Agent比拼下半场赛点在端：端模型份额第一，斑马智能领先一个身位

2026-09-23 17:36:10 来源：看点时报

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云栖大会期间，斑马智能全模态端侧大模型AutoOmni 2.0-23B-A3B亮相。该模型采用MoE混合专家模型架构，在智能座舱场景，普通任务能力堪比10倍参数量云模型，复杂任务处理能力相当于10倍参数量云模型的90%。

据了解，端模型上车，超六成车企选择斑马智能AutoOmni。现场，全球首款基于高通8397平台搭载AutoOmni的实车Freelander神行者8亮相。

技术创新成果落地之外，更值得关注的是行业叙事本身正在切换。过去比“AI功能上车”，2026年比“AI能否理解指令并替人办事”。

比亚迪迪迪虾走端云协同，智己IMClaw聚焦多Agent任务编排，华为鸿蒙座舱升级千亿级端到端大模型，小鹏天玑AIOS6.0落地主动服务座舱，理想推出LivisAgent具身智能体，豆包座舱助手则以AI原生车载助手入场。

各家技术路径虽有差异，底层逻辑却趋于一致：端侧承担低延迟感知，云端负责复杂推理与长尾场景。阿里旗下斑马智能则更进一步，将全模态大模型直接部署于端侧，使端侧具备独立完成复杂推理的能力，为用户隐私与内容安全提供高可靠保障。

然而，端侧部署仅是第一步。端云协同方案大多解决实时感知与基础指令执行，行业下一步竞争焦点，是依托端侧能力构建轻量化世界模型，让设备自主做场景推演、独立决策。

FREELANDER神行者8是斑马智能AutoOmni首款量产车型，依托高通骁龙 8397 平台的强大算力，实现响应延时低于50毫秒，任务响应准确度提升30%，端到端安全感知响应小于500毫秒。在推理效率方面，Prefill 阶段平均加速2倍，Decode 阶段平均加速3倍，让复杂AI能力在车端运行更加高效流畅。同时，为用户隐私与内容安全提供高可靠保障。

这些技术落地能力带来用户体验质变：舱外，车辆能够识别用户双手提物等姿态，主动询问是否需要开启后备箱；进入车内后，系统可通过Face ID、声纹等多模态信息识别不同乘员，并联动空调、氛围灯、空气净化、导航及媒体，提供个性化迎宾体验。

围绕家庭出行场景，AutoOmni 还支持儿童陪伴、宠物守护和物品遗留识别等功能。系统可识别儿童危险动作、情绪及睡眠状态，给予提醒、安抚或正向鼓励；可通过视觉与音频判断宠物状态，即使在地下停车场等断网环境中，也能保持智能识别和记录；离车时，则可主动提醒遗留的贵重物品、日常用品及活物，并结合外部环境提示用户携带雨伞或衣物。

但这只是起点，Agent比拼下半场，新的卡位战到底怎么打？在9月22日至24日举办的云栖大会上，斑马智能正在集中展示涵盖AutoOmni、AutoClaw及丰富生态智能体的4辆量产车、4辆研发车；9月23日上午在杭州国际博览中心举行“Agentic AI重构下一代终端”论坛，论坛汇聚汽车、机器人、Agent、AI芯片等产业链决策者，深度研讨上述核心命题。