【TechWeb】 这届北京国际车展，「Agent 上车」 成为行业热词。
车企密集官宣的新车型中，AI 大模型正在以前所未有的速度 「上车」，并试图重塑从智能驾驶到座舱交互的一切。行业共识，AI 已经开始定义下一代汽车。
事实上，过去两年，AI 大模型已经开始被集成在车机系统中，尤其是智能座舱场景，但实际体验往往停留在你问我答的层面，AI 的 「活人感」 并不强。
对此，腾讯智慧出行副总裁、负责人钟学丹表示，「汽车智能化的下半场，拼的不是功能多，而是谁能把大模型、整车能力与服务生态，组织成一个可感知、可执行、能进化的智能中枢。」 也就是说，以前 AI 只会聊天，现在要看它具体能干什么活了。
在 4 月 23 日的腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯一口气发布了七大座舱智能体产品，也在试图回答这一问题：Agent 上车，究竟能帮人们干什么事？
座舱智能体能干什么？
腾讯座舱智能体产品覆盖日常通勤与导航、本地与长途出游、手车互联及娱乐休闲等高频出行场景。目前已经在长安、比亚迪、零跑、小米、蔚来等众多品牌车型中落地。
比如，在通勤场景中，随行点单智能体能够提供从选品、下单、取餐的一条龙服务，根据用户的实时行程和偏好筛选最优门店，再根据车辆预计到达时间反向推算出餐时间，确保用户抵达的时候餐刚好出炉。
长途出游时，随行向导智能体能化身 AI 导游，实时推送沿途资讯、景点、服务与玩法攻略，还新增了车队协同管理功能。通过位置共享、实时语聊与服务推荐，解决多人组队出游的协同难题。
值得一提的是，随行互连智能体还打通了 「龙虾」 能力，用户通过微信对话框下达指令，例如 「乘客上车后打开座椅按摩，播放欢迎语，并将车载微信设置为隐私模式」，CarBot 会自动拆解这个任务，判断副驾座椅被占用，然后逐一执行。
在使用 AI 导航时，用户说一句 「找一家能充电不排队的咖啡店」，智能体也能搞定意图理解、偏好算路、多途径编排。同时，导航与智驾同屏融合，车道引导、安全预警同屏呈现，让车看见的，变成用户也能看懂的。
此外，还有覆盖音乐、新闻的视频娱乐智能体，以及聚合加油、充电、洗车的车主服务智能体。多个智能体联动响应，不用在应用间切来切去。
回顾过去，早期的智能座舱，首要解决的问题是 「互联网生态上车」 ，将音乐、导航、社交等高频应用在车上快速落地。大模型出现后，语音能力有了很大提升，用户和车的互动更加自然，但简单的大模型接入很难获得超出手机的体验，无法让车具备 AI Native 的体验。
现在，Agentic AI 打破了以应用为中心的模式，能够实现持续地自我优化与迭代，具备场景感知、自主决策、协同执行、记忆沉淀等能力。基于人、车、路状态的感知，实现意图拆解、任务执行，并通过记忆机制不断适应用户习惯。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生指出，「过去的车载语音助手更多是 『被动回应』，现在通过整合社交、娱乐、生活等服务生态，我们推动 AI 智能体上车，为用户提供 『主动服务』。」
座舱智能体背后的技术底座
腾讯座舱智能体的 「办事」 能力，离不开底层的技术支撑。
在腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯推出了出行全场景智能体开放平台，该平台的核心逻辑就是 「做底座」，向车企等生态合作方 「开放能力」。
据钟学丹介绍，该平台分为三层核心架构：
基础能力层，全面升级端云协同的座舱大模型架构。端侧 0.8B 轻量化 VLM 与座舱世界模型结合，确保毫秒级感知响应；云端接入混元最新大模型 Hy3 preview，并深度集成了元宝搜索、微信支付及空间智能等核心能力，使智能座舱反应更敏捷，记忆功能更强。
