雷军称小米汽车将自研 L4 自动驾驶，对此你有什么看法？
小米汽车要自研 L4 级别自动驾驶，这消息一出，业内和消费者那可真是炸开了锅。我个人觉得吧，这绝对是个雄心勃勃的战略，而且背后隐藏着小米一贯的“软硬结合”和“极致性价比”的思路。
咱们先掰开了聊聊这L4自动驾驶。简单来说，L4级别就意味着在限定的场景下，比如高速公路、城市封闭区域或者特定园区，车辆可以完全自主驾驶，不需要人来干预。这已经不是简单的辅助驾驶了，而是能真正把方向盘交给AI的那种。想象一下，在上下班高峰期的城市里，你能舒舒服服地坐在车里看看书、回个邮件，或者干脆小憩一下，这画面想想都挺美。
小米在这个节点宣布要自研L4，这可不是一时兴起的冲动。你可以看看它过去在智能手机、IoT设备上的布局，小米一直都在深耕软件和生态系统。从MIUI到鸿蒙（虽然小米不是用鸿蒙，但思路类似），它展现了构建庞大用户生态和数据闭环的能力。自动驾驶，尤其是高等级自动驾驶，最核心的竞争力之一就是海量的数据和强大的算法。小米手里握着数亿的用户和设备，这天然就是个巨大的数据宝库，只要能有效利用，在数据积累和模型训练上，它就有先天优势。
而且，雷军这个人嘛，大家都知道他是个行动派，而且对技术有种近乎执着的追求。当他把目标定在L4，那说明他已经想清楚了这条路该怎么走，也做好了投入巨资的准备。自研，这背后意味着巨大的研发投入，包括顶尖的AI人才、高性能的计算平台、大量的测试车辆和场景数据。这可不是几百几千万能打发的事情，而是动辄百亿、千亿级别的大手笔。
那么问题来了，小米真的能做好吗？
首先，技术壁垒是巨大的。自动驾驶是个系统工程，涉及激光雷达、摄像头、毫米波雷达等感知硬件的融合，高精地图的构建和更新，以及复杂场景下的决策规划和车辆控制。每一个环节都充满了技术挑战。其他厂商，比如特斯拉、Waymo，甚至是国内的华为、百度，它们已经在自动驾驶领域深耕多年，积累了大量的经验和专利。小米作为后来者，要在技术上实现弯道超车，难度可想而知。
其次，成本和商业化也是一大考验。L4级别的自动驾驶硬件成本就很高，比如一套高精度的激光雷达方案可能就要几万块，再加上强大的算力芯片，这都会显著推高整车的售价。小米一直以来主打的是“性价比”，但要实现L4，如何平衡性能和价格，让普通消费者也能接受，这是个巨大的挑战。再者，L4的商业化落地场景和相关的法规政策，也还需要时间来完善。
不过，凡事都有两面性。小米自研L4，也有它独特的优势：
全栈自研的潜力：小米不像很多车企那样依赖外部供应商提供完整的自动驾驶解决方案。它从硬件到软件，从操作系统到AI算法，都有能力进行深度整合和优化。这种“软硬一体”的优势，尤其在打通数据流、提升系统效率和用户体验方面，可能会带来意想不到的效果。
生态协同效应：小米的IoT生态是它的核心竞争力。未来，如果自动驾驶能和家里的智能家居、手机上的各种服务打通，比如回家前车就能提前打开空调，手机上的导航无缝切换到车机，这种跨设备的无缝体验是其他车企难以复制的。
用户参与和数据反馈：小米拥有庞大的用户基数，可以通过用户的使用反馈来不断迭代和优化自动驾驶算法。这种“用户共创”的模式，在数据积累和场景覆盖上具有天然优势。
总的来说，小米选择自研L4自动驾驶，是一个高风险高回报的战略。如果成功，它将彻底改变小米在汽车行业的地位，甚至可能对整个自动驾驶行业产生深远影响。失败的话，巨额的研发投入可能也会成为沉重的负担。
但从小米过往的创业经历来看，他们很少打无准备之仗。雷军和他的团队，敢于挑战技术高峰，并且有能力整合各方资源，这是他们的底气所在。而且，我认为他们并不是要一步到位实现所有场景的L4，更可能是从某个特定场景切入，例如高速公路领航辅助，然后逐步扩展到更复杂的城市场景。
所以，我持谨慎乐观的态度。小米的加入，无疑会让中国乃至全球的智能汽车市场更加热闹，也会促使行业内的其他玩家加速进步。我们拭目以待，看小米能否在这条充满挑战的道路上，走出一条属于自己的特色之路。这不仅仅是小米一家公司的挑战，更是中国汽车产业在智能化浪潮中一次重要的探索。
