PATEO внедряет Doubao и Nemotron в автомобильный ИИ-блок на базе Thor

2 ноября 2026 года PATEO объявила о внедрении NVIDIA Nemotron и языковой модели Doubao от ByteDance с 35 млрд параметров в ИИ-блок на базе NVIDIA DRIVE AGX Thor. Решение объединяет локальный инференс ИИ с агентной платформой для автомобильных салонов.

Кроме того, PATEO получила от неназванного ведущего автопроизводителя, выпускающего автомобили на новых источниках энергии, номинацию на участие в проекте автомобиля нового поколения. Компания ожидает, что серийное производство в рамках этой программы начнётся во втором квартале 2027 года. Таким образом, у ИИ-блока появилась конкретная автомобильная программа, хотя до начала производства ещё предстоит дойти. На Auto China 2026 PATEO объявила о совместной разработке решения с ByteDance и неназванным ведущим автопроизводителем автомобилей на новых источниках энергии.

Локальный инференс и бортовые агенты

Бортовой комплекс использует NVIDIA Nemotron 3.5 ASR для распознавания речи, а также разработанную при сотрудничестве с ByteDance языковую модель Doubao с архитектурой «смесь экспертов». В состав комплекса также входят синтез речи и отдельная языковая модель с 2 млрд параметров для семантической классификации и отклонения запросов.

По словам PATEO, интегрированный комплекс способен выполнять инференс локально, без подключения к облаку, обеспечивая многоязычное голосовое взаимодействие и распознавание речи в потоковом режиме в реальном времени. Благодаря такой архитектуре основные функции ИИ остаются доступными при ограниченном подключении, а сетевые сервисы и облачные обновления расширяют возможности системы.

Платформа ИИ-агентов объединяет голосовые, визуальные данные и показания датчиков, чтобы интерпретировать запросы пользователей и оценивать условия в салоне. В рамках разрешений, предусмотренных системой безопасности автомобиля, она может управлять функциями салона и онлайн-сервисами, координировать параллельные задачи и обрабатывать длительные запросы. Для персонализации взаимодействия на основе предпочтений и привычек требуется разрешение пользователя.

Проактивные функции и аппаратная архитектура

Примеры PATEO показывают, что агент выходит за рамки голосового управления в формате «вопрос — ответ». Sentinel AI может выявлять нарушения правил парковки, затопления и возгорания и отправлять предупреждения. Настройки климатической системы для водителя и пассажира можно менять по отдельности голосовыми командами или жестами, а система контроля усталости во время длительной поездки по шоссе может предложить открыть окно или включить массаж сиденья. В районах с плохим качеством воздуха система может рекомендовать закрыть окна и включить рециркуляцию, учитывая местоположение и усвоенные привычки вождения.

Аппаратная архитектура учитывает нагрузку, возникающую по мере накопления таких взаимодействий. PATEO описывает ИИ-блок как систему, объединяющую восприятие, рассуждение, выполнение действий и обучение; наряду с пиковой вычислительной мощностью, измеряемой в TOPS, важны объём памяти и её пропускная способность. По мере того как в ходе поездки диалог и действия агента добавляют контекст, растёт кэш ключей и значений модели, увеличивая нагрузку на память. По словам PATEO, ускоренные вычисления Thor и высокая пропускная способность памяти помогают обеспечить отзывчивый локальный инференс.

Модульное программное обеспечение и интеграция с автомобильными системами и периферийной и облачной экосистемой ИИ NVIDIA позволяют развёртывать, настраивать и адаптировать модели для разных автомобильных программ. ИИ-блок также позволяет добавить специализированные вычислительные ресурсы для ИИ, не заменяя штатный главный управляющий чип автомобиля. Это даёт возможность модернизировать уже выпущенные автомобили, процессоры которых не поддерживают более крупные модели, параллельные мультимодальные взаимодействия и проактивных агентов при одних лишь обновлениях программного обеспечения.

Стратегия сервисов выходит за рамки ИИ-блока

Бизнес-план не ограничивается продажей оборудования. Стратегия Tokenomics от PATEO для автомобильных систем призвана обеспечить регулярный доход за счёт внедрения и использования возможностей ИИ, дополняя первоначальную продажу оборудования постоянным предоставлением услуг и эксплуатационной поддержкой.

В июне 2026 года PATEO заключила партнёрство с Mininglamp Technology, Xunce Technology и Saimo Technology для разработки физической модели мира на базе ИИ и TokenOS с использованием токенов. Эта работа объединяет аппаратное обеспечение на устройстве, симуляционное тестирование и инфраструктуру данных, создавая основу для предоставления ИИ-сервисов и управления ими.

PATEO также применяет эту платформу за пределами автомобильной отрасли. Компания сообщила, что получила номинацию на проект от неназванного ведущего отечественного поставщика вычислительных решений для робототехники. Это открывает возможность использовать её компетенции в области интеллектуального взаимодействия и разработки аппаратного обеспечения в приложениях физического ИИ.

Главная коммерческая задача ИИ-блока — довести автомобильную программу, на которую PATEO получила номинацию, до серийного производства и одновременно показать, что повторно используемая техническая платформа может также обеспечивать регулярный доход от сервисов, предусмотренный стратегией Tokenomics.