对话腾讯智慧出行钟学丹：AI普及非常快，有助于智能体上车获得用户认可

车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ Juice
编辑 ｜ 志豪

北京车展期间，腾讯智慧出行正式发布了面向全行业全场景的智能体开放平台，全面升级了座舱的智能体产品。

▲腾讯智慧出行发布全新产品

这也意味着腾讯智慧出行也开始迈入到智能体上车的大赛道，相比于其他的玩家，腾讯有着丰富的应用生态，在智能体上车的过程中有着一定的优势。

在发布会后，腾讯智慧出行副总裁、腾讯智慧出行负责人钟学丹，腾讯智慧出行副总裁李博也接受了车东西在内的媒体采访，进一步阐述了腾讯智慧出行对于智能体上车和智能座舱这一方向的思考。

以下为采访内容，车东西在不改变的原意的情况下做了编辑：

1、最近大家都在讲智能体上车，从智能体上车概念出现到真正的智能体上车落地的周期会有多长，怎么避免口号很繁荣，但是用户侧没法感知这个问题？

钟学丹：这个周期主要取决于车的平台和上市周期，新技术的落地速度和这个事情强相关。

任何一种新的技术和发展可能需要一个持续的进化过程，如果一开始就很惊艳，把所有的都做好，可能还是会有比较大的挑战。

我们目前看到一个好的趋势，就是今天的AI普及非常快。这主要是因为AI跟用户的交互门槛比较低，今天Agent跟用户交互互动的门槛相对也比较低，这点其实有利于Agent持续变好，获得用户的认可。

2、无论车企还是一些供应商都在主动打破舱驾的区隔，对于腾讯来说，后续会不会车厂对于舱驾融合要求越来越高，出现被迫把业务越做越厚，在舱和驾驶方面投入更多，把产品做的越来越复杂？

李博：车企的舱驾融合我们看到现在分两块，一块是芯片厂商把舱驾芯片做融合。第二个是车企的组织形式合作，原来很多车企的座舱和智驾是两个部门，现在已经进行了一些合并。

对于腾讯来说，这反而是一种好事，腾讯原来在智舱和智驾都有对应的投入，做的挺割裂的，需要这边做一点，那边做一点。

比如说导航地图和智驾地图都不是同一个，还需要做匹配。

现在合并到一起的话，可以把需求拉的更通，能够做得更顺，更符合用户的交互场景和需求。

3、从过去的软件定义汽车到现在的AI定义汽车，在这种趋势下能分享一下腾讯的智慧出行在组织架构、技术底座和生态合作上做出哪些调整？

钟学丹：在每种技术变化的时候，对主机厂的冲击都很大。

我们作为一个助力者，会在技术和底层实现上做一定的调整和增强，比如我们去加强算法模型或者AI Infra人才的引进和能力的增强。

更大的变化来自生态的合作形态。

之前我们以应用为中心的时候，各个应用相对来说比较独立，去解决特定领域的用户需求。但是用户的需求可能是跨领域的，更多服务于场景化的需求。

这时候需要更开放的生态合作机制，我们今天发布这样一个平台，希望能把底层的平台能力、生态能力以及第三方的生态能力如何更开放地接入和融入，给用户创造一种更极致和融入的体验方式。

4、现在推进智能体上车的过程中，大家对安全和用户的隐私问题比较关注，请教一下这方面腾讯是怎么考虑的？

钟学丹：智能体的安全性非常重要，车的安全驾驶本身就很重要。

一方面智能体会使我们驾车本身的安全性有一定的提升，它更多自然的交互方式，省掉原来交互方式带来驾车场景下的安全性风险。

现在的智能体跟半年前有很大的不一样，更多是工程范式的演进，比如Harness Engineering这样的工程范式对智能体的约束和管控，使得它可以有更好的稳定性输出，不会有很大的波动点。

另外，通过一些沙箱机制，把数据、用户的操控掌握在合理的范围内去做处理，也是在智能体上车中要去加强的地方。

5、您认为当前座舱Agent到了规模化落地的阶段吗？这个阶段据你观察行业里面有什么特点？大家重点布局的场景有哪些？

钟学丹：我看到的行业大家都在往这个方向上去演进，车企从系统层跟模型的结合，跟原来的座舱系统很不一样，这个是很大的变化，这也是一个很重要的趋势。

智能体上车是不是可以规模化？它的规模化取决于几方面：

一方面来自于车企本身的系统平台，如果车企平台不形成的话，它的规模化可能就会受制或者弱化。

第二，怎么让用户在使用场景当中形成用户体验上的改善，这是智能体要长期做的事情，不是照搬某些应用，把它变成对话就叫智能体了，智能体是结合场景的需求去重塑体验。

为什么最开始我们也会做一些智能体覆盖这个场景，需要去开发出更多的样本让大家看到这个东西怎么去发展，相信这个也会引导智能体更好地去推广，是大规模落地很重要的基础。

6、今年AI上车有哪些趋势？是不是都是对话向执行转型普遍的趋势？

钟学丹：这是一个大的特点，从对话到执行依赖两件事情，第一件事情是技术底座的能力，车载语音对话已经很多年了。

大模型上车第一件事情是在解决对话的优化和体验的改善，但是它要变成可执行的话，需要对模型的能力，本身Agent能力的进化，这个也是最近半年模型能力进化的点。

最近半年像Harness Engineering工程化的能力帮助我们可以做稳定执行的输出，这个不仅依赖于模型，还依赖于工程化的能力。Agent底层的工程能力对这个要求也非常高，工程能力的进化和模型能力的进化是基础的技术条件。

第二个条件要有好的生态连接能力，如果我们具备能力了，但是想执行的时候发现什么都用不了，可能也会很难。