平台工具层，提供涵盖智能体编排、扩展与运营的全栈工具箱，助力车企高效开发。此外，通过小程序 Agent 工具链，将腾讯的生态能力转化为可供调用的生产力组件，从而缩短智能体从概念研发到量产交付的周期。
应用生态层，围绕用户通勤、出游、下单、娱乐等高频场景，打造开箱即用的智能体产品。
目前，腾讯这套能力已经在零跑、长安、特斯拉等多款品牌车型中落地。比如零跑汽车在 D19 车型上搭载的 「随行点单」 功能，车主可通过自然语音完成麦当劳、瑞幸等点餐操作，查询点评美食信息，甚至搜索短剧、游戏和机票等内容。
隐私安全如何保障？
Agent 上车在带来更具 「活人感」 体验的同时，也伴随不小挑战，其中就包括大众最担心的隐私安全问题。
对此，腾讯方面表示，车内摄像头等传感器数据的使用，前提是脱敏脱密，就像很多车的 「守卫模式」 会自动模糊人脸和车牌。此外，智能体运行在 「沙箱」 里，相当于一个隔离的安全小房间，数据操作被严格限制在合理范围内。
而对于 「龙虾」 能否直接上车一事，腾讯智慧出行副总裁李博表示，目前没有计划。「核心问题是权限。短期没解决好安全权限问题前，直接把龙虾搬上车不合适。」
李博透露，更靠谱的路径是：手机或云端的龙虾经过安全处理后，向车机下发指令，形成具体场景的智能体应用，不涉及直接远控车辆。
此外，对于智能体上车规模化落地的问题，钟学丹表示，其规模化取决于几方面：一方面来自于车企本身的系统平台形成，如果这个平台不形成的话，它的规模化可能就会受限制或者说有一些弱化；另一方面，智能体是结合场景的需求去重塑体验，要让用户在使用场景中得到用户体验上的改善。
钟学丹称，腾讯最开始也会做一些智能体覆盖这个场景，就是因为行业需要去开发出更多的样本，让大家看到这个东西怎么去发展，相信这个也会引导智能体更好地去推广，大规模成长很重要的基础。
【TechWeb】 这届北京国际车展，「Agent 上车」 成为行业热词。
车企密集官宣的新车型中，AI 大模型正在以前所未有的速度 「上车」，并试图重塑从智能驾驶到座舱交互的一切。行业共识，AI 已经开始定义下一代汽车。
事实上，过去两年，AI 大模型已经开始被集成在车机系统中，尤其是智能座舱场景，但实际体验往往停留在你问我答的层面，AI 的 「活人感」 并不强。
对此，腾讯智慧出行副总裁、负责人钟学丹表示，「汽车智能化的下半场，拼的不是功能多，而是谁能把大模型、整车能力与服务生态，组织成一个可感知、可执行、能进化的智能中枢。」 也就是说，以前 AI 只会聊天，现在要看它具体能干什么活了。
在 4 月 23 日的腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯一口气发布了七大座舱智能体产品，也在试图回答这一问题：Agent 上车，究竟能帮人们干什么事？
座舱智能体能干什么？
腾讯座舱智能体产品覆盖日常通勤与导航、本地与长途出游、手车互联及娱乐休闲等高频出行场景。目前已经在长安、比亚迪、零跑、小米、蔚来等众多品牌车型中落地。
比如，在通勤场景中，随行点单智能体能够提供从选品、下单、取餐的一条龙服务，根据用户的实时行程和偏好筛选最优门店，再根据车辆预计到达时间反向推算出餐时间，确保用户抵达的时候餐刚好出炉。
长途出游时，随行向导智能体能化身 AI 导游，实时推送沿途资讯、景点、服务与玩法攻略，还新增了车队协同管理功能。通过位置共享、实时语聊与服务推荐，解决多人组队出游的协同难题。
值得一提的是，随行互连智能体还打通了 「龙虾」 能力，用户通过微信对话框下达指令，例如 「乘客上车后打开座椅按摩，播放欢迎语，并将车载微信设置为隐私模式」，CarBot 会自动拆解这个任务，判断副驾座椅被占用，然后逐一执行。
