端侧多模态大模型解决方案：引领智能座舱进入主动智能时代

> ### 摘要 > 2025年7月27日，在世界人工智能大会（WAIC）上，斑马智行携手通义和高通共同发布了一项创新技术——端侧多模态大模型解决方案。该技术结合人工智能领域的最新进展，专注于推动汽车智能座舱的发展，目标是引领智能汽车进入一个全新的主动智能时代。通过多模态模型的支持，智能座舱将能够更精准地理解用户需求，提供更加个性化和智能化的服务。 > > ### 关键词 > 人工智能，斑马智行，多模态模型，智能座舱，主动智能 ## 一、技术背景与原理 ### 1.1 斑马智行在人工智能领域的创新探索 作为智能出行领域的先锋，斑马智行近年来持续深耕人工智能技术，致力于打造更智能、更人性化的汽车交互体验。2025年7月27日，在世界人工智能大会（WAIC）上，斑马智行携手通义和高通，正式发布了端侧多模态大模型解决方案。这一创新成果不仅标志着斑马智行在人工智能领域的又一次突破，也展现了其在智能座舱领域持续引领行业发展的决心。 斑马智行始终以用户需求为核心，依托人工智能技术不断优化智能座舱的功能与体验。此次发布的端侧多模态大模型解决方案，正是其在AI技术应用上的又一里程碑。通过整合语音、图像、手势等多种感知方式，该技术能够更全面地理解用户的意图，实现更自然、更高效的交互体验。斑马智行的这一探索，不仅提升了智能座舱的实用性，也为未来汽车智能化发展提供了全新的技术路径。 ### 1.2 端侧多模态大模型技术的核心原理 端侧多模态大模型解决方案的核心在于其强大的数据处理能力和高度集成的算法架构。该技术依托高通的先进芯片平台和通义的前沿AI模型，实现了在终端设备上的高效运行，无需依赖云端计算，从而大幅提升了响应速度与隐私安全性。这种“端侧”部署方式，使得智能座舱能够在毫秒级时间内完成对多模态信息的处理与反馈，为用户提供更加流畅、实时的交互体验。 多模态模型的引入，使得智能座舱能够同时识别语音指令、面部表情、手势动作等多种输入方式，真正实现“主动智能”。例如，系统可以根据驾驶员的面部表情判断其情绪状态，并自动调整车内环境；或通过语音和手势的协同识别，精准执行复杂指令。这种高度智能化的交互方式，不仅提升了驾驶的安全性与便捷性，也为未来智能汽车的发展奠定了坚实的技术基础。 ## 二、智能座舱发展概述 ### 2.1 智能座舱的演变与发展 智能座舱的发展经历了从基础功能集成到高度智能化的深刻变革。最初，汽车座舱主要以机械仪表和简单的音频系统为主，用户交互方式单一，信息获取效率低下。随着信息技术的发展，车载系统逐步引入了触摸屏、语音识别等初步智能化功能，标志着智能座舱的萌芽阶段。 进入2020年代后，人工智能技术的飞速进步推动了智能座舱的快速演进。斑马智行作为行业引领者，率先将语音助手、人脸识别、手势控制等多模态交互技术引入汽车座舱，极大提升了人车交互的自然性与便捷性。而2025年7月27日，在世界人工智能大会（WAIC）上发布的端侧多模态大模型解决方案，则标志着智能座舱正式迈入主动智能时代。该技术不仅实现了对多种感知信息的融合处理，还通过端侧部署提升了响应速度与数据安全性，为用户提供更高效、更个性化的智能体验。 未来，随着AI算法的持续优化与硬件性能的不断提升，智能座舱将不再只是信息交互的工具，而是成为真正理解用户、主动服务用户的智能伙伴，推动汽车从“交通工具”向“智能生活空间”转变。 ### 2.2 主动智能时代的特点与挑战 主动智能时代的到来，意味着智能座舱不再只是被动响应用户指令，而是能够通过多模态感知系统主动理解用户意图，并提供个性化服务。例如，系统可以结合语音、面部表情和手势动作，判断驾驶员的情绪状态并自动调节车内环境；在长途驾驶中，智能座舱还能根据用户的疲劳程度主动提醒休息或调整座椅与音乐，提升驾驶舒适性与安全性。 然而，这一变革也带来了诸多挑战。首先是技术层面的复杂性提升，多模态模型需要在有限的终端算力下实现高效运行，这对算法优化与硬件协同提出了更高要求。