11月14日一天内，小米SU7自动泊车出现大面积事故。迄今此事过去了10天，直到事故发生一周左右，在社媒上才有了一点热度，延续了大概2、3天。

这有点违背常识。通常这种公关问题，都是初期热度迅速走高，随后多方博弈，争议越大，热度维系的时间越长。直到有一方退让或者被新的热点稀释，热度开始下滑或者退出。

而小米泊车故障的舆论发酵过程，之所以走势“不自然”，正说明品牌方采取了种种措施干预扭曲所致，经历了初期与客户拉扯与控文控评（多个社媒平台上，“小米SU7撞墙、撞柱”的话题都被举报），实在压不住了才出解决政策。先拖时间，意在分散热度、降低第一波舆论打击的力度（第一击往往力度最大）。看得出，小米汽车运营时间虽短，但小米对处理这类舆情，相当娴熟。

公关能解决的事，多半不是大事。但小米SU7故障，背后的机制问题，可能引发更大的麻烦。

说起来简单，操作上还是挺繁复的。

14日，小米客服接到大量基础版SU7自动泊车时撞车的报告。此时小米客服的应对，仍停留在要求客户“报险、自己修车”的层面上，未获得高层授权，处于常规应对阶段。

到当天下午，相关车主们快速拉了一个维权群。小米后台数据部门显然也发现泊车故障具有“雷同性”。开始忙着分析数据，还原场景。

照正常流程，后台、研发和前端都要向上汇报，客观上需要有决策权的高管出来协调。从结果看，小米对组团维权的应对方案是，客服开始通知车主，答应免费维修并补偿一点积分。

当然，这只是第一步反应，安抚住客户，控制舆情。从各类平台上该话题热度走势被明显压制，可以推知小米方面动用了不少资源来平息此事。

技术条线上，禁用该功能（视问题定位不同，决定是否扩大到所有版本），并在第二天之上班前修复Bug，更新OTA，或者干脆回滚到上一版本。

从舆情管控上，小米补救来的还算及时，没有继续和维权车主极限拉扯，任由舆情扩大。体现了有决策权的高层介入较快，行政指挥体系比较扁平。

但是，若此事放在没有“生态”建构的传统品牌身上，几百个案例，压根无法形成舆情。原因是客户是原子化的，他们很难找到彼此，互通信息，并形成一致行动。小米深谙流量打法，但也必须承担流量反噬的风险。正是看到这一点，从甩锅到认账，没花多久。这并非小米道德水平高，而是在负面冲击之下对品牌维护成本有预见。没有什么白莲花，强硬还是谦卑，全看违规成本评估。

APA（自动泊车辅助）技术上，这件事暴露了小米研发可能不像自我标榜的那么强，这一点在意料之中。小米知道自己入行时间太短，还未在智驾技术上形成像样的积累，只能在SU7发布会上表示自己的APA是“行业第一”。

虽然小米从未公布过APA套件是买的还是自研，考虑到法雷奥和博世在今年前三季度合计占有率40%，这么大的安装量从未捅过篓子，可以推知，这一块小米是自研。

问题在于，小米后台直接推送了更新，但更新包大概率没经过验证和测试，更别提代码走查和审查，也没有更新公告，就这么直接推送了。

小米研发稀烂的点，倒不在于写代码水平不行，而在于研发管理。任何算法更新，都有一套流程管理程序，未经测试的更新包是怎么跳过这些管理流程的，想破头也想不出。只能假定它没有审查机制，或者机制形同虚设了。其代码走查、审查、测试流程，均有重大隐患。

很难想象IT和消费电子起家的品牌，对于软件这样的核心竞争力产品，如此随意，实属意料之外。说句草台班子，也不为过。

再说算法本身，和ADAS需要应对层出不穷的长尾场景比起来，APA算法算是比较简单的，门槛比较低。

出问题的场景，多数是标准车位+固定障碍物，属于常见且简单的基础场景，很难归咎于“长尾”。

考虑到小米的“端到端”全场景智驾，在11月16日才开启“定向邀请内测”（计划年底前推送先锋版），那么小米眼下的APA，极大概率仍是经典的规控算法。

APA规控算法智驾一样，分为感知、决策和执行部分。虽然出事的标准版，相对Pro和Max版少了激光雷达，并只有1颗毫米波雷达（后两种版本都配了3颗毫米波雷达）。但是，我们仍倾向于出问题的模块，更大的可能在于决策。

原因是标准停车场景，感知主要靠鱼眼头（四路拼接）和超声波雷达来搜索车位、障碍物定标和距离测量。毫米波雷达通常金属反射有难以消除的噪点问题，而激光雷达则主要用于极窄车位和立体车位的精确测距，因此故障大概率不是不同型号的硬件差异造成的。

决策模块，则负责确认车位并释放，建立车辆坐标，规划泊车路径，和执行器握手，执行泊入过程。值得一提的是，泊入过程需不断感知探测周围环境，特别是检测侵入路径的移动对象，实时进行避障。

当然，实际算法很复杂，每个模块都可能多达数万行语句，包括调用MEB模块、DR记忆模块、扇区碰撞报警模块等。

从出问题的情形来看，客户普遍反映泊入时没有接近障碍物报警，甚至撞上之后还未停车，反而继续加电。看上去很像是决策树调用感知模块出了问题，或者数据堆栈读取等底层问题。总之，属于基础算法逻辑错误。这也刷新了业内对小米算法水平的认知。

这种事对消费者使用技术的信心、对品牌的信任，打击都是比较大的。小米交车10万辆左右，14日一天内使用自动泊车功能的车辆，很难知晓（后台当然有能力统计），暂时算10%，即1万人当天动用了车辆并用到该功能。出问题的车就算200人（忽略未加入维权群的人），出问题的概率是2%。对于一个APA解决方案来说，这个概率大到需要重建审查测试机制的程度。

不同算法功能，研发管理的流程都差不多。如果高速和城区智驾也是这么个玩法，哪天闯下大祸，导致客户人身伤亡，可就不是一点积分能打发的了。

如果小米管理层没有因此惊出一身冷汗，而继续依赖遇事不决诉诸公关的套路，根据海恩法则（每一起严重事故的背后必然有29次轻微事故、300起未遂先兆以及1000起事故隐患），更大的篓子恐怕还在后面。