在2026年北京車(chē)展上，智能座艙領(lǐng)域迎來(lái)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)：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(hù)和強(qiáng)實(shí)時(shí)性，正成為車(chē)企智能化競(jìng)爭(zhēng)的核心要素。面壁智能在此次車(chē)展期間發(fā)布車(chē)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(shí)明確表示，端側(cè)AI在智能座艙市場(chǎng)中不僅蘊(yùn)含巨大機(jī)遇，更是未來(lái)市場(chǎng)格局中不可或缺的組成部分。

車(chē)展期間，面壁智能推出的車(chē)載智能體SuperMate成為焦點(diǎn)。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(dòng)識(shí)別用戶情緒、自動(dòng)加載個(gè)人偏好、串聯(lián)多車(chē)控功能，并提供事故處理等垂直服務(wù)。例如，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到車(chē)主情緒低落時(shí)，可主動(dòng)詢問(wèn)是否需要點(diǎn)一杯橙C美式來(lái)調(diào)節(jié)心情。這種從"被動(dòng)應(yīng)答"到"主動(dòng)關(guān)懷"的轉(zhuǎn)變，被視為車(chē)企突破同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)、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(dāng)時(shí)行業(yè)普遍采用云端方案，通過(guò)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(tuán)隊(duì)基于對(duì)知識(shí)密度定律的判斷，認(rèn)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(fù)責(zé)車(chē)內(nèi)全場(chǎng)景任務(wù)，數(shù)據(jù)不出車(chē)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?cè)贫苏Z(yǔ)音助手存在的延遲高、隱私弱、斷網(wǎng)不可用三大痛點(diǎn)。

從技術(shù)實(shí)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(rèn)為需要70B參數(shù)模型才能實(shí)現(xiàn)智能，如今面壁智能通過(guò)架構(gòu)優(yōu)化、數(shù)據(jù)精煉、計(jì)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(fù)雜任務(wù)。其發(fā)布的MiniCPMo 4.5模型以9B參數(shù)實(shí)現(xiàn)端側(cè)全雙工流式全模態(tài)交互，可同時(shí)處理看、聽(tīng)、說(shuō)多通路任務(wù)，打破傳統(tǒng)語(yǔ)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(chē)展現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)顯示，多數(shù)傳統(tǒng)車(chē)企和造車(chē)新勢(shì)力的車(chē)載語(yǔ)音助手仍存在明顯延遲，絕大部分系統(tǒng)仍處于"被動(dòng)應(yīng)答"階段，且對(duì)背后使用的模型技術(shù)語(yǔ)焉不詳。這表明大模型上車(chē)仍處于早期發(fā)展階段，面壁智能卻已實(shí)現(xiàn)商業(yè)化領(lǐng)先——自2024年7月組建汽車(chē)團(tuán)隊(duì)以來(lái)，已有三個(gè)汽車(chē)品牌實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)搭載，形成"模型-框架-硬件-場(chǎng)景"的全棧交付能力，覆蓋從入門(mén)到高端的全價(jià)位段車(chē)型需求。

在艙駕融合這一行業(yè)熱點(diǎn)上，李大海提出差異化觀點(diǎn)。他認(rèn)為芯片層面可實(shí)現(xiàn)算力融合，但主機(jī)廠出于安全與體驗(yàn)考量，大概率會(huì)保持智能座艙和自動(dòng)駕駛兩大業(yè)務(wù)的獨(dú)立性。面壁智能選擇聚焦座艙核心價(jià)值，同時(shí)開(kāi)發(fā)語(yǔ)音控制泊車(chē)、場(chǎng)景化駕駛指令聯(lián)動(dòng)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(jìng)爭(zhēng)，又能通過(guò)開(kāi)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(yīng)商、芯片制造商均保持生態(tài)合作關(guān)系，專(zhuān)注于為整車(chē)交互注入智能能力。

面對(duì)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(guò)高知識(shí)密度模型實(shí)現(xiàn)突破。用更小參數(shù)達(dá)成更強(qiáng)能力，在保障低延遲與低成本的同時(shí)，滿足車(chē)企對(duì)標(biāo)云端效果、超越傳統(tǒng)模型響應(yīng)速度的量產(chǎn)要求。這種技術(shù)路線正推動(dòng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)從參數(shù)競(jìng)賽轉(zhuǎn)向體驗(yàn)競(jìng)爭(zhēng)，車(chē)企核心訴求已轉(zhuǎn)變?yōu)楹撩爰?jí)響應(yīng)、本地感知保障隱私、長(zhǎng)期記憶實(shí)現(xiàn)默契交互等具體體驗(yàn)指標(biāo)。

隨著服務(wù)創(chuàng)新成為新競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，面壁智能正將保險(xiǎn)、法律、出行等本地生活服務(wù)引入座艙生態(tài)。雷升濤透露，公司通過(guò)場(chǎng)景共創(chuàng)模式，使智能體能夠自然觸達(dá)各類(lèi)服務(wù)，例如在發(fā)生事故時(shí)自動(dòng)連接保險(xiǎn)理賠流程，在長(zhǎng)途駕駛中推薦沿途休息站點(diǎn)。這種將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際用戶體驗(yàn)的轉(zhuǎn)化效率，正成為衡量車(chē)載AI競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵指標(biāo)。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(yàn)深度，將持續(xù)重塑行業(yè)格局。