出品｜《態度》欄目

作者｜漢雨棣

編輯｜定西

2026年的智能汽車戰場硝煙味已然變陣，從單純堆砌算力到大談Agent，幾乎所有玩家都在鼓吹“顛覆性”的OS。在北京車展前夕，騰訊智慧出行副總裁、騰訊智慧出行負責人鐘學丹與騰訊智慧出行副總裁李博與網易智能等媒體進行了一場對話。

在談及艙駕融合趨勢時，鐘學丹將其形象地定義為“司機”與“導游”的職能差異。他強調，智駕負責托底的“安全感”，座艙則負責個性化的“愉悅感”，兩者雖局部融合，但絕不會全面吞并。騰訊不做車控OS，而是專注于做好“導游”，把交互與生態體驗做到極致。

李博指出，單純的大模型上車毫無意義，如果只能在車里查天氣、講笑話，那和手機上的元寶沒有區別，真正的Agent必須基于車的傳感器，解決“停車免單”和“無感點餐”這類只有車上才有的實際場景問題。

這種從“對話”向“執行”的跨越，依賴于騰訊兩大核心護城河。一方面是“Harness Engineering（系統工程）”帶來的工程化硬實力，像“養龍蝦”一樣精細地調教模型，確保AI從只會耍嘴皮子的“人工智障”變成穩定干活的“數字員工”；另一方面是“搭臺不唱戲”的生態哲學，不強行改造行業標準，而是利用微信支付和地圖的連接能力，縫合商場、停車場與支付系統之間斷裂的商業鏈路。

以下為部分對話實錄，經不改變原意的編輯：

提問：今年艙駕一體趨勢明顯，甚至有供應商把座艙業務并入智駕部門。騰訊會感到危機感嗎？會被搶走市場嗎？

鐘學丹：這種融合確實存在，比如我們就在做艙駕一體的地圖，把導航和智駕環境感知打通。但這更多是“局部融合”而非“全面吞并”。

我們要看清兩者的本質區別：智駕像“司機”，負責托管式的安全行駛；座艙像“導游”或“服務員”，負責理解人的性格、歷史偏好，提供個性化服務。隨著AI的發展，座艙的個性化空間反而更大。騰訊不會去搶“司機”的活，而是專注于做好“導游”，把交互和生態體驗做到極致。

提問：現在推進智能體上車的過程中，大家對安全和用戶的隱私問題比較關注，請教一下這方面騰訊是怎么考慮的？

鐘學丹：智能體的安全性是非常重要的核心，一方面智能體會使我們駕車本身的安全性有一定的提升，它更多與自然的交互方式，省掉原來交互方式帶來駕車場景下的安全性風險。智能體是不是更可控？為什么現在的智能體跟半年前有很大的不一樣，更多是工程范式的演進，比如Harness Engineering這樣的工程范式對智能體的約束和管控，使得它可以有更好的穩定性輸出，不會有很大的波動點。

第二，安全性通過一些沙箱機制，把數據、用戶的操控掌握在合理的范圍內去做處理，這個也是在智能體上車中要去加強的點。

提問：智能體如何打通微信生態？比如停車時能否自動識別我在商場的消費從而減免停車費？

鐘學丹：這確實是我們的天然優勢。停車繳費看似簡單，背后涉及極其復雜的商業鏈路（不同停車場的系統、商戶的POS機數據等）。

騰訊的做法是“搭臺不唱戲”。我們不強迫所有停車場改標準，而是通過開放平臺，讓生態伙伴以輕量級的方式接入。利用我們在微信支付和地圖的數據連接能力，把原本斷裂的服務鏈路補上，讓用戶無感地享受優惠。

提問：今年北京車展上，榮威、大眾以及火山引擎等車企和供應商都在強調AI升級和智能體，那么相比這些玩家，騰訊智慧出行的核心優勢是什么？這是否說明“從對話向執行轉型”已經是行業的普遍趨勢？

鐘學丹：從對話向執行轉變，確實是當前的一個大趨勢，而這主要依賴于兩方面的突破：

首先是技術底座的進化。車載語音對話已經發展多年，大模型上車最初解決的也是對話流暢度的優化。但要實現真正的“執行”，就必須依賴底層模型和Agent能力的質變。特別是最近半年，隨著類似“Harness Engineering（系統工程）”這類工程化能力的成熟，我們才能夠保證智能體輸出結果的穩定性和可執行性。這不僅考驗模型本身，更考驗底層的工程能力。

其次是生態的連接能力。 如果只有模型能力，但想執行時卻發現連不上服務，那也無濟于事。

在這個節點上，騰訊的優勢非常明顯。一是在模型工程化方面，騰訊具備極強的響應和實現能力——比如今年春節后備受關注的“養龍蝦”項目，就是我們工程實力的體現。這種能力讓我們能在模型基礎上，實現穩定且可控的業務輸出。二是騰訊擁有極其廣泛的生態合作基礎，在打通生態連接方面，我們比其他玩家更具優勢。

李博：我想特別強調一點，過去一年行業里看到了太多大模型上車的“概念炒作”，但究竟解決了什么實際的場景問題？很少。

本質上，單純的大模型上車是沒有意義的。如果只是為了問問天氣、查查資訊，用戶在手機上用元寶（騰訊混元大模型應用）就能解決，根本不需要搬到車里。車端的大模型和Agent，必須依賴于車的傳感器信息、車輛控制功能，解決的是只有“在車上”才會遇到的特定問題。

所以，騰訊的思路和別人不同。我們把精力放在了如何讓Agent真正連接微信小程序生態，并在具體場景中落地。比如解決用戶停車繳費、點餐等實際問題。發展到今天這個階段，還在鼓吹“純大模型”已經沒有意義，關鍵是誰能把Agent的場景化問題解決掉，這才是真本事。

提問：有觀點認為Agent會成為新的車載操作系統（Agent OS），騰訊怎么看？

李博：這是一個誤區。整車操作系統關乎生命安全，現階段和未來很長一段時間，都必須由車企和車規芯片廠商牢牢掌控。

騰訊的定位非常清晰：做應用層和服務層。我們不做宏大的OS敘事，而是踏踏實實解決用戶的問題。比如，端側算力會越來越強，能跑更大的模型（從3B到14B），但復雜的決策依然在云端。我們要做的是讓車更懂人，而不是去接管車。