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      騰訊智慧出行:?jiǎn)渭兇竽P蜕宪嚐o(wú)意義,要落地場(chǎng)景智能體

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      “龍蝦”時(shí)代,大模型上車,只會(huì)聊天已經(jīng)不夠了。

      這是騰訊云智慧出行,在北京車展前夕給出的最新判斷。大模型真正的價(jià)值,是替用戶把事辦了,比如點(diǎn)餐、停車?yán)U費(fèi)、路線導(dǎo)覽、場(chǎng)景陪伴、生態(tài)服務(wù)調(diào)用……它更像服務(wù)員、導(dǎo)游、助理和陪伴者,負(fù)責(zé)理解你的歷史、偏好、場(chǎng)景和需求。

      要實(shí)現(xiàn)這一系列功能,離不開車載Agent,但Agent上車,不是把手機(jī)App搬進(jìn)車機(jī),也不是把Chatbot塞進(jìn)座艙,而是讓車從“能聽懂人話”,進(jìn)一步變成“能替人辦事”。

      受訪嘉賓:

      • 鐘學(xué)丹 騰訊智慧出行副總裁、騰訊智慧出行負(fù)責(zé)人
      • 李博 騰訊智慧出行副總裁



      提問:學(xué)丹總,我們看到今年以來(lái)艙駕一體是一個(gè)趨勢(shì),昨天有輔助駕駛的供應(yīng)商發(fā)布了艙駕一體的方案,我們看到很多趨勢(shì)很多主機(jī)廠智駕部門把座艙業(yè)務(wù)并入到了智駕部門,騰訊會(huì)不會(huì)感受到這些來(lái)自友商的危機(jī)感,會(huì)不會(huì)擔(dān)憂被智駕的供應(yīng)商搶走市場(chǎng),如何應(yīng)對(duì)?

      鐘學(xué)丹:昨天大家應(yīng)該也看到了,在芯片有艙駕一體,今天講的時(shí)候,我也講到地圖也是艙駕一體的地圖,在導(dǎo)航地圖里面把智駕融入進(jìn)去。今天大家看到很多車還是兩塊屏,智駕屏一塊、導(dǎo)航屏一塊,通過融合可以讓用戶更好地去理解在智駕場(chǎng)景或者周邊環(huán)境和圖的理解上有更好的認(rèn)知,從技術(shù)的角度來(lái)講有一定的融合點(diǎn)。這個(gè)融合更多體現(xiàn)在導(dǎo)航、跟圖和智駕有強(qiáng)相關(guān)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下,有很多場(chǎng)景其實(shí)還是會(huì)更多是底層的數(shù)據(jù)和感知能力上,是不是可以有更好的復(fù)用機(jī)會(huì)。主機(jī)廠直接操作的,我理解應(yīng)該還是少數(shù),這是第一。

      第二,艙和智駕有很大的不一樣,今天講了很多場(chǎng)景化的智能體,每個(gè)智能體對(duì)應(yīng)成現(xiàn)實(shí)中的人,比如點(diǎn)單可能就是一個(gè)服務(wù)員,想到就是一個(gè)導(dǎo)游,智駕像一個(gè)司機(jī)一樣,幫助我們?nèi)ネ瓿砷_車的場(chǎng)景。對(duì)于開車的服務(wù),我們更像托管式把它交給了它。回到座艙角度來(lái)講,用戶跟座艙和車的互動(dòng)個(gè)性化可能更多,用戶需要的記憶點(diǎn)更多,它更多需要去理解用戶的歷史和場(chǎng)景、性格和不同的方式。從發(fā)展的角度來(lái)講,座艙結(jié)合AI之后會(huì)有更多的個(gè)性化呈現(xiàn),更好地體現(xiàn)每個(gè)車的特性以及每個(gè)車和用戶之間跟個(gè)性化的關(guān)系。

      《證券時(shí)報(bào)》:學(xué)丹總您好,有兩個(gè)問題。

      第一,從過去的軟件定義汽車到現(xiàn)在的AI定義汽車,在這種趨勢(shì)下能分享一下騰訊的智慧出行在組織架構(gòu)、技術(shù)底座和生態(tài)合作上做出哪些調(diào)整?

      第二,現(xiàn)在推進(jìn)智能體上車的過程中,大家對(duì)安全和用戶的隱私問題比較關(guān)注,請(qǐng)教一下這方面騰訊是怎么考慮的?

