智能驾驶，新能源车下半场必须要卷的方向，所以无论是入门还是高配版，小米SU7的智能驾驶层面硬件都给到了英伟达Orin X芯片，以及11V的统一硬件配置，高配的多了1颗激光雷达、2颗毫米波雷达。
入门版的价格，21.59万元很吸引人，而且有一定的智能辅助驾驶能力；但，入门的配置算力只做到了84TOPS。而这个消费群体的人，关心的肯定是这点算力都能干嘛，之后又能进化成什么样。
用着单颗Orin芯片，算力只有84TOPS，看上去让人很难理解。这里可能不太关注芯片以及智能驾驶的人会一头雾水。在SU7入门版配置上，用的是英伟达Orin芯片，而高配上用的是Orin X芯片。
Orin芯片的核心，就是普及性，给低价格车型配置上一些基础的辅助驾驶功能，让小米SU7标配车型实现了32项智能驾驶功能。Orin的峰值算力是在Orin-X芯片的基础上做了裁剪，制程还是8nm的，软件架构上也和Orin-X一样没区别。
聊聊泊车部分功能这些看点，以及后来的可行性方案。
交付既能用的高速NOA，没啥太多要讲的，只要感知配置到位，11颗高清摄像头+1颗毫米波雷达+12颗超声波雷达，就能把这个功能给支撑起来；纯视觉感知+导航设定，对于高速NOA来说，够用。
小米的智能泊车辅助（APA），里面有一个机械库位泊入。这个难点相对来说，是比较大的，精度是一方面，重要的是需要识别车身周围的低矮障碍物，比如10cm左右的边缘，这在泊车端比较难办。
毫米波雷达无法识别垂直信息，低配又没有激光雷达，即便有也在前向头顶的位置，扫不到车辆侧面。所以，这个功能的实现主要还是依靠的还是摄像头（纯视觉方案的极越01也在推类似的功能）。但，单个摄像头对于颜色的识别是比较容易产生BUG的点，例如机械车库边缘与车位地面颜色一致，很可能会被混为一体。
唯一的解决方案，用双摄对焦来识别高度，类似于双摄手机的“人像模式”的那种算法，识别出距离更近的物体；小米SU7在车后方，装有高、低两颗摄像头组合，玩手机的厂商做出这种功能，应该不难。
还能期待什么？
说实话，这些场景都对算力的需求不是很大，工况不算复杂。而这个Orin芯片后续可能还会有一个功能的开发，之前在其他品牌车型上出现过的“通勤路线智能驾驶”，芯片方案也是84TOPS的Orin，而且感知方案还没有小米SU7上用的多。
这或许才是之后84TOPS最能发挥价值的一个工况，理论上会有一定限制，例如只能记住单一路线的通勤，例如几公里转弯、几公里并入环路等，相对来说没有城市NOA那种自由度，更像是在设定好的路线上去做信号灯、行人（自行车、停靠车辆等）的感知，84TOPS跑满了来处理这种工况问题不大。
融合之后，体验感最好的智驾？
聊小米SU7的智能驾驶，已经不能单独聊它的智能驾驶了，它做的智能驾驶其实是包含了人车家整个生态的，多少都有一些关联。而这也是它在市场中比较独特的一个看点，结合人车家生态圈的玩法，应该是比纯粹的智能驾驶的体验感略好一些。
激光雷达不是自研的，128线、最远探测200米、153万每秒的点云，几乎实锤了是雷军投的禾赛提供的激光雷达。而小米自研的只是激光雷达的一些算法而已，包括除污算法、反射率算法、降噪算法等，为了减少恶略环境对激光雷达的干扰，变得相对来说更可靠。
背后算法我可能想的比较简单，但实现原理应该类似，对传感器输入的数据先过降噪算法类似筛选的性质，再进网络做决策，这类算法做的好也很难。
关于其硬件的增加，1颗激光雷达、2颗毫米波雷达以及两颗Orin-X芯片，算力508TOPS。功能，包含十字路口、丁字路口的右转、礼让行人、障碍物路口通行、借道通行、十字路口无保护左转等以上功能。
看大功能基本都差不多，没啥差异，总结几个点来看。
超分辨率占用网络技术。听着听高级的，简单来说就是放在路侧的不规则的任何物体，可以是交通信号灯也可以是改装后的电动车等物件，它能实现的是小于0.1米的误差精度；做到小误差的特性，应当还是用激光雷达的真值，但可能小米也会融合视觉这类的信息来做判定，然后就是识别异性障碍物种类可以做到无上限。然后会收集这种异性障碍物，后续训练，然后精度会越来越好。