核心观点 - 端侧大模型在汽车智能座舱领域实现突破性进展，面壁智能的cpmGO产品以纯端侧部署、高效低成本、全场景覆盖等特性刷新行业纪录 [4][7][10] - 行业正从云端依赖转向端云协同，端侧大模型凭借隐私安全、即时响应、弱网稳定等优势成为智能汽车"数字脑干" [38][41][48] - 汽车智能化进入"效能比"竞争阶段，端侧方案有效解决算力内卷和云端服务高成本痛点 [42][43][44] 产品技术 - cpmGO是行业首个纯端侧大模型驱动的智能助手，具备91%执行准确率、毫秒级响应、100%数据不离车等特性 [10][27][30] - 采用自研MiniCPM模型，尺寸不足1B-8B却实现GPT-4V级别效果，通过知识密度压缩技术平衡性能与功耗 [7][28][37] - 整合多模态感知(视觉/语音/GUI)和主动服务Agent，实现从环境感知到意图执行的端到端闭环，动作准确率超91% [30][33][36] - 纯端侧设计支持隧道/山区等弱网环境全功能运行，解决云端方案87%失效率的行业痛点 [29][42][44] 行业突破 - 从研发到量产仅用10个月，打破汽车行业按年计算的传统周期 [3][4][14] - 与十余家芯片厂商(高通/英特尔/英伟达等)深度适配，建立端侧开发生态 [10][40] - 已落地长安马自达/上海大众/长城等整车厂及德赛西威等Tier1厂商 [13][38] - 与英特尔联合发布首个车载GUI智能体，与中科创达共建AI原生操作系统 [38][40] 趋势洞察 - 大模型知识密度每3.3个月翻番，同等性能下参数每100天减半，推动端侧部署加速 [39] - 车机芯片快速适配Transformer架构，推理速度持续提升支撑端侧进化 [39][41] - 端侧模型将取代云端成为任务分发的"第一大脑"，推动汽车向"机器人"形态演进 [38][48] - 行业正从算力竞赛转向效能竞争，端侧方案可降低整车5%-8%智能化成本 [42][43]