      鐘學(xué)丹:確實(shí)在每種技術(shù)變化的時(shí)候,對(duì)主機(jī)廠的沖擊很大,我們作為一個(gè)助力者來(lái)講,我們?cè)诩夹g(shù)和底層實(shí)現(xiàn)上做一定的調(diào)整和增強(qiáng)。比如我們?nèi)ゼ訌?qiáng)在算法模型或者AI Infra人才的引進(jìn)和能力的增強(qiáng)。更大的變化來(lái)自于生態(tài)的合作形態(tài),我今天也講到,之前我們以應(yīng)用為中心的時(shí)候,各個(gè)應(yīng)用相對(duì)來(lái)說(shuō)比較獨(dú)立,去解決特定領(lǐng)域的用戶需求。實(shí)際上我們通過AI的方式,用戶的需求可能是跨領(lǐng)域,更多服務(wù)于場(chǎng)景化的需求,這時(shí)候需要更開放的生態(tài)合作機(jī)制,我們今天發(fā)布這樣一個(gè)平臺(tái),希望能把底層的平臺(tái)能力、生態(tài)能力以及第三方的生態(tài)能力如何更開放地接入和融入,給用戶創(chuàng)造一種更極致和融入的體驗(yàn)方式。

      涉及到剛才提到的智能體的安全性,這個(gè)是非常重要的核心,車的安全駕駛本身就是很重要的點(diǎn)。一方面智能體會(huì)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(lái)交互方式帶來(lái)駕車場(chǎng)景下的安全性風(fēng)險(xiǎn)。智能體是不是更可控?我剛才講到為什么現(xiàn)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(jìn),比如Harness Engineering這樣的工程范式對(duì)智能體的約束和管控,使得它可以有更好的穩(wěn)定性輸出,不會(huì)有很大的波動(dòng)點(diǎn)。第二,安全性通過一些沙箱機(jī)制,把數(shù)據(jù)、用戶的操控掌握在合理的范圍內(nèi)去做處理,這個(gè)也是在智能體上車中要去加強(qiáng)的點(diǎn)。

      《南方日?qǐng)?bào)》:學(xué)丹總,今天我們看到智能體座艙的展示,里面有很多功能,其中有一點(diǎn)在停車場(chǎng)自動(dòng)繳費(fèi)的功能,我在商場(chǎng)消費(fèi)的時(shí)候可能有停車優(yōu)惠,但是繳費(fèi)是用微信支付的,這里面有一個(gè)問題,這些智能體之間的生態(tài)有沒有連通?在車?yán)锩娴闹悄荏w生態(tài)連接到微信或者騰訊更多的生態(tài),讓它更聰明地知道停車的時(shí)候用了微信支付在商場(chǎng)消費(fèi),可能停車費(fèi)不用給了,或者在其他方面像點(diǎn)外賣或者點(diǎn)飲料的時(shí)候會(huì)有一些微信優(yōu)惠,這個(gè)智能體是不是有更多打通微信生態(tài)的鏈接在里面?這是第一個(gè)問題。

      鐘學(xué)丹:首先,這種生態(tài)確實(shí)會(huì),包括剛才演示的停車場(chǎng)也是跟生態(tài)合作伙伴合作的基礎(chǔ)上,并不完全只是微信支付做這件事情,停車看起來(lái)是簡(jiǎn)單的事情,但是如果打開來(lái)看,背后的商業(yè)邏輯也好,服務(wù)鏈路也好,服務(wù)的復(fù)雜性也好,不同的停車場(chǎng)停車服務(wù)實(shí)現(xiàn)的方式也好,都有非常大的差異,它不太可能是完全所謂的標(biāo)準(zhǔn)化就可以去解決問題。今天發(fā)布開放平臺(tái),希望更多的合作伙伴或者生態(tài)合作伙伴能以更輕量級(jí)的方式進(jìn)到這個(gè)平臺(tái)上,可以更好地讓服務(wù)的體驗(yàn)更閉環(huán)。我們做自己擅長(zhǎng)的能力,但是很多生態(tài)合作伙伴有他們特別的專長(zhǎng)深入領(lǐng)域,我們更多跟合作伙伴去合作,再給用戶帶來(lái)便捷性的時(shí)候,不傷害他們的商業(yè)價(jià)值,甚至通過流量的方式給他們帶來(lái)更多的商業(yè)收益,這是我們希望平臺(tái)能夠給大家創(chuàng)造的條件和空間。



      《南方都市報(bào)》:今天我們發(fā)布了好幾個(gè)Agent上車的場(chǎng)景,包括麥當(dāng)勞痛車非常有意思。最近行業(yè)有很多Agent上車的發(fā)布,包括接下來(lái)車展也有一些重點(diǎn)發(fā)布,您認(rèn)為當(dāng)前座艙Agent到了規(guī)模化落地的階段嗎?這個(gè)階段據(jù)你觀察行業(yè)里面有什么特點(diǎn)?大家重點(diǎn)布局的場(chǎng)景有哪些?

