在汽車?yán)锏腁I，其實(shí)不得不談到豆包。這個(gè)去年剛火熱起來的可愛家伙，在今年的車展上可謂大放異彩，一舉成為車圈頂流。看了一個(gè)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在汽車上用豆包在交互的頻次，日均已經(jīng)達(dá)到了3000萬次，并且，有了豆包的語音助手其使用率比不帶的“傻助手”高很多。而且無論本土還是合資品牌，全都一股腦的豆包上身。但是！這個(gè)家伙還不是萬能的，關(guān)鍵問題在于，它現(xiàn)在還極度依賴于云端，既考驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)，也有一些隱私上的顧慮。畢竟，語音助手進(jìn)車，一次OTA就能搞定，可想讓網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定，車都換代了，這個(gè)問題有時(shí)候都解決不了。

這一次北京車展，在跑斷腿的看車過程中，我也有幸接到了面壁智能的邀請，邀請我去看看他們針對(duì)于端側(cè)方案的進(jìn)步。事實(shí)上，對(duì)于AI頗有興趣的我，對(duì)這家公司也是了解甚少，我對(duì)端側(cè)的AI方案并不夠了解也不夠信任，我十分想知道新聞稿標(biāo)題上寫的SuperMate到底是個(gè)什么東西？它又跟我在車?yán)锎蠛啊澳愫茫琗X”的差別是什么？全是問題。只好一步一步的請教，抽絲剝繭的把這事兒說清楚。

首先，現(xiàn)在的智能座艙是啥樣子？先喊一句，激活語音助手，然后等回應(yīng)，再說一個(gè)或者好幾個(gè)命令，等它轉(zhuǎn)圈，然后開始干活，最后結(jié)束。也有可能說完命令以后得到一個(gè)被拒絕回應(yīng)，因?yàn)樗鼪]聽懂或者不會(huì)干——以上的，哪怕被拒絕的前提是：有網(wǎng)。如果沒有網(wǎng)，效果就真的比較慘烈了。

面壁智能這套SuperMate智能座艙，可以簡單理解為很多功能都有AI協(xié)助并且能被AI控制的車機(jī)系統(tǒng)，不用單獨(dú)喚醒打開，它就是屏幕里觸手可及的launcher界面。SuperMate試圖pass掉尷尬的對(duì)話步驟，而是直接開干——活人感這不就有了么？這次升級(jí)的核心，就是讓座艙 AI 從“好記性”進(jìn)化為“真正懂你”。這需要深度記憶、實(shí)時(shí)感知、情境理解與主動(dòng)行動(dòng)的閉環(huán)，更需要精準(zhǔn)的“分寸感”。這種「以少勝多」的智慧，決定了 AI 的介入是“貼心”還是“打擾”。這個(gè)是全模態(tài)模型的全新能力，它為座艙帶來的不只是交互方式的升級(jí)，更是從"功能型 AI"向"感知型智能體"的范式轉(zhuǎn)變——座艙 AI 將具備對(duì)駕駛環(huán)境、乘客狀態(tài)、聲音與視覺信號(hào)的持續(xù)感知能力，真正成為理解場景、主動(dòng)服務(wù)的智能伙伴。——以及，它全部運(yùn)行在本地，就算地庫沒信號(hào)，它也能調(diào)動(dòng)車內(nèi)的各個(gè)功能，在AI這里叫Agent，它可以自動(dòng)執(zhí)行一系列操作。

放進(jìn)場景來說，就是上車時(shí)，系統(tǒng)通過身份識(shí)別與多用戶記憶自動(dòng)加載個(gè)人偏好。行程中，說一句"去接孩子"即可自動(dòng)補(bǔ)全目的地并規(guī)劃路徑；用車過程中，系統(tǒng)自動(dòng)串聯(lián)多項(xiàng)車控功能、主動(dòng)推薦座艙應(yīng)用，比如放個(gè)歌。無感車窗、無感空調(diào)則根據(jù)環(huán)境與乘客狀態(tài)靜默調(diào)節(jié)——很多時(shí)候，用戶感覺不到它做了什么，只是覺得這趟旅程特別舒服。同時(shí)，SuperMate 對(duì)車內(nèi)關(guān)鍵人群的守護(hù)同樣體現(xiàn)了這種默契。SuperMate 能實(shí)時(shí)識(shí)別兒童危險(xiǎn)行為并自動(dòng)介入，識(shí)別兒童哭鬧后聯(lián)動(dòng)環(huán)境進(jìn)行安撫；主動(dòng)捕捉艙內(nèi)外高價(jià)值瞬間自動(dòng)保存；離車后智能哨兵持續(xù)監(jiān)測環(huán)境，動(dòng)態(tài)平衡安全性與低功耗。

