小米SU7智能駕駛更新的技術來源是什么？

小米SU7智能駕駛更新的技術來源是多方面的，既有小米AI團隊提供的超分辨率技術，也有小米智駕團隊全棧自研的智能駕駛底層算法技術等。小米AI團隊的超分辨率技術提升了感知精度，優化了圖片生成速度與多目標還原；小米智駕團隊在高速NOA、全國無圖、端到端等方面深入研究，全棧自研的底層算法搭載了具身智能引擎等多種技術，這些共同推動了小米SU7智能駕駛的更新。

小米AI團隊的超分辨率技術在小米SU7智能駕駛更新中扮演著關鍵角色。這項技術的流程包含提取特征、非線性映射和重建三個重要環節，并且借助深度卷積神經網絡，極大地優化了圖片生成速度以及多目標還原能力。

在智能駕駛的感知層面，超分辨率技術發揮出了顯著優勢。通過超分辨率矢量算法，具體計算邏輯分為四步：首先收集目標障礙物圖像，這為后續的分析提供了原始素材；接著，讓障礙物圖像與神經網絡確認特征，并與矢量圖像庫對撞形狀與細節，精準地識別障礙物的特征；隨后進行優化重構圖像，使圖像更加清晰準確；最后芯片依據處理后的圖像生成體素，構建占用網絡空間。正是基于這樣嚴謹的算法流程，小米超分辨率占用網絡模型精度小于0.1m，為智能駕駛的高精度感知奠定了堅實基礎。

不僅如此，小米還基于超分辨率技術延展應用了變焦BEV技術。針對泊車、城市行車、高速這三個不同場景，變焦BEV技術通過不同等級硬件調用與建模調整來滿足各場景的特殊需求，使得智能駕駛系統在各種復雜路況下都能更好地應對。

而小米智駕團隊的努力同樣不可忽視。他們在高速NOA、全國無圖、端到端等多個技術方向同時發力。小米采用全棧自研智能駕駛底層算法技術，這其中搭載了具身智能引擎以及自監督數據引擎等先進技術，涵蓋端到端感知決策大模型等多種技術類型。這些技術的協同運作，讓小米SU7在智能駕駛的決策和執行方面更加高效、智能。

小米高管親自參與智能駕駛路面實測，累計超過10萬公里，雷軍本人更是參與10多次測試，行駛了3000多公里。這種身體力行的做法，不僅體現了對技術研發的高度重視，也通過實際測試不斷優化智能駕駛技術，確保其在實際應用中的穩定性和可靠性。

綜上所述，小米SU7智能駕駛更新技術來源豐富多樣。小米AI團隊的超分辨率技術從感知精度提升方面助力，小米智駕團隊的全棧自研底層算法技術在決策執行等環節發力，再加上高管實測帶來的優化反饋，多方面的技術成果與實踐經驗相互融合，共同推動了小米SU7智能駕駛的持續更新與發展，使其在智能駕駛領域不斷邁向新的高度。