      鐘學(xué)丹:至少我看到的行業(yè)大家都在往這個(gè)方向上去演進(jìn),車企從系統(tǒng)層跟模型的結(jié)合,大家去了解的話,會(huì)看到在這個(gè)維度上其實(shí)跟原來(lái)的座艙系統(tǒng)是很不一樣的,這個(gè)是很大的變化,這也是一個(gè)很重要的趨勢(shì)。

      智能體上車是不是可以規(guī)模化?它的規(guī)模化取決于幾方面:

      一方面來(lái)自于車企本身的系統(tǒng)平臺(tái)形成,如果這個(gè)平臺(tái)不形成的話,那它的規(guī)模化可能就會(huì)受制或者說(shuō)有一些弱化,不是完整體,可能只是一個(gè)點(diǎn)。

      第二,怎么讓用戶在使用場(chǎng)景當(dāng)中形成用戶體驗(yàn)上的改善,這個(gè)也是智能體長(zhǎng)期致力于的事情,不是照搬某些應(yīng)用,把它變成對(duì)話就叫智能體了,智能體是結(jié)合場(chǎng)景的需求去重塑體驗(yàn)。

      為什么最開始我們也會(huì)做一些智能體覆蓋這個(gè)場(chǎng)景,需要去開發(fā)出更多的樣本讓大家看到這個(gè)東西怎么去發(fā)展,相信這個(gè)也會(huì)引導(dǎo)智能體更好地去推廣,大規(guī)模成長(zhǎng)很重要的基礎(chǔ)。

      蓋世汽車:我們今天發(fā)現(xiàn)智能體平臺(tái)核心的亮點(diǎn)就是完成從對(duì)話向執(zhí)行AI決策轉(zhuǎn)變,為什么會(huì)在當(dāng)前這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)推出這樣一個(gè)產(chǎn)品?今年北京車展有很多車企和供應(yīng)商都發(fā)布了類似的產(chǎn)品,包括榮威、大眾、火山引擎不斷在講AI升級(jí)或者AI智能體,相比它們,騰訊出行的優(yōu)勢(shì)是什么?今年AI上車有哪些趨勢(shì)?是不是都是對(duì)話向執(zhí)行轉(zhuǎn)型普遍的趨勢(shì)?

      鐘學(xué)丹:這是一個(gè)大的特點(diǎn),從對(duì)話到執(zhí)行依賴兩件事情,第一件事情是技術(shù)底座的能力,車載語(yǔ)音對(duì)話已經(jīng)很多年了,我前面講到,大模型上車第一件事情是在解決對(duì)話的優(yōu)化和體驗(yàn)的改善,但是它要變成可知性的話,需要對(duì)模型的能力,本身Agent能力的進(jìn)化,這個(gè)也是最近半年模型能力進(jìn)化的點(diǎn)。最近半年像Harness Engineering工程化的能力幫助我們可以做穩(wěn)定執(zhí)行的輸出,這個(gè)不僅依賴于模型,還依賴于工程化的能力。Agent底層的工程能力對(duì)這個(gè)要求也非常高,工程能力的進(jìn)化和模型能力的進(jìn)化是基礎(chǔ)的技術(shù)條件。第二個(gè)條件,要有好的生態(tài)連接能力,如果我們具備能力了,但是想執(zhí)行的時(shí)候發(fā)現(xiàn)什么都用不了,可能也會(huì)很難。

      在模型工程上面騰訊最近做了很多升級(jí),春節(jié)后大家看到龍蝦養(yǎng)蝦,體現(xiàn)騰訊在工程的響應(yīng)能力和工程實(shí)現(xiàn)能力的優(yōu)勢(shì),這個(gè)優(yōu)勢(shì)使得我們?cè)谀P头€(wěn)定輸出的基礎(chǔ)上變成穩(wěn)定輸出上。第二,生態(tài)連接上我們有廣泛的生態(tài)合作和基礎(chǔ),打通生態(tài)的能力比其它更有優(yōu)勢(shì)。

