小米 SU7 汽车事故仍然在持续发酵中。

4 月 2 日，社交媒体上流传一份《致所有关心小米 SU7 事故的用户和公众的一封信》，落款为 " 雷军 "，日期为 4 月 2 日。这份网传 " 公开信 " 包括：" 此刻的承诺：用生命敬畏驱动真相探寻 "" 反思与行动：把悲剧转化为行业进步的阶梯 "" 透明化沟通：重建信任需要刀刃向内 "" 长期责任：用十年坚守兑现安全承诺 " 等内容。

针对网传 " 公开信 " 的真实性，4 月 2 日下午，据红星新闻报道，小米公司相关负责人表示：" 如果我们要披露什么，一定是通过官方账号发。"

2 日下午，记者检索小米公司、小米汽车及雷军个人社交媒体账号，均未发现上述 " 公开信 "。

4 月 1 日晚间，小米汽车官方再次发布一则声明，称小米 SU7 标准版有前向防碰撞辅助功能包括碰撞预警 ( FCW ) 和紧急制动 ( AEB ) 两个子功能，作用对象是车辆、行人、二轮车三类目标，其中 AEB 功能工作速度在 8-135km/h 之间。这个功能和行业同配置的 AEB 功能类似，目前不响应锥桶、水马、石头、动物等障碍物。

简而言之，小米认为当前 AEB 功能不支持识别事故中的路障，但行业同配置车型亦不支持。

而对此，一位智能驾驶行业人士告诉记者，施工道路一般会在高清地图予以标注，并且指导 NOA 改道会提醒接管等。如果小米汽车智驾系统给予实时更新的高清地图以一定的权重，有一定概率可避免事故的发生。

根据小米汽车官方信息，公司刚刚于今年二月完成全量推送 " 小米端到端全场景智能驾驶（HAD）"，表示 " 端到端引入了用户驾驶数据训练，在‘无图’基础上，轨迹更拟人，通行更高效、驾驶更安全 "，并明确 HAD 覆盖了高速公路、城市快速路等等。

" 无图 " 的代价

在探讨智驾能力与责任的边界时，我们不得不承认，即便是在人为驾驶的情况下，小米 SU7 此次德上高速事故也有一定的遇险概率。

按照小米的通报，事故发生前车辆处于 NOA 智能辅助驾驶状态，以 116km/h 时速持续行驶。事发路段因施工修缮，用路障封闭自车道、改道至逆向车道。

目前，官方警情通报尚未公开。但由于车速过快，且德上高速位于九华山山区附近，夜间照明情况不佳，事故直接原因究竟是车辆在高速 NOA 撞击路障所致，还是驾驶员接管后不当转向 + 刹车所致，目前其实没有定论（虽然两种情况下小米可能都难辞其咎）。

那么，为何高速 NOA 无法识别车道变化？

一位不愿意透露姓名的智驾行业人士告诉记者，这可能与智驾系统不采用高精地图，或者地图在智驾系统的决策权重过低有关。

" 如果智驾系统采用了高精地图，至少它会提示前方施工，然后 NOA 的路线规划也会不同，" 该人士表示，但指出在处理改道时，是按照新道路继续 NOA，还是减速并要求接管，各家方案可能都有所不同。

不过，受访者也告诉记者，道路施工分为临时施工和计划施工，计划施工一般都会统一在路网进行标记，提示智驾更换路线。但临时施工信息却 " 不一定 " 上传。

考虑德上高速地理位置可能引发山体滑坡的风险，临时施工的可能性也很大——然而受访者还是向记者透露，据其了解，此次施工并非临时施工。

记者查阅小米汽车官方订阅号发现，大约在小米 SU7 刚发布初期，公司宣传其采用了 " 轻地图 " 的城市 NOA 方案。但在去年 10 月，小米宣布已经大量推送 1.40 版本智能驾驶，并明确城市 NOA 功能允许车辆进行施工避让。

然而，在今年 3 月 19 日，该订阅号又发文，称今年 2 月完成了端到端全场景智能驾驶功能开启全量推送，并屡次强调智驾系统 " 无图 "。

" 小米的方案是偏感知的，底层肯定没有高精地图，另外一个系统设计是有问题的。" 前述人士向记者指出：" 其实，车路云是用最低的协同成本实现自动驾驶的方式。"

