车展揭示端侧AI落地挑战

在2026北京国际汽车展览会上，汽车领域的端侧AI技术正经历从概念验证向实际量产的关键转变。从芯片、本地大模型到智能座舱解决方案，产业链的各个环节都集中展示了由端侧AI驱动的汽车智能化最新进展。然而，在这些令人印象深刻的演示背后，行业正普遍面临一系列棘手问题，例如“交互方式仍停留在触屏时代”、“端侧模型参数有限却需理解复杂人情世故”以及“更换车辆如同更换秘书，体验难以延续”等深层次挑战。

在车展期间，面壁智能推出了其端侧智能座舱的升级版解决方案。

端侧AI在汽车上的应用面临哪些困难？在同期举行的汽车行业端侧AI专题研讨会上，多位行业专家和企业家就此展开了深入探讨。专家们指出，智能座舱正日益成为AGI时代定义“AI汽车”的核心交互界面，而端侧AI技术在保护隐私、实现即时响应以及支持离线可用性方面，发挥着至关重要的作用。尽管目前市场热度很高，但要实现从“可用”到“好用”的飞跃，端侧AI在汽车上的应用之路才刚刚开始。

端侧AI正在推动“智能座舱”的革新

当前，汽车行业对“智能化”的理解常常将智能驾驶与智能座舱混为一谈，但它们解决的问题截然不同。与仍在法规和技术双重制约下稳步推进的智能驾驶相比，智能座舱凭借其更直接的用户体验、更成熟的端侧技术以及更灵活的场景创新，已成为汽车制造商实现差异化竞争的关键策略。而端侧AI正是驱动这场变革的核心动力。

清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松对智能座舱给予了诗意的定位——它应当成为“一个伴你走天涯的灵动之家”。他进一步引用《中庸》中的“致广大而尽精微”来阐释：大模型追求规模扩张是“致广大”，这是少数大型科技公司的主要战场；而对于广大的产业界而言，深耕垂直领域、做到极致的“尽精微”，才是更具现实意义的发展路径。智能座舱恰恰是这样一个典型的“尽精微”场景，并且正逢其时。

如何定义AI驱动下的下一代汽车？中国汽车工程学会副秘书长郑亚莉将其定义为“AI汽车”，它集“专业可靠的司机”和“聪明温暖的伙伴”的双重角色于一身。在这个定义中，座舱智能体被明确为“未来人车交互的唯一窗口”，是连接智驾智能体、底盘智能体和动力智能体的自然交互中心。郑亚莉强调，AI汽车的关键特征在于自主性、交互性和适应性，而座舱智能体正是实现跨域融合、从功能集成迈向智能协同的核心纽带。

2025年，我国新能源汽车的销量渗透率已接近50%，汽车行业就此进入了智能化发展的“下半场”。专家指出，智能驾驶在行业和用户层面已达成广泛共识，而智能座舱则呈现出截然不同的格局——不同车企的技术路线各异，用户需求也高度分化：有的追求效率，有的需要陪伴，有的希望照顾全家人的出行需求，而有的则仅仅希望系统能够“默默理解我的意图”。

当前，座舱正从基于命令的交互模式，迈向基于AGI变革的更高维度：自然语言将成为综合调用整车功能、连接外部端口的入口，并实现长期记忆。然而，在理想的愿景之下，实际的产品体验仍存在明显的差距。清华大学车辆与运载学院博士后帅斌从用户角度指出，目前的座舱远未达到“真智能”的水平：功能使用率不高，真正实用的功能仍需不断开发；用户对于进入车内时摄像头和语音采集的数据去向心存疑虑；更关键的是，不同品牌汽车的座舱体验无法平滑过渡，缺乏可延续和可进化的能力。

端侧智能正成为汽车行业的重要发展方向

梧桐科技CEO曹斌认为：“现在绝大多数的智能座舱产品可能都不能称之为‘智能座舱’。”他解释道，当前座舱系统大多基于为手持触屏设备设计的操作系统，其交互模式要求驾驶者将注意力集中在屏幕上进行点击操作，这种方式在车内环境显得非常不自然且不友好。然而，由于现有技术条件的限制，这仍然是目前最主流的产品形态。而大模型的出现，或许能促使座舱摆脱这种“过时”的状态，回归到符合人类直觉的交互模式。

在多位专家看来，智能座舱在汽车智能化进程中已确立其战略核心地位，是AGI时代人车关系的关键界面。但当前产品仍处于从“被动执行命令”向“主动智能伙伴”转变的早期阶段，面临的挑战主要集中在三个方面：一是交互范式陈旧，亟需从触屏点击转向自然语言和多模态的直观交互；二是用户隐私顾虑和体验的可迁移性问题尚未得到解决；三是开发模式需要重构，从规则驱动转向AI驱动。上汽大众智能座舱总监朱丽敏提出，这并非在原有框架上进行简单的功能叠加，而是一次范式层面的彻底改造。

端侧AI上车面临多重挑战

“如果没有端侧大模型，这件事的实现将大打折扣。”孙茂松在谈及智能座舱的发展时，强调了端侧AI不可替代的重要性。他基于驾驶环境的三项基本要求来论证这一点：第一，离线可用——在隧道或偏远地区，服务不能中断，这只能由端侧模型来保障；第二，隐私不出车——声纹、人脸等敏感数据必须保留在车内，这决定了云端方案存在天然的局限性；第三，瞬时响应——诸如“请跟上那辆车”这样的指令，云端无法保证毫秒级的反应速度。基于此，孙茂松提出了“宜端则端，宜云则云”的协同原则，并更倾向于“以端为基，以云为缘”——即依靠端侧提供基础支持，而云端则负责锦上添花。

与手机、笔记本电脑等终端设备相比，汽车为端侧AI提供了相对充足的算力环境，能够容纳更大规模的模型，这是一个有利条件。然而，端侧模型也面临着固有的难题——“器小易盈”：其参数规模有限，能力存在明显的上限。车规级芯片上运行的多是数十亿参数级别的模型，与云端动辄万亿参数的大模型相比，差距巨大。

因此，端侧模型必须做到“小而强且美”，既要具备足够的能力覆盖面，又不能牺牲用户体验。幸运的是，新技术的发展规律正在提供有力的支持——密度定律是促使新范式在汽车端落地的“先决条件和基础”，它有助于跨越此前看似无法逾越的算力障碍。