实现的可能性非常高。从感知硬件的角度来看，华为ADS 3.0系统的完全功能实现需要包括一颗激光雷达（192线）、三颗毫米波雷达（其中一颗为4D）、十一个摄像头和十二颗超声波雷达。小米汽车在感知硬件的数量上与之相似，不过激光雷达采用的是禾赛提供的128线产品，探测距离相较于华为自研的激光雷达少了50米。此外，小米未搭载4D毫米波雷达。而华为使用的硕贝德雷达探测距离可达280米，擅长捕捉不规则的异形障碍物。通过回波采集数据建立立体坐标，再配合实时扫图的激光雷达，这套组合能够充分发挥其优势。这也是华为在近期没有推出ADS 4.0版本，而是发布细节优化的ADS Pro V3.1版本的原因之一。
理论上，激光雷达的线束数量如96线、128线和196线越多，其探测精度自然会越高。当前，车规级激光雷达的价格已经降至千元级别，因此，对于小米汽车而言，采用高线束的激光雷达似乎是一种理所当然的选择。然而，小米汽车却选择了禾赛的128线激光雷达。这是因为，高线束激光雷达会占用较多的算力资源。虽然小米汽车使用的两颗英伟达Orin-X芯片的叠加算力为508TOPS，足以应对128线激光雷达的需求，但关键在于小米汽车的技术路径。只要不放弃BEV技术，高线束激光雷达并非必需。因此，小米汽车在综合考虑资源分配和技术路径后，选择了更适合自身需求的128线激光雷达。
BEV网络的核心特点在于为场景中的每个障碍物标注坐标，并单独进行运动轨迹分析与预判。小米汽车采用了变焦BEV技术，以提高不同场景的精度。相较于高线束激光雷达，BEV网络对算力的要求较低，这为VLM节省了大量算力资源。在华为ADS 3.0体系中，道路细节的感知任务由4D毫米波雷达负责。因此，华为的GOD+PDP和小米的端到端+VLM形成了不同的技术路线，尽管底层逻辑相似，但在感知层面的需求却有所不同。目前，两者的大模型能力均已达到从周更升级到日更的水平，接下来的竞争焦点在于数据积累量。实际测试的有效数据越丰富，大模型的“智慧”程度就越高。预测显示，小米SU7在上市7个月内便达到了华为ADS 2.0水平，随着交付量和数据的增加，预计很快会推出下一代版本，追平ADS 3.0。有可能在明年6月发布新版本，距离追平华为的时间仅余8个月。
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