博泰×商汤：端侧大模型重构智能座舱，汽车技术反哺具身智能赛道

2025-10-11 19:43:44来源：财讯网

近日，智能座舱领军企业博泰车联与AI巨头商汤科技官宣全面战略合作，同步达成锚定投资。不同于行业多数聚焦云端大模型的合作，双方选择了更贴合汽车场景的“端侧大模型”路径，不仅要打造“芯云一体”的下一代智能座舱，更要以汽车技术赋能人形机器人，开启“AI汽车+具身智能”双赛道布局。这一动作，恰似斑马智行以端侧大模型定义智舱新范式，标志着中国智能网联产业正式进入“大模型重构硬件价值”的新阶段。

选择端侧大模型，直击汽车场景核心痛点

在大模型赋能智能座舱的浪潮中，博泰与商汤的战略选择极具差异化——摒弃依赖网络的云端大模型路径，聚焦将大模型能力直接部署在车端。这一决策并非技术冒险，而是对汽车场景需求的精准洞察。

端侧大模型的核心价值，恰恰击中了下一代智能座舱的三大痛点：其一，毫秒级响应延迟。传统云端调用需等待网络传输，而端侧部署让语音交互、手势控制等高频操作响应速度提升至0.3秒内，避免高速行驶中因延迟影响体验；其二，数据隐私保护。用户语音指令、驾驶习惯等敏感数据无需上传云端，从源头规避泄露风险，契合汽车数据安全法规要求；其三，离线稳定服务。即便在隧道、偏远地区等无网络环境，端侧大模型仍能提供基础交互与服务，保障体验连贯性。

据悉，针对高通8295、8397等主流座舱芯片平台，博泰已完成2.1B、1.7B参数规模大模型的适配优化，成功突破“端侧算力有限”的行业难题，让大模型在车端既能“跑起来”，更能“跑得好”。

生态支撑：“铁三角”协同，筑牢端侧大模型落地根基

端侧大模型的成功，绝非单一企业能独立实现。博泰构建了“AI算法+芯片算力+场景落地”的“铁三角”合作生态，为战略落地提供坚实支撑。

AI算法伙伴商汤科技是底层基石。依托商汤日日新大模型体系的通用技术积淀，博泰无需从零搭建模型框架，可直接在通用大模型基础上，针对汽车场景进行定制化训练。例如，商汤的视觉感知算法与多模态交互技术，为博泰端侧大模型赋予“图像识别+情感分析”能力，让座舱能通过摄像头捕捉用户表情，自动调整氛围灯与音乐。

芯片算力伙伴高通提供性能保障。高通8397芯片的NPU算力高达300TOPS，为端侧大模型提供强劲动力。博泰与高通深度协同，通过优化算力调度算法，将大模型运行时的芯片功耗降低25%，既保证性能又兼顾车载场景的能耗需求。

博泰自身则承担“场景定义者”角色。博泰并非简单集成技术，而是基于通用大模型，针对汽车场景开发“细分赛道大模型”——即“擎感大模型”。该模型聚焦智能座舱的交互界面、主动关怀、个性化服务等核心场景，已实现“全模态感知、全时空记忆、全场景服务”三大底层能力：能融合语音、视觉等多感官交互，记忆用户历史偏好，还能打破应用孤岛提供连贯服务，真正让大模型“更懂汽车”。

场景落地：从智能体生态到舱驾协同，重塑人车交互

端侧大模型的价值，最终要转化为用户可感知的体验。博泰与商汤正在构建以“场景化智能体（Agent）”为核心的车内服务生态，推动智能座舱从“功能工具”向“智能伙伴”进化。

目前，双方已落地五大核心智能体：数字娱乐Agent、本地生活Agent、通讯办公Agent、出行导航Agent、车辆服务Agent。未来，这一生态将扩展至数十个智能体，覆盖用户出行全场景。

在舱驾协同领域，端侧大模型的优势进一步凸显。通过“擎感大模型”分析驾驶员状态，系统可实现动态场景服务：当摄像头识别到驾驶员频繁眨眼，疲劳预警功能会立即启动，同时座舱自动调亮灯光、播放提神音乐；当车辆行驶至景区附近，导航Agent会主动推送景点介绍，娱乐Agent同步切换舒缓音乐。这种“人-车-环境”的联动，正是端侧大模型“低延迟+实时感知”能力的直接体现。

更值得关注的是，博泰已在高通8397平台上实现“Gen UI”功能——大模型可根据用户驾驶习惯、情绪状态甚至天气，自动生成定制化车机界面。例如，通勤时段界面简化为导航与路况，周末出行则突出娱乐与社交功能，彻底打破传统固定UI的局限，实现“千人千面”的交互体验。

跨界延伸：汽车技术反哺人形机器人，抢占具身智能赛道

如果说端侧大模型是“当下核心”，那么人形机器人就是“未来增量”。博泰与商汤的合作，并未局限于智能座舱，而是将汽车领域的技术能力迁移至具身智能赛道，开辟第二增长曲线。

这一跨界并非偶然。博泰看到了汽车技术与机器人产业的高度契合：商汤为人形机器人提供“大脑”与“视觉系统”——凭借领先的视觉感知算法，机器人能精准识别环境障碍与人类手势；博泰则贡献“身体”与“神经网络”——将智能座舱的硬件设计经验用于机器人结构研发，底层操作系统转化为机器人的控制中枢，车规级芯片模组集成技术确保组件兼容，大规模量产经验则为机器人落地扫清工程化障碍。

双方的目标明确：研发通用人形机器人平台，适配智慧座舱服务、车辆维护等场景。