小米召回11萬輛SU7，雷軍危險了

■作者 徐立

■來源 營銷頭版

9 月，國家市場監(jiān)督管理總局一則召回公告，將小米汽車推至聚光燈下，總計 116887 輛 SU7 標準版電動汽車需啟動召回。

但與傳統(tǒng)認知中“拆零件、換硬件” 的麻煩不同，這次小米只需通過 OTA 遠程升級即可完成修復，一場虛驚最終變成了行業(yè)對智能汽車迭代模式的熱議，而雷軍的公開回應，更讓這場召回多了幾分對安全與責任的思考。

公告發(fā)布初期，“11 萬輛” 的數(shù)字確實引發(fā)了不少猜測。在燃油車時代，如此規(guī)模的召回往往意味著嚴重的硬件缺陷，車主不僅要耗費時間往返 4S 店，還可能面臨車輛長期維修的不便。

但小米此次的解決方案，徹底打破了這種固有印象，無需車主跑一趟，只需在車輛聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下接收OTA升級指令，系統(tǒng)便會自動優(yōu)化L2高速領航功能，整個過程就像給手機更新系統(tǒng)一樣便捷。

“用戶安全永遠是小米汽車的第一準則。我們發(fā)現(xiàn) L2 高速領航在極端場景下存在識別、預警不足的潛在風險后，沒有選擇‘等一等’，而是第一時間啟動召回流程，用最便捷的方式為用戶消除隱患。” 雷軍在小米汽車內部信中的表態(tài)，直接回應了外界關切。

雖然這種極端場景（如高速上突然出現(xiàn)的紙箱、急彎處變形的護欄）出現(xiàn)概率極低，但 “哪怕只有萬分之一的風險，我們也要用百分之百的態(tài)度去解決”。

這種坦誠與高效，收獲了不少車主的認可。“原來以為 OTA 升級不算‘召回’，沒想到小米會主動按規(guī)定報備，還把風險說得明明白白，比某些藏著掖著的車企靠譜多了。”

小米此次的召回，并非智能汽車行業(yè)個例。早在2024 年 12 月，特斯拉就曾在美國召回 203 萬輛汽車，通過 OTA 升級優(yōu)化 Autopilot 系統(tǒng)的安全保護措施；2025 年 7 月，特斯拉又因軟件無法檢測未鎖定引擎蓋的風險，召回超 180 萬輛電動車。

從低速自動剎車反應慢到后方來車預警誤判，這些看似 “小問題” 的軟件 bug，如今都能通過 OTA 遠程修復。

“智能汽車的軟件代碼量已突破 1 億行，是傳統(tǒng)燃油車的 10 倍以上。傳統(tǒng)燃油車的核心是機械部件，出廠后性能基本固定；而智能汽車的核心是軟件，需要通過持續(xù)迭代優(yōu)化體驗，OTA 不是補鍋，而是智能汽車的成長基因。

但爭議也隨之而來。有觀點認為，頻繁的OTA召回，本質是車企 “為了搶市場，把未打磨成熟的智駕功能先擺上臺”。

對此，雷軍的回應很直接：“小米不會為了‘炫技’而推出不成熟的功能。SU7 的 L2 高速領航功能已通過超百萬公里的路測，但極端場景的復雜性遠超預期，我們愿意在用戶使用過程中持續(xù)優(yōu)化，這不是‘不成熟’，而是對用戶負責的長期主義。”

事實上，不僅新勢力車企面臨軟件迭代的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)車企也未能例外。

2025 年以來，奔馳因電控單元軟件偏差導致 12 伏蓄電池虧電，召回部分進口 GLC、EQE 及國產(chǎn) EQB 車輛；福特更是在上半年發(fā)布了超過 80 次召回公告，既有軟件問題，也有傳統(tǒng)硬件缺陷。這說明，智能汽車時代的 “召回”，早已不是新勢力的 “專屬問題”，而是全行業(yè)需要共同面對的課題。

此次召回中，一個細節(jié)引發(fā)了廣泛討論：SU7 的 Pro 版和 Max 版并未出現(xiàn)在召回名單中。

究其原因，或許與硬件配置的差異有關——Pro 版和 Max 版搭載了激光雷達 + 攝像頭 + 毫米波雷達的多傳感器方案，而標準版僅依賴攝像頭與毫米波雷達。

除了硬件，宣傳邊界的問題也值得深思。此前，部分車企為了吸引消費者，將L2 輔助駕駛夸大為 “自動駕駛”，宣稱 “零接管”“雙手不用碰方向盤”，導致不少用戶誤解了智駕功能的邊界。而小米此次在召回公告中明確寫道 “駕駛員不及時干預可能增加碰撞風險”，這種務實的表述，與雷軍不畫大餅的宣傳理念一脈相承。

從小米SU7 的 11 萬輛召回，到雷軍的多次公開回應，我們看到的不僅是一次簡單的軟件升級，更是智能汽車行業(yè)的一次 “成長課”。智能汽車作為新物種，注定無法 “一出生就完美”，軟件迭代、功能優(yōu)化是必經(jīng)之路，但 “容錯” 不代表 “縱容”—— 車企需要像小米這樣，有直面問題的坦誠、解決問題的高效，更要有對安全的敬畏。

未來，隨著智能汽車技術的不斷成熟，OTA 召回或許會更頻繁，但只要車企像小米這樣，守住 “硬件不減配、宣傳不夸大、問題不回避” 的底線，消費者就愿意給予更多耐心。

畢竟，沒有哪個新技術的成長是一帆風順的，而 “愿意聽用戶的聲音，及時修正問題”，才是智能汽車真正走向成熟的關鍵。

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