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面壁智能 SuperMate 升级：智能座舱正在从语音助手走向端侧 Agent

董车会 1 小时前

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智能座舱过去几年的变化，很大程度上是从屏幕和语音开始的。

更大的中控屏、更流畅的车机系统、更丰富的应用生态，以及可以控制空调、导航、音乐的语音助手，构成了上一阶段用户对智能座舱的主要感知。它们确实改善了车内体验，但本质上仍然是「人发出指令，系统完成任务」的交互逻辑。

进入大模型时代之后，汽车座舱开始出现新的变化。座舱不再只是一个车控入口，也不只是手机生态在车内的延伸，而是有机会成为一个能够理解场景、记住偏好、主动响应的智能空间。尤其是在端侧模型逐渐成熟之后，智能座舱正在从单一语音助手，走向更复杂的车载 Agent。

4 月 24 日，在第十九届北京国际汽车展览会上，面壁智能发布了 SuperMate 端侧智能座舱方案的全新升级版本，主要围绕全场景 Agent 服务、全模态交互能力和多芯片平台适配三个方向展开，并在车展现场提供了实车搭载体验。

如果说过去的智能座舱更强调「能做什么」，那么 SuperMate 此次升级试图回答的是另一个问题：座舱 AI 如何在合适的时间、以合适的方式介入用户的用车生活。

面壁智能对这次升级的描述，是让座舱 AI 从「好记性」进一步走向「真正懂你」。这背后涉及的不是单一能力，而是感知、记忆、推理和执行之间的闭环。车内 AI 需要知道用户是谁，记住他的偏好，理解当前的场景，再决定是否需要主动执行某个动作。

这也是座舱 Agent 和传统语音助手之间的区别。语音助手通常等待用户下达明确指令，而 Agent 更强调连续感知和主动服务。但在汽车这个场景中，主动并不意味着频繁打扰。相反，真正有价值的座舱智能，往往体现在一种有分寸的「无感」之中。

例如，SuperMate 基于量产级端侧多模态感知能力，可以在不依赖云端的情况下，完成「感知—记忆—推理—执行」的完整闭环。用户上车后，系统可以通过身份识别和多用户记忆自动加载个人偏好；行程中，当用户说出「去接孩子」这样的模糊指令时，系统可以结合历史习惯补全目的地并规划路线；在用车过程中，系统也可以根据环境和乘客状态，自动联动车窗、空调和座舱应用。

这些能力并不一定需要被用户明确感知。很多时候，用户感受到的可能只是温度更合适、路线更顺手、座舱状态更自然。对于车载 AI 来说，这种低打扰的体验，可能比单纯展示复杂功能更重要。

SuperMate 此次升级中，也强调了对车内关键人群的照护能力。比如系统可以实时识别儿童危险行为并进行自动介入，在识别儿童哭闹后联动车内环境进行安抚；也可以主动捕捉舱内外的高价值瞬间并自动保存。离车后，智能哨兵功能还可以持续监测周边环境，并在安全性和低功耗之间做动态平衡。

更具体的垂直场景，是事故处理 Agent。

按照面壁智能的介绍，当车辆发生事故时，SuperMate 可以实时识别事故状态，快速介入并安抚驾驶员情绪，同时引导用户完成现场处理流程。在定责、定损等更专业的环节，SuperMate 将调用面壁智能旗下道路交通事故陪伴智能助手「松果有理」的能力，为驾驶者提供处置建议和理赔指引。

这个功能将覆盖车机端和手机端，未来也会接入车载小艺和手机小艺平台。在车险理赔环节，面壁智能还将与太平保险共建车事故多智能体场景，并计划在太平保险北京分公司试点，尝试打通从事故识别到理赔服务的全链路智能化体验。

这类应用值得关注的地方在于它让座舱智能不再停留于娱乐、导航、车控等高频但相对轻量的场景，而是进入了事故处理、保险理赔这类低频但高压力的场景。对用户来说，事故发生后的情绪安抚、流程指引和专业建议，往往比日常功能更能体现 AI 的实际价值。

在交互能力上，SuperMate 此次升级也与面壁智能最新发布的 MiniCPM-o 4.5 全模态模型相关。

MiniCPM-o 4.5 具备原生全双工交互能力。简单来说，它在输出内容的同时，仍然可以持续感知视觉和听觉输入，不需要等待用户完整说完一句话之后再被动回应。这让座舱 AI 有机会从传统「一问一答」的回合制对话，进入更接近自然交流的状态。

