隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速演進，智能體（AI Agent）已成為汽車產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的重要驅(qū)動力。作為AI與大模型技術(shù)的價值應用形態(tài)，智能體具備感知環(huán)境、自主決策與執(zhí)行的能力，正深刻改變汽車產(chǎn)品形態(tài)、價值創(chuàng)造范式和管理運營模式。當前，業(yè)界對于汽車智能體的發(fā)展階段及未來趨勢，以及車企如何高效構(gòu)建智能體等關鍵問題，仍存在較多待解課題。為此，蓋斯特咨詢團隊基于專業(yè)視角，系統(tǒng)梳理了智能體的定義、本質(zhì)與核心特征，重點解析汽車智能體的演進趨勢，并提出車企構(gòu)建智能體的基本范式與落地策略。
一、智能體的概念及演進趨勢認知
1.AI及智能體相關概念間關系
在人工智能領域，AI、大模型和智能體是三大核心概念。其中，AI是通過計算機模擬人類智能行為的技術(shù)統(tǒng)稱，涵蓋眾多理論、方法、技術(shù)及應用領域。人類開發(fā)AI的目的，是讓機器能夠執(zhí)行通常需人類智能參與的任務。
大模型指參數(shù)量巨大、訓練數(shù)據(jù)規(guī)模龐大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，是推動AI應用的核心技術(shù)。
智能體是可依據(jù)自身對環(huán)境的感知，自主理解環(huán)境信息、做出決策并采取行動，最終達成目標任務的智能實體或AI軟件系統(tǒng)。智能體是AI技術(shù)的價值載體，由大模型驅(qū)動，當前多聚焦于特定的場景環(huán)境，隨著技術(shù)演進可實現(xiàn)跨場景協(xié)同。
目前，智能體的存在形式分為具身和離身兩大類。具身智能體將物理本體與智能體緊密結(jié)合，能在復雜物理環(huán)境中執(zhí)行各類具體任務，例如人形機器人、智能駕駛汽車。離身智能體則以軟件系統(tǒng)形態(tài)運行，其認知過程獨立于物理本體，可依附于特定終端，借助終端的計算能力和資源實現(xiàn)自身功能，如聊天機器人、智能座艙語音助手。兩者具備技術(shù)上的互補性，可形成互補融合的整體。以汽車智能體為例，智駕決策（具身執(zhí)行）需調(diào)用云端知識圖譜（離身存儲）優(yōu)化路徑規(guī)劃，兩者協(xié)同實現(xiàn)感知-認知-行動閉環(huán)。
圖1 AI相關概念間的關系
從上述AI、大模型和智能體的概念中，可清晰看出它們之間的區(qū)別與聯(lián)系（參見圖1）。AI是基礎，包括所有智能技術(shù)與應用的范疇，為整個人工智能生態(tài)提供了堅實的理論支撐；大模型作為AI技術(shù)核心，可為智能體注入強大的認知和決策能力，使其能夠在復雜的環(huán)境中做出準確的判斷和決策；智能體則是AI的應用形態(tài)，可將AI能力落地到實際場景中，三者共同構(gòu)建起人工智能技術(shù)的多層次生態(tài)。
2.AI智能體的概念解析
AI智能體（簡稱智能體）是由大模型驅(qū)動，融合端側(cè)感知、云端決策、產(chǎn)業(yè)落地的系統(tǒng)級智能形態(tài)，可通過傳感器或數(shù)據(jù)接口感知環(huán)境信息，自主推理思考決策，并執(zhí)行行動且可持續(xù)學習、進化與反饋調(diào)整行動以完成特定目標的AI軟件系統(tǒng)或智能實體。智能體形態(tài)包括機器人或任何具備自主能力的實體，既是AI技術(shù)的價值載體，也是智能世界的核心交互單元，其功能落地依賴知識-經(jīng)驗-推理-行動的端到端智能閉環(huán)，參見圖2。
圖2大模型驅(qū)動的智能體智能閉環(huán)
基于以上能力基礎，智能體展現(xiàn)出四類核心行為特征：一是自主性，表現(xiàn)為獨立制定目標與執(zhí)行路徑的能力，無需人類全程干預；二是交互性，體現(xiàn)為通過自然語言、數(shù)據(jù)接口等方式與人類或其他智能體高效協(xié)同；三是反應性，要求對突發(fā)環(huán)境變化做出毫秒級響應；四是適應性，強調(diào)通過強化學習等手段持續(xù)優(yōu)化決策模型，應對未知場景挑戰(zhàn)。
