人工智能代理重新定义车载体验的三种方式

代理人工智能正在重塑车载体验，使车辆从被动响应者转变为主动代理，能够代表用户解读意图并完成任务。传统的语音系统需要等待明确的指令，而人工智能系统则能够将意图分解为行动，然后协调专业能力，并在导航、数字座舱服务和商务活动中贯彻执行。这一转变将改变人们与汽车的互动方式，以及制造商设计软件硬件和商业模式的方式。

在本《洞察》中，我们将通过新兴行业案例和针对产品与平台团队的明确建议来解读每个维度，以便主机厂 能够将技术能力转化为可重复的用户价值和新的收入流。

协调→ 将意图转化为自主的多代理行动。

学习→ 通过共享内存实现持续适应。

货币化→ 嵌入安全、标准化的支付功能，为新的服务生态系统提供动力。

1.从单一助手到协调的代理系统

变化

驾驶舱不再是单一的反应式助手，而是一个由专业代理组成的协调系统。中央协调代理将用户意图转化为任务，然后将这些任务分配给导航支付、信息娱乐和车辆健康等领域的专家代理。其结果是在以前独立的系统中主动采取协调行动。

实例

• NIO Banyan 3 和 NOMI 代理集成了感知认知情感和领域专家代理，因此只要说一句 "今晚我要带父母出去吃饭"，就能自动协调停车地点、菜肴和预算。

  
  

• 梅赛德斯奔驰 MBUX 第 4 代采用对话导航和知识代理，可为多轮情境保持对话分配任务。

  
  

• IM Motors AIOS 生态系统采用 "无接触无应用 "方法，即中央代理呼叫交付停车和娱乐代理，用户无需切换应用。
  

主机厂 应该怎么做？ 构建 "意图到行动 "协调层。用允许第三方服务代理动态插入的语义功能总线取代脆弱的点对点应用程序接口。将驾驶舱设计为可扩展的服务平台，而不是固定的命令树。最后，优先考虑明确的代理接口服务发现和运行时管理，以便系统在不失去控制的情况下进行扩展。

2.从一次性任务到持续和迭代学习

变化

汽车从无状态任务执行器进化为自适应系统，可保留上下文并随时间不断改进。各代理共享统一的记忆结构，因此可在各代理之间和整个旅程中进行集体学习和个性化定制。

实例

• 日程代理会了解驾驶员每周的健身计划，导航代理会预测出发时间，音乐代理会在不发出新指令的情况下排队等候首选播放列表。
  

• 在车上开始的任务，如起草便条或创建会议提醒，可由家庭或办公室代理通过云共享存储器继续执行。
  

• NIO、宝马和 IM 汽车公司使用长短期记忆或矢量记忆层来保留短期和长期偏好，同时通过设备学习来限制接触。
  

主机厂 应该怎么做？ 实施共享上下文层，为代理状态和用户偏好提供单一真实来源。设计时首先要保护隐私，将原始用户数据保持在本地，只共享用于全局模型更新的衍生见解。最后，对内存保留同意以及检查和删除存储首选项的能力进行生命周期控制。

3.从产品功能到生态系统驱动的服务模式

变化

当代理既能行动又能支付时，它们就能将车辆变成商业网络中的活跃节点。具备支付能力的代理可以代表用户发现、预订和结算服务，从而创造新的经常性收入流。

实例

• 谷歌 AP2 协议实现了代理发起支付的标准化，包括可编程结算选项以及账户到账户和商家框架之间的互操作性。
  

• Mercedes pay plus 支持基于指纹的车内燃料和订阅支付，以证明身份和授权。
  

• ISO 15118 Plug and Charge 实现了电动汽车充电器的自动认证和计费。立车停车和美团订餐代理通过车载支付和对话流处理门禁、停车费和订餐。
  

主机厂 应该怎么做？ 将具备支付能力的代理视为货币化引擎。在代理工作流程中整合 AP2 就绪流程、即插即用和本地生物识别验证。为代理交易设计可审计的分类账，为同意和收据设计明确的用户控制。最后，考虑收入分成和开发者平台经济，这样第三方代理就能在主机厂 保持信任和合规性的同时推动使用。

下一步工作

Andy Qiu-SBD Automotive领域负责人

"代理人工智能将驾驶舱从一个被动的界面转变为一个主动的协调器，代表用户学习和交易。要抓住机遇，主机厂 现在就必须投资三个核心平台层。首先是将意图转化为协调行动的协调层。第二是共享上下文层，可实现跨代理学习，同时保护隐私。第三是安全支付层，允许代理以可信任、可审计的方式进行交易。优先考虑这些层将使汽车制造商从一次性产品销售转变为持续的移动服务角色，为用户和企业创造新的价值。

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