当前，座舱生态中仍存在许多不便之处，一是用户在上车前/驾车中的各场景下仍需跨设备操作；二是搭载生态应用的车机在传统交互方式下操作繁琐。
2025年3月19日，在第五届中国汽车人机交互与体验设计创新大会上，腾讯智慧出行事业部座舱业务中心产品方案副总经理白亚楠指出，从整个智能座舱的生态演进方向上，下一代座舱需要在AI技术的驱动下，把丰富的内容和服务生态，结合多端数据场景探测，精准在座舱内部实现闭环。
腾讯智慧出行事业部座舱业务中心产品方案副总经理
以下为演讲内容整理:
用户及座舱生态体验现状观察
尽管当前座舱已具备手机般的智能化特征，但深入探究用户在使用过程中的实际体验，仍可发现其存在待完善之处。用户在操作当前一代座舱产品时，常面临跨设备操作的繁琐，这不仅降低了用户体验，还可能对驾驶安全构成潜在威胁。例如，在朋友聚会的场景中，用户往往在手机端完成出行目的地的决策。那么，是否存在一种技术解决方案，能够使用户在手机端确定的目的地信息平滑地传递至车内，从而避免上车后还需翻找手机操作的麻烦？类似的需求还体现在驾车出游、通勤上班等多种场景之中。
图源:演讲嘉宾素材
这类跨设备的操作现象在车内环境中尤为普遍。以就餐场景为例，当用户预见到餐厅可能处于用餐高峰期需排队等候时，往往会在接近目的地时倾向于使用手机进行排队预约，这一系列操作实际上对驾驶安全构成了显著隐患。
此外，在车辆行驶过程中，随着位置、时间、空间的变化以及用户需求和车辆状态的更新，用户可能会产生新的服务需求，并因此倾向于使用手机进行操作。在特定情境下，由于紧张或习惯使然，用户往往更熟悉并依赖于手机上的操作流程，而忽视了车机这一更为安全的交互平台。
近年来，用户对座舱的评价也从“车机体验与手机相差甚远，仿佛来自十年前”转变为“座舱已具备智能化平板的功能”。然而，在这种积极变化之下，我们观察到，当用户在座舱内产生需求时，仍倾向于使用手机。深入分析后，我们发现三大关键障碍阻碍了座舱智能化生态的有效利用，导致用户未能充分依赖座舱来满足其需求。
第一大障碍在于服务入口的搜索与定位上。在驾驶过程中，由于安全考虑，用户无法长时间将手离开方向盘或视线偏离道路去深入浏览车机屏幕并进行复杂的服务点击与查找。因此，当用户在行车途中突然产生需求时，他们更倾向于依赖在手机上形成的操作习惯来使用手机，而非尝试使用车机。这一障碍导致大量用户在服务入口阶段便放弃了使用车机的意愿，从而造成用户流失。
尽管有少数具有探索精神的用户了解座舱内存在相应的生态服务，并在需要时会主动尝试使用，但他们很快又会面临新的挑战，无论是服务下单、信息查询还是内容搜索，都需要在车机上进行一系列繁琐的操作。鉴于驾驶安全的要求，用户无法长时间将注意力从道路上转移，因此在尝试通过车机完成这些操作时，他们往往会发现过程困难重重，导致在第二个环节又有大量用户流失。
再到服务的最终环节，如餐厅排号服务，车内原有生态虽已能支持餐厅预约与排号功能，但排号完成后，信息能否顺畅流转回手机仍是一大挑战。用户抵达目的地后需携带手机前往餐厅，而如何在餐厅出示车上所排的号码，或在行车途中快速查询排号进度，均是当前座舱服务尚未妥善解决的痛点。
座舱演进趋势提炼
综合上述三大障碍，我们观察到，在AI技术的赋能下，我们拥有将用户主动搜索服务转变为结合AI与车端数据信号触发的主动服务推荐的机会。在进入服务流程后，通过AIagent对用户意图的深刻理解，我们亦能实现代操作，简化用户操作负担。至于服务的最终环节，凭借更为强大的ID识别能力及人车绑定关系，我们能让用户在车内完成的订单信息平滑流转至手机端。如此，用户下车后进入线下场景时，可依照既有习惯使用手机查找对应订单，顺利完成如进店用餐或取餐等最终步骤。
因此，我们认为，下一代座舱应以AI大模型为驱动核心，辅以丰富的开放生态，实现座舱内部服务的主动推荐与闭环管理，从而真正赋予车辆从冰冷的钢铁构造向带有温度与智能特性的“钢铁侠”转变的潜力。车内配备的多种传感器能够捕捉并输入丰富的信号，为我们准确判断用户当前场景提供有力支持。例如，车辆能源不足或出现故障报警等信号，均可作为我们判断用户场景的重要依据。
基于这些场景需求，我们将与用户进行主动交互。通过系统卡片的静默而优雅的展示变换，或语音系统的轻柔询问，来协助用户确认是否需要我们推荐相关服务。用户仅需通过简单的点头或摇头动作，即可触发服务流程，随后AI代理技术将在座舱内代用户完成所需操作。整个过程中，用户无需分心，仍可紧握方向盘、注视前方道路。仅需通过口头指令与倾听AI的信息反馈，即可轻松实现服务闭环。
实践探索:助力轻量化引入生态供给，让服务在座舱内闭环落地
