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连赢中特图（水晶版）
车东西（公众号：chedongxi）作者 ｜ Janson编辑 ｜ 志豪
车东西12月23日消息，今天下午，专注端侧AI大模型的面壁智能宣布完成数亿元融资。
官方信息显示，本次融资由京国瑞、国科投资、中金保时捷基金、米聚资本与和基投资共同参与，募集资金将主要用于加大端侧高效大模型的研发投入，加速端侧AI的商业化进程。
面壁智能深耕国内端侧智能领域，在汽车领域，截止目前，面壁智能的产品已经应用于长安马自达、吉利银河等车型，实现了MiniCPM系列端侧大模型在智能座舱的规模化应用。
此外，面壁智能也和大众、华为等多家知名企业达成深度合作。
▲面壁智能合作伙伴（部分）
在技术路线方面，面壁智能专注于高知识密度、低参数规模的端侧模型研发，通过自研推理框架和芯片适配技术，解决了汽车场景下的离线响应、隐私安全和实时交互难题。
随着新融资的注入，面壁智能正加速推进端侧大模型在自动驾驶感知层的应用，同时通过与华为等企业的合作，构建覆盖全球市场的汽车AI生态。
一、成立汽车一级事业部 大模型上车马自达、吉利银河
公开消息显示，面壁智能在2025年7月下旬进行了新一轮组织架构调整，将汽车业务线提升为一级组织，直接向CEO李大海汇报。
面壁智能的这一调整，也是公司对汽车领域战略重视程度大幅提升的表现。
李大海在全员信中明确表示，在新一轮组织升级中，面壁专门成立一级组织“汽车业务线”，推动MiniCPM模型广泛上车。
▲面壁智能的端侧AI技术
从量产成绩上来看，首款搭载面壁智能端侧模型的量产车型长安马自达MAZDA EZ-60于2025年4月上市，随后在9月，吉利银河M9也成功部署了面壁智能的端侧VLA多模态大模型，这两款车型的上市也验证了端侧AI技术在汽车领域的商业化价值。
不难看出，面壁智能已经将汽车视为端侧智能的主战场之一。
当下，多模态大模型正在重新定义汽车智能座舱，基于端侧模型的意图理解能力，结合舱内舱外感知，座舱从被动响应开始向主动智能转变。
二、一年完成3轮亿元融资 高管来自清北
从面壁智能的融资历史来看，包括本次融资在内，其在2025年完成了3次“数亿元”级别的融资。
总的来看，面壁智能完成了5轮“数亿元”级别的融资，其中不乏龙芯、茅台等头部投资机构注资。
保守估算，不到三年的时间，面壁智能或许至少拿到了5亿元的融资。
▲面壁智能历史融资信息（来源：企查查）
而在天使轮中，目前估值最高大模型公司之一的“智谱华章”赫然在列，后者估值已超过240亿元，且于近日在港交所递表。
与此同时，面壁智能的稳健发展离不开核心管理团队的丰富履历。
面壁智能CEO李大海毕业于北京大学数学系，曾是Google中国初创成员，并历任知乎CTO及合伙人，拥有管理千人技术团队的丰富经验与成熟的商业化操盘能力。
▲面壁智能CEO李大海
面壁智能的CTO曾国洋，则是清华大学计算机系出身的青年技术领袖，师从国内最早投身大模型研究的开发者之一刘知远教授。
▲面壁智能CTO曾国洋
作为清华NLP实验室的核心成员，他主导了从CPM到MiniCPM系列模型的演进，通过自研推理框架与量化技术，在算力受限的端侧设备上实现了极致的性能表现。
李大海在复杂工程管理与商业生态构建上的深厚积淀，与曾国洋在高效大模型领域的技术创新能力深度融合，共同筑牢了面壁智能在端侧AI赛道的竞争护城河。
三、针对端侧优化 部分测试超越头部开源模型
从具体的产品来看，面壁智能的产品均对诸如车端这样算力受限的平台进行了优化。
▲面壁智能产品能力对比
MiniCPM4.0-8B采用稀疏注意力架构，在MMLU、CEval等基准测试中性能超越Qwen-3-8B和Gemma-3-12B。
其创新性在于将稀疏度从行业普遍的40%-50%降至5%，注意力层仅需1/10的计算量即可完成长文本计算。
在128K长文本场景下，MiniCPM4.0-8B相较于Qwen3-8B仅需1/4的缓存存储空间，量化版实现90%的模型瘦身。
MiniCPM4.0-0.5B则通过极致轻量化设计，以2.7%的训练开销，相较Qwen-3-0.6B、Llama 3.2等实现了性能翻倍。
其推理速度高达600 tokens/秒，能够在算力受限的车载环境中提供流畅的交互体验。
▲面壁智能的模型在开源社区
在视觉处理方面，MiniCPM-V4.5通过3D-Resampler架构实现96倍视觉压缩率，在视频理解任务中超越Qwen2.5-VL 72B模型，支持每秒10帧的高刷新率视频解析。
0.9B参数端侧VLA多模态模型则是面壁智能与吉利中央研究院联合定制开发的成果，实现了舱内外环境的多模态感知融合与主动决策闭环。
结语：面壁智能加注端侧AI
面壁智能通过密集的资本注资与组织架构优化，进一步确立了其在汽车端侧AI领域的战略重心。
其MiniCPM系列模型凭借轻量化与高效率的技术特性，已在吉利、马自达等量产车型上验证了商业价值。
可以看出，面壁智能正从单纯的技术供应商向生态构建者演进，持续推动端侧大模型在汽车全场景的深度融合与规模化落地。
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