30B-KI im Auto: XPeng und Banma setzen auf lokale Verarbeitung

XPENG und Banma haben einen gemeinsamen Entwurf für ein KI-Cockpit vorgestellt, das Modelle der 30-Milliarden-Parameter-Klasse direkt im Fahrzeug ausführen soll. Dafür kombiniert das System XPENGs Turing-Chip mit Banmas multimodalem AutoOmni-Modell. Laut Ankündigung liefert der Chip bis zu 750 TOPS Rechenleistung pro Chip. Die Architektur setzt auf lokale Verarbeitung; die Cloud soll ergänzend zum Einsatz kommen. Ein Serienfahrzeug mit dem gemeinsamen System oder ein Einführungstermin wurde bislang nicht genannt. 61821

Was die beiden Unternehmen beitragen

XPENG stellt die Rechenplattform Turing für den Fahrzeugeinsatz bereit, Banma das multimodale Cockpit-Modell AutoOmni. Als mögliche Funktionen nennen die Partner mehrteilige Dialoge, multimodale Interaktion, Fragen und Antworten ohne Internetverbindung sowie die Planung von Aufgaben. 1821

Die Ankündigung steht auch im Zusammenhang mit XPENGs Plänen, Technologie an andere Autohersteller zu liefern. Dazu zählen laut Reuters unter anderem Chips und Cockpit-Systeme. Banma wiederum ist ein Anbieter von Lösungen für vernetzte Fahrzeuge und wird als Unternehmen beschrieben, das von Alibaba Group und SAIC Motor unterstützt wird. 15

Was „erst lokal, die Cloud als Ergänzung“ bedeutet

Bei diesem Ansatz können unterstützte Aufgaben im Fahrzeug verarbeitet werden, statt routinemäßig an einen Server gesendet zu werden. Zu den genannten Anwendungen gehören Offline-Fragen und -Antworten; für bestimmte, seltener benötigte Funktionen soll die Cloud weiterhin verfügbar sein. Das könnte die Abhängigkeit von einer Internetverbindung verringern und bei lokal ausgeführten Aufgaben den Umweg über ein Netzwerk vermeiden. 1821

Das sind mögliche Vorteile des Architekturansatzes, keine belegten Testergebnisse. Die verfügbaren Angaben enthalten weder Latenzmessungen noch konkrete Informationen dazu, wie Daten aus dem Innenraum verarbeitet werden. Auch ein direkter Leistungsvergleich mit bestimmten Cockpit-Modellen mit 4 oder 7 Milliarden Parametern liegt nicht vor. Eine höhere Parameterzahl allein belegt nicht, dass ein Modell im Auto schneller, leistungsfähiger oder datenschutzfreundlicher ist.

AutoOmni 2.0-23B-A3B ist ein separates Modell

Banma hat außerdem AutoOmni 2.0-23B-A3B vorgestellt: ein eigenständiges Modell für den Einsatz direkt im Fahrzeug, das auf einer Mixture-of-Experts-Architektur basiert und mit 23 Milliarden Parametern beschrieben wird. Banma zufolge erreicht es bei Routineaufgaben im Cockpit eine vergleichbare Leistung wie Cloud-Modelle mit 230 Milliarden Parametern. Bei komplexen Aufgaben soll es 90 Prozent der Leistung ähnlich großer Cloud-Modelle erreichen. Diese Vergleiche stammen vom Anbieter und sind keine unabhängigen direkten Tests. Die verfügbaren Quellen bestätigen zudem nicht, dass dieses 23B-Modell dieselbe Konfiguration ist wie das Modell der 30B-Klasse im gemeinsamen XPENG-Banma-System. 4

Was noch offen ist

Die Unternehmen haben eine gemeinsame Lösung angekündigt, aber die verfügbaren Berichte nennen weder ein Serienfahrzeug, das sie nutzen soll, noch einen Zeitplan für den Einsatz. Ebenso ist nicht bestätigt, dass das Cockpit-System in einem Roboter oder einem anderen Gerät außerhalb des Autos eingesetzt wird. XPENG verfolgt zwar weitergehende Pläne, seine Technologie an andere Autohersteller zu liefern und Lizenzgeschäfte auf Robotik und weitere Anwendungen im Bereich Physical AI auszuweiten. Das ist jedoch nicht gleichbedeutend mit einem bestätigten Einsatz dieses Cockpit-Systems in solchen Geräten. 16

Entscheidend wird sein, ob Autohersteller die Lösung übernehmen und wie sie sich in echten Fahrzeugen bewährt. Bis dazu mehr bekannt ist, beschreiben die 30B-Klasse und der Ansatz „erst lokal“ angekündigte Fähigkeiten und die technische Ausrichtung – keinen nachgewiesenen Vorteil gegenüber kleineren Cockpit-Modellen.