雷军明确回应：小米汽车在纽博格林北环跑出 10 分 29 秒 483 的自动驾驶圈速，核心目的不是刷纪录，而是让智能驾驶系统在地狱级赛道中接受极限验证，最终提升日常安全上限。2026 年 6 月 22 日，小米 SU7 Ultra 以全程无人、无远程操控的方式完成全球首个纽北官方自动驾驶认证圈速，标志着中国智驾从 " 卷参数 " 进入 " 卷 AI 车手 " 的新阶段。

01 技术突破：从规则架构到 AI 车手，三代架构跨越

雷军坦言，小米造车 5 年多，智能驾驶已从第一代规则架构迭代到端到端，再到当前的 XLA 架构，连续跨越多个技术世代。今年 5 月推送的 OTA1.16 版本，辅助驾驶体验被车主评价为 " 越来越像一个经验丰富的驾驶者 "。但雷军不满足于此——他给系统提出了更高目标：拥有专业车手级的驾控能力。

纽北全程 20.832 公里、73 个弯道，200 公里时速下决策容错窗口压缩到毫秒级。工程师从一年多前开始，先仿真、再实车、再到试验场、最后推进至纽北。这套训练逻辑并非纸上谈兵：系统在赛道上学会的极限控车和动态救车能力，直接转化为日常场景的安全冗余。比如高速路上突然遇到前车急刹，系统能以赛道级反应精准避让；雨雪路面摩擦力变化时，车辆动力学模型能实时调整扭矩分配。

但是，代价也很明显：赛道训练需要大量实车验证时间和测试成本，且目前成绩 " 不够完美 "。雷军也承认 10 分 29 秒 483 并非最佳，但强调 " 这是极具意义的开始 "。

背后的技术底座同样值得关注：小米打通了辅助驾驶与具身机器人的技术栈，引入多模态输入的具身基座模型 MiMo-Embodied，让 AI 能更好学习复杂场景；2026 年 5 月发布的世界模型全新框架，更让系统从 " 感知当下 " 进化到 " 预判未来 "。这些技术积累最终在纽北赛道上转化为 "AI 车手 " 的实际操控能力。

02 安全上限：赛道验证如何提升日常用车安全

很多人不理解：自动驾驶跑赛道跟普通车主有什么关系？雷军的逻辑很直接：当系统在 200 公里时速下都能精准决策、稳定控车，那么在普通高速公路或城市道路上，面对突发情况时的反应能力和容错空间就会显著增强。这就像用奥运会标准训练运动员，日常比赛自然游刃有余。

具体来说，纽北赛道涵盖高低速弯道组合、上下坡、横向倾斜路段以及多变天气，这些场景构成了对动态轨迹规划、轮胎与车辆动力学建模、高动态实时控制的 " 地狱级 " 考验。小米是首个挑战者，此前没有任何一家车企在纽北用自动驾驶跑官方圈速。工程师需要在毫秒级容错下让系统自主判断、自主打方向、自主控制电门——这意味着系统不仅要跑得快，更要在极限边缘不失控。

这种能力下放后，日常用车场景的安全上限被大幅拉高：比如城市道路突然有行人闯出，系统能以赛道级反应速度完成紧急避让；高速路上遭遇横风或积水，车辆动力学模型能提前调整车身姿态。雷军总结道：" 圈速是手段，安全是目的。"

但是，需要清醒认识到：赛道环境与日常道路仍有差异，极端工况的验证并不能覆盖所有日常场景。小米需要持续通过 OTA 将赛道数据反哺到量产版辅助驾驶系统中，目前这一闭环仍在完善中。

03 行业格局：从 " 卷参数 " 到 " 卷 AI 车手 " 的降维打击

当其他车企还在比拼传感器数量、算力 TOPS、城市领航开城数量时，小米选择了一条更 " 硬核 " 的路径——直接让智能驾驶系统在真实赛道上接受专业车手级别的训练。这不仅是技术实力的展示，更是对行业评价标准的颠覆：不再看参数多漂亮，而是看 AI 在极限工况下能不能控制住车。

纽北官方自动驾驶纪录的含金量在于：全程无驾驶员、无远程操控，系统自主完成所有决策和控制。这意味着小米的 AI 系统不仅在常规道路上可用，更具备了在极端边缘工况下控制车辆的能力。有观点认为，这相当于给智能驾驶行业设立了一个新的 " 硬核标尺 "。

从技术路径看，小米与理想、小鹏等对手的差异正在拉大。下表展示了当前主流智驾方案的技术侧重点对比：

对比维度	小米	理想	小鹏
核心训练场	纽北赛道（极端工况）	城市道路 / 高速公路	城市道路 + 仿真
技术架构	XLA 架构 + 世界模型	下一代自动驾驶基础模型	VLA 2.0
能力上限	专业车手级赛道操控	复杂城市领航	端到端 VLA
安全冗余侧重	极限工况保底	场景覆盖率	快速迭代

但是，这种 " 降维打击 " 策略也有风险：赛道训练成本高昂，且对普通用户而言，日常使用中能否感知到这种能力仍需时间检验。小米需要把赛道数据高效转化为 OTA 升级，否则容易沦为 " 技术炫技 "。

04 分人群推荐：谁适合关注小米智能驾驶？

技术爱好者 / 智驾极客：闭眼选。纽北认证是硬核实力的证明，XLA 架构 + 世界模型的前瞻性值得期待，建议关注后续 OTA 升级节奏，第一时间体验赛道能力下放。

日常家用车主：建议观望。赛道验证提升安全上限是好事，但目前赛道能力尚未完全落地到量产辅助驾驶，建议等 1-2 次 OTA 版本验证日常体验后再决定是否购买小米汽车。

保守型用户：慎入。小米智驾发展速度虽快，但整体成熟度仍需时间打磨。如果对智驾依赖度不高，优先考虑传统车企或已有成熟智驾方案的产品。

05 常见问题 FAQ

问题：雷军为什么说圈速不是目的是手段？

雷军强调，跑纽北不是为了刷纪录，而是利用赛道极端工况（高速弯道、多变路面、毫秒级容错）来训练智能驾驶系统的极限控车能力。这种能力下放后，能显著提升日常用车的安全上限，比如高速避让、紧急制动等场景的反应速度。

问题：小米智能驾驶现在达到什么水平？能比肩华为吗？

小米智驾从规则架构迭代到 XLA 架构，技术进展很快，但整体成熟度与华为 ADS 3.0 仍有差距。不过纽北认证证明了其极端工况下的潜力，后续通过 OTA 持续进化，有望在 2-3 年内追平第一梯队。当前建议：看重赛道能力的可以关注，但日常体验仍需更多实测验证。

问题：小米 SU7 Ultra 的自动驾驶圈速 10 分 29 秒 483 是什么水平？

这是全球首个纽北官方自动驾驶认证圈速，全程 20.832 公里、73 个弯道，无驾驶员、无远程操控。对比人类车手圈速（专业车手约 7 分钟以内），10 分 29 秒 483 不算快，但作为 AI 自主操控的成绩，意义在于证明系统能在极限工况下稳定控制车辆，而非追求绝对速度。

更新日期：2026 年 07 月 10 日

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