XPeng и Banma готовят ИИ для автомобиля, который работает локально — но сроков пока нет

XPeng и Banma объявили о совместной системе ИИ-кокпита, рассчитанной на работу моделей класса 30 млрд параметров непосредственно в автомобиле. В основе — чип XPeng Turing, которому источник приписывает вычислительную мощность до 750 TOPS на чип. Система задумана по принципу «сначала устройство, облако — в помощь». При этом компании пока не назвали серийную модель автомобиля с новым решением и не объявили сроки запуска. 61821

Что делают XPeng и Banma

XPeng предоставляет вычислительную платформу Turing для автомобиля, а Banma — мультимодальную модель AutoOmni для кокпита. По описанию партнёров, система должна поддерживать локальную работу моделей класса 30 млрд параметров, диалог в несколько ходов, взаимодействие с разными типами данных, ответы на вопросы без подключения к интернету и планирование задач. 1821

Для XPeng это также часть более широкой стратегии поставок технологий другим автопроизводителям: Reuters сообщало, что компания планирует предлагать партнёрам чипы Turing, системы кокпита и другие разработки. Banma — поставщик решений для умных автомобилей, поддерживаемый Alibaba Group и SAIC Motor. 15

Что значит «сначала устройство, облако — в помощь»

В такой архитектуре некоторые задачи обрабатываются прямо в машине, а не отправляются на сервер по умолчанию. Среди заявленных сценариев — ответы на вопросы офлайн. Облачные сервисы при этом остаются доступны для отдельных задач, которые возникают реже. Такой подход потенциально позволяет выполнять поддерживаемые функции при слабом соединении и обходиться без сетевого обмена для локальных запросов. 1821

Но это возможные преимущества архитектуры, а не подтверждённые результаты испытаний. В опубликованных материалах нет замеров задержки, подробностей о том, как система обращается с данными из салона, или сравнений с конкретными автомобильными моделями на 4 млрд либо 7 млрд параметров. Само по себе большее число параметров не доказывает, что ИИ будет быстрее, умнее или лучше защищать приватность: для таких выводов нужны тесты и подробности реализации.

Отдельная модель Banma на 23 млрд параметров

Параллельно Banma представила AutoOmni 2.0-23B-A3B — отдельную модель для работы на устройстве, построенную на архитектуре «смеси экспертов» (Mixture of Experts, MoE). Компания заявляет, что на обычных задачах в автомобильном кокпите она сопоставима с облачными моделями на 230 млрд параметров, а на сложных достигает 90% их результатов. Это заявления разработчика, а не выводы независимого сравнительного тестирования. Доступные источники также не подтверждают, что эта модель на 23 млрд параметров — та же конфигурация, что и совместное решение XPeng и Banma класса 30 млрд. 4

Чего пока не известно

Партнёры описали совместное решение, но не назвали серийный автомобиль, в котором оно появится, и не указали срок внедрения. Нет подтверждения и того, что именно этот кокпитный ИИ планируют устанавливать на роботов или другие устройства, способные взаимодействовать с физическим миром. У XPeng есть более широкие планы по поставкам технологий автопроизводителям и лицензированию разработок для робототехники и других приложений физического ИИ, однако это отдельные планы, а не подтверждённый запуск совместной системы в таких устройствах. 16

Практическая проверка — появится ли решение в реальных автомобилях и как оно покажет себя в эксплуатации. Пока же 30 млрд параметров и локальная обработка описывают заявленные возможности и подход, но не доказывают превосходства над более компактными моделями для автомобильных кокпитов.