当然，汽车商家标榜 " 无图 " 并非纯粹为了降本。据记者了解，纯视觉方案在决策依据上，一定程度会与更新不及时的高清地图矛盾。而在智驾系统参照权重的选择上，为避免参照数据相互矛盾导致决策困难，也会主动放弃高精地图。

" 纯视觉 " 的边界

那既然选择了 " 无图 "，而重感知，那么小米智驾的感知能力又如何？

回到此次小米事故车辆，从传感配置的角度，SU7 标准版 Pilot Pro 的智驾传感配置为 2 个前视，3 个仰视，4 个环视，一个后视摄像头，以及一个前向毫米波雷达（当然还包括 12 个超声波雷达，但超声波雷达性能不足，在高速智驾决策上几乎没有权重），俗称 "9+1" 配置。

而这一配置，几乎与特斯拉方案如出一辙。特斯拉 HW 4.0 系统装备了侧方四个环视摄像头，顶端三个前视摄像头以及尾部一个后视摄像头，包括车头一个前向毫米波雷达，也就是 "7+1" 配置。

几乎全部依靠摄像头的智驾决策体系，无疑属于所谓的 " 纯视觉方案 "。

那么，特斯拉纯视觉方案的可靠性如何？能否处理意外突发状况？

去年，媒体进行了一次深度报道，对特斯拉在开启 FSD 时引发的多起伤亡事故进行了曝光与分析。

报道中，特斯拉 FSD 引发了许多 " 愚蠢 " 的事故，如直接冲出丁字路口，追尾警灯闪烁的警车等。而其中一起事故对纯视觉方案的警示尤为典型。

在该事故中，开启自动驾驶的特斯拉，在凌晨三点左右，以约 40-50 公里 / 小时的中速，几乎径直撞向了侧翻并横倾在三条车道的卡车底盘，并造成驾驶员的死亡。而值得注意的是，从视频中看，侧翻卡车在尺度上非常巨大，高度接近三米，而路上灯光条件尚可，车速不快，人眼也能快速捕捉并及时反应。

但是，在面对这一在自然人视角尚属简单的应急处理，被标榜超越人类驾驶能力的特斯拉 FSD 却引发了事故。

媒体援引高校汽车工程专家的提法——上述事件的发生，或许是因为特斯拉无法识别侧翻卡车底盘特征，将其误认是道路或背景，因此未进行任何应急处理。

这也给纯视觉路线带来了一个灵魂拷问：纯视觉智驾不仅需要识车，亦需要识物，不只是路上的行人，宠物，甚至是突然倾倒的货物——更多人们意想不到的非规则物体，都可能成为交通事故的元凶。

从小米汽车回复来看，AEB 系统确实无法对锥桶、水马、石头、动物等改道障碍进行反馈。但小米官方坚称 " 友商 "AEB 也做不到。

但问题在于，小米 SU7 标准版的传感器设备数量，与同价位友商中相比近乎于 " 吝啬 "，决策亦完全依赖纯视觉能力，因此单单比拼 AEB 系统显然说服力不足。

根据懂车帝数据，同价位车型中，如理想 L6 智驾传感配置与小米 SU7 几乎相同——但更多包括极氪 007、小鹏 P7、比亚迪汉 EV 和海豹改款各配置版本至少配置 5 个毫米波雷达和 1 个激光雷达；问界 M5/M7，小鹏 P7+ 等车型至少配置 3 个以上毫米波雷达。

也就是说，比起 " 友商 "，小米 SU7 标准版在传感器上的安全冗余，远远不够。

" 一个合格驾驶员的训练，除了道路交通规则和驾驶技能训练，更多是靠着无形的生活经验累积，获得应对突发状况的能力。这恰恰是生命对人类的馈赠，也是人工智能目前还远远未能企及的境界。我们未来也许可以达到纯视觉的能力，但不应该是通过事故累积来训练智能。" 前述智驾上市公司人士向记者表示：" 雷军（小米）这次可能没得洗。"