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腾讯发布了 7 个座舱智能体,汽车的意义从「空间位移」走向了「时间价值」


1975 年,位于美国亚利桑那州 Sierra Vista 的麦当劳开创了一种新的取餐模式:顾客驾车进入购餐车道,不需要下车就可以进行点餐、付款、拿取产品,之后驾车驶离购餐车道。

这就是麦当劳(drive-through)得来速服务。对于开车的上班族来说,在不下车的前提下花几十秒就能买到早餐是一种如德芙般丝滑的体验。因为需要专用车道和专用窗口建设,所以目前国内有得来速服务的麦当劳门店也仅有 300 家左右,这种丝滑体验并不多见。

但实际上,店,路,车,人这几个要素如果能够联系得更聪明更紧密,「得来速」服务其实可以无限复制,这就是腾讯出行要做的事情。

北京车展前夕的 2026 TIME DAY·腾讯智慧出行技术开放日上,腾讯出行发布了「随行点单智能体」,在通勤场景里,用户可以通过语音和 AI 助手交流,在结合用户的偏好记忆与实时行程偏好的前提下,系统理解用户意图,筛选最优门店,然后根据车辆实时 ETA(Estimated Time of Arrival,预计到达时间)反向推算出餐时间,确保用户到达时餐品刚好新鲜出炉。取餐时,订单能够直接关联车牌,专人送餐到车,全程无须下车。

另外,这个智能体还可以打通品牌账户,自动领券、用券,保证价格最优,当然作为腾讯的服务,打通微信支付也不在话下,最终实现选品、下单到取餐的完整闭环。

这就是 AI 智能体加持下的「得来速 Ultra」体验。

这样的智能体,腾讯智慧出行有 7 个

「随行点单智能体」展示的其实是一种把汽车与现实世界服务链路重新编排的能力,是一个点的话,那么这次 2026 TIME DAY·腾讯智慧出行技术开放日展示的由点及面汽车座舱智能体能力。

换句话说,就是腾讯出行试图回答「汽车里应该出现什么样的智能体」这个问题,为此,腾讯这次发布和升级的智能体,有 7 个。

必须要给智能体祛魅的是,诸多智能体做的事情往往不是从零到一,因为就像「随行点单智能体」实现的功能,在零零散散的设备上,繁繁杂杂的沟通中,也能完成个七八成,但体验会割裂。

所以,在腾讯的定义里,智能体肯定不是传统意义上的车机功能堆砌,也不是把一堆小程序简单搬进中控屏。他们想做的是围绕真实出行场景,重新把信息、服务、支付、导航、内容乃至手机与车机之间的关系组织了一遍。

在这个大前提下,我们就可以再来看这七类座舱智能体:随行点单、随行向导、随行逛逛、随行互连、车载娱乐生活、车主服务,以及导航场景智能体。它们覆盖的,正是通勤、长途、本地游、手机车机联动、娱乐消费和能源补给这些最常见、也最容易让人感到麻烦的环节。

长途场景里的「随行向导智能体」,就不只是「给你讲讲沿途景点」这么简单,它能结合实时位置和用户偏好,主动推送沿途资讯、景点介绍、攻略和服务信息,还能把跨车的实时语音群聊与位置共享组织起来,让车队中的 AI 从「解说员」升级成「领队」。

「随行逛逛智能体」则更像是把到一个城市临时起意想转转这件事做成了轻负担服务。过去这类需求最麻烦的地方不是找不到信息,是信息太多:小红书,马蜂窝等等平台上的攻略,路线纷繁复杂,选路线买门票订餐厅等等工作一琢磨就是一个不眠之夜,这种负担和随便逛逛的预期恰好背道而驰。所以这个智能体把导航、停车、步行接驳、购票订座和手机续接整合进一条链路里,本质上是在缩短「我想去」和「我真的去了」之间的距离。

「随行互连智能体」弥合了车上车下两个世界的裂隙。用户可以在微信里,用自然语言给 CarBot 下一个跨时段、跨条件触发的复杂任务,比如很多用户的用车习惯是 A 需求 B 动作 C 爱好一连串的且日常循环的,上车之后再一一调试,只有人工没有智能。但是在随行互连智能体里,直接在微信里说话,给 CarBot 下需求说「乘客上车后打开座椅按摩,播放欢迎语,并将车载微信设置为隐私模式」,CarBot 就会自动拆解需求和任务,再接着判断出副驾座椅被占用,自动执行以上一连串的任务。

这里最关键的变化,是交互入口不再局限于车机本身,借助微信这样一个更高频、更熟悉的容器,把任务延伸到用户的连续生活里。

至于车载娱乐生活智能体和车主服务智能体,它们看上去没有前几个那么新奇,不过是触手可及且高频次的。前者的重点是让音乐、新闻、视频、短剧等不同内容 Agent 协同响应,依据时间、行程状态和历史偏好去「编排陪伴」;后者则把加油、充电、洗车、救援、代泊等车主服务组织成一个可被统一调用的服务矩阵,系统甚至能依据油量、目的地、停车条件等信号主动预判需求。

