过去一年，智能座舱（886059）的变化集中在一件事上：大模型从“能聊天”走向“能办事”。车主要的不再是一句指令换一个动作，而是把一段模糊的意图交出去：找一条不堵的回家路，顺手把饭订了，进停车场自动缴费。这一步对云端模型不难，难的是搬到车上之后还能随时可用、不依赖网络。

9月23日云栖大会期间，斑马智能发布新一代全模态端侧大模型AutoOmni2.0-23B-A3B，并同步展示全新AutoClaw2.0智舱协作服务实车方案。斑马智能联席CEO郝飞把这次升级的意义归结为一句话：“端智能的核心代价是开启交互新范式。”

对一家把全模态端模型做成产品的公司来说，一年时间能走到哪一步，比单次发布的指标更值得看。去年云栖，斑马智能共同通义及高通（QCOM）全球首发全模态端侧大模型实车方案；一年之后，端模型上车的车企中有63%选择了它的方案，元神AI对主流车企的服务揭开率达到68%。智驾懂物理世界，智舱要懂“我的世界”

在斑马智能的展台上，一个细节很能说明它的位置：腾势Z9GT、智己LS6、神行者8、红旗天工06这四款车，智驾分别来自天神之眼、Momenta、华为乾崑和卓驭，智舱一侧却都选择了元神AI。智驾各家选各家、智舱选同一家，这种组合近两年越来越常见，说明座舱AI已经分化出一条独立的供应链。

“AI上车不代表赢得用户，深度使用才是真正的战场。”斑马智能首席产品官蔡明把元神AI要理解的对象分成两层：一层是物理空间、规律和轨迹构成的“表世界”，一层是个人意图、偏好和生活场景构成的“里世界”。按照他的说法，AI要在感知、理解、执行与反馈的循环里持续进化，前提是先读懂用户。

为了让这套理解真正成立，据蔡明介绍，元神AI正从智舱AI迈向Personal AI，并形成“三个连通”：连通云端与车端的算力和服务，连通用户的多个终端以打通全时空场景数据，连通用户与服务以实现跨App、跨终端的服务整合。AI数据终端公司YoooClaw创始人、CEO肖睿哲在现场提到，双方合作的方向，是在数据合规的前提下把用户车内1小时、车外23小时的“上下文”打通。

放在行业里看，分工正在变得清晰：智驾拼的是对物理世界的理解精度，智舱拼的是对个人意图的理解深度。前者有明确的评测标准和法例边界，后者没有，也更难被一次演示证明。斑马留在后一层，也就必须长期回答一个问题：懂了之后，替用户办成了多少事。23B只激活3B，端模型换来的是始终在场

车端跑大模型，约束和云端完全不是一回事。云上算力不足可以再加卡，车上的芯片一经定型，功耗与散热预算就写死了；隧道、地库这类无网场景又不能没有响应，用户也容忍不了几秒以上的等待。这几条约束叠在一起，让端云分工成为普遍选择：常用理解和实时控制放在车端，复杂规划交给云端，两端用同一套上下文与记忆连接。

据官方介绍，AutoOmni2.0采用MoE混合专家架构，总参数230亿，单次推理激活约30亿；在智能座舱（886059）场景中，普通任务处理能力堪比10倍参数量级的云模型，复杂任务处理能力相当于10倍参数量云模型的80%至90%。云栖现场展示的实车方案采用该模型与端云一体Agent架构，面对模糊意图、多任务的复杂导航、车控、多媒介以及跨域任务，都能低时延、保隐私地执行。

让这些参数真正跑起来的是工程部分。斑马智能首席技术官司罗表示，AutoOmni已合作国内外10家芯片企业，软硬协同支持8路以上多任务稳定并发，大模型推理加速5到6倍，量化保真度超过99%，运行内存占用减少一半以上；“把端模型刻在芯上，把安全刻在心上”，其车规级端侧AI安全纵深防御体系同时照顾隐私保护、数据合规与性能开销。现场演示的全车全时免唤醒、主动智能迎宾、无感智能停车付费等场景，都跑在这套软硬协同之上。

需要说明的是，上述比例均由企业自述，座舱场景目前还没有一套公开的第三方评测基准，不同厂商的“对标几倍参数”不能直接横向比较。更贴近用户感受的其实是另一个方向：全车全时免唤醒意味着车机始终在听，把低功耗、误触发和隐私守住，才决定这套主动智能能否长期开着，而不是只在演示时开启。从AutoOmni到EdgeOmni，汽车成了具身智能的中试场

“智能汽车是具身智能最大的中试场和规模化压测平台。”司罗这样解释斑马的路径选择，公司的技术正从AutoOmni向EdgeOmni演进，围绕用户从单体智能拓展到群体智能，让AI终端更懂“我的世界”。

这个判断有一个容易被忽略的现实基础。据其递交港交所的材料，截至2025年末，斑马智能的解决方案已搭载于69家主机厂的940万辆汽车，覆盖超过16个国际市场，AI全栈端到端解决方案与车载平台服务收入的复合增速分别为117.1%和19.2%。对具身智能而言，最难的不是在一台设备上跑通，而是在上百万台硬件配置各不相同、使用环境千差万别的机器里稳定跑通，汽车恰好提供了这种规模。

同样的体系也在向外延伸。除座舱之外，斑马智能已把能力输出到智能眼镜、手表、电动两轮车（885974）等终端。端模型、超级智能体服务体系与工程交付能力这三者叠在一起，才是它敢说出“每个智能端都成为元神AI的具身”的底气。写在最后

在速途网看来，这次发布真正的看点，是把座舱AI的评价标准从“听得清”换成了“代办得了”。

前者对应过去的项目式交付，一台车验收完就结束；后者要求车持续在场、持续理解、持续调用服务，收入才有可能跟着使用往上走。对一家正在等待上市的供应商来说，这条转换比单次发布的参数重要得多。

所以，斑马智能手里实际上握着的是一块稀缺资源：940万辆在用车的真实场景，以及其中已经开始日常调用主动服务的用户。接下来要看的数据并不复杂，AI相关收入在总营收中的占比能否继续上行，主动服务被调用的次数能不能跟着装车量一起涨。这两条线一旦并行向上，端模型在车上的价值就不再需要靠对标云模型的话术来证明。