咱们先掰开了聊聊这L4自动驾驶。简单来说，L4级别就意味着在限定的场景下，比如高速公路、城市封闭区域或者特定园区，车辆可以完全自主驾驶，不需要人来干预。这已经不是简单的辅助驾驶了，而是能真正把方向盘交给AI的那种。想象一下，在上下班高峰期的城市里，你能舒舒服服地坐在车里看看书、回个邮件，或者干脆小憩一下，这画面想想都挺美。
小米在这个节点宣布要自研L4，这可不是一时兴起的冲动。你可以看看它过去在智能手机、IoT设备上的布局，小米一直都在深耕软件和生态系统。从MIUI到鸿蒙（虽然小米不是用鸿蒙，但思路类似），它展现了构建庞大用户生态和数据闭环的能力。自动驾驶，尤其是高等级自动驾驶，最核心的竞争力之一就是海量的数据和强大的算法。小米手里握着数亿的用户和设备，这天然就是个巨大的数据宝库，只要能有效利用，在数据积累和模型训练上，它就有先天优势。
而且，雷军这个人嘛，大家都知道他是个行动派，而且对技术有种近乎执着的追求。当他把目标定在L4，那说明他已经想清楚了这条路该怎么走，也做好了投入巨资的准备。自研，这背后意味着巨大的研发投入，包括顶尖的AI人才、高性能的计算平台、大量的测试车辆和场景数据。这可不是几百几千万能打发的事情，而是动辄百亿、千亿级别的大手笔。
那么问题来了，小米真的能做好吗？
首先，技术壁垒是巨大的。自动驾驶是个系统工程，涉及激光雷达、摄像头、毫米波雷达等感知硬件的融合，高精地图的构建和更新，以及复杂场景下的决策规划和车辆控制。每一个环节都充满了技术挑战。其他厂商，比如特斯拉、Waymo，甚至是国内的华为、百度，它们已经在自动驾驶领域深耕多年，积累了大量的经验和专利。小米作为后来者，要在技术上实现弯道超车，难度可想而知。
其次，成本和商业化也是一大考验。L4级别的自动驾驶硬件成本就很高，比如一套高精度的激光雷达方案可能就要几万块，再加上强大的算力芯片，这都会显著推高整车的售价。小米一直以来主打的是“性价比”，但要实现L4，如何平衡性能和价格，让普通消费者也能接受，这是个巨大的挑战。再者，L4的商业化落地场景和相关的法规政策，也还需要时间来完善。
不过，凡事都有两面性。小米自研L4，也有它独特的优势：
全栈自研的潜力：小米不像很多车企那样依赖外部供应商提供完整的自动驾驶解决方案。它从硬件到软件，从操作系统到AI算法，都有能力进行深度整合和优化。这种“软硬一体”的优势，尤其在打通数据流、提升系统效率和用户体验方面，可能会带来意想不到的效果。
生态协同效应：小米的IoT生态是它的核心竞争力。未来，如果自动驾驶能和家里的智能家居、手机上的各种服务打通，比如回家前车就能提前打开空调，手机上的导航无缝切换到车机，这种跨设备的无缝体验是其他车企难以复制的。
用户参与和数据反馈：小米拥有庞大的用户基数，可以通过用户的使用反馈来不断迭代和优化自动驾驶算法。这种“用户共创”的模式，在数据积累和场景覆盖上具有天然优势。
总的来说，小米选择自研L4自动驾驶，是一个高风险高回报的战略。如果成功，它将彻底改变小米在汽车行业的地位，甚至可能对整个自动驾驶行业产生深远影响。失败的话，巨额的研发投入可能也会成为沉重的负担。
但从小米过往的创业经历来看，他们很少打无准备之仗。雷军和他的团队，敢于挑战技术高峰，并且有能力整合各方资源，这是他们的底气所在。而且，我认为他们并不是要一步到位实现所有场景的L4，更可能是从某个特定场景切入，例如高速公路领航辅助，然后逐步扩展到更复杂的城市场景。
所以，我持谨慎乐观的态度。小米的加入，无疑会让中国乃至全球的智能汽车市场更加热闹，也会促使行业内的其他玩家加速进步。我们拭目以待，看小米能否在这条充满挑战的道路上，走出一条属于自己的特色之路。这不仅仅是小米一家公司的挑战，更是中国汽车产业在智能化浪潮中一次重要的探索。
网友意见
等小米汽车发布的时候，l4就会像今天的l2一样常见。
一个目前暂时可以拎出来的ap评分。毛豆三和汉都是l2。
当然，如果按这种ap分级定义，那除了l1和根本看不到的l5，中间其实全是l2。
资料来自这个视频。很系统，很教科书，很有用。
【中国人应该如何看待自动驾驶-哔哩哔哩】 https://b23.tv/aw7cH4n
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