辅助驾驶，究竟如何才能抵达自动驾驶的终局？

伴随着新一代 SU7 上市，其搭载的 Xiaomi HAD 小米辅助驾驶软硬件同步升级，给出了一条来自小米汽车的解题新思路。

硬件不分高低配，新一代 SU7 全系「满配」高规格辅助驾驶硬件： 700TOPS 算力 Thor 芯片，激光雷达、4D 毫米波雷达、11 个高清摄像头以及 12 个超声波雷达，标准版的配置就堪比行业 Max，甚至 Ultra 版，为辅助驾驶体验提供坚实的基础。

软件升级新架构，新一代 SU7 全系升级小米 XLA 认知大模型： 具备更多模态、更高效、更可控三大特点，通过让系统开始具备理解世界的能力，从而持续扩展系统的能力边界，标志着小米辅助驾驶正式从「数据驱动」迈入「认知驱动」的新范式。

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为什么要升级到「认知驱动」？

相信用过辅助驾驶的朋友可能都有一种微妙的感受：即便「端到端」系统在很多常见路况下都表现得挺不错了，但跟人类老司机相比，机器开车的整体体验还是差一截火候。我们认为，老司机和机器的核心区别就在于「是否具备对真实世界的认知」。

传统的端到端技术高度依赖模仿学习，通过输入海量视频 Clips 让机器模仿人类的开车行为，这也就是所谓的「数据驱动」。

「数据驱动」类似「背诵题库」，学习过的场景系统就能快速掌握，但遇到陌生场景就很难「举一反三」。而真实路况复杂多变，施工改道、临停占道、行人横穿……每天都有无数个"系统从未见过的"长尾场景在发生。我们无法穷尽物理世界的所有情况来让系统充分学习，因此传统的端到端也注定无法解决所有问题。辅助驾驶要想继续进步，就必须跨越「死记硬背」的阶段，学会像人类一样认知世界，并基于认知做出思考与推理。

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如何让辅助驾驶具备「认知」能力？

在回答这个问题之前，先来聊聊时下最热门的具身机器人。前不久，我们发布了一段小米机器人在汽车工厂「实习」的视频。视频中，机器人代替工人，连续从自动送钉设备中精准抓取自攻螺母，并准确放置在定位工装上。这种高精度的物理交互，体现的正是机器的「认知与空间推理能力」。

（视频待上传，大小限制）

我们很早就察觉到了这一点，并把「室内机器人精细操作」和「室外辅助驾驶任务」进行混合训练，得到了一个统一的物理 AI 基座模型——Xiaomi MiMo-Embodied 具身基座大模型。这种创新性的训练方式产生了强大的跨域协同效应，大幅提升模型整体的空间感知与空间推理能力。截至2026年4月实验数据证明，在涵盖辅助驾驶与具身机器人感知、决策、规划等 29 项核心基准测试中，Xiaomi MiMo-Embodied 取得了领先的成绩，打造了开源具身基座模型的新标杆。基于这一基座模型，小米辅助驾驶升级了全新的车端架构：Xiaomi XLA 认知大模型。

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为什么是 XLA，而不是 VLA？

人类驾驶，实际上是一个多模态感知与复杂推理的过程。除了视觉，我们还会依靠听觉去捕捉环境音，依靠身体的体感去感知加减速的惯性，更会调动大脑中海量的记忆与经验。参考这一理念，我们将行业主流的 VLA 技术扩展成为了 XLA 架构。

X 代表着原生支持多模态的数据输入。XLA 架构可以将激光雷达的精准测距、视觉的丰富语义、导航的全局视野、声音的动态反馈、乃至机器人物理 AI 交互数据进行有机融合。

借助多模态输入能力，在新一代 SU7 上，现在动动嘴就能用语音指令控制辅助驾驶的行车、泊车功能。可以说"小爱同学，向左变道"来切换车道，也可以说"小爱同学，离前车远点"，不用抬手、不用分心，大幅提升了辅助驾驶的操作便利性。

（视频待上传，大小限制）

从某种意义上说，Xiaomi XLA 让新一代 SU7 具备更丰富的感官输入和更广阔的全局知识，从而更全面地感知复杂的交通环境，更深刻地理解真实的物理世界。

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为什么 XLA 不显示 CoT 思维链？

如果说「X」赋予了车辆更全面的认知，那么 Xiaomi XLA 的「L」语言，则是开启深度逻辑推理的那把钥匙。传统 VLA 模型在处理 CoT 思维链时面临着一个两难的困境：要么输出大段自然语言文本，严重拖延系统的反应时间；要么干脆去掉语言，无法进行复杂的逻辑推演。但显然，高效和推理都是下一阶段辅助驾驶必须的能力。为了打破这个瓶颈，我们在 Xiaomi XLA 中引入了突破性的潜空间推理（Latent CoT）模式，兼顾了系统低时延和推理能力。简单来说，系统不再需要把思考过程翻译成人类语言，而是在潜空间中直接使用高维机器语言进行推演，从而极大提升了思考速度。

但不显示人类语言，不代表不能了解模型的思考过程。为了避免「端到端」时代的黑盒问题，Xiaomi XLA 依然保留了整个推理过程的可解释性与可追溯性。在需要分析模型思考过程的时候，我们可以把「潜空间推理」解码成人类能看懂的语言。这也是我们平时复盘路测常用的方法，借助这一方法，研发工程师可以清晰了解系统的决策路径，及时发现问题并进行有效修正。

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小米还会使用世界模型吗？

2025年 11 月，我们在发布 Xiaomi HAD 增强版时曾向大家深入介绍过「强化学习+世界模型」这套机制。当时行业里有很多探讨：未来的辅助驾驶，到底应该选 VLA 路线，还是选世界模型路线？针对这一问题，我们始终认为，VLA 技术与世界模型技术并非非此即彼，而是可以相辅相成。

在 Xiaomi XLA 架构中，我们也无缝接入了「强化学习+世界模型」技术。世界模型就像是一个高保真的模拟器，它负责在虚拟世界中源源不断地生成海量、复杂的驾驶场景；再结合强化学习，在这个模拟器中进行无数试错与策略优化，走错了就扣分，对了就加分，在奖励机制下不断尝试，寻找最好的开车思路，从而让算法实现更高的上限。

借助这套闭环训练机制，我们让系统拥有了持续进化的能力，真正做到越开越稳、越开越像老司机。

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结语

通过向机器注入「认知」能力，Xiaomi XLA 持续扩展能力边界，小米辅助驾驶由此开启了一个全新的发展阶段。新一代 SU7 交付即搭载 Xiaomi XLA 认知大模型，并且在第一个版本就实现了例如「语音控车」、「商场地库车位级领航」等行业新功能，后续我们将持续迭代体验。

最后，我们也再次呼吁，辅助驾驶不是自动驾驶，驾驶仍需保持专注，始终确保在紧急必要时控制车辆。