其次，用户隐私与数据安全问题日益突出，如何在提供个性化服务的同时保障用户信息不被滥用，成为行业必须面对的重要课题。此外，用户习惯的转变与接受度也是推广主动智能技术的关键因素之一。 斑马智行在此次发布的端侧多模态大模型解决方案中，已初步展现出应对这些挑战的能力。通过高通芯片的强大算力支持与通义AI模型的精准识别能力，系统实现了高效、低延迟的本地化处理，有效降低了对云端数据传输的依赖，从而提升了隐私保护水平。未来，随着技术的不断成熟与用户认知的提升，主动智能时代有望真正实现人车共生的全新生态。 ## 三、技术优势与实际应用 ### 3.1 端侧多模态大模型解决方案的关键优势 端侧多模态大模型解决方案的推出，标志着智能座舱技术迈入了一个全新的发展阶段。与传统依赖云端处理的模式不同，该技术通过“端侧”部署，将大量计算任务直接在车载终端完成，极大提升了响应速度与数据处理效率。据2025年7月27日世界人工智能大会（WAIC）上发布的数据显示，该方案可在毫秒级时间内完成对语音、图像、手势等多模态信息的融合分析，显著降低了交互延迟，为用户带来更流畅的使用体验。 此外，该技术在隐私保护方面也展现出显著优势。由于数据无需频繁上传至云端，用户的行为信息、语音记录等敏感内容得以在本地完成处理，有效降低了数据泄露风险。这一特性不仅增强了用户信任，也为智能座舱在更广泛场景中的应用提供了安全保障。 同时，端侧部署还降低了对网络环境的依赖，使智能座舱在信号不佳或无网络连接的情况下仍能保持稳定运行。这种高适应性为智能汽车在复杂路况下的稳定交互提供了坚实支撑，进一步提升了驾驶的安全性与便捷性。 ### 3.2 如何实现主动智能交互体验 主动智能的核心在于系统能够“感知”用户状态并“预测”其需求，从而实现从“被动响应”到“主动服务”的转变。端侧多模态大模型通过整合语音识别、面部表情分析、手势识别等多种感知技术，构建了一个高度协同的交互系统。例如，系统可基于驾驶员的面部微表情判断其情绪状态，并自动调整车内灯光、音乐或空调设置，以营造更舒适的驾驶环境。 在实际驾驶场景中，主动智能还体现在对用户行为的深度理解与预判上。例如，在长途驾驶过程中，系统可通过分析驾驶员的眨眼频率、头部姿态等指标，判断其疲劳程度，并主动提醒休息或建议切换驾驶模式。此外，通过语音与手势的协同识别，系统能够更精准地执行复杂指令，如“打开导航并播放轻音乐”，实现更自然、高效的人车互动。 这种主动服务模式不仅提升了驾驶的安全性与舒适性，也让智能座舱逐渐从“工具”进化为“伙伴”，为用户带来更具温度的出行体验。斑马智行通过此次技术发布，正引领智能汽车迈向一个真正理解用户、服务用户的主动智能时代。 ## 四、合作与创新实践 ### 4.1 斑马智行与通义、高通的合作历程 斑马智行与通义、高通的合作并非偶然，而是基于三方在人工智能与智能出行领域的共同愿景与技术互补。早在2023年，斑马智行便与通义实验室展开深度技术对接，围绕多模态大模型在车载场景中的应用进行联合研发。通义作为阿里巴巴旗下的AI研究机构，凭借其在自然语言处理、图像识别和语音合成等领域的深厚积累，为斑马智行提供了强大的算法支持和模型优化能力。 与此同时，斑马智行与高通的合作则可追溯至更早。作为全球领先的芯片制造商，高通为斑马智行的智能座舱系统提供了高性能、低功耗的骁龙系列芯片平台。2025年7月27日，在世界人工智能大会（WAIC）上，三方联合发布的端侧多模态大模型解决方案，正是基于高通骁龙8 Gen 4芯片的强大算力，结合通义的AI模型与斑马智行的场景化落地能力，实现了多模态感知与本地化处理的完美融合。 此次合作不仅是技术层面的协同创新，更是生态层面的战略协同。斑马智行作为智能出行的引领者，借助通义的AI能力与高通的硬件平台，成功构建了一个高效、安全、智能的端侧AI系统，为全球智能汽车的发展树立了新的标杆。 ### 4.2 行业领先企业的技术创新实践 在智能汽车与人工智能融合发展的浪潮中，斑马智行、通义与高通的技术创新实践无疑走在了行业前列。