在2026年北京車展上，智能座艙領(lǐng)域迎來重要轉(zhuǎn)折點：云端大模型不再是唯一選擇，端側(cè)AI憑借低延遲、高隱私保護和強實時性，正成為車企智能化競爭的核心要素。面壁智能在此次車展期間發(fā)布車載智能體SuperMate及AI Box解決方案，其聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO李大海在接受媒體采訪時明確表示，端側(cè)AI在智能座艙市場中不僅蘊含巨大機遇，更是未來市場格局中不可或缺的組成部分。

車展期間，面壁智能推出的車載智能體SuperMate成為焦點。該產(chǎn)品依托端側(cè)多模態(tài)感知技術(shù)，在本地完成"感知-記憶-推理-執(zhí)行"的完整閉環(huán)，能夠主動識別用戶情緒、自動加載個人偏好、串聯(lián)多車控功能，并提供事故處理等垂直服務。例如，當系統(tǒng)檢測到車主情緒低落時，可主動詢問是否需要點一杯橙C美式來調(diào)節(jié)心情。這種從"被動應答"到"主動關(guān)懷"的轉(zhuǎn)變，被視為車企突破同質(zhì)化競爭、構(gòu)建用戶黏性的關(guān)鍵突破。

面壁智能的技術(shù)路線選擇始于2024年。當時行業(yè)普遍采用云端方案，通過大參數(shù)模型堆砌算力、依賴聯(lián)網(wǎng)獲取能力。但李大海團隊基于對知識密度定律的判斷，認為小參數(shù)模型可承載更高智能，端側(cè)能力將持續(xù)躍升。他們提出"端側(cè)主內(nèi)、云端主外"的協(xié)同框架：端側(cè)AI負責車內(nèi)全場景任務，數(shù)據(jù)不出車保障隱私安全；云端AI則處理餐飲、交通等外部信息獲取。這種分工模式直接解決了純云端語音助手存在的延遲高、隱私弱、斷網(wǎng)不可用三大痛點。

從技術(shù)實現(xiàn)層面，聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO雷升濤揭示了端側(cè)AI的突破路徑。行業(yè)曾認為需要70B參數(shù)模型才能實現(xiàn)智能，如今面壁智能通過架構(gòu)優(yōu)化、數(shù)據(jù)精煉、計算效率提升等手段，使1.6B、0.9B甚至0.5B小模型即可完成復雜任務。其發(fā)布的MiniCPMo 4.5模型以9B參數(shù)實現(xiàn)端側(cè)全雙工流式全模態(tài)交互，可同時處理看、聽、說多通路任務，打破傳統(tǒng)語音助手回合制交互瓶頸。該模型已適配高通8397等下一代座艙芯片，為量產(chǎn)落地奠定硬件基礎(chǔ)。

盡管技術(shù)突破顯著，但車展現(xiàn)場體驗顯示，多數(shù)傳統(tǒng)車企和造車新勢力的車載語音助手仍存在明顯延遲，絕大部分系統(tǒng)仍處于"被動應答"階段，且對背后使用的模型技術(shù)語焉不詳。這表明大模型上車仍處于早期發(fā)展階段，面壁智能卻已實現(xiàn)商業(yè)化領(lǐng)先——自2024年7月組建汽車團隊以來，已有三個汽車品牌實現(xiàn)量產(chǎn)搭載，形成"模型-框架-硬件-場景"的全棧交付能力，覆蓋從入門到高端的全價位段車型需求。

在艙駕融合這一行業(yè)熱點上，李大海提出差異化觀點。他認為芯片層面可實現(xiàn)算力融合，但主機廠出于安全與體驗考量，大概率會保持智能座艙和自動駕駛兩大業(yè)務的獨立性。面壁智能選擇聚焦座艙核心價值，同時開發(fā)語音控制泊車、場景化駕駛指令聯(lián)動等艙駕協(xié)同功能。這種定位既避免與華為、百度等廠商的直接競爭，又能通過開放合作快速整合產(chǎn)業(yè)鏈資源——其與操作系統(tǒng)廠商、Tier1供應商、芯片制造商均保持生態(tài)合作關(guān)系，專注于為整車交互注入智能能力。

面對智能座艙端側(cè)落地的核心挑戰(zhàn)——效果、速度、成本的"不可能三角"，雷升濤表示面壁智能通過高知識密度模型實現(xiàn)突破。用更小參數(shù)達成更強能力，在保障低延遲與低成本的同時，滿足車企對標云端效果、超越傳統(tǒng)模型響應速度的量產(chǎn)要求。這種技術(shù)路線正推動行業(yè)競爭從參數(shù)競賽轉(zhuǎn)向體驗競爭，車企核心訴求已轉(zhuǎn)變?yōu)楹撩爰夗憫?、本地感知保障隱私、長期記憶實現(xiàn)默契交互等具體體驗指標。

隨著服務創(chuàng)新成為新競爭焦點，面壁智能正將保險、法律、出行等本地生活服務引入座艙生態(tài)。雷升濤透露，公司通過場景共創(chuàng)模式，使智能體能夠自然觸達各類服務，例如在發(fā)生事故時自動連接保險理賠流程，在長途駕駛中推薦沿途休息站點。這種將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為實際用戶體驗的轉(zhuǎn)化效率，正成為衡量車載AI競爭力的關(guān)鍵指標。在2026年的智能座艙賽道上，端側(cè)AI的商業(yè)化落地速度與技術(shù)體驗深度，將持續(xù)重塑行業(yè)格局。