地图本身就是最天然的出行入口,但过去地图理解的是道路,不太理解人。现在腾讯出行在强调的,是把「找一家能充电不排队的咖啡店」「避开高速顺路吃饭」这种混合意图一次性拆解成偏好理解、路径规划和服务编排的问题。

导航场景智能体开始从「告诉你怎么走」,变成「理解你为什么要这样走」。

一言蔽之,这 7 个智能体开始把汽车看成一个持续理解场景、调用资源、完成任务的「执行节点」,当然,汽车还是汽车,它依旧可以跑起来,载着用户前往目的地。

或者可以反过来说,这些智能体做的工作不是「从零到一」,创造过往不存在的功能,制造过往没想到的体验,而是有点像「从一到零」:未来汽车里的智能,体现为它能替你少做多少次决策、少切多少次界面、少消耗多少注意力,并非体现打开多少个入口。

汽车不仅要承载「空间位移」,还要思考「时间的意义」

早年的手机本质上是「移动电话」,电话和短信几乎就是它存在的全部意义。今天我们手上的「智能手机」,真正被高频使用的往往是社交、拍照、支付、导航、短视频、外卖和各种各样的内容服务,这正是腾讯崛起成为大型互联网和科技企业的前提。智能手机里的电话和短信没有消失,并且依旧是决定这个设备是手机,还有可联网小平板的分水岭,但这两个功能已经占据不了多少用户的使用时长了。手机仍然是手机,只是它的内涵早就不再等于「打电话的工具」了。

汽车也正在经历类似的时刻。

当然,汽车的「空间位移」价值不会像电话和短信在手机里那样被边缘化。人买车、坐车、开车,首先仍然是为了从 A 点抵达 B 点,这个基本属性不会变。

问题在于,当电动化和智能化把「开起来快」和「坐起来舒服」这些指标逐步拉平之后,行业的思考势必会转向新的问题:用户在车里的时间,究竟能不能变得更有价值。

汽车未来的发展方向,除了继续服务于空间的移动,还要开始放大时间的价值。

今天越来越多车企和科技公司开始讨论「第三空间」「移动生活」「在途体验」这类概念。因为中国用户每天通勤、接送孩子、周末短途、节假日长途,自驾已经占据了大量生活时间,更别说大城市还有节假日的拥堵时间了。过去这些时间往往是被默认浪费掉的:堵车时烦躁、等人时发呆、找车位时焦虑、长途时疲惫、多人出行时混乱。

过往汽车智能化的能力还不够,车企的用户思维和制造业背景也很难去思考「时间」对于汽车的意义,现在端云两边的算力,各种模型的能力,互联网和科技企业对各种设备的渗透,汽车行业的自我迭代速度,多种因素叠加,终于有机会让行业思考时间的价值了。

过去的三五年时间里,汽车行业对这个问题也有初步的思考,解题思路统一成了「冰箱彩电大沙发,加长加大更像家」,伴随的硬件变化就是屏幕更大,算力更强,喇叭更多,沙发更软……

现在,非要上一些价值的话,腾讯这次发布的一系列座舱智能体解决的问题当然不是本不该他们思考的「车能不能开」,这次要回答的是「人在车里这段时间应该怎样被服务」。

通勤路上,它可以帮你提前点单,让早餐成为一种被安排妥当的节奏;到陌生城市,它可以把攻略、停车、步行接驳和门票串起来,把原本碎片化的决策成本吸收掉;甚至在内容场景里,它也不只是「放点什么」,新的任务是试图依据环境、时段和心境,把陪伴做得更贴合……

当年的智能手机,之所以最后重塑了人的日常生活,是因为它把「打电话」这件事做到了极致吗?是因为它让原本大量无意义的碎片时间被重新利用了。吃饭排队等位时开一把《王者荣耀》、通勤时听一听知识播客,坐飞机无网时看一看缓存的电影,智能手机把这些过去无法承载复杂行为的时间,全部变成了可消费、可连接、可完成任务的时间片。

汽车的逻辑并不完全一样,但方向大差不差,把用户从 A 点带到 B 点的「空间位移」功能依旧会往更快更安全更舒适的方向走,而在 AB 之间的这段时间,甚至是 A 之前,B 之后的时间,汽车也终于有机会去好好重构了。

为什么这事儿适合腾讯来做?

只要多看看几场现在的汽车发布会,其实会发现大模型、Agent、车机、生态、服务闭环这些词也不新鲜了,先 PPT 发布,再 OTA 更新是行业常态。做智能体,上大模型一旦离开 PPT,马上就会面对实的问题:能调动多少资源,又能把多少链路真的打通?

