“AI上车不代表赢得用户，深度使用才是真正的战场。”在2026云栖大会斑马智能论坛上，斑马智能首席产品官蔡明给出了判断，这句话背后，是整个行业正在发生的一次根本性转向，AI正在从云端走向端侧，从“你问我答”走向“始终在场”，从被动响应走向主动理解。
端侧大模型与端云协同
从“全车全时免唤醒”到“三个连通”
过去几年，AI上车最直接的体验是语音助手，喊一声“你好，某某”，它才答应。但这种方式的根本缺陷在于，AI对你的了解仅限于你主动开口的那几秒。端侧大模型带来的第一个改变，是“全时免唤醒”：车内多人同时说话，系统持续聆听，能分辨哪些是人对人说话、哪些是人机对话。这背后是端侧大模型的能力跃升，最新发布的AutoOmni2.0-23B A3B采用MoE架构，普通任务能力堪比10倍参数量的云模型，复杂任务处理能力相当于10倍参数云模型的80%–90%。
与AutoOmni2.0一同亮相的，还有全新AutoClaw2.0智舱协作服务实车方案。据斑马智能介绍，AutoClaw2.0 与联合YoooClaw打造的全新生态智能体实车方案，已经让“三个连通”初步落地上车。所谓“三个连通”，是指连通云端与车端的算力和服务、连通用户的多个终端以打通全时空场景数据、连通用户与服务以实现跨App、跨终端的服务整合。
但端侧大模型的价值，远不止“更快、更省、更隐私”。斑马智能联席CEO郝飞认为：端模型本身上不上车并不是选择题，它一定是代表着未来的方向。云端大模型代表着能力的上限，端模型才能保障AI的能力下限。
那端侧大模型的真正价值到底在哪？蔡明表示，一说端模型，大家第一反应往往是时延低、保护隐私、省云端Token，但深想下去，这些都不是最核心的答案。“关于‘快’，在某些场景下根本不重要。关于‘隐私保护’，隐私对于所有产品、所有人群来讲，其价值永远是‘后置性’的。关于‘成本’，把模型放在端上导致平台变贵的增量成本，跟一辆车全生命周期下调用云端模型Token的成本消耗相比，你会发现端侧并不一定省钱。”
Rokid副总裁兼XR中心负责人王俊杰表示：“端侧还是云侧，一定不是二选一。在高频任务处理上或者交互上用端侧，隐私上用端侧，云上更多是处理一些复杂的知识、推理包括服务互联。”他举例：有网的时候自动切到云端大模型，多语言处理更丝滑；没有网络的时候，端侧翻译模型保证用户照样能用。更本质的是通过系统调度，什么时候该端，什么时候该云。对于操作系统来说，可能就是云边端链路的协同，由这个系统根据用户的意图、环境、设备状态，调度它到底该使用端侧还是云侧。
从AI终端的演进载体角度，王俊杰提出四个判断维度：“核心的高价值场景、交互性、成本、安全，这些都是跟用户息息相关的部分。”他认为：“真正我们希望通过AI终端，让AI看得见环境、听得懂意图，并且帮人做得到事情，这是我们下一代AI操作系统正在做的事情。”
而从芯片视角，中兴微汽车电子副总经理张效宇给出判断：“当前阶段，端和云未来是协同发展，云决定了算力上限，端侧未来可能还要进行一些针对车端的实时性、安全性包括可靠性的独特考量。”他指出：“当下AI的发展趋势，实际上已经到了不是拼算力数值的时代，而是更多转向token效率的时代，怎么样更底层地支撑它在同样的芯片里发挥更高效的性能。”他还强调：“深度推理或者复杂逻辑、世界模型未来一定在云端。除了前面讲的隐私、安全、响应实时性，还有一个关键就是inline的形态，做深度的及时对话。”
