初涉智驾战场，小米SU7的自动泊车功能，却在一次次“撞墙”事故中翻车。南墙之上，智能科技的高光为何黯然失色？在“端到端”技术大热的今天，小米的智能驾驶宣言为何未能化作现实？问题的答案，或许就藏在这次集体事故的背后。

作为智能驾驶行业的新兵，小米汽车自入局以来便高举高打。“端到端大模型全球首次应用”“代客泊车全球首发”等字眼，俨然将自己摆在了“无人能敌”的位置。然而，这份自信在“撞墙事故”后显得有些无力。尤其是泊车事故频发时，车辆不仅未能识别障碍，甚至还“反复加油”，让不少人对小米的技术路线和团队能力产生疑问。信心如浮云，稍遇风雨便散。

智能驾驶的核心在于数据，而“端到端”技术对数据的要求更是苛刻。作为一种依赖数据驱动的范式，它不仅需要庞大的数据规模，更需要高质量、多样性的训练数据。而小米目前积累的数据量，能否撑起“端到端”的技术雄心？这实在让人怀疑。正如造房子需要坚固的地基，“端到端”技术缺乏可靠的数据，就像在沙滩上建摩天楼，根本经不起风浪。

蔚来、小鹏、华为等行业老兵早已深耕智能驾驶领域多年。以蔚来为例，其智能驾驶平台车型已超过30万台，仅在今年就捕获了千万级高价值数据片段。而小鹏汽车累计销量突破50万辆，其智驾数据积累也达到2000万片段。相比之下，小米汽车的销量不过刚过10万，数据积累尚显稚嫩。即便它对外宣称要在年底前达到1000万个片段，但低销量带来的数据质量和多样性不足，显然会让其技术部署难以站稳脚跟。

技术问题归根结底是团队能力的体现。有人或许认为小米深耕手机多年，拥有丰富的软件开发经验。但智能驾驶并非简单的软件升级，它已迈入AI主导的“软件2.0”时代，对算法设计和模型训练有着全新的要求。在这场人才与经验的竞赛中，小米团队显然还在摸索阶段。正如在沙滩上学游泳的人，刚一入海便被卷入深流，难免手足无措。

更为关键的是，小米选择从泊车场景切入“端到端”技术应用。虽然泊车场景相较高速驾驶复杂性低，但它对系统精度的要求极高，一点点偏差都会导致错误识别。正所谓“看似平静实则暗藏波澜”，小米在未完全掌握算法和数据闭环时便急于推向市场，这种“快节奏”的战略选择，最终为事故埋下了隐患。

值得肯定的是，小米的技术尝试并非完全失策。在自动驾驶领域，端到端技术是大势所趋。尽管当下小米在数据规模和团队能力上与行业头部企业还有差距，但它凭借敢于尝试的勇气，至少在行业内树立了某种“初生牛犊不怕虎”的姿态。风物长宜放眼量，小米的挑战之路或许才刚刚开始。

“风雨中这点痛算什么，至少我们还有梦。”即便目前泊车事故频发，小米依然有希望在未来补齐短板。如果能在接下来的两年中通过销量爆发积累更多数据，同时吸纳更多AI原生人才，小米的端到端方案或许能够迎来春天。然而在这之前，如何提升技术的可靠性和产品的用户体验，是小米必须直面的问题。毕竟，撞了南墙，最明智的选择不是硬闯，而是找对路口，重新上路。

小米SU7的泊车事故暴露了新兴智能驾驶品牌在技术、数据和团队能力上的短板，但也让我们看到了国产企业追梦的决心与勇气。从问题中反思，从教训中成长，也许“撞墙”的痛苦正是下一次飞跃的起点。正如一位读者所言：“南墙何惧，梦在远方。”