AI智能體上車大戰，當別人“拼模型”，騰訊開始“建生態”

作者 |蘆葦

編輯 |德新

2026年北京車展前夕，汽車圈的“軍備競賽”已然開啟，車企們發布會一場接一場，新車型像下餃子一樣官宣上市。

而在車企密集的新車官宣中，一個共同的趨勢愈發清晰，即AI大模型正在以前所未有的速度“上車”，并試圖重塑從智能駕駛到座艙交互的一切。

“汽車作為軟硬一體、與物理世界強連接的智能載體，天然適合Agent（智能體）場景落地。” 在4月23日的2026 TIMEDAY·騰訊智慧出行技術開放日上，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生如此說道。

顯然，行業共識正在形成，AI已經開始定義下一代汽車。但問題也隨之而來，當參數、算力、模型能力成為發布會上的核心談資時，用戶真實感受到的體驗提升，是否配得上這喧囂的聲量？

尤其是在智能座艙場景中，盡管過去兩年時間，AI大模型已經開始被集成在車機系統中，但往往大多停留在“你問我答”的層面，更像一個知識淵博但“手無縛雞之力”的乘客。

對此，騰訊智慧出行副總裁、負責人鐘學丹認為：“汽車智能化下半場的競爭，拼得不是AI功能堆得多不多，而是誰先把大模型、整車能力與服務生態組織成一個可感知、可規劃、可執行、可持續進化的智能體中樞。”

也就是說，AI+汽車的下半場競爭，已然從原來簡單的AI聊天工具，進化至要讓AI真的能干事。

而在此次騰訊智慧出行技術開放日上，騰訊發布的“出行全場景智能體開放平臺”及七大升級的座艙智能體產品，也在試圖回答一個根本問題：當AI上車，它到底能為用戶“干”哪些實實在在的活？

一、7大座艙智能體，主打一個「辦事」能力

2025年7月，特斯拉宣布將在座艙內接入其AI大模型產品Grok，并與FSD形成協同，這也使得AI上車一夜成為風口。

據行業相關數據顯示，2025年，AI車載大模型的滲透率從1月的10.8%一路狂飆到12月的38.6%，各個車企都相繼宣布要給自家的車裝上AI大腦。

但接入AI大模型后，座艙中真正能被稱得上“能用”的功能，卻無非下面2個層面：

一個是“指令型”，用戶說什么，車機執行什么，其仍屬于語音遙控，只是識別率更高、響應更快，底層邏輯和以前的語音控制并無區別；一個“陪聊型”，用戶說“我有點悶”，車機回答“給你放首歌吧”，而這本質上還是指令型。

可以看到，在這一波AI大模型上車潮中，是把類似于Grok的通用大模型接入座艙，用來提升語音交互體驗，不過，盡管其已經具備更自然的對話、更豐富的知識庫、更擬人的交互體驗，但卻并未對座艙內的人機交互帶來實質性的改變。

邁入2026年，進入AI Agent時代，行業的核心變化在于，座艙AI必須超越簡單的語義理解和閑聊交互，進化到能主動理解、拆解任務，并一站式完成點單、繳費、導航、車控等服務的閉環。

也就是說，Agent智能體必須具備理解意圖、拆解任務、調度資源、執行操作、完成閉環的全鏈路能力，才能真正成為用戶的車載出行管家。

那么，騰訊的汽車座艙智能體有什么不一樣的地方？

答案藏在場景里。

傳統的AI像是只有“大腦”的智者，能聽懂指令，卻沒有“手腳”去執行。

而騰訊在此次TIMEDAY上升級的7大座艙智能體，包括隨行點單智能體、隨行向導智能體、隨行逛逛智能體、隨行互連智能體、車載娛樂生活智能體、車主服務場景智能體、導航場景智能體等，通過深度整合微信支付、小程序生態、騰訊地圖等，為AI裝上了可執行的手和腿，將其從“陪聊”變成了能辦事的“管家”。

讓我們通過幾個真實的場景對比，來看看這種差異：

場景一：跨端復雜指令，一句話的事。

比如你正在手機微信上和朋友討論周末出游，對方發來一句：“那家新開的露營基地不錯，周末我們去看看？”你回復：“行，記得每天上班快到公司前幫我點一杯咖啡。”

• 傳統體驗：你需要手動將位置分享到車機，再單獨設置提醒點餐，流程繁瑣。
• 騰訊隨行互聯智能體：這句話通過微信發送后，深度集成“龍蝦”技能的CarBot能自動拆解這個復雜指令。它會將“露營基地”位置同步至車機導航，并記住“每天上班快到公司前點咖啡”這個長期任務。此后每天通勤，它都會結合導航目的地、預計到達時間和實時路況，在合適的時機自動觸發語音下單并完成支付。

