小米汽车在路测阶段正面临多重挑战，这些困难不仅涉及技术层面，还延伸至环境适应性、合规性及成本控制等核心领域。从吐鲁番的高温炙烤到黑河的极寒考验，再到帕米尔高原的低气压环境，极端气候条件对车辆性能提出了严苛要求。例如，在吐鲁番夏季，地表温度可达70℃，电池热管理系统需持续高效运作，防止热失控风险；而黑河冬季-40℃的低温则导致动力电池活性骤降，续航里程衰减超30%，充电效率下降50%以上，甚至出现门把手冻结、电子系统失灵等故障。高原测试中，海拔5000米以上的低氧环境使电机输出功率衰减约15%，对电驱系统的稳定性构成直接威胁。
智能驾驶技术的短板成为另一大瓶颈。由于入局时间较晚，小米汽车在真实道路数据积累上与头部企业存在显著差距，尤其在无图导航、施工路段改道等复杂场景中，决策系统频繁出现误判。测试数据显示，其NOA（导航辅助驾驶）功能在急弯路段易偏左行驶，方向盘抢控现象突出；在无数据覆盖的路口，曾发生逆行左转的严重错误，需人工紧急接管。更严峻的是，在高速事故模拟、临时施工围挡、野蛮加塞等极端场景下，系统通过率不足60%，接管反应时间仅剩2-3秒，安全风险显著高于行业平均水平。
公共道路测试的合规性争议亦持续发酵。部分测试车辆在居民区、学校周边进行加速、倒车、摆路障等操作，甚至出现逆向行驶行为，引发市民对公共安全的担忧。尽管交管部门要求测试需在封闭路段进行，但企业为获取真实路况数据，仍选择在开放道路开展测试，导致监管与实际需求形成冲突。更棘手的是，无牌或全包裹伪装测试车因难以识别，交管部门难以实施处罚，进一步加剧了管理困境。
高强度测试带来的成本与风险压力同样不容忽视。为覆盖全国296个城市的多样化路况，小米汽车累计投入超千辆测试车，SU7系列路测里程突破1300万公里，YU7系列也达850万公里。这种大规模测试不仅推高了研发成本，更暴露了质量管控的潜在风险。此前，因智能驾驶系统对障碍物识别不足，企业曾被迫召回近11.7万辆车，而真实道路的复杂性远超实验室环境，小概率故障的排查难度呈指数级上升。测试团队需在极端环境中长期驻扎，高温暴晒、极寒冻伤成为常态，昼夜连续测试的工作强度进一步压缩了容错空间，对人员身心构成双重考验。
