成果今日發布！模力社區上下樓企業聯手破解車內支付難題

1月28日，浦東模力社區企業極豆科技、智譜，與中國銀聯共同發布座艙原生支付 Agent（智能體）。作為“上下樓”企業，極豆科技、智譜同時也是AI產業上下游，雙方自去年10月展開合作，由極豆科技主導，基于其自研的座艙智能體架構，將支付能力作為座艙服務鏈路中的原生組成部分進行設計；由智譜提供GLM大模型作為模型基座，為系統提供穩定、通用且可持續演進的認知與推理能力，解決車內“輕松”支付痛點問題。隨著座艙原生支付Agent今天的發布，不久的將來，就會有一批智能車用戶可以在車內動動嘴就點好外賣，完成支付。

在極豆科技CEO汪奕菲看來，今天的汽車顯然已經成了最大的智能終端。不過，當智能座艙加速向“車內第三生活空間”演進，車內支付卻成了“短板”。目前，車內支付還是多以外部App調用或功能疊加的形式存在，難以與座艙交互與服務流轉形成統一閉環，制約著座艙服務體驗進一步升級。

此次發布的座艙原生支付Agent，并非對傳統支付功能的簡單集成，而是通過對用戶意圖、車輛狀態與出行場景的綜合理解，在座艙系統內實現從服務觸發、決策執行到支付完成的協同運作，使支付行為自然融入出行體驗之中。

汪奕菲介紹，過去大家在車上僅僅只能去獲得一些信息、數據，比如附近有沒有咖啡廳，去某家餐廳的路線，但是今天我們可以在車上通過語音完成點餐，未來甚至可以實現票務購買，從而讓汽車成為大家生活上的一個好管家。而要實現這樣的目標，就需要在技術體系上采用“模型基座+場景智能體”的分層架構。

于是，去年10月起，極豆科技開始與國內領先的大模型研發機構之一智譜合作。智譜提供GLM大模型作為模型基座。GLM大模型為座艙支付 Agent提供統一的語義理解與推理基礎，使系統能夠在復雜、連續的出行場景中理解用戶自然語言指令、模糊意圖以及上下文關系。

在GLM模型基座之上，極豆科技結合自身在智能座艙領域10余年的工程經驗，構建了面向車載環境的智能體能力體系，包括意圖解析、任務拆解、服務編排與執行控制等關鍵模塊，使大模型能力能夠在車載算力受限、實時性要求高、安全等級嚴格的條件下，轉化為可落地、可量產的系統能力。依托服務30余家海內外車企、覆蓋超4000萬輛量產車型的實踐基礎，該座艙原生支付Agent可靈活適配不同座艙平臺與系統架構，降低車企在功能集成與系統部署層面的復雜度。

而在支付能力層面，中國銀聯為該產品提供了基于大模型能力調用的中國銀聯MCP（Model Context Protocol）支付服務。通過該項服務，座艙原生支付Agent可在符合金融監管與安全規范的前提下，對接多類支付場景與服務，通過與座艙服務流程的標準化對接，銀聯支付能力可在加油、停車、車載娛樂等典型出行場景中實現順暢調用，為座艙支付場景提供可靠的基礎支撐，確保支付過程符合金融安全與監管要求。

在三方協作下，座艙原生支付Agent已可在多類高頻出行場景中實現穩定運行。系統能夠結合行程信息與用戶操作，實現服務觸發與支付執行的連續銜接，在保證安全與可控的前提下，顯著減少用戶在車內支付過程中的操作負擔，提升整體出行體驗的連貫性。

下一步，極豆科技還將持續完善座艙智能體能力體系，并聯合智譜、中國銀聯及更多生態伙伴，推動產品在更多車型中的規模化應用與推廣，進一步拓展車載娛樂、健康、生活消費等多元場景，同時也將積極探索與同在模力社區的叮咚買菜等優秀生態企業在用戶高頻生活場景中的協同合作空間，加速智能座艙向“綜合出行與生活服務平臺”演進。

原標題：《成果今日發布！模力社區上下樓企業聯手破解車內支付難題》

欄目主編：茅冠雋

本文作者：解放日報 杜晨薇