摘要
加速汽车产业智能化落地
4月23日，2026年北京车展大幕前夕，腾讯在一年一度的TIME DAY智慧出行技术开放日上，正式发布出行全场景智能体开放平台，同时亮出了覆盖通勤、出游、导航等七大核心场景的座舱智能体矩阵。
在全行业都在谈论大模型上车的当下，腾讯把智能座舱的竞争焦点，推向了Agentic AI的全新范式。
从“能对话”到“能执行”，座舱AI的范式跃迁
智能座舱的发展，始终围绕用户体验的核心需求迭代。早期的智能座舱，核心目标是完成互联网生态的上车，腾讯把音乐、导航、社交这些手机上的高频应用搬上车，让汽车拥有了基础的智能感。当“从无到有”的问题解决后，用户的需求转向了体验的优化，微信小程序车载版框架的引入，让海量轻量服务实现了即用即走的上车，填补了应用生态的空白。
大模型的爆发，给座舱交互带来了第一次质变，语音交互的自然度大幅提升。但在腾讯智慧出行副总裁钟学丹看来，简单把大模型接入车机，很难带来超越手机的体验，模型必须针对用车场景做深度的强化训练。这也是过去一年行业普遍面临的困境：很多车型都标榜搭载了车载大模型，但用户的感知大多停留在“语音助手更能聊了”，并没有带来出行体验的本质改变。
这一次，腾讯给出的答案是Agentic AI。钟学丹在演讲中提到，工程化能力的进化带来了AI范式的演进，Harness Engineering等新的工程思路，让座舱得以从大模型上车的阶段，迈入Agentic AI时代。和此前以应用为中心的模式不同，Agentic AI具备场景感知、自主决策、协同执行、记忆沉淀的核心能力，能基于人、车、路的实时状态，完成用户意图的拆解和任务的全链路执行，最终让座舱从被动响应，跃迁为主动服务、持续迭代的智能中枢。
支撑这套体系的，是腾讯全新发布的出行全场景智能体开放平台。
这套平台分为三层架构：基础层搭建了端云协同的混合模型基座，深度集成了混元Hy3 preview大模型、元宝搜索、微信支付、空间智能等腾讯核心能力；平台层提供了Agent编排、Skill扩展、智能意图理解等全栈工具箱，能把腾讯和第三方的生态服务，快速转化为可运营的场景化Agent解决方案；应用层则直接落地了七大开箱即用的核心场景智能体，覆盖了用户出行的全流程。
在端云协同的架构上，腾讯做了针对性的优化。端侧通过0.8B轻量化VLM与座舱世界模型结合，实现了单帧编码延迟不到100毫秒的多模态环境感知，即便在弱网环境下也能保证交互的实时性；云端则承载了复杂语义理解、记忆检索、内容生成等重算力任务，最新接入的混元Hy3 preview大模型，在同尺寸模型中实现了最佳的整体性能，处理Agent任务的效果显著提升，同时推理效率提升40%，兼顾了量产的性能与成本需求。
而最终落地的场景智能体，都指向了同一个核心：完成从对话到执行的闭环。
比如通勤场景的随行点单智能体，能结合用户的实时行程与偏好记忆，完成从选品、下单到取餐的全流程操作，甚至能根据车辆的实时ETA反向推算出餐时间，保证用户到店时餐品刚好新鲜出炉，同时打通品牌账户自动核销优惠；长途出游场景的随行向导智能体，既能化身专属AI导游，基于实时位置主动推送沿途攻略与服务，还能实现车队的协同管理，通过位置共享、实时语聊解决多人组队出行的协同难题；AI导航智能体则实现了导航与智驾的同屏融合，NOA、SR渲染、车道引导、安全预警在同一张地图上呈现，让智驾系统的感知，变成用户能直观理解的信息。
行业争议中的选择：边界、融合与规模化
就在腾讯发布这套方案的前后，北京车展前夕的行业里，舱驾一体、Agent上车已经成为绝对的热词，荣威、大众、火山引擎等多家厂商都陆续发布了相关的AI升级方案。在这场全行业的热潮中，关于智能座舱未来的争议也随之而来，而在技术开放日之后的媒体群访中，腾讯也直面了这些行业核心命题。
