLA大模型不仅提供了实用的辅助驾驶功能，更代表着智能汽车技术发展的前沿体验。在智能驾驶技术快速迭代的背景下，小米凭借XLA大模型已在竞争激烈的市场中占据了重要位置。

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参考文章或数据来源

1. 小米端到端辅助驾驶_百度百科 [http://baike.baidu.hk/item/%E5%B0%8F%E7%B1%B3%E7%AB%AF%E5%88%B0%E7%AB%AF%E8%BE%85%E5%8A%A9%E9%A9%BE%E9%A9%B6/65659974]
2. 小米XLA大模型_百度百科 [https://baike.baidu.com/item/%E5%B0%8F%E7%B1%B3XLA%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/65820819]
3. 小米智驾迎大升级！XLA架构Q4落地，1000万段驾驶数据训练！_懂车帝 [https://www.dongchedi.com/article/7573702255354135577]
4. 小米 HAD 辅助驾驶系统今年 Q4 升级新一代 XLA 端到端架构-中电网 [http://news.eccn.com/news_2025111717320660.htm]
5. 小米HAD辅助驾驶系统今年Q4升级新一代XLA端到端架构_懂车帝 [https://www.dongchedi.com/article/7574427742519935488]
6. 今天小米先解密了小米动态新出行 [http://www.xchuxing.com/ins/999918]
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8. 特斯拉FSD自主交付，雷军表示高度赞赏，称小米还要继续学习 [https://baijiahao.baidu.com/s?id=1836257963312295586&wfr=spider&for=pc]
9. 雷军，又给中国汽车上了一课-新浪汽车 [http://k.sina.com.cn/article_5404223525_1421de82500102uqty.html]
10. 一张2025年清晰、不忽悠的汽车智驾天梯图，选智驾车不求人（2）_懂车帝 [https://www.dongchedi.com/article/7531954250361651721]
11. 小米汽车陈龙入选TR35榜单 雷军祝贺，XLA模型助力辅助驾驶革新cnu_Xiaomi智能 [https://www.sohu.com/a/960031231_121850782]

以上信息更新截至2025年12月1日