北京
来源：市场资讯
（来源：PATEO博泰车联）
2026年5月16日，第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛“作为AI Agent的智能座舱”尖峰辩论现场，博泰车联CTO张杰围绕Agent对智能座舱的影响、Agent效果核心决定因素，以及Tier 1在AI座舱研发中的生态位等核心议题，分享了专业洞见。
左三：博泰车联CTO 张杰
谈及智能座舱AI Agent从demo到量产的四个关键，博泰车联CTO张杰总结：“第一，量产要更关注高频刚需；第二，要保证行车安全，这就需要建立安全授权体系；第三，要具备离线服务能力，确保网络不好时Agent也能稳定运行；第四，要建立端云成本管理体系，如果端侧能有几百T的算力，Token成本就会好很多。”
AI Box已成为车载座舱的算力中枢
AI Box既是车载座舱的AI算力中枢，也是多Agent统一调度的核心载体。下一代车载电子电气架构，将是原生适配AI的全新架构。短期来看，独立形态的AI Box可快速弥补现有车载平台的算力短板；长远来看，其更在深度推动整车电子电气架构的变革。随着AI Agent全面普及，车载算力迎来爆发式增长，如今整车搭配座舱、自动驾驶系统的综合算力，已轻松突破1000TOPS甚至更高，远超智能手机算力水平。
AI域控占据整车智能领域主控地位
当前行业聚焦AI操作系统，而未来的发展方向，并非单纯升级现有AI系统，而是依托超大算力平台，搭建硬件底层架构，搭配多款不同功能的操作系统各司其职，最终实现整车底层向超级算力中心的彻底转变。未来，汽车将逐步演变为一台大型智能服务器、一体式超级算力单元，各类车载功能均将依托这一核心算力平台落地实现。
博泰双模型融合架构
端云协同，精准匹配车载智能需求
博泰采用双模型融合架构，由车端轻量化专属大模型与云端通用全能大模型深度协同组成。其中，车端专属轻量化模型，聚焦即时指令执行、本地记忆数据管理、车辆端安全权限管控等核心基础工作；云端通用大模型，则侧重完成深度逻辑推理、全域信息整合及生态联动等高阶任务，打通车载生态服务、全网实时信息检索、多Agent联动复杂任务规划等能力。
博泰车联CTO 张杰
这套端云协同模式，既严格满足车载场景的数据安全与用户隐私保护需求，又能全方位拓展车载服务生态，适配用户多元化智能用车需求。目前，博泰现有车载算力平台已达到360TOPS算力水准，可流畅运行14B参数级通用模型；若采用MoE混合专家模型架构，更可流畅支撑30B参数模型运转，足以胜任整车端各类智能任务编排，完全满足车载Agent日常运转需求。当前车端模型性能已能支撑智能体任务编排核心工作，重点需聚焦任务编排能力的优化。
独立自主
主打跨生态通用 Agent 应用中台
谈及车企在Agent平台选择上的真实心态，我们认为车企决策时主要围绕自身自研能力、品牌价值、效益情况三大维度。其中，自研积淀深厚、追求智能化自主布局的车企，更看重平台开放自由度；倾向生态协同、注重成熟技术落地的车企，更关注合作生态的技术底蕴与智能体服务能力；同时，所有车企都会理性权衡开发投入、授权费用及大模型调用成本等商业化要素。
而博泰的核心价值，正是成为不同生态的兼容桥梁。博泰车联凭借“软件+硬件+芯片+云端”的全栈技术能力，秉承开放协同、互利共赢的合作原则，深度兼容各类技术体系，与产业链各伙伴携手共建车载AI Agent生态，为车企提供灵活多元的落地支撑。
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