对于车载场景而言，全双工和全模态能力的意义很直接。驾驶过程中，用户的注意力不可能完全交给车机系统，车内也会同时存在语音、动作、视线、车外环境等多种信息。座舱 AI 如果只能听懂一句明确指令，能做的事情就很有限；如果它能够同时理解语音、视觉和环境变化，就可以更自然地判断什么时候该回应，什么时候该保持安静。

面壁智能也在基于 MiniCPM-o 4.5 的全模态能力，与合作伙伴共同探索下一代智能座舱平台。这里的变化，不只是交互方式从语音走向多模态，更重要的是座舱 AI 的角色正在改变：它不再只是一个功能型助手，而是逐渐具备对驾驶环境、乘客状态、声音和视觉信号的持续理解能力。

车展现场，面壁智能还展示了 EmbodiedClaw。这是一套面向车载与具身场景的 Agent 运行与编排框架，作用是打通用户个人设备、车端算力、端侧模型和云端模型，让数据和任务可以在不同设备之间协同流转。

这背后有一个更长期的想象：汽车不只是行驶中的交通工具，也可以成为一个具备算力、传感器和个人数据入口的 AI 节点。尤其是在大量停放时间里，车辆是否可以继续处理任务、提供服务，甚至延伸出新的「离车价值」，会成为智能汽车下一阶段值得讨论的问题。

当然，要让这些能力真正上车，只有模型和场景是不够的。端侧 AI 面临的现实约束非常复杂，不同车型有不同的芯片平台、成本区间和功耗要求。一个方案如果只能运行在少数高算力车型上，就很难实现规模化普及。

因此，SuperMate 此次升级的另一项重点，是多芯片平台适配。面壁智能表示，SuperMate 已经完成对高通、联发科、英特尔、瑞芯微、英伟达、AMD 等主流芯片平台的适配，支持从轻量语音交互到全模态理解的多规格模型运行，以覆盖不同量产车型的配置梯度。

面壁智能还展示了与英特尔联合开发的 AI Box 解决方案。这一方案基于英特尔 Core Ultra 系列平台，官方称可提供最高 180 TOPS 稠密 AI 算力，并适配面壁智能 MiniCPM 全系模型。它的意义在于，为大模型在车端本地运行提供了新的硬件载体，也让部分车型可以通过 AI Box 的方式获得端侧算力能力。

目前，SuperMate 已经在吉利、长安马自达等车企的多款量产车型中实现搭载交付。面壁智能 CEO 李大海在车展期间表示，预计到 2026 年底，将有 30 万辆汽车搭载面壁的端侧模型。

除了产品发布，面壁智能还联合清华大学车辆与运载学院、中国汽车报共同发布了《智能座舱：定义 AGI 时代的汽车新范式》白皮书，围绕端侧 AI 在智能座舱领域的技术路线、场景方法论和产业趋势进行梳理，并举办了专题研讨会。

从行业角度看，SuperMate 的升级反映了智能座舱正在发生的一条清晰路径：从车机系统，到语音交互；从语音助手，到多模态模型；再从单点功能，走向能够理解场景和主动执行任务的座舱 Agent。

这条路径并不意味着所有功能都会迅速成熟。车载场景对稳定性、安全性、隐私保护和功耗控制都有更高要求，端侧模型能否在真实量产环境中长期稳定运行，也需要更多车型和用户规模验证。尤其是主动服务类功能，既要足够聪明，也要足够克制。否则，智能很容易变成另一种形式的打扰。

但趋势已经比较明确。汽车正在从一个移动空间，逐渐变成一个由传感器、算力、模型和用户数据共同构成的智能终端。座舱也不再只是驾驶员和车辆之间的操作界面，而是用户生活、出行和数字服务之间的连接点。

面壁智能 SuperMate 此次升级的意义，正在于它把端侧大模型、全模态交互、车载 Agent 和产业适配放在了同一个框架中。对车企而言，这是一套面向量产的智能座舱方案；对用户而言，它最终要回答的仍然是一个很朴素的问题：车能不能更懂我，并且在我真正需要的时候，少一点复杂操作，多一点恰到好处的帮助。

智能体面壁智能

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