北京車展：商湯絕影Sage Box打造汽車超級智能體自主智能體新標(biāo)桿

4月24日，商湯絕影在本屆北京車展重磅發(fā)布SageBox（千機(jī)智盒），為自主智能體進(jìn)化提供了一套全棧量產(chǎn)級創(chuàng)新方案，以顛覆性技術(shù)突破，為車企破解行業(yè)痛點的同時，帶來從成本到體驗的多重價值革新。

作為面向全場景的端側(cè)智能中樞，SageBox 最具革命性的突破是通過搭載端側(cè)多模態(tài)智能體基座大模型Sage 32B，實現(xiàn)“一次投入、Token 永久免費”。按單臺車日均節(jié)省 30 元云端成本計算，每 1 萬輛車每年可為車企節(jié)省至少 1 億元，徹底擺脫了云端按次計費的成本枷鎖。

Sage Box以“Sage 32B 端側(cè)模型+千機(jī)系統(tǒng)（Sage AIOS）+New Member 原生智能體執(zhí)行” 三層架構(gòu)為支撐。 Sage 大模型采用 MoE 架構(gòu)，激活參數(shù)僅 3B，在 Orin X 等主流車規(guī)平臺即可高效運行，突破原車 SoC 算力天花板；基于 Harness 架構(gòu)的千機(jī) AIOS，大幅提升多任務(wù)調(diào)度效率并降低開發(fā)壁壘，解決系統(tǒng)開發(fā)難題；本地部署模式徹底擺脫云端依賴，從根源上消除 Token 成本無底洞，同時保障交互低時延與數(shù)據(jù)安全。

SageBox 的發(fā)布，不僅為車企打造高性能、低成本、可量產(chǎn)的高階智能座艙方案，更依托一腦多形核心架構(gòu)打破車載場景邊界。依托端側(cè)原生與全棧自研技術(shù)優(yōu)勢，它可靈活適配多元場景，實現(xiàn)全域能力復(fù)用，推動行業(yè)向超級智能體進(jìn)化的全新路徑。

零成本、快響應(yīng)、高精準(zhǔn)，商湯絕影引領(lǐng)座艙智能體新發(fā)展

Sage Box依托專為原生智能體座艙打造的端側(cè)大模型，憑借 Token（詞元） 零成本交互、Always-on 實時響應(yīng)、超 90% 場景推理精度三大核心優(yōu)勢，從成本、體驗、智能三大維度突破行業(yè)瓶頸，全面升級智能座艙交互體驗，為座艙智能體落地奠定堅實基礎(chǔ)。

針對行業(yè)普遍存在的云端 API 調(diào)用 Token 計費痛點，Sage 32B 依托端側(cè)原生部署架構(gòu)實現(xiàn) Token 零成本交互。經(jīng)輕量化優(yōu)化與車載算力深度適配，滿足全場景用車需求，日均可節(jié)省30 元 Token 使用費，年均節(jié)省 Token 使用費萬元左右。對車企而言，可徹底免除云端服務(wù)費用，打破規(guī)模化運營成本壁壘；對用戶來說，交互無次數(shù)限制，可自由暢聊并下達(dá)指令。

在響應(yīng)速度上，Sage 端側(cè)大模型實現(xiàn) Always-on 全天候待命，指令整體延遲低于 0.5 秒，單次推理延遲僅 0.03 秒，生成吞吐達(dá)80 token/秒。不同于云端模型易受網(wǎng)絡(luò)波動影響，該模型常駐本地算力單元，無需聯(lián)網(wǎng)與云端調(diào)度，隧道、車庫等弱網(wǎng)環(huán)境也能即時反饋。

在智能理解層面，Sage 端側(cè)大模型場景推理精度超 90%，可一次性解析用戶復(fù)雜需求，自動聯(lián)動空調(diào)、影音、導(dǎo)航等車載系統(tǒng)完成任務(wù)閉環(huán)，還能結(jié)合傳感器感知乘員與路況信息，提供兒童模式、智能路線調(diào)整等主動服務(wù)。

94%高成功率超旗艦?zāi)Ｐ停琒age 模型性能超越一線云端大模型

商湯絕影發(fā)布的 Sage 端側(cè)多模態(tài)智能體基座大模型，以 MoE 架構(gòu)、自研后訓(xùn)練技術(shù)與車端原生優(yōu)化，實現(xiàn)了端側(cè)模型性能反超云端旗艦的突破，為車載智能體規(guī)模化落地提供了兼具高性能、低成本與高可靠的核心支撐。

