发布日期 2025-10-20 | B站
正文
这几年，自动驾驶的技术进步很快，各种新技术新架构层出不穷。但作为汽车智能化另一大关键技术的智能座舱，却几乎没有什么进步：三年前，用语音唤醒AI助手，用手指操控屏幕打开车载APP；三年后，还是这么操作。问题出在哪里？
大家好，我是杨富伯杰。在2025苏州国际汽车智能座舱大会上，斑马智行的CPO蔡明提出了一个很有意思的观点。在他看来，当今汽车的智能座舱，普遍忽视了一个非常关键的能力，那就是记忆：车机能听懂语音，能识别意图，却不能像一个懂你的助手一样，记住你的偏好、习惯和变化。
举个例子：我喜欢在高速的出口附近充电，喜欢停车方便的酒店。如果车机没有记忆，每次的推荐就有可能踩雷——要么是服务区价格贵的充电桩，要么是车位紧张的酒店。只有当车机能记住我的选择，在下次决策里主动调整，智能化才算真正落地。而这种带记忆的智能，才是下个时代的智能座舱。
在9月26号举办的云栖大会上，斑马智行发布了Auto Omni端模型解决方案。这是一个端侧能力十分强大的座舱系统，不需要再等待人类发出指令，可以主动感知场景、理解上下文，甚至提前一步提出建议、帮人做出决定。斑马智行的CPO蔡明，回答了观众的若干疑问，解释了更多关于Auto Omni背后的技术逻辑和思考。
端侧算力与模型小型化
蔡明认为，支撑端模型落地的关键，是芯片算力的提升和模型的小型化。过去几年，端侧算力不足，导致大模型无法上车。但如今，随着车规级芯片性能提升，模型表现突飞猛进，端侧模型越来越成为可能。
蔡明：这个话题其实很热点，很多行业里都在说，甚至有的声音觉得它太难做到了。其实到今年来，没有任何一个量产的大模型去发生——之前座舱端侧的模型算力，是不足以支撑大模型在端侧的部署的。我们看到这个拐点，现在正好刚刚来了：已经有不少的芯片的厂商，推出了可以部署端侧模型算力的芯片。第二点是模型的小型化趋势，就是0.7B、1B的小型的模型一直有，我们要看它的模型能力与尺寸的那个比。今天是有比较强的模型能力情况下的小型化——今天已经在4B、7B这个大小上，可以出现性能非常好的小型的模型了。所以这才会导致端模型部署这个事情成为可能。
端模型部署成为可能以后，立刻，记忆的能力就会被释放出来。
蔡明：记忆其实对于AI一直很重要。记忆能力被释放出来以后，你就真正能够让人工智能主动地发现问题，而且它能够去成长。否则它就一直就是聪明——聪明就是你来一个点我就反应，我来一个点我就反应。但是大量的人的生活行为，是没有办法靠这个一个点去串起来的，所以它对于人的帮助一定还是有限的。
Always on：从被动唤醒走向主动智能
在谈到端模型的意义时，蔡明认为它会彻底改变人与车机的关系：从被动唤醒，走向始终在线。过去用户需要说出唤醒词才能启动对话，但未来AI将时时刻刻待机，像操作系统一样时时感知、理解、响应。
蔡明：端模型整个上车以后，没有人会再看什么"一年13.8万次的语音"了。之所以说次数不再重要，是因为端模型会让AI在座舱里跟人的关系是一个always on的状态，不再需要像现在还要去呼叫一下它才能唤醒起来，给你去对话和打交道。
当AI能始终在场，也会引发外界对隐私和安全的担忧。但在蔡明看来，真正让隐私得到保护的，恰恰是端模型——因为它让所有数据在本地形成闭环，既能实时理解情境，又能最大限度地避免隐私泄露。
蔡明：因为有端模型以后，所有的东西是闭环在这台车上的，原始的数据不会去上传，所以没有隐私问题。我举个例子：今天什么是隐私的数据？就有你家小孩在后排睡觉——第一，睡觉的那个照片是隐私数据；第二，这个小孩的样子是隐私数据。端模型可以把它处理掉，化成"有孩子然后在睡觉"，变成一个情景的描述。而且它还会再进行加密和脱敏，才会进到云上。这种实时性的信息和数据的采集，都是在端侧自己闭环掉的。
记忆系统为什么必须先有端模型
而要让AI具备真正的记忆力，首先必须让交互数据足够丰富、场景足够连续。在蔡明看来，只有当端模型部署后，AI才能从大量实时感知之中，形成长期理解，真正构建起记忆系统的基础。
蔡明：这个东西为什么会是刚才我说的记忆系统的前提呢？因为它的数据量一下就上去了。如果说你一天就唤醒这个AI20次，哪怕100次，然后每次都是跟他说"我要导航去哪"，结果其实只能得到一些偏好的mark。就到这儿。很多的人真实的需求，你是没有办法拆解的，所以你也没有办法做主动服务。端模型我认为是在座舱里重要的一个拐点，还有背后有一个大的前提，是本地算力的增长。因为你没有多的算力，大模型是没有办法部署到端上的。