      李博:我再補(bǔ)充一點(diǎn),過去一年大家看到這么多大模型上車,其實(shí)很多時(shí)候有很多概念,究竟解決了哪些場(chǎng)景問題,這也是騰訊有別于其它思考的問題。本質(zhì)上大模型很多時(shí)候是解決不了問題的,要依賴于Agent的場(chǎng)景化解決對(duì)應(yīng)的問題,我們把很多精力放在對(duì)應(yīng)的Agent和連接到我在微信小程序場(chǎng)景能夠去落地解決客戶什么樣的問題上,我認(rèn)為發(fā)展到今天這個(gè)階段,單純的大模型其實(shí)已經(jīng)沒有意義了,過去一年鼓吹大模型很多,實(shí)際沒有解決任何問題,不如手機(jī)上可能直接問一下元寶會(huì)解決問題更多,沒有區(qū)別,也不需要這個(gè)東西遷移到上車。在車上肯定是基于車的傳感器信息、車對(duì)應(yīng)的功能,以及對(duì)應(yīng)跟車結(jié)合相關(guān)場(chǎng)景的Agent落地,才有更多的意義。

      提問:現(xiàn)在國(guó)內(nèi)的車企有兩大趨勢(shì),一個(gè)現(xiàn)在很多中國(guó)車企正在為進(jìn)軍海外市場(chǎng)做布局,包括引入國(guó)內(nèi)的產(chǎn)業(yè)鏈和智能開發(fā)優(yōu)勢(shì)。同時(shí)很多國(guó)外車企反向利用中國(guó)的智能化開發(fā)的優(yōu)勢(shì)反向輸出到國(guó)外,在這個(gè)大的趨勢(shì)之下,騰訊智慧出行如何把握這個(gè)機(jī)會(huì),如何開展這項(xiàng)行動(dòng)?

      李博:剛從出海論壇過來(lái),我來(lái)回答這個(gè)問題。騰訊原來(lái)在國(guó)內(nèi)的時(shí)候正在承接一個(gè)平臺(tái)或者連接性的作用,在出海我剛才講了,我們構(gòu)建了一系列的海外研發(fā)平臺(tái)和生態(tài)接入平臺(tái),也是為這一點(diǎn)。今天中國(guó)車企出海可以看到利用的是極致的性價(jià)比,以及原來(lái)在新能源領(lǐng)域所積攢的能力,要走得更遠(yuǎn),要發(fā)揮出原來(lái)在國(guó)內(nèi)智艙、智駕兩個(gè)核心的優(yōu)勢(shì)。在智艙領(lǐng)域把本體化的內(nèi)容融入到車企的海外座艙域里面,需要聯(lián)合更多的像解決海外的地圖問題,也需要聯(lián)合類似于TomTom、HERE解決問題。

      從智駕域來(lái)講,2025年60%已經(jīng)支持L2以上的輔助駕駛,出海的能力還沒有。我們?cè)瓉?lái)在國(guó)內(nèi)的智駕地圖優(yōu)勢(shì)以及我們跟這么多智駕公司的合作優(yōu)勢(shì),輔助到車企出海的鏈路上面,年初多家已經(jīng)在合作,包括車企海外的智駕訓(xùn)練、海外的智駕圖接入訓(xùn)練中。



      電場(chǎng):我有兩個(gè)問題請(qǐng)教。

      第一,現(xiàn)在駕艙融合是大勢(shì)所趨,對(duì)下一代的交互設(shè)計(jì)會(huì)產(chǎn)生什么影響?

      第二個(gè)問題,一些合資車型在智能化上略慢于自主品牌,騰訊在這個(gè)生態(tài)里面有沒有感受到合資車型在智能座艙上有沒有什么激進(jìn)的需求?