場景二：出游的AI領隊，全程主動服務。

假如周末你帶領一個車隊自駕出游。

• 傳統方案：你需要提前做攻略，途中用手臺或電話溝通，協調困難。
• 騰訊隨行向導智能體：它化身為AI專屬向導，能根據實時位置，主動向所有車隊成員推送沿途景點、突發路況、玩法攻略。更重要的是，它提供了跨車艙的實時語音群聊和位置共享功能。在群聊中，AI會升級為“車隊領隊”，智能推薦適合整個車隊的服務（如集體休息區、團購門票），讓組隊出游協同無憂。

場景三：你到了商場，說“幫我找個車位”。

• 傳統AI的做法： 打開地圖導航，把你帶到停車場入口，剩下的靠你自己。
• 騰訊智能體的做法： 它的車主服務場景智能體結合騰訊地圖和微信支付，不僅幫你找到車位，甚至在你離場前，通過空間智能技術實現地下停車場的車位級導航，并自動完成無感支付。

除這些場景外，騰訊還同步升級了車載娛樂生活智能體、車主服務場景智能體，全面覆蓋音樂、視頻、新聞、云游戲等娛樂需求，以及加油、充電、洗車、救援、代泊等車主服務，通過多Agent協同，實現一句話觸發全服務閉環。

可以看到，相比較來說，騰訊旗下龐大的生態服務體系，已然成為騰訊智能體的殺手锏：它把微信生態里的“支付”和“小程序”變成了AI的“手腳”。沒有支付能力的AI，就像沒有駕照的司機，永遠只能在副駕指手畫腳；只有具備了執行能力的AI，才能真正接管你的出行生活。

“過去的車載語音助手更多是“被動回應”，現在通過整合社交、娛樂、生活等服務生態，我們推動AI智能體上車，為用戶提供“主動服務”。”湯道生如此說道。

二、騰訊打法：做智能體上車的開放底座

看懂了應用層的“辦事”能力，我們再往深一層看，騰訊是如何在底層支撐起這套龐大體系的。

據觀察，當前智能座艙行業，陷入了一個普遍的誤區：為了實現智能體功能，車企像 “打補丁” 一樣，把不同廠商的大模型、功能模塊拼湊在一起。

豆包、千問、文心一言…… 多個模型在同一座艙內共存，各司其職，語音、導航、娛樂、服務模塊相互割裂，交互邏輯不統一，用戶體驗碎片化嚴重。

同時，其座艙生態服務接口高度封閉，能力依賴單一生態，第三方服務、車企自研功能難以接入，智能體變成 “信息孤島”，車企自主創新空間也被大幅壓縮。

更為重要的是，車企被迫投入大量人力物力，做模型適配、系統整合，卻始終無法實現流暢統一的智能體體驗，就像在玩一場永遠拼不完整的 “拼圖游戲”。

那么，相比于其他廠商，騰訊的打法，與行業完全不同。

在2026 TIMEDAY 上，騰訊正式發布了出行全場景智能體開放平臺，該平臺的核心邏輯不是 “賣模型”，而是“做底座”；不是“捆綁生態”，而是“開放能力”；不是“讓車企適配騰訊”，而是 “讓騰訊服務車企”。

如果把智能體上車比作 “搭建房屋”，騰訊的方案就是一個超級插座 + 標準化施工平臺，分為三層核心架構：

底層（基礎設施層）：是端云協同的堅實架構。端側0.8B VLM與座艙世界模型結合，確保毫秒級感知響應，云端混元大模型提供強大的復雜意圖理解與記憶能力，確保智能體“腦子快、記得牢”。

中間層（平臺工具層）：是關鍵所在，提供標準協議快速接入（A2A、API Agent、MCP 等）、Agent 編排與 Skill 擴展、全鏈路數據運營三大核心能力，車企可快速接入騰訊生態、第三方生態服務，也能自主搭建 Agent 場景，無需從零開發，大幅降低智能體落地成本與周期。

更重要的是，它還深度集成了 “微信支付”、“元寶搜索”、“空間智能” 等原子化生態能力，并將它們封裝成標準、易調用的組件。

上層（應用生態層）：提供了圍繞通勤、出游、娛樂等高頻場景打造的開箱即用的標準化智能體（如上述的隨行點單智能體、隨行向導智能體等），也支持車企基于平臺能力快速自建具有品牌特色的智能體矩陣。

