PATEO 在基于 Thor 的车载 AI Box 中部署 Doubao 和 Nemotron

PATEO 于 2026 年 11 月 2 日宣布，将在基于 NVIDIA DRIVE AGX Thor 打造的 AI Box 中部署 NVIDIA Nemotron 和 ByteDance 的 Doubao 语言模型（拥有 350 亿参数），将本地 AI 推理与面向汽车座舱的智能体平台结合起来。

PATEO 还获得了一家未具名领先新能源汽车制造商的新一代车型项目定点。该项目预计于 2027 年第二季度量产，这意味着 AI Box 已有明确的配套车型项目，而量产仍是未来的一个里程碑。在 2026 年中国国际汽车展览会上，PATEO 宣布与 ByteDance 及一家未具名领先新能源汽车制造商共同开发该解决方案。

本地推理与座舱智能体

这套车载系统使用 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR 进行语音识别，并通过与 ByteDance 合作，采用 Doubao 的混合专家语言模型。系统还配备了文本转语音合成，以及一个独立的 20 亿参数语言模型，用于语义分类和拒绝请求。

PATEO 表示，这套集成系统无需连接云端即可在本地运行推理，支持多语言语音交互和实时流式语音识别。这种设计使核心 AI 功能在网络连接受限时仍可使用，同时，联网服务和云端更新则能扩展系统功能。

AI Agent 平台结合语音、视觉和传感器输入，以理解用户请求和座舱状况。在车辆安全权限允许的范围内，该平台可以调用座舱控制功能和在线服务、协调并行任务，并处理耗时较长的请求。用于个性化交互的偏好和习惯记忆功能需要获得用户授权。

主动式功能与硬件设计

PATEO 提供的示例显示，智能体的功能已超越一问一答式语音控制。Sentinel AI 可以识别违停、洪水和火情，并发出警报。驾驶员和乘客的空调设置可以分别通过语音指令或手势进行调节；在长时间高速公路行驶时，疲劳检测功能还可建议打开车窗或启动座椅按摩。在空气质量较差的区域，系统可根据所在位置和已学习的驾驶习惯，建议关闭车窗并切换至内循环。

硬件设计的核心考量在于这些交互不断累积后会产生什么影响。PATEO 将 AI Box 描述为连接感知、推理、执行和学习的系统，并指出，除了以 TOPS 衡量的峰值算力，内存容量和带宽同样重要。随着行程中对话轮次增加、智能体执行操作并积累上下文，模型的键值缓存会不断增长，对内存的需求也随之提高。PATEO 表示，Thor 的加速计算能力和高内存带宽有助于实现响应迅速的本地推理。

模块化软件、与车辆系统的集成，以及与 NVIDIA 边缘和云端 AI 生态系统的整合，支持在不同车型项目中部署、调优和定制模型。AI Box 还可以增加专用 AI 算力，而无需更换车辆原有的主控芯片。对于那些处理器无法仅靠软件更新支持更大模型、并行多模态交互和主动式智能体的现有车辆，这提供了一条升级途径。

超越 AI Box 的服务战略

这项业务计划并不止于销售硬件。PATEO 的车载 Tokenomics 战略旨在围绕 AI 功能的部署和使用创造经常性收入，在初次硬件交易之外增加持续性的服务和运营收入。

2026 年 6 月，PATEO 与 Mininglamp Technology、Xunce Technology 和 Saimo Technology 合作，开发基于代币的具身智能世界模型和 TokenOS。该项目整合了设备端硬件、仿真测试和数据基础设施，为交付和运营 AI 服务奠定基础。

PATEO 也在将该平台应用于汽车以外的领域。该公司报告称，已获得一家未具名国内领先机器人计算供应商的项目定点，为其将智能交互和硬件工程能力复用于具身智能应用创造了机会。

对于 AI Box 而言，关键的商业考验是推动已获定点的车型项目实现量产，同时证明这一可复用的技术平台也能支撑 Tokenomics 所设想的经常性服务收入。