斑马智行始终坚持以用户为中心的理念，通过不断探索AI技术在车载场景中的应用边界，推动智能座舱从“能听会说”向“能看会想”演进。其在2025年推出的端侧多模态大模型解决方案，正是这一理念的集中体现。 通义则通过持续优化大模型的轻量化与推理效率，使AI能力能够在资源受限的车载终端上高效运行。其与斑马智行联合开发的多模态交互引擎，已实现对语音、图像、手势等多通道输入的实时融合处理，响应时间控制在毫秒级，极大提升了交互的自然性与流畅度。 而高通则凭借其在芯片架构设计上的领先优势，为端侧AI提供了坚实的硬件支撑。其骁龙8 Gen 4芯片不仅具备强大的AI算力，还通过异构计算架构实现了CPU、GPU与NPU之间的高效协同，确保多模态模型在车载环境中的稳定运行。 三者的协同创新，不仅推动了智能座舱技术的跨越式发展，也为整个智能出行行业树立了技术融合与生态共建的典范。 ## 五、行业影响与未来展望 ### 5.1 技术对汽车行业的潜在影响 端侧多模态大模型解决方案的发布，不仅是一次技术突破，更是一场对汽车行业生态格局的深刻重塑。随着人工智能在智能座舱领域的深入应用，传统汽车制造商正面临前所未有的转型压力与机遇。斑马智行携手通义与高通打造的这一创新技术，正在推动汽车从“交通工具”向“智能生活空间”演进，重新定义人与车之间的关系。 在用户体验层面，该技术显著提升了智能座舱的交互效率与个性化水平。据2025年世界人工智能大会（WAIC）披露的数据，端侧多模态模型可在毫秒级时间内完成语音、图像、手势等多通道信息的融合分析，极大缩短了人车交互的响应时间。这种高效、自然的交互方式，不仅提升了驾驶的安全性与舒适性，也增强了用户对智能汽车的依赖感与信任度。 从产业角度来看，端侧部署模式降低了对云端计算的依赖，提升了数据处理的本地化能力，从而在保障用户隐私的同时，增强了系统的稳定性与适应性。这一技术路径为汽车制造商提供了更具扩展性的平台，使其能够更灵活地集成各类AI服务，推动智能座舱向“主动智能”时代迈进。可以预见，随着该技术的普及，汽车行业的竞争焦点将从硬件性能转向软件生态与用户体验的深度整合。 ### 5.2 未来发展趋势与展望 展望未来，端侧多模态大模型技术的广泛应用，将加速推动智能汽车进入一个以“主动感知、主动服务”为核心的新阶段。随着AI算法的持续优化与芯片算力的不断提升，智能座舱将不再局限于单一的交互工具，而是逐步演变为能够理解用户情绪、预测行为意图的“智能伙伴”。 在2025年7月27日世界人工智能大会（WAIC）上，斑马智行已展现出其在多模态交互领域的领先优势。未来，随着技术的进一步成熟，智能座舱有望实现更深层次的个性化服务，例如基于用户健康状态的车内环境调节、基于驾驶习惯的路线优化建议等。此外，随着5G与边缘计算的发展，端侧与云侧的协同将进一步增强，为智能汽车提供更全面的数据支持与服务扩展能力。 与此同时，用户隐私保护与数据安全将成为行业发展的关键议题。斑马智行通过端侧部署策略，已为行业提供了可借鉴的隐私保护范式。未来，如何在提升智能化水平的同时，构建更加透明、可信的数据治理体系，将是各大厂商必须面对的挑战。 总体而言，端侧多模态大模型技术的落地，标志着智能汽车迈入了一个全新的主动智能时代。它不仅重塑了人车交互的方式，也为整个行业的未来发展指明了方向。在技术、生态与用户需求的共同驱动下，智能出行的未来将更加智能、更加人性化。 ## 六、总结 2025年7月27日，在世界人工智能大会（WAIC）上，斑马智行联合通义与高通正式发布了端侧多模态大模型解决方案，标志着智能座舱迈入主动智能时代。该技术通过整合语音、图像、手势等多种感知方式，在毫秒级时间内完成信息处理，实现更自然、高效的人车交互。依托高通骁龙8 Gen 4芯片的强大算力和通义的AI模型优化能力，系统不仅提升了响应速度，还增强了隐私保护与本地化处理能力。这一创新成果不仅体现了斑马智行在人工智能领域的持续突破，也为智能出行行业树立了技术融合与生态共建的新标杆，预示着汽车将从“交通工具”逐步演变为“智能生活空间”。