在使用 AI 导航时，用户说一句 「找一家能充电不排队的咖啡店」，智能体也能搞定意图理解、偏好算路、多途径编排。同时，导航与智驾同屏融合，车道引导、安全预警同屏呈现，让车看见的，变成用户也能看懂的。
此外，还有覆盖音乐、新闻的视频娱乐智能体，以及聚合加油、充电、洗车的车主服务智能体。多个智能体联动响应，不用在应用间切来切去。
回顾过去，早期的智能座舱，首要解决的问题是 「互联网生态上车」 ，将音乐、导航、社交等高频应用在车上快速落地。大模型出现后，语音能力有了很大提升，用户和车的互动更加自然，但简单的大模型接入很难获得超出手机的体验，无法让车具备 AI Native 的体验。
现在，Agentic AI 打破了以应用为中心的模式，能够实现持续地自我优化与迭代，具备场景感知、自主决策、协同执行、记忆沉淀等能力。基于人、车、路状态的感知，实现意图拆解、任务执行，并通过记忆机制不断适应用户习惯。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生指出，「过去的车载语音助手更多是 『被动回应』，现在通过整合社交、娱乐、生活等服务生态，我们推动 AI 智能体上车，为用户提供 『主动服务』。」
座舱智能体背后的技术底座
腾讯座舱智能体的 「办事」 能力，离不开底层的技术支撑。
在腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯推出了出行全场景智能体开放平台，该平台的核心逻辑就是 「做底座」，向车企等生态合作方 「开放能力」。
据钟学丹介绍，该平台分为三层核心架构：
基础能力层，全面升级端云协同的座舱大模型架构。端侧 0.8B 轻量化 VLM 与座舱世界模型结合，确保毫秒级感知响应；云端接入混元最新大模型 Hy3 preview，并深度集成了元宝搜索、微信支付及空间智能等核心能力，使智能座舱反应更敏捷，记忆功能更强。
平台工具层，提供涵盖智能体编排、扩展与运营的全栈工具箱，助力车企高效开发。此外，通过小程序 Agent 工具链，将腾讯的生态能力转化为可供调用的生产力组件，从而缩短智能体从概念研发到量产交付的周期。
应用生态层，围绕用户通勤、出游、下单、娱乐等高频场景，打造开箱即用的智能体产品。
目前，腾讯这套能力已经在零跑、长安、特斯拉等多款品牌车型中落地。比如零跑汽车在 D19 车型上搭载的 「随行点单」 功能，车主可通过自然语音完成麦当劳、瑞幸等点餐操作，查询点评美食信息，甚至搜索短剧、游戏和机票等内容。
隐私安全如何保障？
Agent 上车在带来更具 「活人感」 体验的同时，也伴随不小挑战，其中就包括大众最担心的隐私安全问题。
对此，腾讯方面表示，车内摄像头等传感器数据的使用，前提是脱敏脱密，就像很多车的 「守卫模式」 会自动模糊人脸和车牌。此外，智能体运行在 「沙箱」 里，相当于一个隔离的安全小房间，数据操作被严格限制在合理范围内。
而对于 「龙虾」 能否直接上车一事，腾讯智慧出行副总裁李博表示，目前没有计划。「核心问题是权限。短期没解决好安全权限问题前，直接把龙虾搬上车不合适。」
李博透露，更靠谱的路径是：手机或云端的龙虾经过安全处理后，向车机下发指令，形成具体场景的智能体应用，不涉及直接远控车辆。
此外，对于智能体上车规模化落地的问题，钟学丹表示，其规模化取决于几方面：一方面来自于车企本身的系统平台形成，如果这个平台不形成的话，它的规模化可能就会受限制或者说有一些弱化；另一方面，智能体是结合场景的需求去重塑体验，要让用户在使用场景中得到用户体验上的改善。
钟学丹称，腾讯最开始也会做一些智能体覆盖这个场景，就是因为行业需要去开发出更多的样本，让大家看到这个东西怎么去发展，相信这个也会引导智能体更好地去推广，大规模成长很重要的基础。
