英偉達Thor+豆包，博泰推出模塊化車載AI Box

上海汽車人工智能與車聯網企業博泰日前推出基於英偉達DRIVE AGX Thor算力平臺打造的車載AI Box產品，方案集成英偉達Nemotron系列模型與字節跳動350億參數豆包大模型，全部推理運算可在車端本地完成。這一落地進展進一步印證中國智能汽車技術棧正快速走向成熟，整車製造之外，軟件、芯片與AI多層能力正同步形成體系化競爭力。

這套方案的核心價值不止於模型選型，更在於端到端的完整架構設計。系統整合英偉達Nemotron 3.5自動語音識別能力，搭配20億參數模型完成語義分類與無效請求攔截，同時集成語音合成模塊。博泰表示，整套系統可完全脫離雲端連接實現離線運行，同時保留多語言交互與實時流式識別能力。

下一代車載智能的核心不再是單一語音指令響應，而是在網絡連接受限場景下依然可用的連續、場景化輔助服務。離線可用的本地推理能力，正是支撐這一演進的基礎條件。

博泰AI Agent平臺可協同處理語言、圖像與多類傳感器數據。在車輛安全權限範圍內，平臺可統一調度座艙控制、車聯服務與長週期任務。在獲得用戶授權的前提下，系統可記錄使用偏好與習慣，對後續交互進行個性化適配。這意味著車載智能將從被動執行指令，轉向主動提供輔助。在中國智能汽車滲透率快速提升的市場環境中，這類深度整合能力有望成為核心差異化優勢。

本地推理築牢場景落地基礎

車端本地推理在車載場景具備明確戰略價值。博泰介紹，AI Box可在網絡連接受限環境下保障核心AI功能可用，同時支持通過雲端迭代持續拓展系統能力。英偉達DRIVE AGX Thor平臺的加速計算能力與高內存帶寬，可支撐行程中場景信息持續積累下的低延遲本地推理。這一技術路線符合智能座艙發展的主流方向：響應速度更快、隱私可控性更強，同時降低對持續雲端連接的依賴。

方案覆蓋的車載應用場景具備較強實用性。哨兵AI功能可識別違停、積水、火情等風險；高溫環境下，駕乘人員可通過語音或手勢獨立調節主副駕空調設置；長途高速行駛中，助手可識別駕駛員疲勞狀態，主動詢問是否開啟車窗或啟動座椅按摩；在空氣質量不佳的區域，系統可提示關閉車窗並切換內循環。這些功能並非概念性演示，而是中國智能汽車生態將AI技術轉化為實用出行服務的具體案例。

博泰在2026北京國際車展上宣佈，該方案由公司聯合字節跳動與一家頭部新能源車企共同開發。目前方案已獲得一家頭部新能源車企的新一代車型項目定點，預計2027年第二季度實現量產交付。這一進展讓技術發佈具備了實質商業落地支撐，不再局限於技術展示。在中國汽車市場，平臺級方案一旦獲得定點，往往可快速在大規模車隊中鋪開，成為從研發走向批量部署的關鍵節點。

模塊化設計是方案的另一核心特點。AI Box可適配不同車型項目，無需替換車輛原有主控芯片即可新增專屬AI算力。這為存量車型提供了升級路徑——僅靠軟件OTA無法支撐大模型運行、多模態交互與主動式助手功能的車型，可通過加裝該產品完成智能化升級。對於中國市場規模龐大的在用車輛保有量而言，這一設計意味著智能座艙升級週期不再局限於新車型發售，可通過後裝友好的架構持續滲透。

商業模式轉向持續AI服務運營

博泰同時釋放出業務模式轉型信號。公司計劃從一次性硬件交付，轉向持續的AI服務與運營，通過AI功能的部署與調用，以通證經濟模式產生持續性收入。在硬件競爭擠壓利潤空間的汽車行業，這一轉型具備明確的戰略價值。如果模式跑通，企業可圍繞車輛構建更穩定的軟件與服務收入流，不再單純依賴硬件產品的初始銷售。

2026年6月，博泰聯合Mininglamp Technology、Xunce Technology、Saimo Technology共同開發基於通證的物理AI世界模型與TokenOS。各方合作整合端側硬件、仿真測試與數據基礎設施能力，這一方向契合中國產業創新政策導向：將硬件、軟件與數據整合為可規模化部署、迭代與商業化的系統體系。對行業分析師而言，核心判斷標準並非方案的構想是否宏大，而是企業能否將規劃轉化為可複製的產業化落地能力。

博泰正推動技術平臺向汽車之外的場景延伸。AI Box採用可複用架構，可適配不同車企與車型項目；公司同時將智能交互與硬件開發能力拓展至機器人領域，目前已獲得一家國內頭部機器人計算提供商的項目定點，打開車外物理AI應用空間。這類跨行業技術外溢，正是中國頭部科技企業的典型成長路徑：基於統一技術平臺拓展多元落地場景，持續擴大可觸達市場規模。