就在刚刚，腾讯举办了 2026 腾讯全球数字生态大会。在智慧出行专场上，腾讯带来了新的智能座舱和车载地图方案。目前已服务超100 家车企，智能座舱装进超2000 万辆车，近九成国内车企都在用 WorkBuddy 等智能体服务。
智慧出行专场发布会的重头戏是元宝上车，全新智能座舱 TAI 智能体，把元宝语音、元宝搜索和混元大模型接入座舱，再连接地图、小程序和微信支付，让车里的助手能处理更多出行和生活需求。
腾讯地图车机版也带来了车图 Agent。它能理解一段包含多个目的地的行程，结合车道信息给出导航指引。
此外还发布了面向汽车行业的 AI 组织效能解决方案，让 WorkBuddy 等智能体进入研发、营销等工作流程。
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腾讯智能座舱 TAI 智能体元宝接入座舱，停车服务与内容问答随行
商场停完车回到车上，腾讯智能座舱 TAI 智能体会先主动询问要不要缴停车费，我说确认，它就调起商场小程序查订单，接着使用微信支付，不用再掏手机。
等车充电时，它会推荐短剧，我想看学渣变学霸的逆袭剧情，很快给出了对应推荐。除了短剧还会推荐小游戏，点开就能玩。
我问附近有什么漂亮饭，它推荐了一家美式复古餐厅，还能直接把电话拨过去订座。
微信里的地址和行程信息也能流转到车机上，行前查好的内容，上车以后可以接着用。TAI 智能体希望打造成聊得来、办得成，车内车外都陪在用户身边的 Agent 助手。
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长安启源 Q06语音调速与防御性让行，一段式端到端融入日常驾驶
长安启源 Q06 搭载天枢领航 Ultra，首个央企自研的一段式端到端智能驾驶辅助方案。
对小安说帮我开慢一点，车就减了速。再说帮我超越前车，接着开始加速。
车辆跟着车流调速，刹车比较柔和。跟车最近能到 2 米左右，从驾驶位刚好看到前车保险杠，也不会有压迫感。
算法和整车集成由长安完成，腾讯智驾云图全程护航，稳定支撑自研智驾的数据采集回传、数据生产挖掘、仿真测试、模型训练等。
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车道级 SR 导航地图与实时感知融合，让导航指引对应眼前道路
坐长安马自达 EZ60 的这一趟，看到了三种地图画面。
内部路上是普通的 SD 地图，用来看整条路线。
上了公共道路先切到车端感知视图，只显示周围识别到的车和障碍物。
计算完成后画面过渡到车道级 SR 融合导航，绿色引导线标出推荐路线，浅色引导面标出能走的车道，旁边的大巴、公交站和护栏都在图上，再也不怕走错车道了。
这套导航是梧桐科技与腾讯联合打造，腾讯提供地图和 SDK，梧桐科技用 Unity 做上层渲染。
进入隧道以后，画面换成立体环境，出隧道时视角还会有个丝滑的运镜效果。
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腾讯地图车机版一句话安排多段行程，地图也能按想法换肤
我还体验了腾讯地图车机版，我让内置 Agent 介绍这座城市有什么好吃好玩的，地图上蓝色标出景点，黄色标出美食。
就算是一长串复杂要求，它也能全部理解到位。
最好玩的是换肤。我让它切换加菲猫皮肤，天空、车辆和背景的颜色一起变了，停车时还会有个喝水的动画。还可以让它现场生成皮肤，等了半分多钟，全部换成了森林主题。
临近终点，它还能查停车场的剩余车位，进场后显示室内图，告诉你停哪个区离电梯最近，去商场吃饭还能按餐厅位置推荐车位。
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文远知行一段式端到端 L2++ 方案，窄路会车主动倒车
文远知行这次带来的是一段式端到端 L2++ 方案，全程人工零接管。这次专门挑了一些小路测试，汽车、自行车、电动车混在一起，会车时它一边慢慢往前挪，一边调整位置，全程没停下来过。
最惊艳的是和一辆大货车会车时空间不够，触发了倒车让行，退了一段，大车还是过不来，又接着往后退。
要知道这台体验车大约是 10 万元级，用的是高通 8650 计算平台，标称算力 200 TOPS，辅助驾驶表现依旧出色，这背后是文远 L4 自动驾驶运营积累的经验、专业司机采集的驾驶数据，以及通过仿真和世界模型生成的复杂场景。
文远也有 L4 Robotaxi 业务，与腾讯云在研发、仿真和数据平台方面合作，打车服务已经接入微信的出行服务。
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WorkBuddy 接入车企业务让个人经验进入团队流程
WorkBuddy 样板间展示的是 AI 怎么在车企内部干活。研发需求进来，简单的交给数字 NPC，复杂的由 WorkBuddy 处理。
智驾云专区还提供了专家智能体，让数据不用流出车企。一个人试出来好用的方法，能整理成技能给整个团队用。
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机械臂完成抓取与递交让 AI 参与真实物品的交接
具身智能展位上，费莫一 PHYMI 的机械臂从收纳箱里抓起一瓶黄色饮料，转过身，瓶子一路保持竖直，最后递到手边。
腾讯把汽车行业的数据处理、训练和仿真经验用到了机器人研发上，车要根据路上的空间决定怎么走，机器人要根据身边的空间决定怎么动。
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总结
我们总习惯拿算力、参数和智能体数量去丈量技术，却容易忘了人为什么要出发。好的技术不需要站在台前逼人记住它有多复杂。
当你穿过半座拥挤的城市解开安全带下车，没有注意车机里有没有 AI，只是觉得这一路走得踏实，AI 才算真正上了车。
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