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发表于 2026-04-26 23:39:11 股吧网页版
从语音助手到车载“贾维斯” 智能座舱端侧AI破局
来源:中国经营报

  中经记者李静北京报道

  随着AI大模型的快速发展,在2026北京车展期间,智能座舱赛道也迎来关键拐点:云端大模型不再是唯一解,端侧 AI 正以更低延迟、更高隐私、更强实时性,成为车企智能化竞争的核心胜负手。

  在车展期间,面壁智能正式发布车载智能体SuperMate及AI Box解决方案。

  面壁智能联合创始人、CEO李大海在接受《中国经营报》等媒体采访时直言:“(智能座舱市场中)端侧既有巨大机会,在(大模型上车的)市场终局中也是不可或缺的一部分。”

  路线抉择:端侧主内、云端主外

  大模型上车初期,行业普遍依赖云端方案,以大参数堆算力、以联网换能力。但面壁智能从2024年起坚定选择端侧路线。

  李大海表示,路径选择的背后,核心源于对知识密度定律的判断。大模型知识密度增速达芯片摩尔定律的5倍,小参数模型可承载更高智能,端侧能力将持续跃升,最终云侧与端侧走向分工,其中云侧服务数字世界,端侧扎根物理世界。

  李大海在采访中明确提出“端侧主内、云端主外”的协同框架:端侧AI负责车内全场景任务,感知、推理、执行均在本地完成,数据不出车,隐私安全无虞;云端AI则负责外部信息获取,如餐饮、交通、天气等动态服务,二者互补而非竞争。

  “端侧主内、云端主外”的路线直击纯云端语音助手三大痛点:延迟高、隐私弱、断网不可用。

  从技术角度,面壁智能联合创始人、COO雷升涛阐释了“端侧主内、云端主外”这一路线能够实现的可能性。

  “行业曾认为70B参数的模型才具备智能,如今8B模型已能完成复杂任务,而面壁智能可通过1.6B、0.9B甚至0.5B小模型实现同等场景能力,核心是从架构、数据、计算效率、稀疏化等维度持续提升智能密度,目标每100天知识密度翻倍。”雷升涛说道。

  此前面壁智能发布的MiniCPMo 4.5以9B参数实现业界首个端侧全双工流式全模态交互,打破了传统语音助手回合制交互瓶颈。

  雷升涛解释道,全双工流式可同时实现看、听、说,多通路无阻塞,真正贴近人类自然交互,为车载场景带来从 “被动应答” 到 “主动协同” 的质变(也就是不用每次对话都先说唤醒词),让座舱向钢铁侠AI助手贾维斯迈进。该模型可适配高通8397等下一代座舱芯片,为其量产落地提供了硬件基础。

  不过,记者在北京车展期间体验了多款传统车企以及造车新势力车型的车载语音助手,实际观察发现延迟高的情况还是普遍现象,绝大部分车机都还处于“被动应答”阶段,在对话中,有些车机系统也不清楚背后究竟使用的是什么模型。这也意味着,目前的大模型上车还处于较早期阶段。

  商业化落地提速

  面壁智能从2024年7月开始组建汽车团队,至今已有三个汽车品牌实现量产搭载,成为最早实现端侧模型规模化上车的厂商之一。

  在本次北京车展中,面壁智能集中发布车载智能体SuperMate、具身智能框架Embodied Cloud、实车智能功能及AI Box解决方案,形成“模型—框架—硬件—场景”的全栈交付能力,并且能够覆盖从入门到高端车型的全价位段需求。

  其中,SuperMate是本次发布的核心产品,能够实现智能座舱从 “好记性” 到 “真懂你” 的进化。

  据介绍,SuperMate依托端侧多模态感知,能够在本地完成“感知—记忆—推理—执行”的闭环,可以主动识别用户情绪、自动加载个人偏好、串联多车控功能、提供事故处理等垂直服务,将被动指令变为主动关怀,掌握智能介入的分寸感,避免过度打扰。

  “想象一下,当车主上车情绪低落时,SuperMate能主动感知并询问是否需要点一杯橙C美式来调节心情。”雷升涛认为,这种体验升级,也是车企摆脱同质化、构建用户黏性的关键。

  舱驾融合是目前行业热议方向,李大海对记者回应道:“舱驾融合需区分芯片层面与业务层面,芯片可以做融合算力,但主机厂会因为安全与体验两个目标差异,大概率保持两大业务(智能座舱和自动驾驶)独立。而面壁聚焦智能座舱,同时发力舱驾协同场景,如语音控制泊车、场景化驾驶指令联动等,以安全为前提提升整体体验。这一定位既可以避免跨界内卷,又抓住座舱核心价值,符合商业化落地节奏。”

  智能座舱在端侧落地的核心挑战是效果、速度、成本不可能三角:车企要求效果对标云端、响应快于传统模型、算力成本不提升。

  雷升涛表示,面壁智能选择以高知识密度模型破解难题,用更小参数实现更强能力,同时保障低延迟与低成本,满足车企量产诉求。

  从参数竞赛到体验竞争

  2026年,随着大模型技术的快速迭代,车载AI竞争逻辑也在发生转变,从过去的参数军备竞赛转向更快、更主动、更聪明的体验比拼。

  李大海将车企核心诉求总结为三点:“更快,毫秒级响应匹配用户情绪与动作;更主动,本地感知无需云端监控,保障隐私;更聪明,长期记忆、情境理解、默契交互。”这三点也是端侧模型的核心优势所在。

  与华为、百度等同业厂商相比,李大海指出面壁智能的定位是清晰的。“我们专注于端侧大模型,与鸿蒙座舱、云端模型厂商是生态合作伙伴关系,我们不替代操作系统,而是为整车交互注入智能。同时我们与Tier1、芯片厂、主机厂开放合作,做行业赋能者。”李大海认为,这种差异化定位,能够避免与华为、百度等厂商直接竞争,同时也可以快速整合产业链资源,实现规模化落地。

  但市场竞争依然存在,雷升涛认为行业竞争已经从技术层延伸到服务与创新层。

  “Infra(基础设施)、模型、应用这三层的竞争仍在持续,但服务创新将成为新的竞争焦点,如事故处理、本地生活、人车家生态联动等,面壁智能也通过场景共创,把保险、法律、出行等服务引入座舱,让智能体自然可达、触手可用。”雷升涛说道。

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