與騰訊集團(tuán)副總裁、騰訊智慧出行總裁鐘翔平的采訪并不像以往的采訪那樣發(fā)生在會議室或者咖啡館這種場景，而是在位于深圳寶安大鏟灣的騰訊新總部與寶安中心地鐵站之間的自動駕駛擺渡小巴士上進(jìn)行的。

這輛小巴士將來會用于騰訊員工通勤的接送，達(dá)到了 L4 級別的自動駕駛水平，搭載了騰訊自研技術(shù)。

即便騰訊這家公司對大家生活的影響如此之深，但在汽車領(lǐng)域，騰訊做的事情卻并不顯性，我們當(dāng)中的大多數(shù)人沒法像使用微信，玩《王者榮耀》那樣親身感受騰訊為員工準(zhǔn)備的自動駕駛小巴士，但這并不意味著騰訊沒有影響我們的出行。

相反，騰訊對智慧出行的影響，無論是從鏈條的長度，還是時間線上的長度，都可能是騰訊所有業(yè)務(wù)里最為深遠(yuǎn)的之一。

在車上點(diǎn)個麥當(dāng)勞，和騰訊云有關(guān)系嗎？

2025 騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會出行專場上，騰訊發(fā)布了 TAI 6.0 智能座艙系統(tǒng)和全域智能化升級方案，通過「端云一體」的新一代座艙大模型矩陣與 AI Agent 架構(gòu)。在端側(cè)，基于混元深度定制的 LLM ，TAI 6.0 智能座艙系統(tǒng)推理速度提升 81%，并在長上下文窗口中，實(shí)現(xiàn)對車身傳感器信號理解的準(zhǔn)確率超 97.5%。新發(fā)布的 VLM 多模態(tài)模型在艙內(nèi)人物識別準(zhǔn)確率超 97.5%，艙外環(huán)境感知超 98%。

可實(shí)現(xiàn)場景與意圖的精準(zhǔn)理解，并通過自研端云模型協(xié)同策略，達(dá)成快速響應(yīng)，意圖理解時延小于 500 毫秒、準(zhǔn)確率超 95%。AI agent 架構(gòu)支持微信小程序、LBS、聯(lián)網(wǎng)搜索等豐富信源擴(kuò)展和騰訊生態(tài)能力，車企與第三方可通過標(biāo)準(zhǔn)化接口輕量接入智能體開發(fā)。

圍繞出行全場景，TAI 6.0 推出五大智能體：

本地生活智能體：用戶可實(shí)現(xiàn)自然語言交互，無縫連接車外生活服務(wù)，例如智能體可基于用戶偏好，主動推薦餐廳優(yōu)惠信息，也實(shí)能現(xiàn)邊聊邊問的擬人化服務(wù)體驗(yàn)，支持下單、支付全流程操作。全能陪伴智能體「隨行Chat」：聚焦車內(nèi)情感陪伴需求，提供包括兒童故事陪伴、專業(yè)知識交流及娛樂八卦互動等多角色在內(nèi)的聊天服務(wù)。出行探索智能體「哪兒值得去」：場景化出行服務(wù)，可主動發(fā)現(xiàn)沿途興趣點(diǎn)，智能生成順路打卡路線，并提供目的地講解、提前購票等服務(wù)。出行連接智能體：打破車機(jī)與手機(jī)的服務(wù)邊界，依托小程序生態(tài)，實(shí)現(xiàn)一鍵連接、內(nèi)容流轉(zhuǎn)與多用戶協(xié)同控制，支持音樂、文章等多種內(nèi)容類型無縫車機(jī)同步。騰訊地圖車機(jī)版 9.0 升級為 AI 地圖導(dǎo)航智能體：實(shí)現(xiàn) AI 指路、AI 服務(wù)、AI 陪伴等更人性化的產(chǎn)品體驗(yàn)。

舉一個例子就可以理解這些智能體的作用了，以往我們在開車的時候想要點(diǎn)一頓麥當(dāng)勞吃，那就必須要停車到路邊，用手機(jī)進(jìn)小程序點(diǎn)單，然后開車前往取餐。

現(xiàn)在有了這些智能體，加上整個騰訊生態(tài)，包括小程序和微信支付，就完全可以通過車內(nèi)語音交互，找到附近的麥當(dāng)勞，通過語音溝通，選擇想要的餐品，然后在車機(jī)內(nèi)支付，再導(dǎo)航過去取餐，整個流程完全不需要使用手機(jī)，駕駛者也不需要停車，甚至可以不需要怎么看車機(jī)屏幕就可以完成這一切。

