在本次展会上，”智能驾驶助手”成为了行业的焦点。
汽车制造商纷纷推出新车型，AI 大模型正推动智能驾驶助手的演进，旨在重新定义智能驾驶与座舱交互的整体体验。行业普遍认为，AI 已开始塑造下一代汽车的功能。
近两年来，AI 大模型在汽车系统中逐步应用，特别是在智能座舱方面。然而，实际体验往往仅限于基本的人机对话，AI 的人性化表现仍显不足。
为应对这一挑战，腾讯智慧出行副总裁钟学丹表示，智能汽车的发展不仅仅是功能的堆砌，而是要看谁能够将大模型、汽车能力和服务生态结合，实现具备感知、执行和进化能力的智能中枢。这意味着，AI 需聚焦具体的应用场景。
在4月23日的腾讯智慧出行开放日，腾讯发布了七款智能座舱产品，旨在探讨智能驾驶助手能为用户提供哪些服务。
智能座舱助手覆盖了通勤、导航、本地与长途出行、车联和娱乐等常见场景。目前，该技术已在多个品牌车型中应用。
例如，在通勤场景中，智能助手能够提供一站式服务，从选品到取餐，基于用户的实时行程和偏好推荐最佳餐厅，并预测餐点准备时间，确保用户到达时餐食刚好出锅。
在长途出行方面，智能助手可实时推送沿途的景点信息、服务与玩法，并新增车队协同管理功能。通过位置共享、实时语音和服务推荐，解决多人组队出行的协调问题。
智能体还整合了“龙虾”能力，用户可通过微信下达指令，如“乘客上车后打开发动机，播放欢迎语”，智能助手会自动解读并执行任务。
使用 AI 导航时，用户只需说出“找一家能充电不排队的咖啡店”，智能助手即可进行意图理解和路径规划。同时，导航与智能驾驶信息并行展示，使用户能够直观获取安全预警。
智能助手还涵盖音乐、新闻视频以及聚合加油、充电、洗车等服务。多个智能体协同工作，提升用户体验，避免在不同应用间切换带来的不便。
早期智能座舱主要关注“互联网生态上车”的问题，快速实现音乐、导航、社交等高频应用。随着大模型的推出，语音交互能力显著提升，用户与车辆的互动变得更加自然，但简单的大模型接入仍难以超越手机体验。
现在，Agentic AI 摆脱了以应用为中心的模式，能够持续自我优化与迭代，具备场景感知、自主决策、协同执行和记忆沉淀等能力。通过对人、车、路状态的感知，智能助手能够进行意图拆解和任务执行，并通过记忆机制不断适应用户习惯。
腾讯副总裁兼智慧产业事业群 CEO 汤道生指出，以前的车载语音助手主要是“被动回应”，而现在通过整合社交、娱乐和生活等各方面，推动 AI 助手为用户提供“主动服务”。
智能座舱助手的能力得益于底层技术的支持。
在腾讯智慧出行技术开放日，腾讯推出了出行全场景智能体开放平台，其核心逻辑是“做底座”，与车企等生态合作方“开放能力”。
钟学丹介绍，该平台分为三层核心架构：
基础能力层，全方位升级云协同的座舱大模型架构，确保毫秒级感知响应；云端接入最新大模型，结合智能座舱的世界模型，实现更敏捷的反应与更强的记忆能力。
工具层，提供智能体编排、扩展与运营的全套工具，帮助汽车企业高效开发。此外，通过小程序 Agent 工具链，将腾讯的生态能力转化为可用的生产力组件，缩短智能体从概念研发到量产交付的周期。
应用生态层，围绕用户通勤、出游、下单、娱乐等高频场景，打造即插即用的智能体产品。
目前，这套能力已在多个品牌车型中落地。例如，某品牌车型搭载的“随行点单”功能，车主可通过自然语音完成外卖点餐、查询美食信息，甚至搜索短剧、游戏和机票等内容。
智能助手在提供更具人性化体验的同时，面临隐私和安全的挑战。腾讯表示，车内传感器数据使用前需经过脱敏处理，许多车辆的“守卫模式”会自动模糊人脸与车牌信息。此外，智能体运行在“沙箱”环境中，确保数据操作在合理范围内。
关于“龙虾”是否能直接上车的问题，腾讯智慧出行副总裁李博表示，目前没有相关计划，核心问题在于权限限制，短期内未能解决安全权限的挑战，直接将龙虾搬上车并不合适。
李博透露，更可行的方式是，手机或云端的龙虾经过安全处理后，向车机下达指令，形成具体场景的智能体应用，而不涉及直接远程控制车辆。
对于智能体规模化落地的问题，钟学丹指出，其规模化取决于车企自身的系统平台建设。如果平台建设不完善，智能体的规模化应用可能会受到限制。同时，智能体会结合场景需求重新塑造用户体验。
钟学丹表示，腾讯最初也会开发一些智能体以覆盖特定场景，以满足行业需求，并推动智能体的推广与发展。