腾讯的服务和智能手机的耦合程度不需要多说,在汽车行业,它也已经不是一个旁观者,身份已经是一个基础设施提供者。按腾讯披露的数据,其出行服务目前已经覆盖 100% 的头部车企和泛出行公司,与超过 100 家车企、出行科技公司展开合作,并与 40 多家车企在 AI 领域落地合作;智能座舱解决方案在头部车企中的渗透率超过 80%,累计搭载超过 1800 万辆车。

腾讯没有从零开始谈「智能体上车」,因为它有这大量量产合作关系、云服务能力和既有车载产品,「智能体上车」是一个更进一步的事情。

前面之所以先聊 7 个智能体,是因为这些智能体可以提供的服务是 ToC 用户可以直接感受的,但腾讯这次发布的,更官方的说法,或者更 ToB 的说法,是「出行全场景智能体开放平台」。

腾讯想做是提供一整套从底层大模型架构、到平台工具、再到应用生态的能力框架。这个平台涵盖基础设施层、平台工具层与应用生态层:底层是端云协同的大模型架构和原子能力,中间是 Agent 编排、Skill 扩展和运营工具,上层则是围绕真实场景构建的智能体矩阵。

打个比方,砸向牛顿的苹果不是凭空出现的,而是挂在树上的,树有根茎枝叶花,而后才有果子,当我们看到作为消费者可以用到的 7 个智能体果实的时候,其实是因为腾讯准备了根茎枝叶花这些基础设施。

腾讯既有云,也有地图;既有内容,也有支付;既有社交入口,也有小程序生态。很多公司也许能做出一个聪明的车内助手,但很难把任务真正执行下去。腾讯手里的微信、微信支付、腾讯地图、内容生态,以及小程序能力,天然更适合把「理解意图」推进到「完成服务」这一层。

随行点单能做成闭环,随行互连能把微信对话变成车端任务,导航能和目的地服务串起来,本质上都依赖这种跨生态调度能力。

再往下一层看,腾讯这次也强调了它的端云协同架构:端侧基于 0.8B 轻量化 VLM 与座舱世界模型,单帧编码延迟低于 100 毫秒;云端则承载更复杂的语义理解、记忆检索和内容生成,单意图识别能力超过 95%,多意图识别能力超过 90%。这些能力才能满足既要快,又要准;既要弱网可用,又要有复杂推理;既要本地响应,又要持续进化的需求。

所谓善战者无赫赫之功,腾讯做出行全场景智能体开放平台的前提,还是它不需要整车厂那样必须把一切都封闭在自己的品牌宇宙里,因为在这个行业里,它的角色「连接者」。这没法让它拥有一个像兰博基尼劳斯莱斯这样的汽车品牌形象,反而让它更适合做智能体时代的基础层和中间层。毕竟智能体能力最需要的,是腾讯过往多年构建的既 ToB 又 ToC 的全栈服务能力。

稳中向好。

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猛士 M817 Ultimate 亮相:硬派越野既要强健肌肉,还要聪明大脑丨北京车展

过去很长一段时间里,越野车在汽车市场中一直是一个相对独立的品类。它的价值判断标准很清楚:车身结构是否足够坚固,动力储备是否足够充沛,底盘通过性是否可靠,能不能在铺装路之外继续稳定前进。

这套逻辑至今没有过时,真正的越野场景,仍然需要机械结构、底盘系统、动力系统和可靠性共同支撑。但随着新能源和智能化技术进入更复杂的用车场景,越野车也开始面对新的问题:智能驾驶、数字底盘、感知系统和能量管理,能不能在非铺装路面上发挥作用?它们只是城市通勤的附加配置,还是能够真正改变越野体验?

4 月 24 日,北京国际车展上,猛士汽车带来了猛士 M817 Ultimate。这款车由猛士汽车与华为乾崑联合打造,定位为高性能智能越野车型。相比单纯强调越野参数,M817 Ultimate 更值得关注的地方在于它试图把智能化能力带入传统越野车过去最依赖经验、判断和机械冗余的场景中。

猛士汽车此次以「智能越野新纪元」为展台主题,M817 Ultimate 是其中的核心车型。从官方信息来看,这款车延续了猛士品牌的硬派越野定位,同时搭载了猛士汽车全新一代智能越野架构、磐石底盘 2.0、极猛动力 2.0,以及华为乾崑智驾相关技术,包括 896 线激光雷达和华为乾崑智驾 NCA 越野版。

从合作路径看,猛士汽车与华为乾崑的关系也在进一步加深。2024 年 2 月,双方签署战略合作协议,此后合作从单一产品共创,逐步扩展到技术、产品、渠道等多个维度。官方资料显示,双方已经围绕 M817 相关车型完成了包括吐鲁番夏测、漠河寒测在内的多轮极端环境验证。

