一、人才加盟助力小米辅助驾驶发展
汽车从多个渠道获悉，前一汽南京研究院CTO陈光入职小米汽车，担任辅助驾驶感知负责人，向小米辅助驾驶负责人叶航军汇报。此前该职位由蔡锐担任，他已转到机器人相关部门。

陈光博士毕业于美国密苏里大学电子计算机系，拥有丰富的人工智能和计算机视觉研发经验，在人工智能顶级会议CVPR等发表过多篇论文。他曾在百度Apollo美国研发中心就职多年，担任感知系统技术负责人。加入小米汽车前，他负责一汽红旗第三代L4级全无人Robotaxi的研发工作。不过，一汽南京研究院近期传出团队解散传闻。

目前小米汽车辅助驾驶团队分为“端到端”算法与功能、技术预研两个大组。陈光加入后主要推进“端到端”功能落地。

二、小米辅助驾驶技术路线与进展
（一）“端到端”方案推进
与基于规则的传统方案不同，“端到端”方案将感知、预测、规划控制等模块整合为统一的深度学习模型，车企通常设置感知、规控两个模型团队。今年2月，小米正式向用户全量推送基于300万Clips训练的“端到端”全场景辅助驾驶功能，后续还将推出基于1000万Clips的版本。

（二）技术预研情况
在技术预研方面，小米预研当下火热的VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型，由雷军从英国自动驾驶公司Wayve招募的原主任科学家陈龙负责。小米VLA研发启动较早，目前进度可能与理想差不多。

三、小米辅助驾驶面临的挑战
（一）资源与经验积累
作为2024年才正式发布首款车的造车新势力，小米需要投入更多资源才能赶上辅助驾驶行业平均水平。虽然小米辅助驾驶团队规模已达1200人，且不断吸纳高端技术人才，如前图森CTO王乃岩、Wayve原主任科学家陈龙等，但辅助驾驶量产的工程化挑战与经验积累难以压缩。

从2023年至今，理想数次切换路线，调整部门组织架构，押注不同大模型部门才取得阶段性成果。小米也在经历类似路线切换，2024年6月推送基于规则的城市NOA方案，因应对复杂城市道路能力有限，去年9月成立“端到端”部门，今年2月推送该方案，但目前辅助驾驶水平距行业第一梯队仍有差距，内部正加紧开发下一代辅助驾驶方案VLA，可能年内推出。

（二）舆论压力
今年3月底，一辆开启入门级辅助驾驶的小米SU7在安徽铜陵高速道路发生事故，车上三人去世，引发舆论轩然大波，小米陷入严重的辅助驾驶安全信任危机，雷军称这是“创办小米以来最艰难的一段时间”。

四、新车发布与未来展望
在5月22日的新车亮相发布会上，雷军试图用辅助驾驶硬件全系标配来打消用户的安全疑虑。小米YU7全系标配制程4nm、拥有700TOPS算力的英伟达Thor车载芯片，以及1个激光雷达、1个4D毫米波雷达、11个高清摄像头以及12颗超声波雷达。

然而，在迎来多名大将、新车配置拉满后，小米辅助驾驶能否真正“超车”，还需要一份强有力的证明。