汽車智能化“中場戰事”：大模型上車的“去魅”與突圍

中經記者 李靜 北京報道

4月23日，2026年北京車展前夕，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生直言：“汽車產業競爭正在被AI重新定義，未來車企的差距，不再取決于是否擁有智能化，而在于誰能更快把AI規模化、系統化落地。”

當“大模型上車”從科技圈的談資變成各家車企的標配，這場關于汽車智能化的競賽，終于不再比拼“誰的語音助手更會聊天”。

不過，騰訊智慧出行副總裁李博在接受《中國經營報》等媒體采訪時表示，當前大模型上車普遍存在模型能力強、落地難度大，以及體驗碎、安全隱憂突出的現實困境，行業面臨從“堆功能”走向“拼體系”的深水區。

從“對話”到“執行”

如果說2023年是汽車大模型的“元年”，那么2026年則是“去魅”之年。

過去兩年，車企們熱衷于在發布會上展示車載大模型寫詩、講笑話的能力，但在實際用車場景中，這些功能往往淪為“雞肋”。用戶真正需要的，不是一個能陪聊的“話癆”，而是一個能辦實事的“助理”。

騰訊智慧出行團隊在接受采訪中直言道：“過去一年大家看到這么多大模型上車，其實很多時候有很多概念，究竟解決了哪些場景問題？本質上大模型很多時候是解決不了問題。如果它不能解決任何問題，不如手機上直接問一下元寶。”

基于此，騰訊在此次開放日上發布了“出行全場景智能體開放平臺”，核心邏輯在于將AI從“對話”推向“執行”。

在現場演示的“隨行點單”場景中，在用戶駕駛狀態下，智能體不再是被動等待指令，而是結合用戶的實時行程、歷史偏好，主動推算出餐時間，并反向規劃路線，確保用戶到達門店時餐品剛好出爐。這種從“感知”到“規劃”再到“執行”的閉環，標志著座艙AI開始具備真正的“代理”能力。

不過在采訪中，騰訊智慧出行副總裁、負責人鐘學丹坦言，當前大模型與智能體上車仍面臨工程化不足、體驗碎片化、安全邊界模糊、算力與成本制約四大現實難題，這也是行業難以規模化的核心原因。

第一，工程化缺失，模型能力難以穩定輸出。“單純大模型上車沒有意義，能解決場景問題才有用。過去很多方案停留在對話優化，無法完成任務閉環。”鐘學丹強調，從“對話”到“執行”依賴兩大前提：一是模型能力進化；二是Harness Engineering等工程化范式實現約束與管控，保證輸出穩定、不“亂說話、亂執行”。

李博補充指出，很多智能體“看起來門檻低，實際用好極難”，權限控制、任務拆解、上下文記憶缺一不可，車內場景更涉及安全，不可冒進。

第二，是體驗碎片化，生態不通、服務不閉環。鐘學丹指出，當前智能座艙普遍存在應用割裂、生態封閉問題，點單、導航、停車、支付各自為戰，用戶需頻繁切換。“做隨行點單、隨行向導，核心是短鏈路、高閉環、可感知，不是長時程炫技。”鐘學丹強調，智能體必須結合場景重塑體驗，而非把APP改成對話就叫智能體。

第三，是安全與隱私紅線。李博在接受采訪中明確表示：“行車安全是絕對紅線，涉及車輛控制的核心權限由車企主導，騰訊以沙箱機制與安全邊界做應用層服務，不涉足底層車控。”

第四，是智能體上車對端側算力提出的新要求。

“端側負責及時與安全，云端負責復雜推理，長期趨勢是端云協同，而非單一押注端側或云端。”李博說道，這也正是騰訊采用端側0.8B輕量化VLM+云端混元Hy3 preview架構的原因，既保證延遲低于100毫秒，又獲得高階推理能力。

鐘學丹判斷，智能體在車上的規模化應用取決于三大條件：車企平臺成熟度、場景體驗真實性、生態連接完整性。“目前行業仍在早期，大規模落地還需1—2個產品周期，盲目追求全自主、長時程不切實際。”

騰訊的路徑選擇

面對“艙駕一體”（智能座艙與智能駕駛深度融合）的行業發展趨勢，以及眾多科技公司競逐“車載OS”或“智能體操作系統”的野心，騰訊選擇了不同的路徑。

李博表示：“整車系統是以安全為底線，把一輛車的最底層系統級的東西交給互聯網公司或者交給一個Agent，在未來階段可能性更強一點。在現在這個階段，我認為還是由車企或者車規級的芯片廠商做對應的主導。”

李博強調，騰訊擅長的是用戶交互、應用連接和生態打通，而非越界去做宏大的底層系統。

這一思路在騰訊發布的“出行全場景智能體開放平臺”中得到體現，該平臺不是要打造一個封閉的帝國，而是將騰訊在模型、工程工具以及微信支付、小程序等生態能力標準化、模塊化，開放給車企和開發者。

對于艙駕融合的趨勢，騰訊視其為機遇而非威脅。李博表示：“過去智艙、智駕數據與地圖割裂，現在部門合并、芯片融合，有利于統一體驗，我們可以把能力拉通，而非把業務做厚。”

不過目前，許多車輛仍采用“雙屏分離”的設計，即智能駕駛信息和導航地圖信息分別顯示在兩塊獨立的屏幕上。這種做法可能導致用戶在理解自動駕駛系統的工作狀態（智駕場景）及其對周邊環境的感知（周邊環境）時，需要分散注意力、在屏幕間切換，從而增加認知負擔。

鐘學丹從技術層面分析道：“駕艙融合會更多體現在導航、地圖和智駕有強相關的業務場景下，而座艙的個性化交互與智駕的托管式任務在本質上仍有不同。騰訊的策略是，在融合處提供能力（如駕艙一體的地圖），在分化處深耕特長（如座艙的個性化服務）。”

在生態連接上，騰訊擁有龐大的C端用戶網絡構建的獨特優勢。當被問及智能體是否能打通微信生態，實現如抵扣停車費等場景。

鐘學丹回應道：“這類復雜服務鏈路的實現還需要與生態伙伴合作，而騰訊的平臺旨在以更輕量的方式整合各方，在為用戶創造便捷的同時，不傷害他們的商業價值，甚至通過流量的方式給他們帶來更多的商業收益。”

（編輯：張靖超 審核：李正豪 校對：燕郁霞）