汽车工业的下一条流水线，开始由 AI 来安排

1913 年，美国密歇根州的福特 Highland Park 工厂里，工程师们进行了一项看起来有些简陋的实验：他们用绳索和卷扬机牵引汽车底盘，让它缓缓经过不同的装配工位。如此这样，工人们就不再需要围绕静止的汽车来回移动，而是在自己的位置上等待底盘经过，进而完成手头的装配任务。 这个实验起初甚至谈不上精密，但效果十分惊人，经过不断改进，到 1914 年的时候，福特 Model T 车型底盘的装配用工时间，从最初的 12.5 小时缩短到了 93 分钟。 ▲ 最早的福特汽车工厂流水线 这就是后来写进了历史书，改变了汽车工业的移动装配流水线。 一个多世纪过去，汽车工业沧海桑田早已不同往日，从内燃机到电机，从机械控制到软件定义汽车，今天的汽车与当初的福特 Model T 已经大相径庭。 但「流水线」的巧思依旧不过时，10 月 29 日，在深圳举行的腾讯全球数字生态大会智慧出行专场上，腾讯发布了全新的智能座舱 TAI 智能体，以及面向汽车行业的 AI 组织效能解决方案，同时公布了智能驾驶、汽车出海、具身智能和 Robotaxi 等领域的最新进展。 腾讯智慧出行横跨 BC 两端，这些业务看起来相距甚远，一端是车主用一句话预订餐厅、规划旅程，另一端则是汽车企业利用 AI 完成研发、生产和经营决策。 ▲ 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平 不过依旧可以找到一些内在联系：过去需要人在不同软件、部门和系统之间反复沟通的工作，正在被 AI 重新组织。腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平将其概括为： 产品进化牵引组织变革，组织变革支撑产品进化。TAI 智能体方案，让汽车学会自己把事情办完 都说有了车之后，生活半径就会扩大许多，假如用户准备在周五晚开车去跨省 4 个小时车程的陌生城市度过一个周末，事情就有趣又复杂了。 在过去，这是一项体力和脑力都耗费不少的劳动密集型的娱乐活动。 我们需要先在社交平台搜索攻略，打开地图研究路线，找餐厅、查营业时间、订酒店、买门票，再把各种地址保存到手机里。 出发之后，还得在导航、音乐、电话和其他服务之间不断切换。即便坐进一辆拥有高性能芯片、几块大屏幕和语音助手的智能汽车，大部分事情依然需要人来完成。 在今年北京车展期间，腾讯已经发布了覆盖点单、向导、娱乐、车主服务等场景的智能体矩阵，尝试把汽车与现实世界的服务连接起来。在这次生态大会上，腾讯又往前走了一步：让智能体从理解需求、调用服务，进一步走向执行任务。 此次升级的 TAI 智能体方案，由 TAI 座舱助手、TAI 出行服务智能体、TAI 内容娱乐智能体，以及跨端接续服务共同组成。 首先升级的是汽车与人交流的能力。 TAI 座舱助手融合了元宝全双工端到端语音、元宝搜索和混元大模型，能够支持低延迟、多音区的自然语言交互，并通过上下文记忆和车端感知，更准确地理解驾驶员的意图。 这里有一个不得不提的重要前提：汽车是一个对安全和注意力有特殊要求的场景。 在发布会前的采访中，腾讯云副总裁、智慧出行负责人钟学丹特别强调： 车内的 AI 需要真正理解用户，同时尽可能减少驾驶过程中的分心。信息来源的准确性和交互效率，比单纯追求聊天的趣味性更重要。 为此，腾讯将元宝搜索引入车端，元宝搜索已接入出行、金融等 13 个垂直行业的 157 个权威信源，试图减少 AI 在真实服务场景中出现的信息错误。 AI 在手机上讲错一个不好笑的冷笑话，顶多让人尴尬；但在驾驶过程中提供错误的道路信息，后果可能严重得多。 交流能力之外，另一项变化发生在任务执行上。 ▲腾讯云副总裁李博 腾讯云副总裁李博在发布会上解释了这种任务分工： 腾讯地图负责找得到、腾讯生态负责连接服务、微信支付负责交易闭环。 看起来很简单，实际上链条还挺长，并且这事儿基本上也只有腾讯能做。 具体来说，腾讯地图提供位置搜索、路线规划、周边服务等基础能力，帮助 AI 理解用户的出行需求并找到合适的目的地；微信小程序和第三方服务生态负责连接餐饮、酒店、景区等现实世界的服务，智能体可以进一步完成预订、购票和点单，甚至通过 AI 外呼餐厅完成订座；微信支付则打通交易的最后一个环节。 依旧是用周末跨省游的场景来举例，用户只需要告诉汽车「想在 xx 市找个适合带孩子玩的地方，最好沿途还能吃顿不错的午饭」，AI 就可以结合实时路况、目的地信息、用户偏好和周边服务，推荐合适的景点，规划包含补能和休息的路线，寻找符合口味的餐厅，并协助完成门票购买、餐厅预订和支付。 对用户来说，最理想的情况就是不再需要了解这些功能究竟来自哪个 App、由什么技术实现。「这么近，那么美，周末到河北」或者加个后半句「路好找，店好订，服务全都在腾讯」。 汽车相关的智能体也可以存在于汽车之外。这次腾讯同步升级了 TAI 跨端接续服务，打通手机元宝、微信小微等入口，让用户可以在车外查