元宝上车，座舱AI竞争开始拼“手脚”

车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜郭月
编辑 ｜ 志豪

过去一年，汽车行业关于智能体上车的呼声响亮，语音交互基本成为新车标配，识别速度和准确率也在提升，可真要让座舱AI助手处理一些事项，比如规划行程，用户还是会下意识拿起手机操作。

车企内部也有类似的落差，员工能用AI高效完成办公琐事，但落地到车企研产供销服核心业务中，AI可能并未发挥出最大价值，流程卡点依旧存在，组织效率并没有同步提上来。

一边是全行业拥抱AI，一边是AI使用体验有时不及预期，这些问题的背后，不在于模型够不够强，而在于AI有没有真正落进场景和流程里。

如何更好地发挥AI生产力，让其成为支撑车企产品升级、商业探索和组织运转的底层能力？

2026腾讯全球数字生态大会期间，车东西在与腾讯云副总裁、智慧出行负责人钟学丹，腾讯云副总裁李博，腾讯云副总裁孙燕的交流中，找到了腾讯对这道题更具体的解法。

一、元宝（参数丨图片）上车，能办事的座舱AI来了

智能座舱的配置竞赛，已经走到一个尴尬的节点。

盖世汽车研究院的数据显示，2026年8月国内乘用车智能座舱渗透率已达87.5%，中控屏、语音交互这些基础配置在新车上趋近饱和，配置表本身很难再分出高下——智能座舱“上车”早已不是问题，问题出在“用起来”这一层。

用户的需求其实很明确，行业调研显示，84%的受访者期待一个主动式的车载合作伙伴，64.1%的新能源车主把服务列为购车的主要原因。

但现实是，AI智能体扎堆上车，多数产品仍停留在“能聊天”层面，可以播报天气、播放音乐，但一旦涉及规划行程、缴停车费这类需要跨系统完成的任务，产品体验往往会出现断点。

体验无法闭环是一方面，另一大问题在于可靠性不足。

J.D. Power 2026年的研究显示，在用户对车辆先进配置的质量抱怨中，“工作不稳定、不准确”占到48%；2025年的研究还发现，56.5%的用户因可靠性和安全顾虑主动减少使用AI车控。

功能不够稳定，影响用户使用意愿，用户使用率低，体验闭环也就无从谈起。

腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平认为，Agent上车不只是一个聊天的入口，更应该成为可靠的好伙伴和能干的好帮手。

▲腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平

那么，腾讯是怎么做的？

本次大会，腾讯带来了全新升级的TAI智能体方案，由四部分组成：TAI座舱助手、TAI出行服务智能体、TAI内容娱乐智能体，以及TAI跨端接续服务。

▲腾讯发布智能座舱TAI智能体

TAI座舱助手融合元宝全双工端到端语音、元宝搜索和混元大模型，低延迟语音适配舱内多音区，元宝搜索的信源质量和实时性用来提升回答的可靠性；跨端记忆和上下文感知则让座舱助手能理解场景与用户意图，跨域调度出行、娱乐和车控任务。

简单说，元宝接入之后，可以让座舱助手每次回答都有据可循，答案更加靠谱。

答得准之后，用户也希望座舱智能体办得了事。TAI出行服务智能体连接腾讯地图、微信小程序、微信支付，支持语音订酒店、买门票、调整行程，还能一路伴游讲解、AI外呼餐厅订座。

值得一提的是，这个过程中不只是调用了微信支付的功能，更是真正在支付上实现闭环，用户只要说句话，座舱AI就可以完成实际交易。

内容层面的需求则由TAI内容娱乐智能体承接，音乐、视频、新闻、播客、生图、识图等服务都在其中，AI智能体不仅是用户的“聊天搭子”，也能在用车过程中为用户持续提供陪伴和服务。

不仅如此，腾讯还把座舱智能体的服务从车内延伸到车外，TAI跨端接续服务接入元宝App、小微、腾讯地图等C端入口，用户可在微信里查询车辆状态、控制车辆、流转地址上车、同步行程信息，实现“手机-车”服务的打通，用户行前、行中、行后全场景服务不断线，同一个助手、同一套记忆，实现了服务接续。

腾讯云副总裁李博对这套组合的概括是：“聊得来、办得成，车内车外都陪在用户身边的Agent助手。”

▲腾讯云副总裁李博

总的来看，元宝上车正把智能座舱的竞争焦点引向新的高度：从“有没有Agent”转向“Agent能不能在安全边界内把事办成”。

目前腾讯智能座舱解决方案已在长安、蔚来、零跑等车企量产落地，搭载上车超过2000万辆。

二、AI重塑企业业务流程 但个人提效不等于组织提效

产品端的进化之外，腾讯把另一条主线放在了企业端。

当前国内汽车行业整合是大趋势，多家车企启动组织架构调整，核心目的之一都是组织提效。

多家车企把AI摆在关键战略位置，推动全员用AI，加大在算力、模型、智能体方面的投入。

但一个普遍现象是：AI浪潮之下个人效率提升了，但真正带动企业整体业务提效的案例并不多，局部提效和整体提效之间还存在落差。

这个过程究竟卡在哪些环节？来自一线的人最有发言权。

会上有行业高管透露，AI接入业务的过程中，难点之一在于怎么把业务到底要干什么说清楚，以及把一个Demo真正在车间、基地、生产线用起来，中间缺的上下文和专家脑子里的隐性知识怎么补。