對(duì)了，路上出事故了咋辦？SuperMate這次多了一個(gè)事故處理的Agent，并且也具備了調(diào)用更多功能的能力，先安撫駕駛員，然后出處置建議雨理賠指引。還有跨端同步的能力，車撞了，手機(jī)也能告訴你此時(shí)此刻應(yīng)該怎么辦，甚至在未來，它還能喊上保險(xiǎn)公司一起，從事故識(shí)別到理賠修車全鏈路的搞定這個(gè)人見人愁的事兒。

不管SuperMate的功能性多強(qiáng)，它背后總還是要有個(gè)模型在，作為一個(gè)底層的“軟件”，才能支撐起這個(gè)類似于電腦上“圖形界面”的東西給人響應(yīng)。否則，一切都是虛無。隨著面壁智能最新發(fā)布的 MiniCPM-o 4.5 全模態(tài)模型的成熟，SuperMate 將進(jìn)一步引入全模態(tài)交互能力。該模型具備原生全雙工交互能力——在輸出時(shí)仍能持續(xù)感知視覺與聽覺輸入，無需等待用戶說完即可自主判斷交互時(shí)機(jī)。這意味著座艙 AI 將不再是"一問一答"的回合制對(duì)話，而是能夠像一個(gè)始終在線的副駕一樣，邊聽、邊看、邊主動(dòng)回應(yīng)。

回到智能座艙，或者，回到“車機(jī)”層面，為什么現(xiàn)在的用戶還是更依賴手機(jī)？或者總有用戶在社交平臺(tái)上抱怨車機(jī)不好用？明明芯片也是最新的，系統(tǒng)也是更新的，怎么就那么不好使呢？結(jié)論很簡單，芯片確實(shí)有算力，但系統(tǒng)沒有能力全部使用，或者效率太低。至于什么AI模型，更是跑不了一點(diǎn)兒——那些算力還要給智駕部分留冗余呢，哪兒還有能力在本地算AI？端側(cè) AI 要真正規(guī)模化上車，必須適應(yīng)不同車型、不同芯片、不同成本結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)約束。于是，SuperMate現(xiàn)已完成對(duì)高通、聯(lián)發(fā)科、英特爾、瑞芯微、英偉達(dá)、AMD等主流芯片平臺(tái)的全面適配，支持從輕量語音交互到全模態(tài)理解的多規(guī)格模型靈活運(yùn)行，兼顧性能、成本與功耗，滿足量產(chǎn)車型不同配置梯度的需求。面壁智能與各芯片廠商及座艙產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴保持緊密合作，通過軟硬一體的聯(lián)合研發(fā)推動(dòng) AI Box 等端側(cè)算力產(chǎn)品的落地。

在本屆車展上，面壁智能展出了與英特爾聯(lián)合開發(fā)的 AI Box 解決方案，這也是雙方軟硬一體聯(lián)合研發(fā)的最新成果。該方案基于英特爾先進(jìn) 18A 制程的 Core Ultra 系列平臺(tái)，提供最高 180 Tops 稠密 AI 算力，全面適配面壁智能MiniCPM全系模型，是全球首個(gè)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)的 AI Box 產(chǎn)品，將 PC 級(jí)高性能計(jì)算引入汽車座艙，為大模型在車端的本地化運(yùn)行提供了全新的算力載體。

目前，SuperMate 已在吉利、長安馬自達(dá)等車企的多款量產(chǎn)車型中實(shí)現(xiàn)搭載交付。面壁智能將持續(xù)拓展與更多車企及產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的合作，推動(dòng)端側(cè) AI 座艙方案的規(guī)模化普及。

在時(shí)間不長的專訪之中，問題來的還是挺尖銳的，既有對(duì)云側(cè)與端側(cè)的協(xié)同考量，也有對(duì)于端側(cè)實(shí)際應(yīng)用場景的疑問。不妨看看面壁智能兩位老總的回應(yīng)，是否能解決你心中的疑問。

受訪人：面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人& CEO 李大海 面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人& COO 雷升濤