這種場景體驗(yàn)的變化，背后其實(shí)是我們怎么看待「車」這種產(chǎn)品，鐘翔平告訴愛范兒：

車可以看成兩種屬性，一個就像讓人從 A 點(diǎn)到 B 點(diǎn)的一個載具，這個車從古至今都是有這個能力屬性定位的。另外也是因?yàn)橹悄芑?、移動化發(fā)展之后形成一種新的車型，就是移動空間。移動空間這個特性是一個非常重要的延伸。 一個是載具，一個是空間。載具的這個屬性的進(jìn)化，其實(shí)將來服務(wù)化就是智能駕駛，就是讓車自己完成從 A 點(diǎn)到 B點(diǎn)。但是作為空間的時候，它發(fā)展的方向就不一樣了，它致力的就是讓人很舒心，符合他對這個空間場景的期待。比如說有的場景我們希望這個地方是一個會議室，它可能要很方便開會。有的時候我們希望它是一個影院，它是可以看電影。還有更多的場景，是一個游戲室，然后更多的一些娛樂內(nèi)容，甚至是我們讓這個空間比如說讓它幫我們訂好咖啡，我們到下一個地點(diǎn)可以去取。所有這些都是移動空間帶來的用戶對它的期待。所有這些我們都會在智能座艙這個方向上更好地地打造。 TAI 6.0 致力于用端側(cè)模型和云端大模型結(jié)合，對用戶既能夠很快的反應(yīng)，同時也能夠更全地去調(diào)動云端的能力解決更復(fù)雜的任務(wù)。騰訊也會將 AI Agent，加上廣泛的服務(wù)生態(tài)，然后再加上位置服務(wù)能力這三種能力疊加在一起，形成一個讓用戶可以在車內(nèi)結(jié)合出行位置，結(jié)合他可能期待的也許是咖啡，也許是訂座，也許是點(diǎn)餐，或者是一些內(nèi)容服務(wù)，都可以結(jié)合這幾個放在一起形成最優(yōu)體驗(yàn)。 有很多內(nèi)容和服務(wù)的組件它原本就在，但是它缺少被用戶用語音的方式啟動，或者符合場景的方式去調(diào)度。我們用 AI 化的方式就完成了這一點(diǎn)，既清晰知道你的地點(diǎn)，知道你的路線，知道你什么時間可能到達(dá)哪個地方，這個時候我需要在那個地方提前或者是預(yù)約某一個時間，點(diǎn)一杯咖啡或者是點(diǎn)一個座，它都可以幫你去做到。當(dāng)然這個也結(jié)合騰訊很重要的優(yōu)勢，我們有廣泛的小程序生態(tài)。而且我們車端在很早之前就已經(jīng)成熟化完成小程序框架，因?yàn)榭蚣芤约靶〕绦虮旧砭褪乾F(xiàn)成的，我們結(jié)合 AI 時代之后，我們讓大模型再結(jié)合更多的 Agent 的調(diào)用，使得它獲得更完美的體驗(yàn)。

現(xiàn)在，騰訊的智能座艙產(chǎn)品在 60 多個汽車品牌、超過 1600 萬車輛中應(yīng)用。

我們可以這么理解騰訊在智慧出行上的產(chǎn)業(yè)鏈布局：點(diǎn)麥當(dāng)勞作為單點(diǎn)場景，牽一發(fā)而動全身，從底層的云服務(wù)，到地圖數(shù)據(jù)，再到小程序生態(tài)，還有支付能力等等，缺一個點(diǎn)就吃不到漢堡了。以此，我們也可以反推，騰訊智慧出行，究竟在出行里扮演了什么角色。

在 AI Infra 這一基礎(chǔ)設(shè)施層，騰訊提供了騰訊云等服務(wù)，涉及高性能計(jì)算，高性能網(wǎng)絡(luò)和高性能存儲等服務(wù)。而在 AI Platform 的平臺層，騰訊提供了自研的混元大模型以及開源的 DeepSeek 大模型等等技術(shù)，來提供各種直接的 AI 能力。在 AI Application 應(yīng)用層，就有我們熟悉的微信各種能力，元寶應(yīng)用等等等了。

那么問題來了，騰訊擁有幾乎全棧的汽車智能化能力，自己也有能力做到 L4 級別的自動駕駛擺渡小巴士，為什么不像 Google 或者百度那樣，直接提供自動駕駛整體方案，甚至是 RoboTaxi 服務(wù)呢？

