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2025年4月23日，上海車展首日，斑馬智行發布融合端到端框架和交互智能體兩大AI智艙黑科技，并全景展示最新元神AI產品技術、全球化落地能力，繼AI合作寶馬與智己之后，開啟智艙交互技術變革、引領萬億級第三空間生態重塑。

AI in All，斑馬公布“新三駕馬車”戰略

過去十年，智能汽車從起步到加速發展，智能座艙滲透率超過70%。作為行業引領者，斑馬智行累計合作上汽、大眾、寶馬、本田、吉利等40多個汽車品牌，落地超過1000萬輛汽車。2024年，斑馬智行在國內市場新車合作覆蓋率超過15%。

據介紹，面向新十年，斑馬智行將AI in All，啟動“新三駕馬車”戰略，做OS系統級軟件服務商、全棧AI技術服務商、AI軟件生態服務商與聯合運營商。斑馬智行首席產品官蔡明在強調，“在三重定位之下，斑馬智行是自主OS量產規模最大的全能干將、是AI場景覆蓋最全的首發冠軍、是AI生態滲透最深的服務專家。”

作為OS級系統軟件服務商，斑馬是國內唯二全棧自研企業，正牽頭制定車載OS國家標準。堅持全面開放、全球生態，合作高通、三星、紫光展銳、黑芝麻智能等10余家芯片企業，兼容QNX、Android、Linux等全球應用生態，以軟硬一體方式共同打造智能座艙和艙駕融合方案。

作為全棧AI技術服務商，打造首個多模型架構，充分發揮大小模型協同優勢；首創System Agent智能體星狀協同架構，首家實現AI化服務平臺上車，與智己汽車聯合發布并正式量產上市。

作為AI軟件生態服務商與聯合運營商，斑馬智行合作400多家生態伙伴，具有業內最大的車載小程序服務平臺，以及超過400萬用戶的月活躍率。

全球首發融合端到端AI智艙框架，旨在提升5倍人機交互效能

“融合式端到端智艙架構，將帶來人機交互效能的革命性提升。”斑馬智行首席技術官司羅在技術發布時提出，目標通過融合端到端技術，將人機交互速度提升5倍，開啟面向自主智能的座艙交互技術變革。

當前，大模型上車多采用pipeline流水線架構，即從前端聲學、語音識別、自然語言理解、視覺理解、服務決策、對話服務、聲音合成等，由各個模塊或模型分別執行相應的任務，從需求輸入到結果輸出，人機交互速度平均需要2秒。流水線架構下的時延特征，伴隨更多模型技術融合、更多數據量引入，變得極大影響用戶體驗。

“從流水線架構向端到端架構發展成為領先車企及AI公司的技術共識，但純端到端架構無法解決智艙場景的全部問題。”司羅表示。

據介紹，斑馬智行選擇的技術路線是，將pipeline流水線架構與端到端架構深度整合，既保留了pipeline對定制化需求的快速支持和線上緊急BUG修復能力，又兼具了端到端模型的低延遲和高準確率能力。隨著融合端到端技術的不斷進化，座艙人機交互的速度將從平均2秒耗時下降到0.3-0.4秒。除了低時延，融合端到端還具有高準確率、有情感、可管理、可協調、可運營等特性。

發布會上，斑馬智行宣布，采用融合端到端架構的方案最早將在今年二季度首版首上實車，并在第三季度開始實現量產。

元神AI智艙發布「一箭十星」交互智能體，萬億級移動互聯網產業生態或被顛覆

斑馬智行一口氣發布了“1個System Agent +10個平臺級應用Agents”，包含用車控車Agent、導航出行Agent、親子生活Agent、百科閑聊Agent、數字娛樂Agent、本地生活Agent、隨行拍攝Agent、任務助理Agent、通訊辦公Agent、汽車服務Agent。以行業首創的System Agent作為交互主入口，通過自然語言即可調起10大Agent對應的場景化服務，以滿足用戶需求。

蔡明表示，“一箭十星”組團發布的星狀協同的交互智能體，是面向服務多樣性及用戶個性化的產品系統，將解決AI Agent重構車服務生態的三大靈魂問題：

第一，構建好服務問題。當前，基礎模型與通用智能體在打造平臺化AI Agent服務上捉襟見肘，斑馬智行通過交互智能體，打通了“最后一公里”，讓本地生活等平臺化服務成為汽車座艙的AI亮點。

第二，服務更多使用問題。交互智能體通過自然語言交流和差異化服務，以數字人形式拉近用戶與服務，從Persona到Carsona，讓硬件同質化的汽車也能擁有自己的“車設”。

第三，商業價值問題。以中國市場存量8000萬智能車進行測算，外賣Agent全年可帶來262億元GMV，相當于星巴克中國全年7600家門店的營收。從量產上線外賣Agent、開啟車上第一單開始，AI Agent或將重塑汽車第三空間AI生態，開啟萬億級市場。

發布會上，斑馬智行正式啟動元神覺醒計劃，斑馬智行CEO戴瑋聯合上汽集團大乘用車板塊、智己、寶馬、海納新思、紫光展銳、黑芝麻智能、騰訊音樂娛樂、通義、千尋位置等客戶及合作伙伴代表，共同登臺啟動，共赴智能汽車AGI時代。