Sage 采用 32B 總參的 MoE 架構(gòu)，激活參數(shù)僅 3B，是行業(yè)首款能在車端實現(xiàn)復(fù)雜智能體能力的基座大模型。在國際公開評測 PinchBench 中，其最佳任務(wù)完成率達(dá) 94%，超越 Claude、GPT、Gemini 等一眾云端大模型，打破“只有大模型才能做好智能體任務(wù)”的慣性認(rèn)知。對比小米 MiMo-v2-Pro，Sage 激活算力僅為其1/14，顯存占用約1/31，卻實現(xiàn)了6.6個百分點的任務(wù)完成率領(lǐng)先，展現(xiàn)出端側(cè)原生路線的極致高效。目前該模型已在英偉達(dá) Orin X 平臺完成部署，為量產(chǎn)落地奠定基礎(chǔ)。

支撐 Sage 性能突破的，是商湯絕影自研的 SCOUT 與 ERL 兩大后訓(xùn)練技術(shù)。SCOUT 分級協(xié)同學(xué)習(xí)框架創(chuàng)新采用“小模型探路、大模型吸收”的機(jī)制，讓模型學(xué)習(xí)復(fù)雜出行場景任務(wù)時節(jié)省60%的 GPU 算力，大幅降低訓(xùn)練成本與周期，快速掌握多設(shè)備聯(lián)動、多步?jīng)Q策等用車場景技能；ERL 可擦除強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，能讓模型自動識別并擦除推理過程中的錯誤步驟，阻斷偏差擴(kuò)散，使復(fù)雜任務(wù)完成率提升20%，解決了多步推理中“一步錯、步步錯”的行業(yè)難題，該技術(shù)已被機(jī)器學(xué)習(xí)頂會 ICLR 2026 收錄。

在 Orin X 平臺上，Sage 實現(xiàn)0.5秒首字響應(yīng)、0.03秒單 Token 推理延遲與80tk/S生成吞吐，平均任務(wù)時長優(yōu)于主流 API 模型。其場景推理精度超 90%，長鏈路工具調(diào)用、邏輯規(guī)劃、環(huán)境感知任務(wù)成功率分別達(dá)92%、89%、94%，復(fù)雜指令遵循率提升40%。模型可一次性解析復(fù)合指令，聯(lián)動空調(diào)、影音、導(dǎo)航完成任務(wù)閉環(huán)；結(jié)合傳感器感知乘員狀態(tài)與路況，還能主動提供兒童模式、路線調(diào)整等服務(wù)，徹底告別 “被動喚醒、單次響應(yīng)” 的傳統(tǒng)語音助手，進(jìn)化為懂場景、會思考、能服務(wù)的出行伙伴。

此外，Sage 支持 OpenClaw、Hermes 等主流智能體框架，可覆蓋出行、家庭等全場景，為更多端側(cè)智能體落地提供核心支撐。

40%決策提速、百種工具調(diào)用，New Member 讓車載智能 “說到做到”

New Member 是商湯絕影 SageBox 千機(jī)智盒的執(zhí)行層原生智能體，作為車載版“Claw”，它是連接“思考層”與真實場景的關(guān)鍵橋梁，為車載自主智能體提供從感知到執(zhí)行的全鏈路閉環(huán)能力。

它以 Always-on 多模態(tài)感知為基礎(chǔ)，實現(xiàn)小于1秒的低時延響應(yīng)，可實時捕捉座艙內(nèi)外的多模態(tài)信號，為后續(xù)決策提供毫秒級輸入，支撐主動交互與環(huán)境理解。

結(jié)合專屬認(rèn)知記憶框架，通過沉淀用戶習(xí)慣與場景數(shù)據(jù)，在意圖理解與任務(wù)規(guī)劃時快速匹配最優(yōu)策略，將決策效率提升40%；同時內(nèi)置超100種車控及生態(tài)工具技能，通過“意圖理解→任務(wù)規(guī)劃→工具調(diào)用→記憶迭代”的完整執(zhí)行閉環(huán)，將 Sage 端側(cè)模型的“思考指令”轉(zhuǎn)化為可落地的車控、服務(wù)動作，讓智能體從“會想”真正走向“會做”，賦能座艙實現(xiàn)全場景自主執(zhí)行。

