端侧AI如何破解智能座舱的三大难题？| 创新场景

场景描述

一、准确性与专业性（高风险域例如健康/医疗相关功能）

问题要点：AI输出可能出现偏差、幻觉（hallucination）、算法偏见，或与行业/法规要求不符，导致误导性建议甚至安全/法律责任。尤其是把健康类信息放进车内场景（驾驶员健康监测、急救建议等）时，容错几乎为零。

二、响应速度与算力（端侧硬约束）

问题要点：智能座舱需低延迟（交互、ADAS提示、语音响应）；但车载算力、功耗、散热、成本受限。把大模型直接云端调用又会遇到网络不稳定、带宽/成本与隐私问题。端侧做推理是趋势，但要在准确性与性能间做权衡。

三、快速开发与可维护性（工程能力与合规）

问题要点：AI特性（模型+数据+版本）导致测试、验证、上线、回滚复杂；汽车行业还需满足功能安全、合规与长期维护要求。把研究性模型搬进车规级产品，流程和工具链必须成熟化。

四、额外常见挑战（端侧特有）

• 数据采集与标签：驾驶场景多样，难以收集覆盖性数据（尤其罕见故障/健康事件）。
• 隐私与数据治理：车内生理/位置/语音等数据高度敏感，需要合规存储与最小化上报。
• 安全与鲁棒性：对抗攻击、传感器故障、感知退化等风险在车载场景后果严重。
• OTA/更新与版本管理：如何安全地推送模型/规则更新并回溯责任。

解决方案

一、准确性与专业性：端侧原生的精准服务能力cpmGO在智能座舱中展现出高准确性与专业服务能力，具体体现在以下场景：

• 指令执行精准性 ：cpmGO支持端侧多模态交互（语音、视觉、图形 UI），动作执行准确率达91%，意图完成率89%，参数识别准确率97%，确保用户指令 “指哪儿打哪儿”。例如，用户说 “边开车边种树”，cpmGO可精准操作屏幕完成浇水、喂鸡等任务，动作准确率超 90%
• 专业场景关怀 ：基于端侧感知能力，cpmGO能主动识别专业场景需求。如识别儿童安全座椅卡扣状态并语音提醒，误操作率低至1.3%；感知疲劳驾驶状态时自动提醒；前方遇障碍物时自动减速，保障驾驶安

二、响应速度与算力资源：本地处理的高效体验cpmGO通过端侧部署，解决了传统云端模型的响应延迟与算力依赖问题，核心场景包括：

• 毫秒级实时响应 ：所有语音、视觉、车控推理均在车规级SoC上本地完成，数据100%不离车，避免网络传输延迟，实现毫秒级响应。如用户说“我想看星星”，cpmGO可立即规划远离市区、有水电WiFi的露营地，无需等待云端反馈
• 弱网/断网稳定运行 ：突破网络限制，在隧道、山区等弱网环境下仍能稳定提供全功能服务。例如，行车记录仪拍照、播放预存世界杯视频等操作，均可在断网状态下完成
• 低功耗高性能适配 ：通过MiniCPM端侧模型与主流车机芯片的联合调校，优化算力占用与功耗，保障长期稳定运行

三、快速开发构建：灵活共创的落地效率cpmGO通过技术与产品设计缩短开发周期，支持快速商业化落地，典型场景如下：

• 短周期量产交付：从技术突破到长安马自达MAZDA EZ-60量产仅用10个月，较行业平均周期缩短40%，2025年4月已实现全球首秀，标志端侧大模型进入实际商业化阶段
• 货架级原子产品适配 ：提供全场景原子化产品（如泛化语音车控、GUI Agent、智能哨兵等），支持车企个性化选配共创，降低开发门槛。例如，合作车企可根据需求选择舱内手势识别或儿童安全提醒功能模块

成效

面壁智能发布的“小钢炮超级助手cpmGO”，是全球首个落地车端的纯端侧智能助手，也是面壁智能“模型即Agent”愿景的一次技术实践。基于MiniCPM，在车规级SoC上本地完成语音、视觉、车控推理，带来与云端全面对齐的“原生端侧体验”。

2025年4月，首款搭载端侧模型的量产车型——长安马自达MAZDA EZ-60全球首秀，标志着端侧大模型在汽车座舱领域的商业化落地迈入新阶段。

面壁智能同时与长安汽车、上汽大众、长城汽车等顶级车企完成多款车型定点，并与高通、英特尔、联发科技、梧桐车联、德赛西威、中科创达、安波福等标杆企业深度合作，携手推动端侧原生智能座舱广泛落地。