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      一年內連拿三輪融資!清北學霸入局座艙大模型,華為哈勃也投了

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      車東西(公眾號:chedongxi)
      作者 | Janson
      編輯 | 志豪

      車東西12月23日消息,今天下午,專注端側AI大模型的面壁智能宣布完成數億元融資。

      官方信息顯示,本次融資由京國瑞、國科投資、中金保時捷基金、米聚資本與和基投資共同參與,募集資金將主要用于加大端側高效大模型的研發投入,加速端側AI的商業化進程。

      面壁智能深耕國內端側智能領域,在汽車領域,截止目前,面壁智能的產品已經應用于長安馬自達、吉利銀河等車型,實現了MiniCPM系列端側大模型在智能座艙的規?;瘧谩?/p>

      此外,面壁智能也和大眾、華為等多家知名企業達成深度合作。


      ▲面壁智能合作伙伴(部分)

      在技術路線方面,面壁智能專注于高知識密度、低參數規模的端側模型研發,通過自研推理框架和芯片適配技術,解決了汽車場景下的離線響應、隱私安全和實時交互難題。

      隨著新融資的注入,面壁智能正加速推進端側大模型在自動駕駛感知層的應用,同時通過與華為等企業的合作,構建覆蓋全球市場的汽車AI生態。

      一、成立汽車一級事業部 大模型上車馬自達、吉利銀河

      公開消息顯示,面壁智能在2025年7月下旬進行了新一輪組織架構調整,將汽車業務線提升為一級組織,直接向CEO李大海匯報。

      面壁智能的這一調整,也是公司對汽車領域戰略重視程度大幅提升的表現。

      李大海在全員信中明確表示,在新一輪組織升級中,面壁專門成立一級組織“汽車業務線”,推動MiniCPM模型廣泛上車。


      ▲面壁智能的端側AI技術

      從量產成績上來看,首款搭載面壁智能端側模型的量產車型長安馬自達MAZDA EZ-60于2025年4月上市,隨后在9月,吉利銀河M9也成功部署了面壁智能的端側VLA多模態大模型,這兩款車型的上市也驗證了端側AI技術在汽車領域的商業化價值。

      不難看出,面壁智能已經將汽車視為端側智能的主戰場之一。

      當下,多模態大模型正在重新定義汽車智能座艙,基于端側模型的意圖理解能力,結合艙內艙外感知,座艙從被動響應開始向主動智能轉變。

      二、一年完成3輪億元融資 高管來自清北

      從面壁智能的融資歷史來看,包括本次融資在內,其在2025年完成了3次“數億元”級別的融資。

      總的來看,面壁智能完成了5輪“數億元”級別的融資,其中不乏龍芯、茅臺等頭部投資機構注資。

      保守估算,不到三年的時間,面壁智能或許至少拿到了5億元的融資。


      ▲面壁智能歷史融資信息(來源:企查查)

      而在天使輪中,目前估值最高大模型公司之一的“智譜華章”赫然在列,后者估值已超過240億元,且于近日在港交所遞表。

      與此同時,面壁智能的穩健發展離不開核心管理團隊的豐富履歷。

      面壁智能CEO李大海畢業于北京大學數學系,曾是Google中國初創成員,并歷任知乎CTO及合伙人,擁有管理千人技術團隊的豐富經驗與成熟的商業化操盤能力。


      ▲面壁智能CEO李大海

      面壁智能的CTO曾國洋,則是清華大學計算機系出身的青年技術領袖,師從國內最早投身大模型研究的開發者之一劉知遠教授。


      ▲面壁智能CTO曾國洋

      作為清華NLP實驗室的核心成員,他主導了從CPM到MiniCPM系列模型的演進,通過自研推理框架與量化技術,在算力受限的端側設備上實現了極致的性能表現。

      李大海在復雜工程管理與商業生態構建上的深厚積淀,與曾國洋在高效大模型領域的技術創新能力深度融合,共同筑牢了面壁智能在端側AI賽道的競爭護城河。

      三、針對端側優化 部分測試超越頭部開源模型

      從具體的產品來看,面壁智能的產品均對諸如車端這樣算力受限的平臺進行了優化。


      ▲面壁智能產品能力對比

      MiniCPM4.0-8B采用稀疏注意力架構,在MMLU、CEval等基準測試中性能超越Qwen-3-8B和Gemma-3-12B。

      其創新性在于將稀疏度從行業普遍的40%-50%降至5%,注意力層僅需1/10的計算量即可完成長文本計算。

      在128K長文本場景下,MiniCPM4.0-8B相較于Qwen3-8B僅需1/4的緩存存儲空間,量化版實現90%的模型瘦身。

      MiniCPM4.0-0.5B則通過極致輕量化設計,以2.7%的訓練開銷,相較Qwen-3-0.6B、Llama 3.2等實現了性能翻倍。

      其推理速度高達600 tokens/秒,能夠在算力受限的車載環境中提供流暢的交互體驗。


      ▲面壁智能的模型在開源社區

      在視覺處理方面,MiniCPM-V4.5通過3D-Resampler架構實現96倍視覺壓縮率,在視頻理解任務中超越Qwen2.5-VL 72B模型,支持每秒10幀的高刷新率視頻解析。

      0.9B參數端側VLA多模態模型則是面壁智能與吉利中央研究院聯合定制開發的成果,實現了艙內外環境的多模態感知融合與主動決策閉環。

      結語:面壁智能加注端側AI

      面壁智能通過密集的資本注資與組織架構優化,進一步確立了其在汽車端側AI領域的戰略重心。

      其MiniCPM系列模型憑借輕量化與高效率的技術特性,已在吉利、馬自達等量產車型上驗證了商業價值。

      可以看出,面壁智能正從單純的技術供應商向生態構建者演進,持續推動端側大模型在汽車全場景的深度融合與規?;涞?。

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