【TechWeb】 这届北京国际车展，「Agent 上车」 成为行业热词。
车企密集官宣的新车型中，AI 大模型正在以前所未有的速度 「上车」，并试图重塑从智能驾驶到座舱交互的一切。行业共识，AI 已经开始定义下一代汽车。
事实上，过去两年，AI 大模型已经开始被集成在车机系统中，尤其是智能座舱场景，但实际体验往往停留在你问我答的层面，AI 的 「活人感」 并不强。
对此，腾讯智慧出行副总裁、负责人钟学丹表示，「汽车智能化的下半场，拼的不是功能多，而是谁能把大模型、整车能力与服务生态，组织成一个可感知、可执行、能进化的智能中枢。」 也就是说，以前 AI 只会聊天，现在要看它具体能干什么活了。
在 4 月 23 日的腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯一口气发布了七大座舱智能体产品，也在试图回答这一问题：Agent 上车，究竟能帮人们干什么事？
座舱智能体能干什么？
腾讯座舱智能体产品覆盖日常通勤与导航、本地与长途出游、手车互联及娱乐休闲等高频出行场景。目前已经在长安、比亚迪、零跑、小米、蔚来等众多品牌车型中落地。
比如，在通勤场景中，随行点单智能体能够提供从选品、下单、取餐的一条龙服务，根据用户的实时行程和偏好筛选最优门店，再根据车辆预计到达时间反向推算出餐时间，确保用户抵达的时候餐刚好出炉。
长途出游时，随行向导智能体能化身 AI 导游，实时推送沿途资讯、景点、服务与玩法攻略，还新增了车队协同管理功能。通过位置共享、实时语聊与服务推荐，解决多人组队出游的协同难题。
值得一提的是，随行互连智能体还打通了 「龙虾」 能力，用户通过微信对话框下达指令，例如 「乘客上车后打开座椅按摩，播放欢迎语，并将车载微信设置为隐私模式」，CarBot 会自动拆解这个任务，判断副驾座椅被占用，然后逐一执行。
在使用 AI 导航时，用户说一句 「找一家能充电不排队的咖啡店」，智能体也能搞定意图理解、偏好算路、多途径编排。同时，导航与智驾同屏融合，车道引导、安全预警同屏呈现，让车看见的，变成用户也能看懂的。
此外，还有覆盖音乐、新闻的视频娱乐智能体，以及聚合加油、充电、洗车的车主服务智能体。多个智能体联动响应，不用在应用间切来切去。
回顾过去，早期的智能座舱，首要解决的问题是 「互联网生态上车」 ，将音乐、导航、社交等高频应用在车上快速落地。大模型出现后，语音能力有了很大提升，用户和车的互动更加自然，但简单的大模型接入很难获得超出手机的体验，无法让车具备 AI Native 的体验。
现在，Agentic AI 打破了以应用为中心的模式，能够实现持续地自我优化与迭代，具备场景感知、自主决策、协同执行、记忆沉淀等能力。基于人、车、路状态的感知，实现意图拆解、任务执行，并通过记忆机制不断适应用户习惯。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生指出，「过去的车载语音助手更多是 『被动回应』，现在通过整合社交、娱乐、生活等服务生态，我们推动 AI 智能体上车，为用户提供 『主动服务』。」
座舱智能体背后的技术底座
腾讯座舱智能体的 「办事」 能力，离不开底层的技术支撑。
在腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯推出了出行全场景智能体开放平台，该平台的核心逻辑就是 「做底座」，向车企等生态合作方 「开放能力」。
据钟学丹介绍，该平台分为三层核心架构：
基础能力层，全面升级端云协同的座舱大模型架构。端侧 0.8B 轻量化 VLM 与座舱世界模型结合，确保毫秒级感知响应；云端接入混元最新大模型 Hy3 preview，并深度集成了元宝搜索、微信支付及空间智能等核心能力，使智能座舱反应更敏捷，记忆功能更强。
