IT之家 4 月 23 日消息，高德 4 月 22 日正式發(fā)布了汽車出行 AI Agent。簡單說，就是你的車載導(dǎo)航不再只是執(zhí)行用戶指令，而是能夠理解用戶需求并完成整段行程規(guī)劃，能聽懂你的“人話”了。
高德地圖宣布，理想汽車（LI）首發(fā)高德汽車出行 AI Agent，未來，也將有更多汽車品牌陸續(xù)官宣合作。
IT之家附高德汽車出行 AI Agent 官方介紹如下：
1、告別復(fù)雜指令，像聊天一樣說話
以前的導(dǎo)航：你必須說“導(dǎo)航去 XX 路 XX 號(hào)”?，F(xiàn)在的高德汽車出行 AI Agent：你可以說得模糊一點(diǎn)，甚至啰嗦一點(diǎn)。舉一些例子：
場景 1
一位北京用戶說：“我要去有變形金剛那個(gè)游樂園吃冰淇淋，然后去世貿(mào)天階買那個(gè)小熊蛋糕，然后去一個(gè)大大的公園滑滑梯，然后再吃一個(gè)冰淇淋，然后回家?！?/p>
Agent 理解后，給出的規(guī)劃是：
北京環(huán)球度假區(qū) → 多樂之日（世貿(mào)天階店） → 朝陽公園 → iGELATO 冰淇淋（朝陽公園店） → 回家
整個(gè)過程，Agent 自動(dòng)完成了：聽懂口語 → 定位具體地點(diǎn) → 合理排序 → 規(guī)劃路線 → 發(fā)起導(dǎo)航。
場景 2
上海用戶說：“走走走，去那個(gè)圓形的湖，我忘了叫什么，我想去那里玩帆船。順便在湖附近吃個(gè)評分高、有停車場的上海本幫菜餐廳?！?/p>
Agent 的思考過程：
1. 推理：“圓形”+“帆船” = 鎖定目標(biāo)湖泊（比如滴水湖等）。
2. 篩選：在湖邊找餐廳，必須滿足三個(gè)條件：評分高、有停車場、本幫菜。
3. 優(yōu)化：確保餐廳順路，不繞遠(yuǎn)。
場景 3
一位理想車主說：“去青島，沿途幫我規(guī)劃一下充電，最好在服務(wù)區(qū)，用超充，每次充到 80% 就走，中間順便吃個(gè)飯。”
Agent 會(huì)綜合考慮：
當(dāng)前電量 + 全程距離 → 判斷最佳補(bǔ)能點(diǎn)
服務(wù)區(qū)超充樁 + 實(shí)時(shí)空閑狀態(tài) → 優(yōu)先推薦理想超充
充電時(shí)間 + 用餐需求 → 盡量讓 " 等充電 " 和 " 吃飯 " 時(shí)間重合，不浪費(fèi)時(shí)間
場景 4
北京用戶連續(xù)發(fā)起三輪對話：
“導(dǎo)航去薈聚，走北六環(huán)?！?/p>
“哎呀不行，太遠(yuǎn)了，換條快點(diǎn)的路！”
“煩死了，還是堵，找條不擁堵的！”
面對這樣的多輪對話式調(diào)整，AI Agent 能理解你的“煩躁”，迅速切換策略，優(yōu)先推薦暢通而非僅僅最短的路線。
2、從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)服務(wù)”
用戶只需表達(dá)自己的想法，系統(tǒng)就能理解需求并生成完整的出行方案，還能持續(xù)感知用戶當(dāng)前的時(shí)間、空間和情境，并據(jù)此進(jìn)行主動(dòng)預(yù)判與提前響應(yīng)。
例如，當(dāng)檢測到當(dāng)前電量不足以支撐整段行程時(shí)，系統(tǒng)會(huì)主動(dòng)在路線中插入充電節(jié)點(diǎn)，并提示預(yù)計(jì)補(bǔ)能時(shí)間，確保不影響整體到達(dá)；當(dāng)發(fā)現(xiàn)前方道路出現(xiàn)事故、施工或異常擁堵時(shí)，也可以提前計(jì)算繞行方案，在用戶尚未察覺之前完成路線調(diào)整；
而當(dāng)用戶表達(dá)“今天是家庭日”這樣的需求時(shí)，系統(tǒng)還能理解背后的出行偏好，例如更適合兒童的景點(diǎn)、適合家庭用餐的餐廳或具備母嬰設(shè)施的商場，并據(jù)此重新組織整段行程推薦。
高德汽車出行 AI Agent 會(huì)根據(jù)每一次出行行為、路線選擇和自然表達(dá)，不斷更新對用戶偏好的理解，例如逐漸知道用戶更偏好走主干道還是小路，早高峰時(shí)是否愿意多花幾分鐘換一條不擁堵的路線。
3、空間智能
不同于純語言模型，出行場景中的意圖理解必須建立在真實(shí)世界之上。任何“幻覺”都可能影響用戶決策甚至行車安全，例如推薦已關(guān)閉的餐廳或規(guī)劃施工中的路線。
為此，高德汽車出行 AI Agent 構(gòu)建了“語言大腦 + 空間大腦”的雙引擎架構(gòu)：前者負(fù)責(zé)理解用戶表達(dá)，后者負(fù)責(zé)在真實(shí)世界中驗(yàn)證意圖是否可執(zhí)行，并完成路徑與資源匹配。
這一架構(gòu)的核心原則是意圖與事實(shí)嚴(yán)格分離。大語言模型只負(fù)責(zé)理解用戶意圖并生成查詢請求，所有地理信息，包括 POI、路線和充電樁（885461）位置等，都必須通過高德數(shù)據(jù)庫獲取并經(jīng)過空間大腦校驗(yàn)后才能呈現(xiàn)給用戶，從而確保結(jié)果在真實(shí)世界中成立。
此外，高德汽車出行 AI Agent 以千問大模型為底座，其持續(xù)進(jìn)化的語言理解與推理能力，使系統(tǒng)能夠不斷提升對用戶出行需求的理解深度。