对于一款越野车而言,极端环境测试本身并不稀奇。真正的变量在于,智能系统能否在高温、低温、沙石、泥泞、非结构化道路等复杂条件下保持稳定。相比城市 NOA 或高速辅助驾驶,越野场景的不确定性更高,道路边界不清晰,障碍物形态也更加复杂。这也是智能越野和普通智能驾驶最大的区别之一。

M817 Ultimate 在底盘和控制层面的变化,主要集中在猛士汽车全地形控制算法与华为乾崑 XMC 数字底盘引擎的融合。官方说法是,这套系统可以让车辆从「被动响应」向「主动预判」进化,结合磐石底盘 2.0,实现更细致的路面识别和更快的控制响应。

这类技术的意义并不只是让车辆在越野时通过能力更强,也包括降低驾驶者在复杂路况中的判断压力。过去,越野更多依赖驾驶者经验:什么时候给油,什么时候收油,如何选择路线,如何判断轮胎附着力。智能化系统如果能够参与到底盘、动力和路面感知之中,越野车的使用门槛就有可能被进一步降低。

动力方面,M817 Ultimate 搭载极猛动力 2.0,其综合马力提升 49%,综合扭矩提升 30%,并支持平均时速 140km/h 不掉电以及 6C 快充技术。这些参数对于新能源越野车来说有一定现实意义。因为新能源越野车过去经常被讨论的问题,不只是动力强不强,还包括持续输出能力、补能效率,以及在长距离高负荷场景下的能量管理。

如果一辆车只能在短时间内提供高性能,却无法在复杂工况下保持稳定输出,那么它很难真正承担高强度越野任务。M817 Ultimate 强调高速不掉电和快充能力,实际指向的是新能源越野车在长途穿越、持续高负载驾驶场景下的可用性。

智能感知部分是这款车最容易与传统硬派越野车拉开差异的地方。M817 Ultimate 首搭华为乾崑 896 线双光路图像级激光雷达,并配合智驾感知系统使用。其路面感知精度可提升至 95% 以上,能够稳定探测最远 120 米、14 厘米高的障碍物。

这一套软硬件对应的是越野场景中非常具体的问题:城市道路的障碍物通常更规则,道路边界也更清晰;但在山路、沙地、碎石路或者林间小路上,车辆面对的往往是坑洼、石块、沟坎、坡度变化和低矮障碍。能不能提前识别,决定了底盘和动力系统是否有足够时间做出响应。

华为乾崑智驾 NCA 越野版的加入,也让 M817 Ultimate 的智能化能力不再局限于城市通勤。按照官方描述,这套系统希望实现从城市道路到山野小路的领航辅助衔接。对于用户而言,这未必意味着越野驾驶可以完全交给系统,而更像是让智能系统成为驾驶者的辅助判断层,在复杂场景中提供更多信息和控制冗余。

猛士汽车还宣布基于 M817 Ultimate 核心技术平台打造的赛车,将代表猛士车队出征 2026 环塔拉力赛。环塔拉力赛长期被视为国内高强度越野赛事之一,对车辆动力、底盘、散热、可靠性和车队保障能力都有较高要求。

如果 M817 Ultimate 的相关技术平台能够在环塔这样的赛事环境中积累有效数据,再反哺量产车的可靠性、底盘控制和智能化策略,那么赛事就不只是营销动作,也可能成为产品迭代的一部分。

猛士汽车 CEO 万良渝在发布会上表示,猛士 M817 Ultimate 是全系标配华为乾崑智驾的智能越野车型。华为乾崑智能汽车解决方案 BU CEO 靳玉志也提到,2026 年华为乾崑与猛士汽车的合作将进一步升级,推动智能越野技术落地。

M817 Ultimate 所代表的趋势比单一车型本身更值得关注。过去几年,智能化主要发生在城市 SUV、轿车和 MPV 上,用户感知最明显的是高速领航、城市 NOA、智能座舱和泊车功能。越野车因为使用场景更复杂、用户需求更垂直,一直不是智能化最容易落地的品类。

但也正因为如此,越野车的智能化一旦进入深水区,可能会带来比城市道路更明显的体验差异。它不只是让车辆更「聪明」,更重要的是让车辆在复杂环境中拥有更强的感知能力、控制能力和容错能力。越野车的核心价值,不会因为智能化到来就被改写。可靠性、通过性、耐久性和安全感,依旧是这个品类的底层标准。M817 Ultimate 的意义在于,它试图在这些传统标准之上,叠加一套新的技术能力。

对猛士汽车来说,这是一款展示技术合作深度和产品方向的车型。对智能越野这个细分市场来说,它则是一次比较明确的信号:越野车的竞争,正在从单纯的机械能力,走向机械能力、能源系统、感知能力和数字控制能力共同决定体验的新阶段。

稳中向好。

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