平台工具层，提供涵盖智能体编排、扩展与运营的全栈工具箱，助力车企高效开发。此外，通过小程序 Agent 工具链，将腾讯的生态能力转化为可供调用的生产力组件，从而缩短智能体从概念研发到量产交付的周期。
应用生态层，围绕用户通勤、出游、下单、娱乐等高频场景，打造开箱即用的智能体产品。
目前，腾讯这套能力已经在零跑、长安、特斯拉等多款品牌车型中落地。比如零跑汽车在 D19 车型上搭载的 「随行点单」 功能，车主可通过自然语音完成麦当劳、瑞幸等点餐操作，查询点评美食信息，甚至搜索短剧、游戏和机票等内容。
隐私安全如何保障？
Agent 上车在带来更具 「活人感」 体验的同时，也伴随不小挑战，其中就包括大众最担心的隐私安全问题。
对此，腾讯方面表示，车内摄像头等传感器数据的使用，前提是脱敏脱密，就像很多车的 「守卫模式」 会自动模糊人脸和车牌。此外，智能体运行在 「沙箱」 里，相当于一个隔离的安全小房间，数据操作被严格限制在合理范围内。
而对于 「龙虾」 能否直接上车一事，腾讯智慧出行副总裁李博表示，目前没有计划。「核心问题是权限。短期没解决好安全权限问题前，直接把龙虾搬上车不合适。」
李博透露，更靠谱的路径是：手机或云端的龙虾经过安全处理后，向车机下发指令，形成具体场景的智能体应用，不涉及直接远控车辆。
此外，对于智能体上车规模化落地的问题，钟学丹表示，其规模化取决于几方面：一方面来自于车企本身的系统平台形成，如果这个平台不形成的话，它的规模化可能就会受限制或者说有一些弱化；另一方面，智能体是结合场景的需求去重塑体验，要让用户在使用场景中得到用户体验上的改善。
钟学丹称，腾讯最开始也会做一些智能体覆盖这个场景，就是因为行业需要去开发出更多的样本，让大家看到这个东西怎么去发展，相信这个也会引导智能体更好地去推广，大规模成长很重要的基础。
【TechWeb】 这届北京国际车展，「Agent 上车」 成为行业热词。
车企密集官宣的新车型中，AI 大模型正在以前所未有的速度 「上车」，并试图重塑从智能驾驶到座舱交互的一切。行业共识，AI 已经开始定义下一代汽车。
事实上，过去两年，AI 大模型已经开始被集成在车机系统中，尤其是智能座舱场景，但实际体验往往停留在你问我答的层面，AI 的 「活人感」 并不强。
对此，腾讯智慧出行副总裁、负责人钟学丹表示，「汽车智能化的下半场，拼的不是功能多，而是谁能把大模型、整车能力与服务生态，组织成一个可感知、可执行、能进化的智能中枢。」 也就是说，以前 AI 只会聊天，现在要看它具体能干什么活了。
在 4 月 23 日的腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯一口气发布了七大座舱智能体产品，也在试图回答这一问题：Agent 上车，究竟能帮人们干什么事？
座舱智能体能干什么？
腾讯座舱智能体产品覆盖日常通勤与导航、本地与长途出游、手车互联及娱乐休闲等高频出行场景。目前已经在长安、比亚迪、零跑、小米、蔚来等众多品牌车型中落地。
比如，在通勤场景中，随行点单智能体能够提供从选品、下单、取餐的一条龙服务，根据用户的实时行程和偏好筛选最优门店，再根据车辆预计到达时间反向推算出餐时间，确保用户抵达的时候餐刚好出炉。
长途出游时，随行向导智能体能化身 AI 导游，实时推送沿途资讯、景点、服务与玩法攻略，还新增了车队协同管理功能。通过位置共享、实时语聊与服务推荐，解决多人组队出游的协同难题。
值得一提的是，随行互连智能体还打通了 「龙虾」 能力，用户通过微信对话框下达指令，例如 「乘客上车后打开座椅按摩，播放欢迎语，并将车载微信设置为隐私模式」，CarBot 会自动拆解这个任务，判断副驾座椅被占用，然后逐一执行。
