在2026年北京车展上，智能座舱领域迎来重要转折点：云端大模型不再是唯一选择，端侧AI凭借低延迟、高隐私保护和强实时性，正成为车企智能化竞争的核心要素。面壁智能在此次车展期间发布车载智能体SuperMate及AI Box解决方案，其联合创始人兼CEO李大海在接受媒体采访时明确表示，端侧AI在智能座舱市场中不仅蕴含巨大机遇，更是未来市场格局中不可或缺的组成部分。
车展期间，面壁智能推出的车载智能体SuperMate成为焦点。该产品依托端侧多模态感知技术，在本地完成"感知-记忆-推理-执行"的完整闭环，能够主动识别用户情绪、自动加载个人偏好、串联多车控功能，并提供事故处理等垂直服务。例如，当系统检测到车主情绪低落时，可主动询问是否需要点一杯橙C美式来调节心情。这种从"被动应答"到"主动关怀"的转变，被视为车企突破同质化竞争、构建用户黏性的关键突破。
面壁智能的技术路线选择始于2024年。当时行业普遍采用云端方案，通过大参数模型堆砌算力、依赖联网获取能力。但李大海团队基于对知识密度定律的判断，认为小参数模型可承载更高智能，端侧能力将持续跃升。他们提出"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，数据不出车保障隐私安全；云端AI则处理餐饮、交通等外部信息获取。这种分工模式直接解决了纯云端语音助手存在的延迟高、隐私弱、断网不可用三大痛点。
从技术实现层面，联合创始人兼COO雷升涛揭示了端侧AI的突破路径。行业曾认为需要70B参数模型才能实现智能，如今面壁智能通过架构优化、数据精炼、计算效率提升等手段，使1.6B、0.9B甚至0.5B小模型即可完成复杂任务。其发布的MiniCPMo 4.5模型以9B参数实现端侧全双工流式全模态交互，可同时处理看、听、说多通路任务，打破传统语音助手回合制交互瓶颈。该模型已适配高通8397等下一代座舱芯片，为量产落地奠定硬件基础。
尽管技术突破显著，但车展现场体验显示，多数传统车企和造车新势力的车载语音助手仍存在明显延迟，绝大部分系统仍处于"被动应答"阶段，且对背后使用的模型技术语焉不详。这表明大模型上车仍处于早期发展阶段，面壁智能却已实现商业化领先——自2024年7月组建汽车团队以来，已有三个汽车品牌实现量产搭载，形成"模型-框架-硬件-场景"的全栈交付能力，覆盖从入门到高端的全价位段车型需求。
在舱驾融合这一行业热点上，李大海提出差异化观点。他认为芯片层面可实现算力融合，但主机厂出于安全与体验考量，大概率会保持智能座舱和自动驾驶两大业务的独立性。面壁智能选择聚焦座舱核心价值，同时开发语音控制泊车、场景化驾驶指令联动等舱驾协同功能。这种定位既避免与华为、百度等厂商的直接竞争，又能通过开放合作快速整合产业链资源——其与操作系统厂商、Tier1供应商、芯片制造商均保持生态合作关系，专注于为整车交互注入智能能力。
面对智能座舱端侧落地的核心挑战——效果、速度、成本的"不可能三角"，雷升涛表示面壁智能通过高知识密度模型实现突破。用更小参数达成更强能力，在保障低延迟与低成本的同时，满足车企对标云端效果、超越传统模型响应速度的量产要求。这种技术路线正推动行业竞争从参数竞赛转向体验竞争，车企核心诉求已转变为毫秒级响应、本地感知保障隐私、长期记忆实现默契交互等具体体验指标。
随着服务创新成为新竞争焦点，面壁智能正将保险、法律、出行等本地生活服务引入座舱生态。雷升涛透露，公司通过场景共创模式，使智能体能够自然触达各类服务，例如在发生事故时自动连接保险理赔流程，在长途驾驶中推荐沿途休息站点。这种将技术能力转化为实际用户体验的转化效率，正成为衡量车载AI竞争力的关键指标。在2026年的智能座舱赛道上，端侧AI的商业化落地速度与技术体验深度，将持续重塑行业格局。
