2月12日消息，日前，雷军透露了小米公司的绩效系统，他表示，“在小米打B属于符合预期，完成任务；B+属于全面超预期；A是全集团标杆；S大概只有2%—3%的人才能拿到。叶航君（小米汽车自动驾驶负责人）拿到了A。在我们集团里拿到A很少见。”
雷军称，“在不到10个月的时间里，其智能驾驶团队发布了4个重大版本，从高速NOA（Navigate on Autopilot）到城区NOA，再到无图城区NOA，最后到端到端全场景自动驾驶。完成了我三年前对他们提的要求，进入智能驾驶行业第一阵营。”
对于小米自动驾驶的目标，雷军说，“2025年我对叶博士的要求就是站稳第一阵营，成为无可争议的第一阵营。”为了支持这一目标，雷军透露，小米智能驾驶部门2025年的研发预算为35亿人民币，这还不包括大模型AI部门和其他AI部门的投入。
小米汽车自动驾驶负责人叶航军曾解释过小米“全场景端到端智能驾驶”新版本和之前版本的区别，主要体现在3个方面：
一是算法架构的转变。从传统的基于规则的模块化架构转向了数据驱动的端到端模型。这种新方法通过学习人类驾驶员在复杂场景下的决策过程来操作，提高了处理不确定性和复杂场景的能力，并且使得自动驾驶行为更加自然，不像传统方式那样显得机械化。
“新架构采用了一体化的模型，覆盖从感知环境到做出决策和规划行动的所有步骤，减少了信息损失，从而提升了整体性能。”叶航军解释。
二是产品定义与用户体验的升级。将原本分散为四个独立功能（自动泊车辅助APA、代客泊车、城市领航、高速领航）的产品整合为一个完整的“车位到车位”的智能驾驶体验。这样做的目的是为了消除不同场景之间的断点，提供更加流畅和连续的用户体验。特别针对一些特别复杂的驾驶场景如收费站、ETC通道、掉头和环岛等进行了优化，提供了更广泛的场景支持。
三是视觉语言大模型(vrm)能力的加强。在最新的版本中，对vrm模型的能力进行了增强，能够更好地处理那些不常见或难以预定义的物体，例如停车场中的消防栓、配电箱、充电桩等，增强了识别和提醒功能，使用户在使用过程中能更谨慎地应对周围复杂情况。
“vrm模型还能够识别并告知司机关于公共车道、水坑、颠簸路面等情况，进一步提升了驾驶的安全性和舒适性。”叶航军解释。
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雷军谈小米绩效考核制度，智驾团队负责人出色完成任务拿 A
2月12日消息，日前，雷军透露了小米公司的绩效系统，他表示，“在小米打B属于符合预期，完成任务；B+属于全面超预期；A是全集团标杆；S大概只有2%—3%的人才能拿到。叶航君（小米汽车自动驾驶负责人）拿到了A。在我们集团里拿到A很少见。”
雷军称，“在不到10个月的时间里，其智能驾驶团队发布了4个重大版本，从高速NOA（Navigate on Autopilot）到城区NOA，再到无图城区NOA，最后到端到端全场景自动驾驶。完成了我三年前对他们提的要求，进入智能驾驶行业第一阵营。”
对于小米自动驾驶的目标，雷军说，“2025年我对叶博士的要求就是站稳第一阵营，成为无可争议的第一阵营。”为了支持这一目标，雷军透露，小米智能驾驶部门2025年的研发预算为35亿人民币，这还不包括大模型AI部门和其他AI部门的投入。
小米汽车自动驾驶负责人叶航军曾解释过小米“全场景端到端智能驾驶”新版本和之前版本的区别，主要体现在3个方面：
一是算法架构的转变。从传统的基于规则的模块化架构转向了数据驱动的端到端模型。这种新方法通过学习人类驾驶员在复杂场景下的决策过程来操作，提高了处理不确定性和复杂场景的能力，并且使得自动驾驶行为更加自然，不像传统方式那样显得机械化。
“新架构采用了一体化的模型，覆盖从感知环境到做出决策和规划行动的所有步骤，减少了信息损失，从而提升了整体性能。”叶航军解释。
二是产品定义与用户体验的升级。将原本分散为四个独立功能（自动泊车辅助APA、代客泊车、城市领航、高速领航）的产品整合为一个完整的“车位到车位”的智能驾驶体验。这样做的目的是为了消除不同场景之间的断点，提供更加流畅和连续的用户体验。特别针对一些特别复杂的驾驶场景如收费站、ETC通道、掉头和环岛等进行了优化，提供了更广泛的场景支持。
三是视觉语言大模型(vrm)能力的加强。在最新的版本中，对vrm模型的能力进行了增强，能够更好地处理那些不常见或难以预定义的物体，例如停车场中的消防栓、配电箱、充电桩等，增强了识别和提醒功能，使用户在使用过程中能更谨慎地应对周围复杂情况。
“vrm模型还能够识别并告知司机关于公共车道、水坑、颠簸路面等情况，进一步提升了驾驶的安全性和舒适性。”叶航军解释。