在使用 AI 导航时，用户说一句 「找一家能充电不排队的咖啡店」，智能体也能搞定意图理解、偏好算路、多途径编排。同时，导航与智驾同屏融合，车道引导、安全预警同屏呈现，让车看见的，变成用户也能看懂的。
此外，还有覆盖音乐、新闻的视频娱乐智能体，以及聚合加油、充电、洗车的车主服务智能体。多个智能体联动响应，不用在应用间切来切去。
回顾过去，早期的智能座舱，首要解决的问题是 「互联网生态上车」 ，将音乐、导航、社交等高频应用在车上快速落地。大模型出现后，语音能力有了很大提升，用户和车的互动更加自然，但简单的大模型接入很难获得超出手机的体验，无法让车具备 AI Native 的体验。
现在，Agentic AI 打破了以应用为中心的模式，能够实现持续地自我优化与迭代，具备场景感知、自主决策、协同执行、记忆沉淀等能力。基于人、车、路状态的感知，实现意图拆解、任务执行，并通过记忆机制不断适应用户习惯。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生指出，「过去的车载语音助手更多是 『被动回应』，现在通过整合社交、娱乐、生活等服务生态，我们推动 AI 智能体上车，为用户提供 『主动服务』。」
座舱智能体背后的技术底座
腾讯座舱智能体的 「办事」 能力，离不开底层的技术支撑。
在腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯推出了出行全场景智能体开放平台，该平台的核心逻辑就是 「做底座」，向车企等生态合作方 「开放能力」。
据钟学丹介绍，该平台分为三层核心架构：
基础能力层，全面升级端云协同的座舱大模型架构。端侧 0.8B 轻量化 VLM 与座舱世界模型结合，确保毫秒级感知响应；云端接入混元最新大模型 Hy3 preview，并深度集成了元宝搜索、微信支付及空间智能等核心能力，使智能座舱反应更敏捷，记忆功能更强。
平台工具层，提供涵盖智能体编排、扩展与运营的全栈工具箱，助力车企高效开发。此外，通过小程序 Agent 工具链，将腾讯的生态能力转化为可供调用的生产力组件，从而缩短智能体从概念研发到量产交付的周期。
应用生态层，围绕用户通勤、出游、下单、娱乐等高频场景，打造开箱即用的智能体产品。
目前，腾讯这套能力已经在零跑、长安、特斯拉等多款品牌车型中落地。比如零跑汽车在 D19 车型上搭载的 「随行点单」 功能，车主可通过自然语音完成麦当劳、瑞幸等点餐操作，查询点评美食信息，甚至搜索短剧、游戏和机票等内容。
隐私安全如何保障？
Agent 上车在带来更具 「活人感」 体验的同时，也伴随不小挑战，其中就包括大众最担心的隐私安全问题。
对此，腾讯方面表示，车内摄像头等传感器数据的使用，前提是脱敏脱密，就像很多车的 「守卫模式」 会自动模糊人脸和车牌。此外，智能体运行在 「沙箱」 里，相当于一个隔离的安全小房间，数据操作被严格限制在合理范围内。
而对于 「龙虾」 能否直接上车一事，腾讯智慧出行副总裁李博表示，目前没有计划。「核心问题是权限。短期没解决好安全权限问题前，直接把龙虾搬上车不合适。」
李博透露，更靠谱的路径是：手机或云端的龙虾经过安全处理后，向车机下发指令，形成具体场景的智能体应用，不涉及直接远控车辆。
此外，对于智能体上车规模化落地的问题，钟学丹表示，其规模化取决于几方面：一方面来自于车企本身的系统平台形成，如果这个平台不形成的话，它的规模化可能就会受限制或者说有一些弱化；另一方面，智能体是结合场景的需求去重塑体验，要让用户在使用场景中得到用户体验上的改善。
钟学丹称，腾讯最开始也会做一些智能体覆盖这个场景，就是因为行业需要去开发出更多的样本，让大家看到这个东西怎么去发展，相信这个也会引导智能体更好地去推广，大规模成长很重要的基础。
