一小时大定破28.9万辆,小米Yu7创造车坛奇迹

3分钟大定200000台,是的,你没看错,是20万台,不是2万台。

小米Yu7可以说是创造了车坛奇迹。上一个世界记录还是小米SU7,也只不过是24小时之内不到9万台。

当然,产品本身也很用心。卖的好,靠的不光是雷布斯的营销能力,产品本身能打也很关键。产品不好,你再怎么营销也没用。产品是1,营销是后面的那个0。没有1,再多的0也都白搭。

最良心的是,已经下单SU7的用户还能在3天内免费切换成新发布的YU7。我不确定别家车厂有没有这种操作,但我在YU7还没发布前就猜测小米大概率会支持改配,毕竟两个车都是自己造的,还没开始排产,切换一下也不会影响生产节奏。而且那些不想改的用户,交付时间还能更快,双赢。此外,YU7的价格本来就比SU7高,小米这么做也不亏。

至于产品力,从参数来看是比Model Y要强的,1000多万公里的测试也很扎实,关键是起售价只要25.35万,性价比真的是拉满了。

小米YU7在配置上的可贵之处有以下几点:

1、个性化照顾到位

整车提供了9种车身颜色,专门考虑到了女性用户的审美喜好。轮毂和轮胎的选择也很多,甚至配了“悬浮车标”设计,和劳斯莱斯一样,可以说情绪价值直接拉满。

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2、家用体验舒适,细节功能很贴心

前排是“零重力”座椅,长时间坐车也不累,后排则配了135度可调的电动豪华座椅,比迈巴赫还多出1度,坐上去更舒服。

而且后排还能一键放倒,展开后就是一张长达1.8米的大床,非常适合露营、长途出行。

座椅的材质安全级别高,婴儿接触也没问题,家里有小孩也很放心。

副驾驶的手套箱还带密码锁,容量有13.7升;后排座椅底下还专门做了个抽屉——这个抽屉被雷军称为“隐藏小彩蛋”,能放纸巾、毛巾、玩具等常用小物件,实用又不占空间。

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3、静谧性强,防晒隔热功能升级

YU7这款车的玻璃厚实,用的是静音夹胶玻璃,不仅能有效隔绝噪音,还特别结实,普通的破窗锤都砸不开。小米还专门设计了一个特别的破窗锤,买车的时候会随车送给你。

另外,在YU7的MAX高配版上,还用了新一代的“智能变色玻璃”,相比传统的手拉遮阳帘,这种玻璃隔热、防晒、遮光效果都更好,体验更高级。

4、底盘升级,开起来更平稳,坐着更舒服

电动车很多人坐久了容易晕车,小米专门开发了一个“防晕车舒缓模式”,可以让车子的起步、加速、刹车都更柔和一些。实测结果显示,打开这个模式后,乘客晕车的几率下降了51%,就算还是晕,也能坚持久一点,时间延后了16%。

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5、智能化方面及生态拓展继续升级

小米在车内的“天际屏”上加入了一个“萌宠模式”,这个功能非常讨喜,能给用户带来情绪上的陪伴感,让车变得更有温度。

像YU7的“哨兵模式”能自动识别高风险场景,并总结情况;“小爱同学”则可以通过一句话就定位车辆或打开前备箱,非常方便。

另外,小米在细节上也花了很多心思,比如车内配了磁吸式纸巾盒、眼镜盒、实体按键,还支持扩展投影仪、车顶架等丰富配件,生态拓展能力非常强,基本你能想到的,它都能适配。

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6、雷军重点说了安全是前提、基础、一切

可以看出,小米现在对汽车安全的重视又提升了。

YU7用了部分强度高达2200兆帕的钢材,在电池安全方面也按照2025年的最新国标来做设计,整车的安全性能非常可靠。

此外,小米还花了539天、跑遍了296个城市进行测试,用实际路测数据来验证YU7的安全性和稳定性。

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小米SU7起售价25.35万元,说实话这个价格并不算便宜,可上线1个小时就大定近30万台。就算里面有些是黄牛抢的、有些是别的车型转单过来的,结果还是很震撼。这是一记打在整个车圈脸上的响亮耳光。原来在这么卷的汽车市场里,真的还有不靠打价格战也能卖爆的车企。

这其实也是政策层面最希望看到的情况。如今车企动不动就把卖不动、亏损、倒闭全归咎于“价格战”,但小米汽车用真实销量告诉大家:不卷价格、不搞内卷,一样能赢得市场,甚至赢得漂亮。

这是否是小米汽车的“高光时刻”,尚不确定,但有一点可以肯定的是:它做到了很多自主品牌梦寐以求的事——不需要费劲讲自己多厉害,订单就能像雪花一样飞来。

类似的红利,过去只有合资品牌享受过。比如轩逸、卡罗拉、CR-V、汉兰达,几乎不需要拼命推销自己,销量就自动飙升。而自主品牌中也有过短暂的高光,比如传祺GS4、哈弗H6,但随着市场转入存量竞争,它们也慢慢退了下去。

小米能在这个“存量为王”的年代卖爆,意义更大。毕竟自主品牌过去二十多年几乎都在讲一个故事:只有拼尽全力、性价比翻倍地好,才能赢来消费者一点认可。所谓“500万以内最好开”“1000万以内最好看”这样的梗,就是这种生存压力下的生动写照。

而小米,是第一个摆脱这种叙事包袱的中国品牌。

推荐阅读:公司即将要倒闭的征兆

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内容概要:本文详细介绍了个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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