还有高管提到，做AI转型一不小心就会回到原来数字化程序的思维，建很多按钮、按功能部署AI工具，平台和工作流复杂，后续出问题只能推倒重来。

更有人直言，企业组织模式上最大的坑就是让员工自己去干，领导者自己不下场，对AI的认知就会泛化，判断就会出错。

这些案例都表明，用AI做组织提效，难的不是把AI接进业务流程，而是流程本身没有被重新梳理过，知识和经验往往只存在于个人，而未沉淀为组织财产，再加上平台信息不透明、能力不便调用，整个组织的协同和进化就无从谈起。

三、从超级员工到超级组织 加速AI生产力释放

AI之所以没能转化为生产力，带动组织提效，很多情况下不是AI能力欠缺，而是没有在企业的业务流程里找到落点，谁先解决这个问题，谁就能在组织效能上抢跑。

腾讯的思考是，个人提效是起点，同时需要加强流程重构、组织转型、持续迭代以及AI生产力平台的建设，让个人能力沉淀成组织能力。

对此，腾讯发布面向汽车行业的AI组织效能解决方案，以企业级AI生产力平台为基础，结合场景落地方法，与车企协作业务共创，推动AI从个人工具走进企业业务流程。

▲AI生产力平台

具体来看，AI生产力平台连接数据、知识、工具与治理，提供信息可见、能力可调用、协同可自动化、智能可进化四方面支撑。

腾讯还打造了一系列提效工具，WorkBuddy（AI办公智能体）、CodeBuddy（AI代码助手）面向员工提效，企业Agent平台面向长期运行、多人协作的业务流程，两者配合把个人验证有效的方法沉淀为技能和专家能力，在组织内复用。

在工具之外，腾讯通过FDE（前沿部署工程师）与业务共创模式，让技术人员、业务顾问与车企业务团队共同选择高价值场景，明确人机协同边界、风险控制与评价指标，把智能体长到业务流程里，而不是悬在工具层。

这套方案的应用效果已经显现，腾讯与长安汽车共建的“AI火箭班”，围绕产品策划、产销协同、质量运营、AI Coding等方向打造的八大场景智能体已上线运营，效率大幅提升。

腾讯与某头部车企依托腾讯ADP开发数十个智能体，车型规划助手使初步数据分析时间从周降至小时，调研和规划报告效率提升超95%；腾讯还与某新势力豪华品牌依托腾讯CNB与TokenHub，软件BUG收敛超90%。

腾讯的一系列方案始终围绕企业整体立场：不再只是某个岗位的提效，而是推动组织转型，最终形成敏捷扁平、高效协同、智能驱动人机协同的超级组织。

腾讯云副总裁孙燕表示，当前，近九成国内车企使用腾讯的WorkBuddy等AI智能体产品和服务，把个体实践沉淀为企业的知识、技能，变成企业资产。

▲腾讯云副总裁孙燕

四、AI能力持续外拓，做产业背后的“云底座”

除了座舱和组织提效两条主线，腾讯此次还升级了海外智能化方案和新场景解决方案。

出海方面，腾讯在海外基础云、车联网云方案之上，升级覆盖海外智驾、营销服务、海外地图和效率智能体四大场景的方案集。

而作为智能辅助驾驶能力的延伸，腾讯也持续加强在具身智能、Robotaxi这两大新场景方面的探索，推出具身数据闭环套件，结合AI基础设施和Tairos具身智能开放平台，加速具身智能在工厂、仓储等场景的验证与落地。

Robotaxi领域，腾讯明确表态自己不做Robotaxi，而是以C端服务入口和云图能力，连接智能驾驶研发、车队运营与用户出行，以云图能力与出行生态服务，为车队研发与规模化运营提供支持。用李博的话说，腾讯要做的是“每一支Robotaxi车队背后的那朵云”。

结语：不站前台，做好数字化助手角色

从元宝上车、打造智能座舱TAI智能体，到推出企业全场景智能体解决方案，再到海外新市场与具身智能、Robotaxi新场景的能力延伸，腾讯在汽车行业的布局看起来很广泛，但主线十分清晰：基于同一套云+AI底座，坚守不造车、不下场的数字化助手定位。

车企负责造好车、做品牌和产品的差异化，腾讯提供其不愿重复投入的AI infra平台能力，而不是与车企争夺定义权。

现场，钟翔平对AI时代下腾讯的产业角色做出了清晰说明：“我们坚持做好数字化助手的角色。车企负责造好车，我们负责让AI能够用得起来，而且能够用出更好的效果。”

不站前台，不抢定义权，把AI能力揉进车企的产品、流程和场景里，让技术最终落到用户能感知的地方，在智能汽车行业深入发展的当下，腾讯作为数字化助手的价值正在被重新评估。