以 AIOS 為核心、打造高效安全智能中樞

Sage AIOS是商湯絕影 SageBox 的核心調(diào)度中樞，基于 Harness 架構(gòu)深度打造，為車載自主智能體提供高效、低成本、高安全的底層支撐，破解行業(yè) AIOS 開發(fā)難題。

對比通用 OpenClaw 架構(gòu)，Harness 架構(gòu)通過工具、資源、環(huán)境等多維度約束，實現(xiàn)了Tokens 消耗降低 50%、多任務(wù)調(diào)度效率提升 30%，大幅降低車載大模型運行成本，為智能體規(guī)模化落地掃清成本障礙。

安全層面，千機(jī)系統(tǒng)構(gòu)建了三層加固體系：運行沙盒隔離、工具調(diào)用管控、數(shù)據(jù)訪問防護(hù)，為智能體運行筑牢全鏈路安全屏障，確保復(fù)雜車載環(huán)境下的穩(wěn)定可控。

系統(tǒng)內(nèi)核以多模融合、模型調(diào)度、記憶服務(wù)、本地 RAG 等模塊為核心，為 New Member 原生智能體提供上下文窗口、任務(wù)調(diào)度、提示詞構(gòu)建等基礎(chǔ)能力；向下對接多模態(tài)模型與數(shù)據(jù)底座，向上支撐全場景智能體任務(wù)，實現(xiàn)從感知到執(zhí)行的全鏈路協(xié)同調(diào)度，成為千機(jī)智盒實現(xiàn) “能思考、善調(diào)度、會執(zhí)行” 閉環(huán)的關(guān)鍵支撐，為智能座艙向自主智能體進(jìn)化提供堅實系統(tǒng)底座。

一腦多形全域賦能，構(gòu)筑全場景智能新生態(tài)

商湯絕影 SageBox 千機(jī)智盒以“一腦多形”核心能力，打破單一設(shè)備的智能邊界，為車載、家用、陪伴等全場景智能終端注入統(tǒng)一的可進(jìn)化 AI 大腦，構(gòu)建起覆蓋生活全維度的智能生態(tài)。

作為核心智能中樞，千機(jī)智盒向下兼容車載座艙、家用邊緣設(shè)備、陪伴機(jī)器人等多元終端，向上支撐個性化場景需求。在車載座艙場景，它化身專屬座艙大腦，依托生成式智駕與原生智能體，打造艙駕融合的智慧出行體驗；在家用邊緣場景，可成為智能家居控制中樞，聯(lián)動燈光、家電實現(xiàn)無感智能交互；在陪伴機(jī)器人場景，則能賦予設(shè)備擬人化感知與執(zhí)行能力，提供情感陪伴、任務(wù)協(xié)助等全場景服務(wù)。

千機(jī)智盒憑借端側(cè)大模型、AIOS 調(diào)度與原生智能體三層技術(shù)架構(gòu)，實現(xiàn)跨終端的統(tǒng)一智能能力輸出，無需為不同設(shè)備單獨開發(fā)智能系統(tǒng)。這種“一腦驅(qū)動多終端”的模式，不僅降低智能設(shè)備研發(fā)成本，更讓各場景終端共享自主智能體能力，推動智能終端從單一功能工具，進(jìn)化為可感知、會思考、能執(zhí)行的全場景智能伙伴，加速全場景智能生態(tài)的落地普及。

立足全棧 AI 技術(shù)積淀，商湯絕影 SageBox 千機(jī)智盒以端側(cè)超強(qiáng)模型能力、零 Token 極致降本、全鏈路智能體閉環(huán)三大核心優(yōu)勢，從車載座艙的自主智能體升級，到一腦多形的全場景生態(tài)延伸，為車企帶來億元級規(guī)模化降本紅利，更以領(lǐng)先行業(yè)的 AI 底座技術(shù)，重新定義終端智能體的發(fā)展范式。

未來，商湯絕影將持續(xù)深耕生成式 AI 前沿領(lǐng)域，攜手產(chǎn)業(yè)伙伴協(xié)同共進(jìn)，加速智能汽車向超級智能體全面進(jìn)化，以全域、高效、普惠的智能技術(shù)，賦能智慧出行與全場景智慧生活，開啟自主智能體規(guī)模化落地的全新時代。