OpenClaw“小龍蝦”的發(fā)展速度快得離譜，上半個(gè)月大家還在討論如何在電腦上“裝小龍蝦”，下半個(gè)月“小龍蝦”就已經(jīng)往車上裝了。

日前，智己汽車發(fā)布了基于阿里千問(wèn)大模型打造的IM Ultra Agent，將線控底盤、IM AD智駕大模型、智艙大模型連通起來(lái)，用戶只需要說(shuō)出要求就能完成對(duì)車輛控制、行程規(guī)劃、生活服務(wù)等多項(xiàng)復(fù)雜操作。

以前的智能汽車，是往車?yán)锶粋€(gè)能回應(yīng)你的語(yǔ)音助手；現(xiàn)在的智能汽車，本身就是一個(gè)能跑能感知的智能體。

（圖源：智己官圖）

概念上是這么說(shuō)，但問(wèn)題是“智能體”這三個(gè)字，到底是汽車智能化發(fā)展的其中一個(gè)虛構(gòu)概念，還是又畫了個(gè)餅？

“一問(wèn)一答”過(guò)時(shí)了！主動(dòng)思考才是下一代智能

OpenClaw、Agent這些概念突然爆火，但在過(guò)去的兩三年時(shí)間里，汽車的智能化發(fā)展更多處于緩慢推進(jìn)的狀態(tài)。雖然偶爾蹦出個(gè)新奇有趣的概念，能給用戶帶來(lái)新鮮感，比如加入更多的屏幕、用戶能讓汽車執(zhí)行一連串的指令等等，但這些新功能本質(zhì)上還是人車一問(wèn)一答的交互。

這種語(yǔ)音控制交互的邏輯非常簡(jiǎn)單，就是用戶觸發(fā)了操作詞庫(kù)里的關(guān)鍵詞，汽車就按照詞庫(kù)預(yù)設(shè)代碼進(jìn)行操作，指令庫(kù)越豐富，車看起來(lái)就越智能。

（圖源：蔚來(lái)官網(wǎng)）

但這種所謂的智能，只不過(guò)是把汽車當(dāng)作“扯線木偶”，扯一下動(dòng)一下，用戶講一段話，汽車跟著操作一番，完全不具備自主思考能力。

用戶的需求只會(huì)越來(lái)越豐富，一問(wèn)一答的交互已經(jīng)不能代表真正的汽車智能體，更應(yīng)該讓底盤、座艙、智駕、動(dòng)力系統(tǒng)等關(guān)鍵域發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)。

Agent的作用就是如此，通過(guò)深度思考，將一問(wèn)一答式交互轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)式理解意圖行為”，升級(jí)為掌控整車的主動(dòng)思考智能體。

可能有朋友會(huì)問(wèn)，我們需要能夠主動(dòng)思考的汽車智能體嗎？我們可以代入一個(gè)場(chǎng)景，就能明顯看出有無(wú)Agent的差別：

就拿最常見的家庭出行場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，當(dāng)車內(nèi)正播放著音樂(lè)和導(dǎo)航聲音，后排的家人和小孩已經(jīng)熟睡了，智己的IM Ultra Agent能通過(guò)車內(nèi)攝像頭觀察到后排乘客入睡，會(huì)主動(dòng)提醒駕駛員，詢問(wèn)是否將整車切換至舒適模式。

得到確認(rèn)后，Agent會(huì)自動(dòng)把音樂(lè)、導(dǎo)航聲音轉(zhuǎn)移到主駕頭枕音響單獨(dú)播放；同時(shí)將動(dòng)力與懸架調(diào)至舒適模式，空調(diào)也按不同分區(qū)獨(dú)立調(diào)節(jié)溫度。

整套流程下來(lái)，駕駛員只需在方向盤上按一下OK確認(rèn)，后排熟睡的乘客幾乎不會(huì)有任何察覺(jué)。

相反，如果是按照被動(dòng)式響應(yīng)指令來(lái)操作，駕駛者就需要用語(yǔ)音指令發(fā)出“幫我把駕駛模式調(diào)至舒適”“把后排空調(diào)調(diào)至25度”“把音量降至3檔”等操作。相信用戶在說(shuō)完這一堆語(yǔ)音指令后，不管系統(tǒng)能否支持執(zhí)行一連串的指令，車內(nèi)熟睡的家人也差不多被吵醒，這并不能很好地體現(xiàn)智能化的實(shí)力。

