梅赛德斯‑奔驰已开始部署可直接在其汽车上运行的对话式人工智能模型，而不是将每次交互都通过云端转发，华尔街日报于2026年11月5日报道。报道指出，这些车载模型来自麻省理工学院衍生公司Liquid AI，正作为公司将更多智能嵌入端侧的计划的一部分，逐步安装到兼容的梅赛德斯车辆中。
梅赛德斯宣布的内容（及时间）
梅赛德斯‑奔驰与Liquid AI之间的合作可追溯到2026年4月23日梅赛德斯首次公布的多年期伙伴关系。在公司媒体稿中，梅赛德斯将该协议描述为“扩展嵌入式、设备端智能”的计划，针对第三代和第四代MBUX系统，并表示目标是在2026年下半年就实现首次量产部署。梅赛德斯援引管理委员会成员Jörg Burzer的话称，此次合作“为下一代直观且多模态的车载体验奠定基础”。
在同一份梅赛德斯新闻稿中，Liquid AI首席执行官Ramin Hasani将该合作定位为通过在现有车载硬件上运行紧凑型基础模型，将低延迟、私密的人工智能引入车辆。公司和梅赛德斯预计，本地模型将处理常规对话请求和车辆控制，而将更重或不常见的查询保留给云端处理。
这对市场意味着什么
对中东欧地区而言，此消息具有三方面重要意义。首先，梅赛德斯在该地区已有较大制造布局：集团最近扩建了位于Kecskemét（匈牙利）的工厂——梅赛德斯在其2026年第二季度中期报告中将该项投资描述为大约在2026年7月左右的扩建，几乎使该厂区面积翻倍，并提高了对电气化与纯电车型的灵活性。该工厂目前生产全新电动C级，并被列为梅赛德斯在欧洲的主要厂区之一。
其次，将对话式AI转移到设备端改变了供应商格局。此前侧重于高带宽云连接的信息娱乐与软件堆栈将需要支持车载模型优化、模型运维（model‑ops）以及安全的空中更新。这为在匈牙利、波兰及邻近国家已向整车厂提供车载电子与集成工作的本地一级供应商、软件公司和数据运维团队创造了新机会。
第三，此举减少了对持续高容量移动连接的依赖，对网络覆盖与数据费用波动较大的市场具有实际优势。在本地运行紧凑型基础模型也提出了关于软件人才、网络安全及在将承载更多联网车辆的工厂地区进行售后支持的新问题。
梅赛德斯的设备端方案并非独一无二——若干汽车制造商一直在试点端侧AI——但一家主流品牌将Liquid AI模型投入量产导向的车辆，标志着一个转折点。对于中东欧地区，随着汽车供应商与开发中心增加软件人员编制，这一变化将加速对端侧AI专长以及将车辆、云服务与本地工程团队连接起来的集成服务的需求增长。
来源：Mercedes‑Benz Group，The Wall Street Journal
