在2026年北京車展上，智能座艙領域迎來重要轉折點：云端大模型不再是唯一選擇，端側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布車載智能體SuperMate及AI Box解決方案，其聯合創始人兼CEO李大海在接受媒體采訪時明確表示，端側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。該產品依托端側多模態感知技術，在本地完成"感知-記憶-推理-執行"的完整閉環，能夠主動識別用戶情緒、自動加載個人偏好、串聯多車控功能，并提供事故處理等垂直服務。例如，當系統檢測到車主情緒低落時，可主動詢問是否需要點一杯橙C美式來調節心情。這種從"被動應答"到"主動關懷"的轉變，被視為車企突破同質化競爭、構建用戶黏性的關鍵突破。
面壁智能的技術路線選擇始于2024年。當時行業普遍采用云端方案，通過大參數模型堆砌算力、依賴聯網獲取能力。但李大海團隊基于對知識密度定律的判斷，認為小參數模型可承載更高智能，端側能力將持續躍升。他們提出"端側主內、云端主外"的協同框架：端側AI負責車內全場景任務，數據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、斷網不可用三大痛點。
從技術實現層面，聯合創始人兼COO雷升濤揭示了端側AI的突破路徑。行業曾認為需要70B參數模型才能實現智能，如今面壁智能通過架構優化、數據精煉、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。其發布的MiniCPMo 4.5模型以9B參數實現端側全雙工流式全模態交互，可同時處理看、聽、說多通路任務，打破傳統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，為量產落地奠定硬件基礎。
盡管技術突破顯著，但車展現場體驗顯示，多數傳統車企和造車新勢力的車載語音助手仍存在明顯延遲，絕大部分系統仍處于"被動應答"階段，且對背后使用的模型技術語焉不詳。這表明大模型上車仍處于早期發展階段，面壁智能卻已實現商業化領先——自2024年7月組建汽車團隊以來，已有三個汽車品牌實現量產搭載，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熱點上，李大海提出差異化觀點。他認為芯片層面可實現算力融合，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務的獨立性。面壁智能選擇聚焦座艙核心價值，同時開發語音控制泊車、場景化駕駛指令聯動等艙駕協同功能。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業鏈資源——其與操作系統廠商、Tier1供應商、芯片制造商均保持生態合作關系，專注于為整車交互注入智能能力。
面對智能座艙端側落地的核心挑戰——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突破。用更小參數達成更強能力，在保障低延遲與低成本的同時，滿足車企對標云端效果、超越傳統模型響應速度的量產要求。這種技術路線正推動行業競爭從參數競賽轉向體驗競爭，車企核心訴求已轉變為毫秒級響應、本地感知保障隱私、長期記憶實現默契交互等具體體驗指標。
隨著服務創新成為新競爭焦點，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。雷升濤透露，公司通過場景共創模式，使智能體能夠自然觸達各類服務，例如在發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。這種將技術能力轉化為實際用戶體驗的轉化效率，正成為衡量車載AI競爭力的關鍵指標。在2026年的智能座艙賽道上，端側AI的商業化落地速度與技術體驗深度，將持續重塑行業格局。