這種打法的革命性，就在于“開放原子能力，而非捆綁單一模型”。

騰訊不強行要求車企使用混元大模型，而是把微信支付、元寶搜索、騰訊地圖、小程序生態等核心能力，以標準化接口的形式開放給車企，車企無需從零開始構建支付體系、地圖導航或服務生態，只需像插拔模塊一樣，調用騰訊平臺開放的“支付接口”、“搜索接口”、“地圖接口”，即可快速賦予自家座艙AI以“執行力”。

目前，這套原子化能力已經上車，如零跑汽車在D19車型上搭載的“隨行點單”功能，本質上就是調用了騰訊智能體的接口。當AI理解了“我想喝咖啡”這個意圖后，它不需要車企去一家家談咖啡店合作，而是直接調用了微信里的瑞幸小程序接口，完成了身份識別、下單、支付。

顯然，這種打法，讓車企從繁瑣的底層開發中解放出來，專注于如何把車造得更好看、更好開。正如湯道生所言，騰訊立足“車云一體”戰略，就是要把智能化從“能演示”推進到“可量產”、“可復制”。

三、AI汽車競爭加劇，量產才是硬道理

現階段隨著AI大模型能力的不斷提升，其能力也越來越強。但光說不練假把式，只有將AI真正推向量產應用，才能夠真正服務于大眾。

那么，騰訊這套“能辦事”的智能體，到底有沒有人買賬？

數據不會說謊。目前，騰訊已經為超過100家車企及出行科技企業提供云服務，九成車企選擇騰訊云。在智能座艙領域，騰訊產品搭載量超過1800萬輛，在頭部車企中的滲透率超過80%。

比如零跑是騰訊座艙智能體方案的深度合作者與快速落地者。雙方自2025年10月合作，迅速在智能座艙領域探索智能體上車。零跑車主已能通過自然語音，直接完成麥當勞、瑞幸點餐，查詢美食，乃至搜索短劇、游戲等內容。

而即便是擁有強大自研體系的特斯拉，在中國市場也選擇了騰訊的生態互通能力。

2026年3月，雙方共同升級車主座艙，上線“微信互聯”與“目的地服務”。通過騰訊的能力，特斯拉車主可將微信對話或各類地圖APP中的位置一鍵分享至車機導航；在抵達咖啡廳、餐廳時，車機可智能觸發周邊服務小程序。這標志著，在提升本土化用戶體驗和生態連接性上，騰訊的方案成為了行業頭部玩家的優選。

與此同時，在2026TIMEDAY上，騰訊與階躍星辰、東軟、聯發科技等進行簽約，共同探索下一代AI智能座艙的新形態。

除了座艙，在更硬核的智能駕駛領域，騰訊也是隱形冠軍。全球頂級供應商博世，依托騰訊云搭建了全流程合規的數據閉環，每天數百TB的數據從車端上傳至云端，保障合規的同時，讓數據流轉更快。

自動駕駛獨角獸小馬智行和文遠知行，不僅與騰訊云在Robotaxi的研發、仿真、數據平臺方面深度合作，其Robotaxi打車服務更已接入微信“出行服務”小程序，利用騰訊的生態入口觸達用戶。元戎啟行則與騰訊地圖合作，打造了業內首個僅使用導航地圖的高階智駕量產方案，證明了騰訊在基礎地圖數據方面的開放與支撐能力。

此外，長安、東風、廣汽、上汽等主流車企也都在智能駕駛研發、數據合規出海、智能座艙共創等方面與騰訊展開深度合作。

這些頂級玩家的選擇說明了一個事實：在AI定義汽車的時代，生態和基礎設施，比單純的算法模型更重要。

無疑，AI定義汽車的下半場，戰局已悄然轉變。智能座艙的競爭，正在告別華而不實的參數比拼，轉向任務完成率與用戶真實體驗的硬仗。

封閉的模型、拼湊的能力、割裂的體驗注定無法走遠。只有底層開放、生態打通、場景閉環，才能讓AI智能體從演示間的“炫技”，真正走進每一輛量產車，成為用戶出行生活中不可或缺、真正能“干活”的伙伴。

通過將微信生態和底層能力向汽車產業開放，騰訊正在將汽車座艙升級為一個“超級服務終端”，在這里，AI不再是那個需要你反復調教、卻只能陪你聊天的“賽博朋友”，而是化身為一個深度融入你衣食住行、能動口就不讓你動手的“數字管家”。

顯然，面向未來，這場AI智能體上車的戰爭，勝負手或許已不在模型本身，而在于誰更能構建一個生機勃勃、觸手可及的“服務生態”。騰訊，已經給出了自己的答案。