从资本视角，香港投资管理有限公司投资总监赵雨萌表示，港投在看项目时有一个“三个A”的评价体系：“Available用得到；Applicable用得好；Affordable用得起。”她观察到：“不管是端还是云还是端云协同，这三种商业模式在财务模型和回本周期的角度来看是不太相同的。不过在我们的投资来说，我们更愿意做全链条布局。”她还指出，市场上最多的、也更被投资人接受的，是端云合作的模式。我们觉得不光是端云合作，更多的是端云分工的模式，不管是今天的智能座舱还是智能眼镜，还有我们已投项目里看到的具身智能机器人，其实都是在云和端有一个具体的分工。涉及隐私或者需要及时交互、物理世界需要快速反应的工作，由端的部分进行；长尾的任务、需要复杂推理、模型的迭代或者跨机器人的整体协调运作，最后还是通过云模式解决得比较多。
智能座舱与汽车AI落地
智驾要懂“物理世界”，智舱要懂“我的世界”
论坛上，斑马智能公布了一组数据：元神AI已实现中国主流车厂68%的服务渗透，在端侧智能和端模型应用领域拿到63%市场份额。超过六成选择端模型上车的车企，选择了斑马。腾势Z9GT、智己LS6、神行者8、红旗天工06的智驾分别来自天神之眼、Momenta、华为乾崑和卓驭，但在智舱领域都选择了斑马智能元神AI。
在论坛上，蔡明提出了“我的世界”概念，他认为，AI要真正懂用户，必须同时理解两个世界：一是“表世界”，即物理空间、规律和轨迹；二是“里世界”，即个人意图、偏好和生活场景。“只有表里合一，才能真正完成对一个用户的‘我的世界’的整体理解。”他举例，一个物理世界理解很强的AI机器人，能稳稳地给你倒一杯水；但只有理解你生活世界的AI，才知道你刚聚会喝多了、第二天要出差，所以需要的是一杯温热的蜂蜜水。
据介绍，斑马智能与驿道智能合作，试图打通“车外23小时”的上下文。驿道智能创始人兼CEO肖睿哲说：“用户在车里1小时的上下文已经非常完整，但大量时间在车外，怎么构建用户数据？”他的做法是：从手机通知、输入法、浏览器插件中抽取高价值信息，在数据合规前提下，让车内车外的上下文真正贯通。肖睿哲举例：AI知道孩子经常去姥姥姥爷家，知道你跟孩子发过火，也知道你跟闺蜜吐槽过这件事，所以它的回应方式会非常共情。当你有了足够的上下文和能力的时候，最终在座舱里为用户提供同样的五个字，我觉得会是天差地别的体验。除了上下文打通，端侧智能还在具体用车场景中落地，全车全时免唤醒、主动智能迎宾、无感智能停车付费等端侧智能场景。
蔡明进一步阐述了“全域AI”落地的关键：核心在于车厂“放不放心”。车厂要把所有的能力开放给你，本质上取决于端侧智能是否做得足够好。因为端侧更受控，所有数据都不出舱，这让车厂更安心。他解释道，“在端侧处理，第一让用户安心，第二也让车厂安心。只有让他们放心，才愿意打开更多能力，让我们拿到控制车辆各种应用的权限。”
关于车上Agent与手机Agent的区别，蔡明判断：斑马这家公司是做车的，如果让我做手机，我兴趣不大。因为手机上Agent没有那么迫切。手机的交互方式，触摸屏手眼配合没有太大问题，体验改变的迫切性不高。但车很迫切。APP已经上车10年了，大家都不怎么用，因为在车里触摸屏体验不佳。第二是服务问题。在手机上的服务，多年来已经构成了非常强的利益割据。但车对于所有的服务商都是增量。蔡明说，“这两个因素导致车上的Agent非常必要。特别是刚才说的端侧智能，今天人造物的所有智能设备，有哪个设备可以实现我刚刚讲的‘始终在场’的状态？除了车，没有任何一个可以。”
