对话腾讯钟学丹：智能竞争下半场，不拼功能拼什么？

4月23日下午，北京车展前夕，2026 TIME DAY·腾讯智慧出行技术开放日的主论坛环节结束后，腾讯智慧出行副总裁、负责人钟学丹与腾讯智慧出行副总裁李博共同接受了媒体采访。

“Agentic AI打破了以应用为中心的模式，能够实现持续地自我优化与迭代，具备场景感知、自主决策、协同执行、记忆沉淀等能力。”钟学丹如是说。就在一个小时前，钟学丹刚刚代表腾讯发布了“出行全场景智能体开放平台”，并推出随行点单、随行向导、随行逛逛等七大核心场景智能体。

这次腾讯讲的不是又一个“大模型上车”的故事，而是强调让AI从对话走向执行，从选品下单到取餐、从沿途推荐到车队协同、从手机指令到车机执行……每一项都落到具体的服务闭环中。而支撑这一切的，是腾讯发布的出行全场景智能体开放平台，涵盖基础能力层、平台能力层及应用生态层的全栈能力。

结束功能堆砌，为什么是现在？

官方数据显示，腾讯智能座舱解决方案在头部车企中的渗透率已超过80%，累计搭载车辆超过1800万辆。这些数字背后，是腾讯过去数年与车企共同打磨的工程化能力。

在钟学丹看来，智能座舱的演进有一条清晰的时间线：“早期的智能座舱，首要解决的问题是互联网生态上车，率先在音乐、导航、社交等高频应用上快速落地，让车有了智能感；随后，用户不再满足于功能的叠加，而更在意生态融合与体验优化，通过微信小程序车载版框架，开始引入海量的小场景，轻量上车、即用即走。”

过去一年，行业里大模型“上车”轰轰烈烈，实际落地效果参差不齐。李博在采访中说得很直接，大模型的出现让语音交互更加自然，但简单的大模型接入很难获得超出手机的体验。他回顾道：“过去一年，很多人鼓吹大模型上车，但实际上并没有解决任何问题。在手机上直接问一下元宝（参数丨图片），能解决的问题反而更多。两者没有本质区别，没必要把大模型迁移到车上。”

那么，为什么现在智能体上车可以规模化了？钟学丹表示：“近期工程化能力的进化带来了AI范式的演进，特别是Harness Engineering给了我们工程实现上的新思路。最近半年，这种工程化能力帮助我们实现了稳定的执行输出——这不仅依赖于模型，也依赖于工程化能力本身。”在他看来，智能体规模化落地还需要车企自身系统平台的成熟、用户体验的实质改善，以及生态的持续开放。

此次腾讯发布的出行全场景智能体开放平台，正是其给出的系统性答案。据钟学丹介绍，该平台分为三层：基础能力层、平台能力层及应用生态层。在基础能力层，腾讯升级了端云协同的座舱大模型架构。端侧基于0.8B轻量化VLM模型与座舱世界模型，单帧编码延迟低于100毫秒，确保车机系统对环境感知的毫秒级响应；云端则率先接入了混元最新大模型Hy3 preview，凭借其强大的推理、长记忆及Agent能力，为智能座舱提供了出色的多轮对话处理与复杂意图理解能力。钟学丹特别提到，Hy3 preview在同等推理成本下，推理效率提升40%，能够更好地兼顾大规模投产的性能与成本需求。

在平台工具层，腾讯开放了全栈开发工具箱，借助Agent Studio等工程化工具，车企能够实现Skills配置的即插即用与敏捷开发。同时，平台提供了从自动化任务编排到智能报表生成的全生命周期精细化运营支持。此外，通过小程序Agent工具链，腾讯将丰富的生态能力转化为可供调用的生产力组件，大幅缩短了智能体从概念研发到量产交付的周期。

安全与融合，哪些能做、哪些不能做？

智能体从“对话”走向“执行”，边界问题无法回避。对此，李博强调：“行车安全一定是红线。”

他透露了腾讯与车企合作时的切分逻辑：“有一部分放在端侧。端侧既要保证及时响应，也要满足基础的行车安全。凡是涉及安全性的操作，一定要慎重。比如语音控制、误操作等，如果判断已经触及安全底线，要么做无效反馈，要么进行双重确认。这个层面的决策，不应该交给更复杂的Agent来执行。安全性方面，则通过沙箱机制来处理，从而把数据、用户的操控掌握在合理的范围内。”

