首先，在基本功能方面，小米的城区NOA能识别的模型还算比较广泛，除了常见的家用车、货车之外，对自行车以及电动摩托车等，都有了相应的模型，这就给智能驾驶系统的判断提供了一个比较好的基础。
然后，通过直播的测试过程，也能感受的出来小米的城区NOA对于识别横穿马路的自行车、突然掉头的车辆，都能做到精准识别，并且可以采取具有“防御性”的制动操作，例如与前车保留出一定的安全距离来。而且，直播画面在制动过程中，并没有出现剧烈抖动的情况发生，这个细节可以透露出一个细节，就是车辆制动的过程是比较细腻的，而不是那种一脚刹车踩到底让车停下来。
直播的另一个画面，是卢伟冰驾驶的小米使用城区NOA时，被接管了两次。而在我看来，应该是保守的驾驶策略，让这些接管出现的。第一种情况，是城区NOA系统识别出了可能有危险情况发生，然后减速，但这种减速情况过于保守，被接管；第二种情况，是智能驾驶规划路径，和驾驶员意图不一致等。这些看来都不算硬伤，可能城区NOA的驾驶风格和驾驶员的驾驶风格不一致导致的。但，值得注意的一个点，是这次城区NOA并没有对乡间小道、复杂且道路标志线不清晰的路段进行测试；所以，在我们能看到的宽阔城市道路中的小米城区NOA表现确实“没翻车”。
再之后，是在高速NOA工况下被别车。从直播画面来看，小米的高速NOA整体逻辑，是以限定速度在左侧车道行驶，遇前方车辆的速度比较慢时会从右侧超车，然后再回归到左侧车道，临近下匝道前再往右变道。而且，整体的高速NOA策略，和城区NOA相反，是比较激进的那种风格。
