PATEO implementează Doubao și Nemotron într-o unitate AI pentru vehicule bazată pe Thor

PATEO a anunțat pe 2 noiembrie 2026 că implementează modelul lingvistic Doubao cu 35 de miliarde de parametri de la ByteDance și NVIDIA Nemotron într-o unitate AI bazată pe NVIDIA DRIVE AGX Thor, combinând inferența AI locală cu o platformă de agenți pentru habitaclul vehiculelor.

PATEO a obținut, de asemenea, nominalizarea pentru un proiect al unui producător important, dar neidentificat, de vehicule cu energie nouă, pentru un vehicul de nouă generație. Compania preconizează că producția de serie pentru acel program va începe în al doilea trimestru al anului 2027, ceea ce oferă unității AI un program auto concret, deși începerea producției rămâne un obiectiv viitor. La Auto China 2026, PATEO a anunțat că va dezvolta soluția în comun cu ByteDance și cu un producător important, dar neidentificat, de vehicule cu energie nouă.

Inferență locală și agenți pentru habitaclu

Suita integrată în vehicul folosește NVIDIA Nemotron 3.5 ASR pentru recunoașterea vorbirii și, în urma colaborării cu ByteDance, modelul lingvistic Doubao de tip mixture-of-experts. Sinteza vocală text-vorbire și un model lingvistic separat, cu 2 miliarde de parametri, pentru clasificarea semantică și respingerea solicitărilor completează suita.

PATEO a declarat că suita integrată poate realiza inferențe local, fără conexiune la cloud, oferind interacțiuni vocale multilingve și recunoașterea vocală în timp real, în flux continuu. Această arhitectură menține disponibile funcțiile AI de bază atunci când conectivitatea este limitată, în timp ce serviciile conectate și actualizările din cloud extind capabilitățile sistemului.

Platforma de agenți AI combină date de intrare vocale, vizuale și de la senzori pentru a interpreta solicitările utilizatorilor și condițiile din habitaclu. În limitele permisiunilor de siguranță ale vehiculului, poate activa comenzile din habitaclu și serviciile online, poate coordona sarcini simultane și poate gestiona solicitări de durată mai lungă. Memorarea preferințelor și obiceiurilor, necesară pentru interacțiuni personalizate, presupune autorizarea utilizatorului.

Funcții proactive și design hardware

Exemplele prezentate de PATEO arată că agentul depășește controlul vocal bazat pe întrebări și răspunsuri. Sentinel AI poate identifica încălcări ale regulilor de parcare, inundații și incendii și poate emite alerte în legătură cu acestea. Setările climatice pentru șofer și pasager pot fi ajustate separat prin comenzi vocale sau gesturi, iar detectarea oboselii poate determina sistemul să sugereze deschiderea unui geam sau activarea masajului scaunului în timpul deplasărilor prelungite pe autostradă. În zonele cu o calitate slabă a aerului, sistemul poate sugera închiderea geamurilor și activarea recirculării aerului, în funcție de locație și de obiceiurile de condus învățate.

Argumentul în favoarea hardware-ului se concentrează pe ce se întâmplă pe măsură ce aceste interacțiuni se acumulează. PATEO descrie unitatea AI ca pe un sistem care conectează percepția, raționamentul, execuția și învățarea, capacitatea și lățimea de bandă a memoriei fiind la fel de importante ca puterea maximă de calcul măsurată în TOPS. Pe măsură ce conversațiile avansează și acțiunile agentului adaugă context în timpul unei călătorii, memoria cache cheie-valoare a modelului crește, solicitând mai multă memorie. PATEO a declarat că puterea de calcul accelerată și lățimea mare de bandă a memoriei oferite de Thor contribuie la inferențe locale rapide.

Software-ul modular și integrarea cu sistemele vehiculului și cu ecosistemul AI edge și cloud al NVIDIA susțin implementarea, ajustarea și personalizarea modelelor pentru diferite programe auto. Unitatea AI poate adăuga și capacitate de calcul dedicată pentru AI, fără a înlocui cipul principal de control al vehiculului. Astfel, vehiculele existente ale căror procesoare nu pot susține modele mai mari, interacțiuni multimodale simultane și agenți proactivi doar prin actualizări de software pot fi modernizate.

O strategie de servicii care depășește unitatea AI

Planul de afaceri se extinde dincolo de vânzarea hardware-ului. Strategia Tokenomics a PATEO pentru vehicule urmărește să genereze venituri recurente din implementarea și utilizarea capabilităților AI, adăugând servicii și operațiuni continue la tranzacția inițială de hardware.

În iunie 2026, PATEO a încheiat un parteneriat cu Mininglamp Technology, Xunce Technology și Saimo Technology pentru a dezvolta un model al lumii pentru AI fizică, bazat pe tokenuri, și TokenOS. Acest proiect îmbină hardware-ul de la bord, testarea prin simulare și infrastructura de date, creând o bază pentru furnizarea și operarea serviciilor AI.

PATEO aplică platforma și în afara industriei auto. Compania a raportat că a fost nominalizată pentru un proiect de către un furnizor important, dar neidentificat, de soluții de calcul pentru robotică din țară, ceea ce îi oferă ocazia să-și valorifice din nou capabilitățile de interacțiune inteligentă și inginerie hardware în aplicații de AI fizică.

Pentru unitatea AI, principala miză comercială este ca programul auto pentru care a fost nominalizată să ajungă în etapa de producție, demonstrând totodată că o platformă tehnică reutilizabilă poate susține și veniturile recurente din servicii preconizate prin Tokenomics.