例如，腾讯在空间智能方面采用了多源融合定位技术，在地下停车场、隧道、城市峡谷等场景也能实现亚米级定位，从而实现不依赖外部定位设备的地下停车场车位级导航。这些能力的输出，都建立在严格的权限控制和数据脱敏基础之上。

另一个行业趋势是“舱驾融合”。对于这一趋势，腾讯表现出积极态度。李博称：“舱驾融合对腾讯而言是好事。腾讯原来在智舱和智驾都有投入，但两者是割裂的。现在合并后，从需求定义和用户体验出发，就能明确该打造什么样的体验，把两种特性结合，更好地满足用户。”

在实际产品层面，腾讯已经基于开放平台构建了七大核心场景智能体。在通勤场景中，“随行点单”智能体能够为用户提供从选品、下单、取餐的全链路服务，结合用户的实时行程与偏好，筛选最优门店，并根据车辆实时ETA反向推算出餐时间。在出游场景中，“随行向导”智能体不仅能化身专属AI导游，实时推送沿途资讯、景点与服务，还新增了车队协同管理功能，通过位置共享、实时语聊与服务推荐，解决多人组队出游的协同难题。针对短途即时游，“随行逛逛”智能体能帮用户即时发现短时、鲜活的一站式玩法，并接入停车指引、步行接驳及提前购票订座等小程序服务。

此外，升级后的“随行互连”智能体还深度打通了“龙虾”能力，用户只需通过微信对话框下达指令，例如“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会自动拆解任务并执行。车载娱乐场景智能体则覆盖音乐、新闻、视频、短剧等高频内容需求，多智能体之间智能协同、联动响应，用户无需在多应用间频繁切换。

开放生态与出海，扮演起“连接器”的角色

值得注意的是，七大场景智能体的背后，是一套完整的开放平台在支撑。钟学丹介绍，腾讯出行全场景智能体开放平台在底层集成了元宝搜索、微信支付、空间智能等核心能力。

在平台能力层，腾讯通过标准协议支持生态服务的快速接入，并依托强大的Agent编排、Skill扩展与智能意图理解能力，将丰富的腾讯及三方生态服务高效转化为可运营的全场景Agent解决方案。

“生态合作伙伴各有各的专长领域，我们只做自己擅长的事。”钟学丹以停车缴费为例，“停车看似简单，但背后涉及不同的商业逻辑、服务链路和实现方式，每个停车场都不一样，很难用一套标准化方案解决所有问题。”他强调，开放平台的目标是“在给用户带来便捷的同时，不损害生态伙伴的商业利益，甚至通过流量为他们创造更多收益。”

腾讯还开放了多层接入能力，与行业共建智能体生态。开发者能够高效调用工具、引入丰富信源打造场景智能体，并通过标准协议对接座舱大模型、场景引擎、记忆模块等既有框架，无需再从零开始搭建。面向生态伙伴，在开发者调用的信源被用户广泛使用后，生态方可按原有商业模式获得回报，帮助生态方灵活探索、创新、验证座舱场景的新机会。

在海外市场，腾讯同样扮演“连接器”角色。据李博介绍，腾讯已为比亚迪、广汽、上汽等超过50家主流车企及自动驾驶科技公司提供海外云服务，覆盖欧洲、东南亚等区域。目前腾讯云在全球运营22个地理区域、拥有3200多个加速节点，今年3月还在法兰克福新增了第三个可用区，助力中国车企深耕欧洲市场。针对智驾出海中的数据合规与全球研发协同挑战，腾讯正与头部车企合作打造“云原生跨境合规网关”，有效解决跨境数据流动的合规难题，加速车企实现智能驾驶的“研发出海”。

回到最根本的问题——座舱智能体何时才能让普通用户感到“好用”？“这个周期取决于车企平台的上市节奏。”钟学丹回应道，“任何一种新技术的发展都需要一个持续的进化过程，不可能一开始就很惊艳。”他同时表示，“我们在选择场景时，更多会聚焦相对短链路的服务体验，比如订餐，这样能够快速完成、快速形成服务闭环。”