首当其冲的，是舱驾融合的大趋势带来的挑战。当下，芯片厂商纷纷推出舱驾一体的融合芯片，不少车企也将原本独立的座舱与智驾部门合并，甚至有智驾供应商开始切入座舱领域。行业里不乏这样的疑问：当舱驾融合成为大势所趋，专注座舱智能化的腾讯，会不会面临被边缘化的风险？
在钟学丹看来，舱驾融合的核心价值，更多体现在导航、地图与智驾的强相关场景，以及底层数据与感知能力的复用。他举例提到，当下很多车型的智驾与导航还分属两块屏幕，而融合之后的驾舱一体地图，能让用户更直观地理解智驾系统的行驶逻辑，也能更顺畅地把用户的意图传递给智驾系统，这是技术融合的核心价值。但与此同时，座舱与智驾的核心定位有着本质区别：智驾更像一个司机，用户是把驾驶场景托管给它；而座舱需要和用户完成高频的个性化交互，要记住不同驾乘者的习惯、偏好，甚至情绪，这部分的个性化空间，会随着AI的演进而持续放大。
腾讯智慧出行副总裁李博则补充道，车企的舱驾融合组织调整，对腾讯而言反而意味着新的机会。此前腾讯在智舱和智驾领域的布局，往往要面对两个割裂的部门，比如智驾地图和导航地图的选型不同，还要做复杂的异源匹配；而当车企把两个部门合并，会从用户体验的全局出发定义需求，腾讯也能更好地把智舱与智驾的能力拉通，做出更符合用户场景的产品。
另一个行业普遍关注的问题，是当下火热的座舱Agent，到底有没有到规模化落地的阶段？面对全行业都在扎堆发布Agent上车的现状，腾讯如何做出差异化，又如何避免行业陷入“概念热闹，用户无感”的困境？
钟学丹坦言，座舱Agent的规模化落地，取决于两个核心前提：一是车企自身的系统平台是否成型，没有完整的平台支撑，Agent只能是零散的单点功能，无法形成完整体验；二是能否真正通过Agent改善用户的真实体验，而不是简单把现有应用改成对话交互，就包装成智能体。在他看来，腾讯这次发布的七大场景智能体，本质上是给行业提供了可参考的落地样本，让行业看到Agent如何重塑出行场景的体验，这也是推动技术规模化落地的重要基础。
李博则更直接地指出，过去一年行业里很多大模型上车，本质上都是概念炒作，并没有解决用户的实际问题。
单纯的大模型上车没有意义，用户在车机上问一个问题，体验还不如直接在手机上问元宝，这样的迁移没有任何价值。在他看来，座舱Agent的核心价值，必须和车的传感器信息、车控功能、专属出行场景深度绑定，只有真正解决了车上的特定场景问题，Agent才有存在的意义。而腾讯的核心优势，一方面来自于Harness Engineering带来的工程化能力，能让Agent实现稳定、可控的执行输出，避免大模型的随机性带来的体验波动；另一方面则是微信生态的连接能力，海量的小程序生态、支付能力、本地生活服务，能让Agent真正完成从意图到执行的全链路闭环，而不是只停留在“能对话”的阶段。
此外，当下Agent的开发门槛看似不高，很容易陷入红海竞争，就像此前腾讯推出的“龙虾”智能体，很多用户尝鲜后就卸载落灰，腾讯如何避免座舱Agent也陷入同样的困境？
李博回应称，“龙虾”的开发与用好，其实并不存在低门槛。要让智能体真正帮用户解决问题，需要持续为它配置对应的Skill，做好严格的权限控制，还要基于用户的使用习惯持续训练，这个过程有很高的门槛。而座舱Agent和PC端的龙虾有着本质区别，座舱Agent是针对特定的出行场景打造，聚焦解决短链路的闭环服务，比如点单、导航、出游规划，而非无边界的通用能力。
同时，在没有解决核心的安全问题与权限区隔之前，腾讯不会把通用型的龙虾直接搬上车，而是通过微信的管道，实现云端安全处理后的指令下发，在没有安全隐患的前提下，实现场景化的Agent应用。
关于Agent自主执行的边界与安全红线，是行业关注的另一核心。Agent要实现自主规划、自主执行，必然需要对应的权限，腾讯如何划定这条边界，哪些是绝对不能触碰的红线？
