重塑座舱交互：基于端云协同架构的全场景出行智能体及效能跃升实践

数据与观点来源： 钟学丹 | 腾讯智慧出行副总裁、智慧出行事业部负责人

第一章：跨越“功能堆砌”陷阱：座舱迈向Agentic AI时代的演进瓶颈

汽车智能化正在经历深度的代际演进。行业从2018年的“互联网生态上车”、2022年的“规则式智能”，正迅速向2026年后的座舱Agentic AI时代迈进。在此进程中，车企面临的核心业务痛点与战略困境在于：

• 体验割裂与规则僵化： 现有的车载AI多停留在“应用为中心”的单点功能堆砌，依赖软件定义与固化的规则式智能，无法实现跨域资源的协同与闭环执行。
• 进化能力缺失： 缺乏长效上下文记忆与用户画像建模能力，导致车机无法基于历史交互实现“自我进化”与主动服务，理想状态下“可感知、可规划、可执行”的整体化、差异化体验难以落地。

第二章：构建端云协同智能体架构：提供轻量接入与全场景闭环

为打破应用壁垒并实现“自主优化、持续迭代”，腾讯构建了出行全场景智能体开放平台，通过标准协议（A2A、APIAgent、MCP等）为车企座舱提供轻量接入与系统融合方案。其核心技术路径为升级端云协同的座舱大模型架构：

• 云端深度认知（Cloud）： 部署腾讯混元 Hy3 preview 模型，具备复杂语义解析与海量记忆检索能力，实现全链路数据运营（Claw配置、自动化任务）。
• 端侧实时感知（Edge）： 部署 0.8B VLM + 座舱世界模型，聚焦多模态环境感知与毫秒级响应，支撑场景感知与动态适配。
• 多层开放接入系统： 纵向打通模型层（混元/端侧/开源模型）、信源层（腾讯自有信源及三方票务、餐饮）、协议层与智能体层（小程序 Agent、API Agent、Skills），赋能车企自建通勤、出游、娱乐等全场景Agent。

第三章：底层模型效能跃升：推理效率提升40%与毫秒级延迟验证

系统在实际运行中展现了高确定性的技术指标与业务效能，以下三大核心数据直接支撑了“高情商与强记忆”的座舱交互价值：

• 推理效率与算力消耗模型： 腾讯混元 Hy3 preview 模型采用快慢思考架构，在Agent决策中的总/激活参数为 295B/21B，同尺寸模型性能最佳，推理效率提升 40%。端侧协同实现延迟 ≤100ms。
• 意图识别与记忆召回准确率： 云端认知能力实现单意图识别率 >95%，多意图识别率 >90%；基于OneID跨端数据流转与声纹精准识别，记忆召回率达到 >90%，实现100%情感事件关联。
• 核心搜索与空间计算精度： 深度集成元宝搜索与地图空间智能，地下停车定位精度控制在 <1m，复杂场景导航/ETA能力提升 40%/70%；音乐聊歌Badcase集准确率提升 46%，百科通搜（电影）准确率提升 4%。

第四章：核心业务与出行场景落地：从企业应用到全场景履约闭环

该架构已在真实的业务环境与多元出行场景中完成落地验证与服务交付：

• 企业级业务充分验证： 底层AI能力已在元宝、workbuddy、ima等核心业务中得到充分验证，完全适配企业级应用场景。
• OpenClaw赋能手车互联： 打造CarBot，通过微信对话入口实现手机与车机信息流转，支持TOP3地图POI发送到车、桌面/车辆3D涂装AI生成及空调座椅控制，从单一工具向个人助手演变。
• 车主服务与通勤履约： 聚合广泛优质供给，加油Agent覆盖 3w+ 油站，充电Agent接入 130w+ 充电桩；在通勤场景中，打通行程偏好与ETA（预计到达时间），实现“自动用券、顺路常点ETA出餐、专人送餐到车”的闭环履约。

第五章：释放商业增量空间：以标准化协议构建共赢生态

以AI驱动的全场景出行智能体，不仅是底层算力与模型的重构，更是商业模式的升级。该平台为产业链各方提供了明确的商业与开发价值：

• 主机厂 (OEM) 敏捷构建： 车企无需从零开发，通过平台即可完成场景与智能体定义，以标准协议高效对接既有模块，降低研发与运维成本。
• 生态伙伴 (SP) 轻量变现： 第三方服务商可在既有商业模式下，将信源/能力轻量上架，通过被调用获取流量与商业变现，在保护原有商业模式的前提下探索座舱增量空间。
• 智驾融合与安全冗余： 结合车端感知AI诱导，支持领航开启接管提示（NOA、ACC、LCC）与SR渲染（车辆、行人、路障），实现精准车道级导航与安全预警，最终向终端用户交付千人千面、常用常新的舱驾一体体验。