（圖源：蔚來(lái)官網(wǎng)）

現(xiàn)在的汽車智能體已經(jīng)基本解決出行的智能化需求，但汽車智能體的想象絕不僅限于車內(nèi)，一旦它做到跨場(chǎng)景協(xié)同，“人車家”多維度打通也就順理成章了。

比如在一個(gè)傾盆大雨的下班時(shí)間，用戶可能只需向手機(jī)發(fā)出“來(lái)樓下接我下班回家”的指令，Agent就能根據(jù)汽車周圍的實(shí)時(shí)環(huán)境、交通擁堵情況、天氣預(yù)報(bào)等信息進(jìn)行主動(dòng)思考。

汽車接著的操作應(yīng)該是：打開汽車的智駕系統(tǒng)，將車從停車場(chǎng)駛到用戶的辦公樓下等待；過(guò)程中根據(jù)車外溫度，自動(dòng)將車內(nèi)空調(diào)溫度調(diào)至合適區(qū)間；通過(guò)車外的FaceID系統(tǒng)識(shí)別用戶人臉，確認(rèn)人臉I(yè)D后自動(dòng)開啟車門；用戶上車后根據(jù)導(dǎo)航信息，自動(dòng)選擇不擁堵的回家路線。

與此同時(shí)，Agent向家里的空調(diào)、熱水器、燈光等智能家居設(shè)備發(fā)指令，提前把家準(zhǔn)備好。等用戶到家下車后，它再按預(yù)設(shè)車位信息，調(diào)用智駕系統(tǒng)自動(dòng)泊車。整套操作下來(lái)，用戶幾乎可以做到0接管。

這些操作看似天馬行空，但并非電車通胡亂猜測(cè)，而是基于現(xiàn)有的汽車硬件水平作出的設(shè)想。它們距離真正落地，其實(shí)只差L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛，以及一個(gè)能主動(dòng)思考的Agent。

待Agent不斷被訓(xùn)練優(yōu)化，再加上更多硬件上車，汽車的智能化程度，恐怕會(huì)比我們現(xiàn)在想的還要遠(yuǎn)得多。

智己、小米、華為入局，智能體之戰(zhàn)即將開始

智己在發(fā)布IM Ultra Agent時(shí)打出了“首個(gè)汽車智能體”的旗號(hào)，但其實(shí)吉利、華為乾崑、小米等品牌也在不斷琢磨智能體，只是各自的進(jìn)度和路徑不太一樣。

在電車通看來(lái)，真正強(qiáng)大的汽車智能體，不能只盯著車本身，也不能止步于“人車家”的簡(jiǎn)單協(xié)同，更關(guān)鍵的還是對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的全面布局。

如果我們把視野放寬至整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，汽車在系統(tǒng)中扮演的是“手腳”的角色，Agent是那個(gè)發(fā)號(hào)施令的“大腦”。

想明白這層關(guān)系，就知道誰(shuí)先喊出“首個(gè)智能體”其實(shí)沒(méi)那么重要，關(guān)鍵是誰(shuí)能率先把生態(tài)版圖鋪開。

從這個(gè)角度看，智己IM Ultra Agent確實(shí)有它的背景優(yōu)勢(shì)。

它背靠阿里千問(wèn)大模型，可以應(yīng)用的場(chǎng)景非常廣泛，比如接入支付寶，能讓車輛進(jìn)出停車場(chǎng)、通過(guò)高速時(shí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)支付；接入淘寶、菜鳥系統(tǒng)，能讓快遞、外賣送進(jìn)車?yán)?；接入盒馬系統(tǒng)，能讓汽車自主完成買菜購(gòu)物，基本解決了瑣碎的生活消費(fèi)問(wèn)題。

（圖源：智己官圖）

而在工作出行上，IM Ultra Agent也可以完成出行訂票、釘釘協(xié)同辦公、倉(cāng)儲(chǔ)物流管理、云計(jì)算等任務(wù)處理，加上對(duì)車輛智駕、座艙等多維度控制，IM Ultra Agent已經(jīng)把助理、司機(jī)、管家這些角色揉在一起，有點(diǎn)未來(lái)汽車智能體的樣子了。