鐘翔平說：

每家公司有每家公司的定位，因?yàn)轵v訊在 2018 年進(jìn)行重要的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型升級的時候，當(dāng)時就在思考如何做產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，我們當(dāng)時說扎根消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，擁抱產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。但同時我們清晰地對待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，想清楚我們的定位，我們叫數(shù)字化助手。 數(shù)字化助手這個定位是經(jīng)過深度思考之后形成的，因?yàn)楸举|(zhì)就是強(qiáng)調(diào)我們不是站在前面的那個角色，我們其實(shí)既是背后的助力者，有一些場景我們也會是伴隨著企業(yè)客戶，成為他們的數(shù)字化共建者，但是我們不是進(jìn)入到他們行業(yè)里面去成為那個玩家。所以我們不斷強(qiáng)調(diào)，我們不做 Robotaxi 也好，不做自動駕駛車，本質(zhì)都還是遵循數(shù)字化助手這個定位。

當(dāng)然，這個助手不僅僅是相對于用戶來說，對于車企或者經(jīng)銷商來說，都能從騰訊獲得想要的助力。

比如說，騰訊結(jié)合 SD 地圖、輕地圖、地圖數(shù)據(jù)服務(wù)等云化地圖能力，與博世、文遠(yuǎn)智行、元戎啟行等出行科技公司攜手，提高自動駕駛訓(xùn)練效率。在騰訊的云地圖數(shù)據(jù)和合規(guī)服務(wù)的支持下，文遠(yuǎn)知行聯(lián)手博世僅用 18 個月即完成了智能輔助駕駛方案的量產(chǎn)上車。

同時，騰訊與廣汽、長安、蔚來汽車等車企合作，以智駕云專區(qū)、AI Infra、大數(shù)據(jù)等工具和云圖一體化的數(shù)據(jù)閉環(huán)方案，加速端到端自動駕駛落地。

在營銷服務(wù)環(huán)節(jié)，AI 銷售助手，正在借助大模型能力，輔助銷售員整合信息、專業(yè)應(yīng)答，推動線索轉(zhuǎn)化從流程化全面邁向智能化。在服務(wù)一汽大眾等企業(yè)時，試駕線索成本降低了 20% 以上，到店轉(zhuǎn)化率提升 30% 以上。

▲ 騰訊 2024 年展示的「養(yǎng)老機(jī)器人」小五

騰訊做自動駕駛能理解，為什么還做具身智能？

如果說一個在車上點(diǎn)麥當(dāng)勞的場景，能夠牽扯出騰訊在出行產(chǎn)業(yè)鏈上的長度和深度，那么關(guān)于具身智能的布局，則反饋出了騰訊在一條技術(shù)脈絡(luò)上的長遠(yuǎn)思考。

在 2025 騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上，騰訊聯(lián)合文遠(yuǎn)知行、黑芝麻、光輪智能等出行科技企業(yè)，發(fā)布面向具身智能研發(fā)場景的全鏈路工具鏈。

面對具身智能數(shù)據(jù)管理存在的全局治理難、多模數(shù)據(jù)保存與處理難等問題，騰訊推出的智能數(shù)據(jù)平臺已實(shí)現(xiàn) EB 級具身智能多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入、治理與標(biāo)注。騰訊也與文遠(yuǎn)知行聯(lián)合打造從數(shù)據(jù)采集到模型部署的全棧 AI 數(shù)據(jù)閉環(huán)解決方案，為具身智能提供精準(zhǔn)、豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)支持。

此外，基于在自動駕駛領(lǐng)域積累的端云一體化閉環(huán)工具鏈，騰訊可以提供覆蓋「數(shù)據(jù)采集-標(biāo)注-挖掘-模型訓(xùn)練-仿真評測」全流程的具身智能研發(fā)能力。騰訊基于 3DGS、時序建模等技術(shù)實(shí)現(xiàn)的仿真環(huán)境，支持 L2-L4 級自動駕駛算法訓(xùn)練和 VLA 模型驗(yàn)證，并可擴(kuò)展至具身智能算法開發(fā)。

今年 7 月，騰訊 Robotics X 實(shí)驗(yàn)室與福田實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合發(fā)布了具身智能開放平臺Tairos 「鈦螺絲」，這是國內(nèi)首個以模塊化的方式提供大模型、開發(fā)工具和數(shù)據(jù)服務(wù)的具身智能軟件平臺，通過 SDK 和 API 的方式面向機(jī)器人行業(yè)開放。截止到目前，Tairos 已經(jīng)與越疆科技、樂聚機(jī)器人、帕西尼感知科技、擎朗智能、眾擎機(jī)器人科技、宇樹科技等多家具身智能企業(yè)探索合作。

同時，為驗(yàn)證自動駕駛技術(shù)在具身智能領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，騰訊以「導(dǎo)盲機(jī)器人」為載體，構(gòu)建多模態(tài)感知規(guī)劃、避障導(dǎo)航與交互能力，為四足機(jī)器狗、人行機(jī)器人等低速移動智能終端提供「無圖」導(dǎo)航解決方案。