Q

面壁智能為何堅(jiān)持“端側(cè)大模型”路線而非云端方案？

李總：因?yàn)槲覀兛吹搅硕藗?cè)既有巨大的機(jī)會(huì)，在終局也是不可或缺的，所以我們就堅(jiān)持在走這條路。首先為什么說他有巨大的機(jī)會(huì)，面壁在24年的時(shí)候，我們就發(fā)現(xiàn)了大模型的「密度定律」，通過測算發(fā)現(xiàn)，大模型的知識(shí)密度的增長比摩爾定律要快5倍。我們推斷，端側(cè)模型的知識(shí)密度越來越高，能力越來越強(qiáng)。這個(gè)是2024年我們發(fā)現(xiàn)的趨勢，且到今天已經(jīng)經(jīng)歷了大家的論證。

第二點(diǎn)，我們對(duì)于未來的判斷是，云側(cè)跟端側(cè)一定是奔向不同的世界：云側(cè)奔享的是邏輯世界、數(shù)字世界，而端側(cè)模型奔向的是物理世界。換句話說呢，我們說要讓一個(gè)智能終端能夠更好地去感知世界、交互世界和改造世界，它一定要通過端側(cè)智能。基于我們上面的分析，所以端側(cè)是大有可為。我們的愿景就是讓面壁的端側(cè)模型賦能每一個(gè)終端，讓每個(gè)終端擁有智能。

面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人& CEO 李大海

Q

最近其實(shí)有很多的模型廠商在推出這種智能座艙，這個(gè)背后是跟哪些技術(shù)的演進(jìn)有關(guān)？在這個(gè)行業(yè)來說，相對(duì)于友商，面壁智能比較領(lǐng)先的優(yōu)勢是在哪？

李總：面壁的優(yōu)勢當(dāng)然就是端側(cè)。目前絕大多數(shù)的模型廠商會(huì)用云端模型來去提升艙內(nèi)的體驗(yàn)。但從面壁一貫的思路來說，我們不認(rèn)為端側(cè)跟云側(cè)是一個(gè)競爭的關(guān)系，而是協(xié)同的關(guān)系。我們的主張是端側(cè)主內(nèi)，云側(cè)主外。端側(cè)模型把車內(nèi)的所有的任務(wù)都做好。這個(gè)有什么好處呢？第一個(gè)就是通過端側(cè)能夠更全面、快速的感知艙內(nèi)艙位的環(huán)境，且感知是不出車的，所以用戶不需要為隱私擔(dān)心。其次，端側(cè)模型的感知離用戶近，所以可靠性、實(shí)時(shí)性都會(huì)更強(qiáng)。那云側(cè)為什么主外呢？因?yàn)檫@個(gè)世界上其他哪里有好吃的店，然后哪里的交通變復(fù)雜了，哪里天氣有變化，都是車內(nèi)的智能不可能知道，所以一定要通過云側(cè)的智能去了解這些信息，去做協(xié)同。

雷總：我再補(bǔ)充一點(diǎn)，就是從技術(shù)和產(chǎn)品的角度來說，我們端側(cè)模型上車的優(yōu)勢主要是三個(gè)方面。第一個(gè)方面叫Infra層的優(yōu)勢。一個(gè)云端訓(xùn)練的模型，要塞進(jìn)車端有限的算力上，是非常難的，要確保能運(yùn)行，還要運(yùn)行得快。我們會(huì)做很多量化的工作，就是把16位表示的權(quán)重或者參數(shù)變成4位甚至2位，位數(shù)越低，意味著精度越小，但我們又能保證在精度下降之后，還能保持模型性能。此外，我們還會(huì)采取其他的措施來加速模型在端側(cè)的推理速度。面壁在Infra層面積累了巨大的優(yōu)勢，用一家芯片廠商產(chǎn)品負(fù)責(zé)人的話說，即使其他大模型廠商下來做端側(cè)，那Infra的優(yōu)勢面壁依舊領(lǐng)先，這塊巨大的坑我們都已經(jīng)踩過了。

面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人& COO 雷升濤

第二個(gè)方面是模型層的優(yōu)勢，我們持續(xù)在提高模型的知識(shí)密度。比如在車端的算力上，別家的模型可能因?yàn)橹R(shí)密度不夠高，導(dǎo)致很多任務(wù)場景都做不了，但我們可能用1.6B、0.9B甚至0.5B 的模型就能實(shí)現(xiàn)很多的智能場景。

第三個(gè)方面是應(yīng)用層的優(yōu)勢，這次車展發(fā)布的SuperMate，就是我們過去這兩年在車上抽象出來的應(yīng)用場景。我們現(xiàn)在有一整套原生的AI native的端側(cè)應(yīng)用場景，還有產(chǎn)品。