此前，智能座舱体验始终很浅层，原因正是在于交互被割裂成了短暂的片段，缺乏长期记忆的连续性。有了记忆，AI才能理解人的完整生活脉络，形成主动智能。
行程规划：没有记忆根本做不到
蔡明：最大的这个发展中来……其实记忆的整个的复杂系统，昨天我在会上就简单也介绍了一下。我的判断就是：未来一定是端模型，它一定会成为最核心的产品。只有它落地了，才能够让人工智能思考、感知和记忆整体的那种结果，去呈现到端上中来。那么端上才能够真正做到端上智能。
比如说，它帮助用户去做行程规划。这个动作基本是在三到五分钟之内去完成的，但实际上人真正去一个地方去玩、去行程规划，绝不是三到五分钟去做出来的。因为它这个过程中，它需要很多的资讯的输入，以后它的探讨，然后它到以后，它的周边环境还在变。所以因为这种人的参与、后期的不同的变化，这个计划它不停地变。比如说我们现在来讨论说，圣诞节去休假——从开始有一个模糊的想法，到不断地去收敛这个计划的过程，是一个非常创意的过程，它根本就不是一个三到五分钟解决的问题。所以这些真实的场景，如果你没有记忆，这根本不可能给用户进行服务的。
总结上来的话，我认为就是端模型——只有它才能做到主动智能，才能真正在刚才我说到的一些真实的用户场景，让人工智能起作用、帮到大家。
附录
信息来源
- 2025云栖大会期间，9月26日斑马智行联合阿里云及高通正式发布Auto Omni：业内率先采用端到端技术架构，基于阿里云Qwen Omni及高通骁龙8397芯片平台打造，具有主动智能、断网可用、隐私无忧三大特点，计划2026年量产（来源 新浪财经）
- 斑马智行首席产品官蔡明：基于高通8X97算力平台与阿里巴巴通义实验室Qwen3-Omni大模型，构建全模态、端到端的端模型解决方案Auto Omni，主动智能是智能座舱未来的发展重点（来源 中国发动机网）
- 2025国际汽车智能座舱大会在苏州相城举办，斑马智行CPO蔡明在会上发言（来源 中国汽车工程学会）
- 骁龙8397为高通第五代智能座舱芯片，算力达320 TOPS；2025年被行业称为"端模型上车元年"，7B参数规模的多模态大模型可在端侧流畅运行（来源 新浪财经）
已核对
- "斑马智行的CPO蔡明"：经核，蔡明为斑马智行首席产品官（CPO），中国汽车工程学会官网及多篇公开报道可证
- "9月26号举办的云栖大会上，斑马智行发布了Auto Omni端模型解决方案"：经核，2025年9月26日斑马智行在云栖大会联合阿里云、高通发布Auto Omni全模态AI座舱方案，2026年量产；音频文本"Auto Amni"按官方名称订正为"Auto Omni"
- "车规级芯片性能提升、模型小型化（4B、7B）"：经核，骁龙8397算力达320 TOPS、7B参数规模多模态大模型可在端侧流畅运行的行业背景与公开报道一致
- 端模型"主动智能、断网可用、隐私无忧"及"数据端侧闭环保护隐私"：经核，与斑马智行官方口径一致（新浪财经、中国发动机网报道）
待核对
- 开场自称"杨富伯杰"：未能联网确认其姓名用字，按音频文本保留
- "一年13.8万次的语音"：该数字出处未查明；此句音频文本断裂严重（"整个车不开以后""要几次数是因为"），成稿按上下文拟为"端模型整个上车以后……之所以说次数不再重要"，属解释性重构
- "甚至有的声音觉得它太难做到了"：音频文本作"有的有伤觉得它太能做到了"，按上下文拟订，未能完全确认
- "加密和脱敏"：音频文本作"率权"，按上下文（数据进云前的隐私处理）拟为"脱敏"，未能完全确认
- "没有办法拆解的"：音频文本作"抵解"，按上下文拟为"拆解"
- 若干同音订正按上下文作出："营物"订正为"用户"、"人物智能"订正为"人工智能"、"云测自己闭环"订正为"端侧自己闭环"、"多模型"订正为"大模型"、"机舱"订正为"座舱"、"形成规划"订正为"行程规划"，未能逐字复核音频
- "最大的这个发展中来""一个非常创意的过程"等处：音频文本破碎，按上下文作了最小拟订，未能逐字确认
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