雖然自動駕駛和具身智能沒有一個字是一樣的，但是在鐘翔平看來，汽車企業(yè)具備布局具身智能產(chǎn)業(yè)先天優(yōu)勢，「感知、決策、交互」等自動駕駛基礎(chǔ)能力，能夠與具身智能體結(jié)合，技術(shù)上一脈相承。

甚至，它們現(xiàn)在就發(fā)生了交集：騰訊自研的四足機(jī)器狗，在大鏟灣騰訊新總部里，完成了自動駕駛小巴的上下車測試。

▲ 騰訊新總部

鐘翔平說：

車本身就是一個非常成熟的，非常好的實(shí)踐中的具身智能體。因?yàn)檐嚲邆淞烁兄芰?、智能化的?jì)算能力，然后實(shí)踐中去打磨具身智能的應(yīng)該叫物理智能，或者是空間智能。 在這個方向上面我們也沉淀出來一系列的工具集，一系列的工程方法都會應(yīng)用到具身智能這個方向。 機(jī)器人相關(guān)的具身智能，會和智能駕駛會有所變化，這個變化主要會在于智能駕駛其實(shí)還是跟路本身高度關(guān)聯(lián)，到了機(jī)器人也好，或者是到了更廣泛的通行區(qū)域，更廣泛的生活場景中的這種智能體，它面對的場景數(shù)據(jù)的要求并不是遵循著一個路的模式，這個時候會使得它需要因?yàn)閿?shù)據(jù)自由度的擴(kuò)大而帶來的數(shù)據(jù)的量級急速攀升。當(dāng)這個數(shù)據(jù)量級需要急劇攀升的時候仿真在其中扮演的價值和作用其實(shí)會更加擴(kuò)大。

騰訊智慧出行解決方案總經(jīng)理費(fèi)玉霞解釋了騰訊在這里布局的底層邏輯：

2025 年，Physical AI 成為行業(yè)的新焦點(diǎn)，自動駕駛和具身智能是 Physical AI 的不同形態(tài)，其核心技術(shù)底座高度重合，我們?nèi)嫔壴谧詣玉{駛領(lǐng)域的積累，積極投入具身智能，取得了階段性的成果。 現(xiàn)今，具身智能產(chǎn)業(yè)正從價值驗(yàn)證邁向規(guī)模爆發(fā)，但是我們也看到支撐智能算法相對滯后，還有一些困難需要我們共同去解決。困難一研發(fā)落地路徑長，研發(fā)中需要將上百個不同模塊的軟硬件深度融合，需要懂硬件、懂系統(tǒng)、懂?dāng)?shù)據(jù)、懂算法、懂仿真的專業(yè)團(tuán)隊(duì)，超過三年的研發(fā)投入才有可能有所產(chǎn)出，急需一套工具平臺加速研發(fā)流程。 某種程度上來說，騰訊在具身智能領(lǐng)域，依舊扮演著「數(shù)字化助手」的角色，一來是因?yàn)樽詣玉{駛和具身智能的技術(shù)脈絡(luò)是一脈相承的，另一方面，具身智能也是 AI 技術(shù)的延續(xù)，在 Physical AI 領(lǐng)域的布局，也是 AI 布局的子項(xiàng)，沒有哪家科技公司，敢在這個時代忽略 AI 機(jī)會。

當(dāng)然，這一切都還在早期，也正如鐘翔平所說：

智能駕駛本身就是一個很好的具身智能實(shí)踐過程，因?yàn)槭且粋€行進(jìn)在路上的車，讓這個車本身變成一個高度的智能化。它要解決的矛盾首先就很多，它要讓車能夠和人之間如何協(xié)調(diào)共處，讓智能的車和非智能的車如何和諧共處。 其實(shí)這些問題在智能駕駛這個方向上已經(jīng)到了一個相對收斂期。這個收斂的過程所形成的經(jīng)驗(yàn)，或者是一些思考的沉淀或許是一種很抽象的思維的沉淀，我都會認(rèn)為對于后續(xù)解決不同場景的具身智能會有參考和借鑒意義。

在我們聊這種時間維度的時候，9 年前騰訊成立了自動駕駛實(shí)驗(yàn)室與此時運(yùn)行在寶安中心地鐵站和騰訊新總部的自動駕駛小巴士形成了互文。當(dāng)時騰訊在出行領(lǐng)域還沒有形成如今清晰的布局和認(rèn)知以及定位，但對于自動駕駛?cè)珬７桨傅奶剿鳎纬闪巳缃竦墓ぞ呒约疤峁┙o車企和自動駕駛科技公司的能力。

所以，今天對于具身智能的前瞻性探索，未來也可能形成這種能力。