博世智能驾控事业部首席客户工程售前与解决方案总监王驷通则认为，“DDR内存涨价、芯片成本高企，端侧大模型上车的节奏明年可能反而滞后。车就是一个出行工具，为什么一定是生活空间？”他认为，很多从家庭场景迁移过来的AI应用在车上并不成立，真正刚需的是出行运筹，综合酒店、高铁、行程安排，告诉用户该开车还是坐高铁、今晚住杭州还是明早赶过来。他还提到车载端侧模型的唤醒方式：“在车的封闭空间，多人同时跟同一套AI系统产生对话，这时候对车载唤醒方式的要求就不再是简简单单的关键词唤醒，而是希望它能像会议主持人，像是高级的助理，能真正理解什么事情是我需要请示领导办的，什么事情是不需要请示领导就可以自己办的。”
端模型到底能带来什么？郝飞认为：“端模型能带来的真正体验，是交互范式的革命性改变。只有打开了全时免唤醒的交互范式，才能让真正的贴心和懂你成为可能。”他用一组数据说明：每天24小时，车外23小时，车内只有1小时，而且真正唤醒AI的可能只有5分钟。“如何让一个极致聪明的大模型真正了解你、感受你，提供主动服务？这才是本质原因。”郝飞坦言，“跟车厂伙伴交流的时候大家都面临一个问题，一定会有一个灵魂拷问，到底带给用户的能哇一声的killer app在哪里，我相信大家都在探索中，而那一刻一定到来，其实自动驾驶已经给了很好的例子。”司罗强调，斑马智能正从AutoOmni向EdgeOmni演进，围绕用户，从单体智能向群体智能拓展，让AI终端更懂“我的世界”。
支撑体系：把端模型刻在芯上，把安全刻在心上
芯片层面，斑马已合作国内外10家芯片企业，支持8路以上多任务稳定并发，大模型推理加速5–6倍，量化保真度超过99%。斑马智能首席技术官司罗强调：“基模是支柱，量化、部署是壁垒，系统是围栏，场景是特色。”他还提到，斑马打造了端侧大模型三层框架安全体系，包括内容、框架、环境处理等，能够更方便地把端模型的能力更安全地交给消费者和企业。张效宇则指出，芯片厂商和算法厂商必须深度融合，从芯片本身的运行，通过算子库，包括里面的指令级等等深层次的合作，包括在模型部署的时候，也需要像斑马这样优秀的厂商跟我们一起合作，把真正的算力能力释放出来。据介绍，斑马打造了车规级端侧大模型安全纵深防御体系，在工程指标上，AutoOmni少占用运行内存50%以上，这为端侧大模型在有限车端资源下稳定运行提供了保障。
生态层面，斑马已拥有超过400家服务厂商，与50多家签有分成合作。蔡明说，2024年底全面推进生态服务Agent化，2025年率先推出外卖Agent上车。斑马智能首席战略官邢悦补充，斑马已不是传统Tier1，接近20%的收益来自后续的服务运营和内容运营，未来会从20%提升到50%。邢悦还谈到了商业模式的变化：用户买一辆车，本质上是硬件销售模式。但今天往前发展，一定会变成把Buyer变成User。我把车卖到用户手中，才是用户关系构建的开始。
政策层面，邢悦呼吁，国家应加强统筹，把汽车与具身智能在商业价值、产业提升和生态共建上打通。智能汽车是具身智能中最早实现产业化、最具商业潜力的形态。他建议，“把斑马这样的企业重点放到具身智能中试场平台，我们主张回归智能本质，不能重具身、轻智能。因为长期以来，国家一直对硬件更重视，如今芯片产业已经逐步崛起，但谁支持这些芯片定义它的场景？只有定义场景，才有商业价值。”
全球化层面，王驷通提醒，2027年起地缘政治将成为中国车企出海的巨大挑战。欧洲网络安全法2.0、AI Act、IAA等一系列法规将陆续落地。博世的经验是：中国主导海外团队、尊重当地合规要求、拥抱属地生态。我们跟极氪合作，做了欧洲第一个落地的高速NOA，背后付出最大代价的是数据安全与合规、数据跨境回国完成训练。“博世的L2智驾解决方案在全球已超过千万出货量，新客户加起来可能有200多个车型，团队的负责人在中国，所以既能兼具中国效率，又能帮助本土化落地”。
（主办方供图）
热门跟贴