Article View

元宝上车,座舱AI竞争开始拼“手脚”

文章详情页聚焦正文沉浸感、信息层级与延伸阅读关系,让读者在浏览、停留与继续探索之间获得更流畅的节奏。

元宝上车,座舱AI竞争开始拼“手脚”展示图
Focus Reading
Detail Path

元宝上车,座舱AI竞争开始拼“手脚”

非凡体育赛事资讯中心-全球联赛资讯导航 330 阅读 约 5.5 分钟

车东西(公众号:chedongxi) 作者 | 郭月 编辑 | 志豪 过去一年,汽车行业关于智能体上车的呼声响亮,语音交互基本成为新车标配,识别速度和准确率也在提升,可真要让座舱AI助手处理一些事项,比如规划行程,用户还是会下意识拿起手机操作。 车企内部也有类似的落差,员工能用AI高效完成办公琐事,但落地到车企研产供销服核心业务中,AI可能并未发挥出最大价值,流程卡点依旧存在,组织效率并没有同步提上来。 一边是全行业拥抱AI,一边是AI使用体验有时不及预期,这些问题的背后,不在于模型够不够强,而在于AI有没有真正落进场景和流程里。 如何更好地发挥AI生产力,让其成为支撑车企产品升级、商业探索和组织运转的底层能力? 2026腾讯全球数字生态大会期间,车东西在与腾讯云副总裁、智慧出行负责人钟学丹,腾讯云副总裁李博,腾讯云副总裁孙燕的交流中,找到了腾讯对这道题更具体的解法。 智能座舱的配置竞赛,已经走到一个尴尬的节点。 盖世汽车研究院的数据显示,2026年8月国内乘用车智能座舱渗透率已达87.5%,中控屏、语音交互这些基础配置在新车上趋近饱和,配置表本身很难再分出高下——智能座舱“上车”早已不是问题,问题出在“用起来”这一层。 用户的需求其实很明确,行业调研显示,84%的受访者期待一个主动式的车载合作伙伴,64.1%的新能源车主把服务列为购车的主要原因。 但现实是,AI智能体扎堆上车,多数产品仍停留在“能聊天”层面,可以播报天气、播放音乐,但一旦涉及规划行程、缴停车费这类需要跨系统完成的任务,产品体验往往会出现断点。 体验无法闭环是一方面,另一大问题在于可靠性不足。 J.D. Power 2026年的研究显示,在用户对车辆先进配置的质量抱怨中,“工作不稳定、不准确”占到48%;2025年的研究还发现,56.5%的用户因可靠性和安全顾虑主动减少使用AI车控。 功能不够稳定,影响用户使用意愿,用户使用率低,体验闭环也就无从谈起。 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平认为, Agent上车不只是一个聊天的入口,更应该成为可靠的好伙伴和能干的好帮手。 ▲腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平 那么,腾讯是怎么做的? 本次大会,腾讯带来了全新升级的TAI智能体方案,由四部分组成:TAI座舱助手、TAI出行服务智能体、TAI内容娱乐智能体,以及TAI跨端接续服务。 ▲腾讯发布智能座舱TAI智能体 TAI座舱助手融合元宝全双工端到端语音、元宝搜索和混元大模型,低延迟语音适配舱内多音区,元宝搜索的信源质量和实时性用来提升回答的可靠性;跨端记忆和上下文感知则让座舱助手能理解场景与用户意图,跨域调度出行、娱乐和车控任务。 简单说,元宝接入之后,可以让座舱助手每次回答都有据可循,答案更加靠谱。 答得准之后,用户也希望座舱智能体办得了事。TAI出行服务智能体连接腾讯地图、微信小程序、微信支付,支持语音订酒店、买门票、调整行程,还能一路伴游讲解、AI外呼餐厅订座。 值得一提的是,这个过程中不只是调用了微信支付的功能,更是真正在支付上实现闭环,用户只要说句话,座舱AI就可以完成实际交易。 内容层面的需求则由TAI内容娱乐智能体承接,音乐、视频、新闻、播客、生图、识图等服务都在其中,AI智能体不仅是用户的“聊天搭子”,也能在用车过程中为用户持续提供陪伴和服务。 不仅如此,腾讯还把座舱智能体的服务从车内延伸到车外,TAI跨端接续服务接入元宝App、小微、腾讯地图等C端入口,用户可在微信里查询车辆状态、控制车辆、流转地址上车、同步行程信息,实现“手机-车”服务的打通,用户行前、行中、行后全场景服务不断线,同一个助手、同一套记忆,实现了服务接续。 腾讯云副总裁李博对这套组合的概括是:“聊得来、办得成,车内车外都陪在用户身边的Agent助手。” ▲腾讯云副总裁李博 总的来看,元宝上车正把智能座舱的竞争焦点引向新的高度:从“有没有Agent”转向“Agent能不能在安全边界内把事办成”。 目前腾讯智能座舱解决方案已在长安、蔚来、零跑等车企量产落地,搭载上车超过2000万辆。 二、AI重塑企业业务流程 但个人提效不等于组织提效 产品端的进化之外,腾讯把另一条主线放在了企业端。 当前国内汽车行业整合是大趋势,多家车企启动组织架构调整,核心目的之一都是组织提效。 多家车企把AI摆在关键战略位置,推动全员用AI,加大在算力、模型、智能体方面的投入。 但一个普遍现象是:AI浪潮之下个人效率提升了,但真正带动企业整体业务提效的案例并不多,局部提效和整体提效之间还存在落差。 这个过程究竟卡在哪些环节?来自一线的人最有发言权。 会上有行业高管透露,AI接入业务的过程中,难点之一在于怎么把业务到底要干什么说清楚,以及把一个Demo真正在车间、基地、生产线用起来,中间缺的上下文和专家脑子里

about image
觉得有用?分享给朋友

让更多人看到这篇内容

推荐阅读

从关联主题继续延伸阅读,让内容探索更顺滑地进入下一篇。