      鐘學(xué)丹:展開來(lái)說(shuō)比較漫長(zhǎng),大家會(huì)看到,對(duì)于智駕到座艙,不管是VLA還是世界模型,怎么讓用戶和智駕更好地相互理解,交互本身就是在變化的點(diǎn)。

      一方面通過語(yǔ)言的溝通交流,像人與人之間的溝通交流去理解,可能更直觀的一些是來(lái)自于通過圖的形式。這次我們會(huì)有駕艙一體的圖,想幫助大家更好地去理解自動(dòng)駕駛的車在路上怎么開,用戶可以直觀感受到,他的意圖可以通過圖更好地傳遞給智駕,對(duì)于交互的改善會(huì)很有幫助。這是第一點(diǎn)。

      第二,座艙向多模態(tài)演進(jìn)的時(shí)候,也會(huì)使得原來(lái)基于大屏觸控的交互和語(yǔ)音加觸屏交互轉(zhuǎn)向多模態(tài)的交互形態(tài),這個(gè)還會(huì)有比較長(zhǎng)一段時(shí)間,不一定是我們理解用戶去主動(dòng)發(fā)起,雖然我們看到很早以前有一些手勢(shì)的交互,其實(shí)很多交互像模型去理解上下文一樣,通過動(dòng)態(tài)感知之后把上下文直接給到了模型,并不是一定要用戶去做輸入,才有輸出的過程。這種交互處于比較早期,還很難說(shuō)它一定會(huì)是什么樣,但是會(huì)看到很多改變模型的變化,使得所謂的交互就是上下文的不一樣,這個(gè)是很大的點(diǎn)。

      第二個(gè)問題,對(duì)于合資也好,自主也好,大家去看他們的時(shí)候可能覺得他們有很多不一樣,有燃油車的時(shí)代所存在的一些印象,特別在新能源他們可能會(huì)相對(duì)滯后一些。大家去看他們的速度也在持續(xù)加快,技術(shù)和演進(jìn)以及產(chǎn)品力的演進(jìn)逐漸也會(huì)往大家共同發(fā)展的路徑上去走,很難說(shuō)他會(huì)是怎么樣一種選擇。

      提問:兩個(gè)問題。

      第一,我理解的Agent能力其實(shí)更多是我給你一個(gè)任務(wù),你要自主判斷、自主規(guī)劃、自主執(zhí)行、交付成果,現(xiàn)在在車上很多時(shí)候是我來(lái)發(fā)任務(wù),智能座艙理解理性,這個(gè)角度來(lái)看,用的是AI的能力而不是Agent。我理解以后一個(gè)Agent如果給我很好的體驗(yàn),我可能坐上車之后,孩子坐在后排,我告訴它幫我哄他睡覺,剩下的事情都?xì)w它做,它解決白噪音,同時(shí)避免我能聽到,要不然他沒睡著我先睡著,更多時(shí)候發(fā)揮Agent而不是AI的能力。這種自主規(guī)劃、自主判斷、自主執(zhí)行要有清晰的邊界,否則一出了圈,別說(shuō)幫我的忙,可能嚇我一跳。這種情況下,騰訊如何考慮在Agent自主規(guī)劃、自主執(zhí)行、交互成果方面的邊界到底在哪兒?

      騰訊的生態(tài)非常豐富,我們現(xiàn)在看到都是想辦法把各種各樣的生態(tài)放到智能座艙的平臺(tái)里面,在一開始做頂層設(shè)計(jì)的時(shí)候,我們有沒有考慮過有什么樣的生態(tài)板塊絕對(duì)不會(huì)放進(jìn)去?以后Agent干嗎需要我們探索,現(xiàn)在有沒有劃一條紅線,它到底不能干嗎?比如永遠(yuǎn)不讓它去碰車控,打個(gè)比方,設(shè)想很美好,用微信給車載微信發(fā)一個(gè)信息,要操作車外燈光做一個(gè)什么歡迎儀式,它就需要去碰照明系統(tǒng)。這個(gè)以后考慮就是不能觸碰的紅線,這只是我的一個(gè)假設(shè)。我們現(xiàn)在有沒有紅線,什么功能不能碰,什么功能不能上車?有什么不能隨便擴(kuò)展?

      李博:首先行車安全一定是紅線,實(shí)際上我們跟車企合作過程之中,也把模型這個(gè)事情做切分,有一部分放在端側(cè),端側(cè)一個(gè)是及時(shí)響應(yīng),第二個(gè)要滿足基礎(chǔ)的行車安全,凡是涉及到安全性的一定要慎重,你的語(yǔ)音控制、誤操作等等,如果判離已經(jīng)涉及安全底線就是無(wú)效反饋或者去做double check怎么去做,這個(gè)東西不應(yīng)該是交給更復(fù)雜的Agent來(lái)去做,應(yīng)該有一些端側(cè)底線性的判斷邏輯在這里面,或者物理層級(jí)的模型在控制,這個(gè)是騰訊最紅線的。騰訊很多時(shí)候做對(duì)應(yīng)的Agent,更多是滿足用戶的應(yīng)用需求,車控的東西還是基于TSP體系,安全這個(gè)東西不是我們互聯(lián)網(wǎng)公司過度去涉足的,那個(gè)由車企(去做),我們把AI的能力、Agent的能力提供給車企,在行車安全領(lǐng)域里面車企的經(jīng)驗(yàn)足夠,不應(yīng)該是我們來(lái)指導(dǎo)他,反而我們?cè)谳o助他怎么樣做好,利用AI的能力做好更多的安全和防護(hù)。

