
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。