沿着这一思路，我们开展了一系列探索，旨在进一步协助车企以更轻量化的方式将服务生态引入车内，并将腾讯的AI技术融入座舱，确保服务在座舱内的闭环得以切实实现。通过与车企的深入交流与沟通，我们共同确立了合作范式与分工原则。
图源:演讲嘉宾素材
车企负责构建自身的AI语音系统与场景识别能力，充分利用车端传感器及用户语音输入，甚至结合我们提供的场景服务推荐卡片，与用户进行需求确认。一旦用户明确表达需求，车端系统能够识别该需求属于腾讯生态可闭环处理的范畴，并将相关指令传递至腾讯的大模型接口。
产品架构层面，我们认为大模型将是车企未来着力构建的核心能力。车企可在云端构建自身的中台系统，负责仲裁与分发任务，从而有效整合并利用各家第三方提供的基底大模型。车企需精心规划场景调度与流量分发策略，以确保资源的高效利用。
同时，手机端亦可构建一个离车阵地，利用我们的AI技术与生态优势，为车企APP提供更佳的用户体验，包括出行规划、车辆服务推荐，以及餐饮美食、本地生活服务等，助力车企将座舱进一步升级为用户的沉浸式第三空间。
在与车企的深度合作过程中，我们发现用户驾车前往的目的地中，餐厅与商场处于前列，这一发现与我们对日常用户行为的观察结果相吻合，除了日常上下班外，城市居民多会在下班后或周末前往餐厅或商场休闲放松。
当前，用户在餐厅搜索与决策过程中，需耗费大量精力在多个平台上查找信息。如果我们利用已训练好的模型，使用户仅需动动嘴，即可结合其位置信息获得个性化推荐，并在决策过程中提供即时问答服务，那么用户的决策链路将显著缩短，决策强度亦会降低。因此，我们认为在座舱内，结合用户当前需求与痛点，存在诸多场景值得深入挖掘，以技术为手段，切实提升用户体验。
另一重要场景则聚焦于座舱内的“听”这一功能，其使用频率仅次于导航。导航作为首要功能，对于驾驶者而言至关重要，因为它指引驾驶者前往目的地，并提供实时路况信息。然而，一旦车辆启动并行驶在路上，驾驶者往往渴望通过聆听内容来放松身心。
在这一“听”的场景中，我们同样运用了agent的能力，它能够自然地理解驾驶者的需求，并在广泛的内容生态中精准定位并寻找驾驶者所需的内容，实现自动化的搜索与播放。如果缺乏agent的协助，当驾驶者产生聆听特定内容的需求时，他们必须手动操作以找到相应的入口，并通过键盘输入所需内容。在驾驶过程中，这样的操作无疑增加了安全隐患。有了agent与丰富生态的加持，驾驶者只需简单的一句话，即可迅速获得所需内容，实现了“一语直达”的便捷体验。
此外，我们还观察到用户在驾车上班到达公司时的一个普遍习惯，在楼下点购茶饮。在走访多家车企园区时，我们发现园区楼下通常分布着一至几家茶饮店。同时，通过对线下门店的观察，我们发现员工们通常在早晨9点至10点到达公司后排队点购，导致排队时间长达30分钟，有时甚至到中午仍未喝到咖啡。因此，部分用户希望在驾车前往公司的途中就能提前下单，以便抵达后直接取餐。
为响应这一需求，我们已将相关的茶饮点单小程序上架至车端，并发现该功能在自主品牌及新势力车企中颇受欢迎。即便在没有agent辅助操作的情况下，茶饮点单小程序在车内大屏上的活跃度依旧位居首位。用户在等待红灯时，更愿意在车内大屏上进行点触操作，相较于操作手机更为便捷。
汽车作为当代的交通工具，维护与保养仍是不可或缺的环节。我们观察到，许多车主由于缺乏专业工程技术知识，在车辆出现故障报警时往往感到手足无措，需要依赖手机在线寻求帮助。凭借大模型AI技术的支持，用户可以在座舱内通过语音系统询问故障原因，大模型利用知识引擎迅速提供解答，并告知车辆是否可继续行驶，或是否需要预约保养与检修服务。在用户给予正面反馈后，agent可自动为用户打开车企的官方小程序，以便进行门店检修预约。这一模式不仅提升了用户体验，还有望为车企的线下门店引流。
如今，座舱已超越了传统出行工具的空间范畴。随着新能源汽车的普及，用户在座舱内不再受低碳、环保及污染等问题的困扰，即使在非驾驶状态下也愿意留在座舱内。特别是大型新能源汽车，如SUV和MPV的用户，在座舱内的非驾驶状态停留时间近年来持续增加。
在此情境下，我们深入观察了用户在座舱内的活动。他们往往在座舱内享受独处的宁静时光，有时观看视频，有时玩游戏，有时则聆听播客。因此，我们可以结合车辆信号，当用户进入座舱且一分钟内未启动驾驶时，智能系统可以主动展示卡片，询问用户是否希望继续观看某个为未看完的电视剧。用户仅需给予简单的正面反馈，agent即可自动定位到相应的内容源，进行全程播放。这种智能化的体验将使用户更加感受到座舱如同他们的伙伴一般，从而增强用户与汽车品牌之间的粘性。