      第一個(gè)問題,為什么我依賴于Agent的能力而不是AI?Agent本身就是AI的能力,現(xiàn)在很多東西做不了的原因,我們所有的AI是基于數(shù)據(jù)的,哪怕龍蝦,還是要有記憶,有上下文,才能理解知道你的喜好是什么,知道我該去做什么樣的執(zhí)行,否則冷啟動(dòng)的時(shí)候很難做到我們想象當(dāng)中符合我的點(diǎn)。包括它感知到了,它也不能你最喜好的是什么。這是一個(gè)過程。數(shù)據(jù)為AI的基礎(chǔ),首先要有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),能夠把握用戶的喜好,然后才有對(duì)應(yīng)的生態(tài),能夠執(zhí)行它的喜好,是這樣一個(gè)過程。

      鐘學(xué)丹:我補(bǔ)充一下,今天可能有些演示上大家看到很多是用戶主動(dòng)發(fā)起,有些并不是主動(dòng)發(fā)起,包括做向?qū)В举|(zhì)上就是在你開車的過程中陪伴式的,不需要你去問它,它會(huì)更多根據(jù)場(chǎng)景去觸發(fā)這個(gè)地方我發(fā)現(xiàn)有好玩的地方要不要考慮?

      另外,今天的Agent還是受限于上下文,如果看時(shí)長(zhǎng),說(shuō)一些長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)或者長(zhǎng)上下文的應(yīng)用在車上肯定是短時(shí)間不可能實(shí)現(xiàn),它的成本和代價(jià)都會(huì)非常高,而且體驗(yàn)也不會(huì)好。我們?cè)谶x擇的時(shí)候,更多以相對(duì)短鏈路的服務(wù)體驗(yàn)去看,比如訂餐,相當(dāng)于短鏈路,可以快速完成快速形成服務(wù)的方式。

      提問:Agent上車之后會(huì)對(duì)座艙芯片和之前有什么不一樣?為什么Agent還是在應(yīng)用層去做,而不是在系統(tǒng)層,有一些Agent廠商認(rèn)為Agent上車之后會(huì)是車載OS的操作系統(tǒng),整車智能體的操作系統(tǒng),你們?cè)趺纯矗?/p>

      李博:為什么我們認(rèn)為是偏應(yīng)用的?整車系統(tǒng)就像上一位提到的,以安全為底線,這個(gè)事情把一個(gè)車的最底層系統(tǒng)級(jí)的東西交給互聯(lián)網(wǎng)公司或者交給一個(gè)Agent,在未來(lái)階段可能性更強(qiáng)一點(diǎn),但是在現(xiàn)在這個(gè)階段,我認(rèn)為還是由車企或者車規(guī)級(jí)的芯片廠商做對(duì)應(yīng)的主導(dǎo)。所謂Agent OS也好或者什么也好,到底最終實(shí)現(xiàn)的功能是什么?還是回到應(yīng)用場(chǎng)景,我們可以有很多概念,但究竟給用戶給車主,給乘客帶來(lái)什么,還是回到應(yīng)用。騰訊基于這一點(diǎn),我擅長(zhǎng)做什么,騰訊最擅長(zhǎng)于做對(duì)應(yīng)的比較好的用戶交互、對(duì)應(yīng)的應(yīng)用、給用戶鏈接生態(tài),騰訊定位很清晰有所為有所不為,我們幫助用戶解決場(chǎng)景問題,解決他的問題,而不是做多么宏大宏觀的東西。

      提問:Agent上車會(huì)對(duì)車載芯片提出什么樣的需求?