但是，這些體驗(yàn)到底行不行，關(guān)鍵還得看首搭I(lǐng)M Ultra Agent的智己LS8。

縱觀國(guó)內(nèi)車市，除了智己IM Ultra Agent，還有不少品牌推出了自家的Agent，比如小米MiclawAgent、華為小藝智能體。

小米擁有非常出色的生態(tài)系統(tǒng)，在汽車產(chǎn)業(yè)上也有非常強(qiáng)大的布局，小米汽車在入局之初就確定了“人車家”的理念，但要把這三者真正串起來(lái)，中間缺一個(gè)能鏈接它們的智能體。

為此，小米在3月推出了MiclawAgent，雖然目前其發(fā)展仍停留在軟件層面，但按小米的節(jié)奏，打通硬件壁壘、把它帶上車，應(yīng)該只是時(shí)間問(wèn)題。

（圖源：小米技術(shù)微博截圖）

華為這邊，小藝智能體已經(jīng)開始向鴻蒙智行用戶推送，雖然它還不具備控制整車的權(quán)限，但隨著用戶不斷“投喂”數(shù)據(jù)，小藝智能體會(huì)擁有更強(qiáng)的自主意識(shí)，未來(lái)通過(guò)OTA升級(jí)，能幫用戶做的事情也會(huì)越來(lái)越多，很有可能成為華為乾崑發(fā)展汽車智能體的重要棋子。

某些車企還在設(shè)法通過(guò)屏幕數(shù)量多、屏幕尺寸大來(lái)證明自己的智能化優(yōu)勢(shì)，說(shuō)實(shí)話，這套玩法已經(jīng)過(guò)時(shí)了。接下來(lái)的較量，是誰(shuí)家的Agent更會(huì)思考，誰(shuí)家的生態(tài)圈覆蓋更廣，能幫用戶把事情辦好、辦多、辦利索，才是贏得市場(chǎng)認(rèn)可的關(guān)鍵。

Agent上車的兩大顧慮，一次性說(shuō)透

之前在PC端玩過(guò)“小龍蝦”的用戶，聽說(shuō)要把Agent搬上車，可能會(huì)想安全怎么保障？調(diào)用這么多功能得給多少底層權(quán)限？還有那么多Token燒下來(lái)，用車成本會(huì)不會(huì)暴漲？

有這層顧慮很正常，但其實(shí)不太一樣，Agent在汽車場(chǎng)景和PC端通用場(chǎng)景中，有著本質(zhì)上的運(yùn)算邏輯差別。

先說(shuō)說(shuō)安全和隱私?！靶↓埼r”在PC端，主要依靠云端大模型的運(yùn)算能力來(lái)實(shí)現(xiàn)指令操作，我們的文件、操作記錄會(huì)暴露在數(shù)據(jù)傳輸鏈路中，由此引發(fā)安全和隱私的擔(dān)憂。

汽車的智能體是以“車端為主，云端為輔”的邏輯運(yùn)行，智能座艙、高階智駕、線控底盤這些核心數(shù)據(jù)，全在車端芯片上處理，根本不用上傳云端，在物理上實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)不出車”。

（圖源：智己官圖）

再說(shuō)一下Token消耗的問(wèn)題。既然汽車智能體能靠車端完成數(shù)據(jù)的處理，沒(méi)有大規(guī)模的云端計(jì)算需求，那就不存在海量Token消耗的情況，使用成本自然也就上不去。

舉個(gè)例子，總不能用戶說(shuō)“去充電樁充電”，Agent還調(diào)用云端大模型琢磨一下用戶要充“水電”“火電”還是“核電”吧？就算真有需要調(diào)云端的時(shí)候，那點(diǎn)Token費(fèi)用也微乎其微。

聊完安全和成本，再回頭看文章開頭那個(gè)問(wèn)題：汽車智能體到底是不是虛構(gòu)概念？

電車通認(rèn)為不是。它更像是給汽車智能化指了個(gè)方向，讓消費(fèi)者看到智能汽車未來(lái)長(zhǎng)什么樣。Agent上車，本質(zhì)上是降低用戶的操作門檻，是幫人更好用車的助手。

不過(guò)有一點(diǎn)得說(shuō)清楚：汽車智能體必須配上完整的生態(tài)體系，才能發(fā)揮最大效用。如果只圍著車本身轉(zhuǎn)，那充其量就是養(yǎng)在魚缸里的“小龍蝦”，看著新鮮，游不出去。

（封面圖源：智己官圖）