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      高德發布汽車出行AI Agent:理想汽車首發,能聽懂“人話”

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      IT之家 4 月 23 日消息,高德 4 月 22 日正式發布了汽車出行 AI Agent。簡單說,就是你的車載導航不再只是執行用戶指令,而是能夠理解用戶需求并完成整段行程規劃,能聽懂你的“人話”了。

      高德地圖宣布,理想汽車首發高德汽車出行 AI Agent,未來,也將有更多汽車品牌陸續官宣合作。


      IT之家附高德汽車出行 AI Agent 官方介紹如下:

      1、 告別復雜指令,像聊天一樣說話

      以前的導航:你必須說“導航去 XX 路 XX 號”?,F在的高德汽車出行 AI Agent:你可以說得模糊一點,甚至啰嗦一點。舉一些例子:

      場景 1

      一位北京用戶說:“我要去有變形金剛那個游樂園吃冰淇淋,然后去世貿天階買那個小熊蛋糕,然后去一個大大的公園滑滑梯,然后再吃一個冰淇淋,然后回家?!?/p>

      Agent 理解后,給出的規劃是:

      • 北京環球度假區 → 多樂之日(世貿天階店) → 朝陽公園 → iGELATO 冰淇淋(朝陽公園店) → 回家

      整個過程,Agent 自動完成了:聽懂口語 → 定位具體地點 → 合理排序 → 規劃路線 → 發起導航。


      場景 2

      上海用戶說:“走走走,去那個圓形的湖,我忘了叫什么,我想去那里玩帆船。順便在湖附近吃個評分高、有停車場的上海本幫菜餐廳?!?/p>

      Agent 的思考過程:

      • 1. 推理:“圓形”+“帆船” = 鎖定目標湖泊(比如滴水湖等)。
      • 2. 篩選:在湖邊找餐廳,必須滿足三個條件:評分高、有停車場、本幫菜。
      • 3. 優化:確保餐廳順路,不繞遠。


      場景 3

      一位理想車主說:“去青島,沿途幫我規劃一下充電,最好在服務區,用超充,每次充到 80% 就走,中間順便吃個飯。”

      Agent 會綜合考慮:

      • 當前電量 + 全程距離 → 判斷最佳補能點
      • 服務區超充樁 + 實時空閑狀態 → 優先推薦理想超充
      • 充電時間 + 用餐需求 → 盡量讓 " 等充電 " 和 " 吃飯 " 時間重合,不浪費時間


      場景 4

      北京用戶連續發起三輪對話:

      • “導航去薈聚,走北六環?!?/li>
      • “哎呀不行,太遠了,換條快點的路!”
      • “煩死了,還是堵,找條不擁堵的!”

      面對這樣的多輪對話式調整,AI Agent 能理解你的“煩躁”,迅速切換策略,優先推薦暢通而非僅僅最短的路線。


      2、 從“被動響應”到“主動服務”

      用戶只需表達自己的想法,系統就能理解需求并生成完整的出行方案,還能持續感知用戶當前的時間、空間和情境,并據此進行主動預判與提前響應。

      例如,當檢測到當前電量不足以支撐整段行程時,系統會主動在路線中插入充電節點,并提示預計補能時間,確保不影響整體到達;當發現前方道路出現事故、施工或異常擁堵時,也可以提前計算繞行方案,在用戶尚未察覺之前完成路線調整;

      而當用戶表達“今天是家庭日”這樣的需求時,系統還能理解背后的出行偏好,例如更適合兒童的景點、適合家庭用餐的餐廳或具備母嬰設施的商場,并據此重新組織整段行程推薦。

      高德汽車出行 AI Agent 會根據每一次出行行為、路線選擇和自然表達,不斷更新對用戶偏好的理解,例如逐漸知道用戶更偏好走主干道還是小路,早高峰時是否愿意多花幾分鐘換一條不擁堵的路線。

      3、 空間智能

      不同于純語言模型,出行場景中的意圖理解必須建立在真實世界之上。任何“幻覺”都可能影響用戶決策甚至行車安全,例如推薦已關閉的餐廳或規劃施工中的路線。

      為此,高德汽車出行 AI Agent 構建了“語言大腦 + 空間大腦”的雙引擎架構:前者負責理解用戶表達,后者負責在真實世界中驗證意圖是否可執行,并完成路徑與資源匹配。

      這一架構的核心原則是意圖與事實嚴格分離。大語言模型只負責理解用戶意圖并生成查詢請求,所有地理信息,包括 POI、路線和充電樁位置等,都必須通過高德數據庫獲取并經過空間大腦校驗后才能呈現給用戶,從而確保結果在真實世界中成立。

      此外,高德汽車出行 AI Agent 以千問大模型為底座,其持續進化的語言理解與推理能力,使系統能夠不斷提升對用戶出行需求的理解深度。

      特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。

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