      李博:分兩種,一種肯定是算力的要求,現(xiàn)在Agent上車,有一部分需要端側(cè)有一定的算力能力、推理能力。現(xiàn)在來(lái)講最基礎(chǔ)的布2B、3B的模型,到后面7B、8B、14B,逐步需求提升,所有對(duì)應(yīng)的模型都要消耗tokens,如果端側(cè)有更強(qiáng)的能力,一個(gè)是及時(shí)響應(yīng)的東西,另外對(duì)車企節(jié)省對(duì)應(yīng)的消耗,這里面模型的參數(shù)相對(duì)更多,能力更強(qiáng)一點(diǎn),會(huì)有這個(gè)要求,趨勢(shì)一定是這樣的。端側(cè)算力越來(lái)越強(qiáng),對(duì)應(yīng)端側(cè)模型的能力越來(lái)越強(qiáng)。我們認(rèn)為更復(fù)雜的場(chǎng)景一定還是云端的,無(wú)論是云端的200B、300B、700B等等,復(fù)雜場(chǎng)景一定依賴于云端,端側(cè)是沒有能力的。

      提問:我有兩個(gè)小問題。雖然最近大家都在講Agent上車,無(wú)論是這兩天的發(fā)布會(huì)還有整個(gè)車展,是一個(gè)大的趨勢(shì)。從大家講Agent上車到真正的Agent上車落地能給用戶提供很大便利的周期需要多長(zhǎng)時(shí)間?怎么避免大家談起來(lái)很繁榮,但是到用戶側(cè)永遠(yuǎn)沒有辦法感知到這個(gè)事情?這是第一個(gè)問題。

      鐘學(xué)丹:這個(gè)周期還是取決于車的平臺(tái)和它的上市會(huì)有一個(gè)周期,一些新技術(shù)的落地跟這個(gè)強(qiáng)相關(guān),主要看車的平臺(tái)和這個(gè)點(diǎn)。

      第二,任何一種新的技術(shù)和發(fā)展可能需要一個(gè)持續(xù)的進(jìn)化過程,如果一開始就很驚艷把所有的都做好,可能還是會(huì)有比較大的挑戰(zhàn)。我們看到一個(gè)好的地方,用戶包括今天很多普通用戶AI的普及速度為什么這么快?跟用戶的交互體驗(yàn)門檻比較低,今天Agent跟用戶交互互動(dòng)的門檻相對(duì)也比較低,這點(diǎn)其實(shí)有利于Agent持續(xù)變好獲得用戶更好的認(rèn)可和體驗(yàn),或者說(shuō)服務(wù)和體驗(yàn)變好很重要的因素。

      提問:第二個(gè)問題是關(guān)于艙駕融合,無(wú)論車企還是一些供應(yīng)商主動(dòng)打破艙駕的區(qū)隔。對(duì)于騰訊來(lái)說(shuō),后續(xù)會(huì)不會(huì)車廠對(duì)于艙駕融合要求越來(lái)越高,出現(xiàn)被迫把業(yè)務(wù)越做越厚,在艙和駕駛方面投入更多,把這個(gè)東西做得更龐雜?

      李博:車企的艙駕融合我們看到現(xiàn)在分兩塊,一塊是芯片廠商把艙駕芯片做融入,第二車企原來(lái)的組織形式,越來(lái)越多的車企原來(lái)座艙和智駕是兩個(gè)部門,現(xiàn)在進(jìn)行合并。對(duì)于騰訊來(lái)講反而是好事,騰訊原來(lái)在智艙和智駕都有對(duì)應(yīng)的投入,原來(lái)做的反而是割裂的,這邊做一點(diǎn),那邊做一點(diǎn),包括智駕圖和導(dǎo)航圖原來(lái)的選定不是同一個(gè),還要做異源匹配等等。合并到一起,從需求定義角度來(lái)講,從更好的用戶體驗(yàn)角度應(yīng)該是什么樣的體驗(yàn),把兩種特性結(jié)合起來(lái)做出更好的用戶需要,反而不是我們做得更厚,而是把這塊拉通得更好,能夠做得更順,更符合用戶的交互場(chǎng)景和需求。

      提問:我有一個(gè)小問題,今年從養(yǎng)龍蝦到后面卸載掉小龍蝦,因?yàn)锳gent門檻很低,很容易成為紅海,今年車展可能也會(huì)成為這個(gè)紅海的一部分。我們?cè)趺幢苊庑遁d掉小龍蝦這種情況也在車?yán)锩娉霈F(xiàn),我們好不容易才把它搬進(jìn)來(lái),怎么避免又回去了?

