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|德赛西威与面壁智能塑造Native智能座舱体验，首款端侧语音大模型方案
2025-05-27 09:20:48
日前，全球领先的移动出行科技公司德赛西威与端侧大模型技术领军企业面壁智能共同发布业界首个基于高通座舱平台（SA8255P，简称8255）的端侧大模型语音交互方案，这是双方自2024年12月签署战略合作协议以来发布的首个合作成果。该方案充分发挥了德赛西威产品化和系统整合能力，以及面壁智能端侧大模型技术优势，以面壁智能 1.2B 端侧语言大模型为意图理解核心，首次在车机本地实现复杂意图理解、上下文推理、跨域控制等高阶能力，同时将首响时间缩短至 300 毫秒以内，为智能座舱语音交互树立了“高精度、低时延、强安全”的新标杆。
1.2B端侧大模型重塑车载语音交互逻辑 出色的语音交互体验已成为智能汽车“标配”。传统车载语音系统依赖云端的语义理解模块处理用户指令，存在对话不智能、不连贯等痛点。德赛西威与面壁智能的创新方案通过全栈优化，将面壁智能专为车载场景微调的1.2B语言大模型部署于高通8255芯片，实现了三大技术跃迁： 准确的复杂意图理解 以车载知识为基础构建数据集对模型进行定向能力训练，使模型对用户多意图组合、模糊表达等复杂请求准确率达95%以上； 上下文连续对话零障碍 支持跨领域多轮交互，彻底打破传统语音“一问一答”的局限性； 端云协同降本增效 端侧模型作为座舱大脑智能解析与路由复杂指令，可快速响应用户诉求，将有效请求发送给云端服务，有效降低车厂综合成本，且规避数据泄露风险。
让“真智能”贯穿行车全流程
面对行车场景中的各类复杂、个性化需求，该方案通过意图识别、跨域指令拆分与执行、上下文自动关联前序对话等全方位能力，可快速理解用户真实需求，并准确完成多指令拆分与执行。例如，当用户提出“导航到机场并播放歌曲，路上提醒我买杯咖啡”等一连串需求时，系统在本地完成导航、娱乐、提醒服务的跨域指令拆分与执行；面对更改行程等动态需求时，模型可基于上下文自动关联前序对话，无需重复唤醒。此外，方案还支持通过声纹识别和情绪分析构建个性化交互模型，为“千人千车”体验奠定基础。
重构车厂与用户的“双赢”生态
对车企而言，该方案大幅简化语音功能开发流程——升级车端语音处理范式，以较少的通用意图标签替代传统的数千条定制指令，实现用户需求的全覆盖；同时，端侧部署避免了云端模型调用带来的指数级成本增长。可以想象，随着车载功能与大模型持续深入匹配，语音交互将彻底告别“机械应答”时代，均可通过自然对话逐步实现。
向纯端侧大模型语音方案加速演进 在智能汽车大行其道的当下，德赛西威与面壁智能将围绕“下一代智能座舱”开展深入合作。双方已启动新一代座舱平台适配，计划在更高算力芯片上部署能力更强、知识密度更高的端侧大模型，并针对端侧模型对语音全链路进行重新设计，使智能座舱全模态交互成为可能，提供更加自然、流畅的交互体验。据Gartner预测，2026年90%的GenAI将嵌入对话式AI产品中以实现智能化，本次合作有望提前推动智能座舱交互体验进入“无感智能”时代，持续引领行业迈向智能化新高度。
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