李博给出了明确的答案：行车安全是绝对不可逾越的红线。在和车企的合作中，腾讯会把模型能力做清晰的切分，涉及行车安全的底层操作，必须由端侧的底线性判断逻辑来控制，不会交给复杂的Agent来处理，所有可能涉及安全的操作，都会有严格的多重校验机制。
而在车控权限上，腾讯的定位非常清晰：核心的车控能力，掌控权始终在车企手中，腾讯不会过度涉足安全相关的底层车控，而是把AI与Agent能力开放给车企，由车企基于自身的安全体系来适配。同时，所有的用户数据与车内外传感器数据，核心掌控权都在车企手中，所有的应用都必须在合规、隐私保护的前提下进行，通过脱敏脱密、沙箱机制等方式，避免数据的滥用。
不止于上车
在腾讯的布局里，座舱智能体的升级，只是其汽车智能化棋局中的一步。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在活动上明确提出：汽车智能化不止是“把AI装上车”，更是“用AI重构车企”。AI对汽车行业的影响，已经超越了单一的产品功能，正在深度重塑车企经营的全链路。
这也是腾讯“车云一体”战略的核心逻辑。在智能驾驶领域，随着L2+级辅助驾驶的加速普及，海量行车数据的传输、处理、训练，对云服务的能力提出了极高的要求。腾讯云推出的全链路智算解决方案，能让混合算力集群的利用率达到98%，推理场景的GPU效率提升超60%；同时面向智驾场景打造的专属云专区与云图能力，能支持数据的高效、安全流转与灵活容灾，目前已经服务了博世、长安、长城等多家企业。
而在车企的内部经营环节，AI的重构已经在发生。汤道生提到，从研发协同、办公流程，到营销转化、客户服务，传统依赖人力的环节，正在被AI系统性重塑。比如在研发环节，腾讯云代码助手CodeBuddy已经应用于多家车企的需求分析、代码生成、测试评审等环节，实现了研发效率的系统性提升；在营销服务端，腾讯企点营销云的AI能力，帮助一汽-大众把销售线索成本降低了25%以上，到店转化率提升超30%。在腾讯的构想里，未来领先的车企，不仅要造出智能的汽车，更要搭建起一套由AI驱动的智能经营体系。
与此同时，中国车企的全球化出海，也成为腾讯智慧出行的重要战略方向。数据显示，2025年中国汽车出口量达到710万辆，蝉联全球第一，海外市场已经成为中国汽车产业的战略新重心。而中国车企的出海，早已不是单纯的产品输出，而是智能化能力、研发体系与运营模式的整体出海，这也给腾讯带来了新的市场机会。
目前，腾讯云已经在全球运营22个地理区域，拥有3200多个加速节点，今年3月还在法兰克福新增了第三个可用区，进一步深耕欧洲市场。针对车企出海面临的数据合规、跨境协同、本地化服务等核心挑战，腾讯不仅提供了本地化的云服务与合规支持，还打造了“云原生跨境合规网关”，解决跨境数据流动的合规难题，助力车企实现智能驾驶的“研发出海”。李博在群访中提到，腾讯正在和海外的地图服务商TomTom、HERE等合作，帮助车企把国内的智舱、智驾优势，适配到海外的本地化生态中，目前已经为超过50家主流车企与自动驾驶科技公司提供了海外云服务。
回到智能座舱本身，这场关于Agentic AI的战事才刚刚开始。
钟学丹说，汽车智能化竞争的下半场，比拼的从来不是AI功能堆得多不多，而是谁能率先把大模型、整车能力与服务生态，组织成一个可感知、可规划、可执行、可持续进化的智能中枢。
当下的行业热潮里，不乏尝鲜式的概念发布，但真正能让用户持续买单的，永远是能解决实际问题的体验。腾讯选择用开放平台的方式，把沉淀的全栈能力开放给行业，本质上是想做汽车智能化时代的超级连接器，和车企、开发者、生态伙伴一起，把AI从“能演示”的概念，推进到“可量产、可复制”的规模化落地，在AI定义汽车的时代，找到属于自己的位置。