      李博:這里有一個(gè)共識(shí),我并不認(rèn)為養(yǎng)龍蝦是門檻很低的,我自己從無(wú)到有訓(xùn)練龍蝦,從很傻的龍蝦到慢慢幫我去做事,我講一個(gè)案例。最開始去訓(xùn)的時(shí)候,我的龍蝦在辦公電腦上,有一些證件照等等,我說(shuō)“把我兒子的小白條發(fā)給我”。它說(shuō)“好的,我找到了,在XXX位置”。我說(shuō)“你發(fā)給我”“不好意思,我忘了發(fā)給你了”。養(yǎng)龍蝦是相對(duì)門檻不是那么低的,你需要不斷給它需要的Skill,對(duì)于權(quán)限的控制蠻高,比如給它RM權(quán)限,它把你的C盤給你格了,把一些文件給你刪了。我并不認(rèn)為它是門檻相對(duì)低的,但是它有一個(gè)好處,它真正能夠幫你去把一些繁瑣的事情,有邏輯性的事情給你簡(jiǎn)化,幫你去執(zhí)行,并且它有很強(qiáng)的點(diǎn),跨端你在手機(jī)端作為管道,通過企微或者微信可以本地端部署到龍蝦,或者云端龍蝦進(jìn)行協(xié)助。這個(gè)事情一定是正向的,但它具有一定的門檻,對(duì)于龍蝦有一定的理解,甚至你有很多個(gè)龍蝦進(jìn)行協(xié)作,其實(shí)有門檻,怎么用好它,用好你自己的數(shù)字分身,要去訓(xùn)練它,并且在這個(gè)過程之中要有足夠的耐心,有可能開始的時(shí)候很傻,最后變成幫助你。

      我們沒有講龍蝦上車,而是Agent,Agent解決一個(gè)場(chǎng)景化的問題去做的,龍蝦上車就回到一個(gè)很核心的問題,它的能力在于啥?你賦予它的權(quán)限在哪兒?在電腦上來(lái)講,我們給它幾個(gè)權(quán)限,比如瀏覽器的User,可以操作瀏覽器,可能有一些文件查找的權(quán)限,在車上到底放到什么權(quán)限?這是一個(gè)底層安全思考的問題。短期之內(nèi)沒有解決好核心的安全問題和權(quán)限區(qū)隔問題,它不是一個(gè)特別好的狀態(tài),把龍蝦直接搬到車上,可能有不同的形式,未來(lái)有特別好的形式能夠上車。比如它可以跟微信手機(jī)集合,通過微信蝦的管道到云端,有一個(gè)云端的蝦,云端的蝦經(jīng)過安全處理等等可以把一些指令下發(fā)到車,形成一定的Agent應(yīng)用,而不是涉及到遠(yuǎn)控車能力等等,可能跟我們?cè)O(shè)想中比較靠譜落到實(shí)處,并且沒有安全隱患的狀態(tài)。

      要糾正一下,下載蝦這個(gè)事情,可能很多人第一沒理解,第一可能有些人沒有用,只是嘗鮮的居多。我也看到有很多人安完蝦之后落灰在那里也不用,沒有跟你實(shí)際的工作產(chǎn)生關(guān)聯(lián)度,用得好的,從郵件、會(huì)議編排上等等還是給予我提高了非常大的效率,對(duì)于業(yè)務(wù)的管理、人員的管理上我切實(shí)感受到這里面給我?guī)?lái)大量工作效率的提升。

      提問:今天車內(nèi)外的數(shù)據(jù)車企已經(jīng)開放給我們了嗎?我們看到Agent更多是對(duì)話的方式。

      李博:這些是傳感器數(shù)據(jù),核心掌控一定是車企,車企要掌控這些數(shù)據(jù),至于用這些數(shù)據(jù)做哪些應(yīng)用,騰訊可以提供能力幫助他們做這些事情。那么多攝像頭,在中國(guó)會(huì)有隱私保護(hù)法,在海外也有隱私保護(hù)法,第一要做的就是脫敏脫密,這個(gè)事情到底有哪些應(yīng)用,每項(xiàng)應(yīng)用攝像頭采集數(shù)據(jù)的應(yīng)用都應(yīng)該是在合規(guī)、隱私保護(hù)的前提下做應(yīng)用,并不能濫用。我們?cè)瓉?lái)有很多車企做了守衛(wèi)模式等等,守衛(wèi)模式對(duì)于人臉、車牌都做模糊化處理,就是因?yàn)殡[私保護(hù)和合規(guī)的情況下再去做應(yīng)用。

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