上述能力閉環(huán)與特征集合，使智能體成為AI技術(shù)價值的終極體現(xiàn)。依據(jù)AI能力成熟度可將其劃分為漸進形態(tài)L1-L5：L1是聊天機器人（如ChatGPT），專注于標準化語言交互任務，客服等場景；L2為推理者（如DeepSeek-R1），在特定領域?qū)崿F(xiàn)人類專家級的真實邏輯推理能力；L3即智能體，具備在動態(tài)環(huán)境中自主完成任務的能力；L4為創(chuàng)新者，可生成突破性解決方案；L5為智能體自治，通過多智能體集群的協(xié)同共創(chuàng)，形成去中心化的自組織架構(gòu)?；谶@套能力演進路徑，智能體的能力進化將深度重塑人類社會生產(chǎn)范式。未來生產(chǎn)流程與管理體系或由智能體主導，實現(xiàn)整體的自協(xié)同、自組織以及自進化。
由此，智能體帶來的社會變革核心邏輯可歸納為兩方面：一是智能躍升，實現(xiàn)能力層級的跨越式提升；二是角色范式的根本轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的“工具”升級為“伙伴”，推動人與AI的協(xié)作模式發(fā)生深刻變化。
3.智能體形態(tài)演進趨勢
智能體作為具備自主決策與跨域協(xié)同特性的賽博生命體，其本質(zhì)在于可穿透設備、系統(tǒng)及場景的壁壘實現(xiàn)智能交互，并能根據(jù)實際需求動態(tài)演進形態(tài)，同時支持智能體間的互鏈共生。
圖3智能體運形態(tài)演進趨勢
這種生命體的演進，遵循能力從單一向復合結(jié)構(gòu)、從單體向群體發(fā)展的雙軌路徑：單體智能體從基于規(guī)則的弱智能系統(tǒng)，逐步進化出具備自進化能力的高級智能。單體智能體之間可進行整合協(xié)同，通過融合創(chuàng)新形成復合智能體，進一步實現(xiàn)汽車產(chǎn)品、業(yè)務、管理三大領域的生產(chǎn)力和生產(chǎn)關系的重構(gòu)。最終演進至社會的群體智能形態(tài)，實現(xiàn)跨場景、跨產(chǎn)業(yè)的去中心化協(xié)同，其依托無數(shù)智能體的開放互聯(lián)架構(gòu)，結(jié)合立體環(huán)境感知、全域資源調(diào)度、知識共享傳播與分布式?jīng)Q策機制，將離散智慧凝聚為持續(xù)進化的超級認知網(wǎng)絡。
隨著演化推進，智能體的價值逐步遞進，主要體現(xiàn)在三個層面：單體智能體賦予產(chǎn)品自進化能力，奠定萬物智能根基；復合智能體重構(gòu)生產(chǎn)關系的核心，在產(chǎn)品、業(yè)務、管理三方面形成復合智能體，且三者互相協(xié)同，共同構(gòu)成萬物智聯(lián)生態(tài)；群體智能則在產(chǎn)業(yè)與社會層面建立自治系統(tǒng)，達成萬物自治終極圖景。
汽車產(chǎn)業(yè)充分體現(xiàn)了這一演進路徑，當前各域部分正處于向單體智能體轉(zhuǎn)型階段；繼而通過產(chǎn)品、業(yè)務、管理多線智能演化，使單智能體復合成整車和企業(yè)智能體；最終構(gòu)建企業(yè)內(nèi)外部智能體協(xié)同交互的群體生態(tài)。
綜上所述，智能體不僅重構(gòu)了生產(chǎn)力，也推動了資源鏈接關系的變革。將分散的資源有效整合，最終構(gòu)建一個智能、高效且持續(xù)優(yōu)化的未來社會協(xié)同體系。
二、智能體關鍵要素分析
智能體運行的核心在于以大模型驅(qū)動任務分解，依托成熟或動態(tài)編排的工作流機制，融合多源知識與數(shù)據(jù)支持，結(jié)合工具鏈能力，實現(xiàn)任務的自主執(zhí)行與持續(xù)優(yōu)化。
圖4單智能體要素及復合智能體框架
單智能體作為復合智能體的基礎單元，其本身即包含完整的四大要素體系：
其一，知識庫作為智能體的記憶中樞，融合靜態(tài)知識存儲與動態(tài)更新機制。兼容結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，包含向量化數(shù)據(jù)及知識圖譜等多源信息，為智能體提供落地和持續(xù)優(yōu)化的基礎。
其二，大模型作為智能體的認知中樞，其能力層級直接決定系統(tǒng)的智能上限。通常以大語言模型為核心引擎，通過動態(tài)任務分解與制定執(zhí)行規(guī)劃實現(xiàn)復雜問題解析，模型可含任意大小、類型和數(shù)量。
其三，工作流是智能體的自動化體現(xiàn)，通過預設規(guī)則或?qū)崟r調(diào)度的協(xié)調(diào)機制， 規(guī)定模型間、工具間及智能體間的交互協(xié)同邏輯，構(gòu)建跨模塊協(xié)調(diào)規(guī)則框架，直接影響知識傳遞與決策賦能轉(zhuǎn)化效率。
其四，工具鏈通過調(diào)用外部資源擴展能力邊界，其接口數(shù)量與類型決定能力廣度，具體包含搜索引擎、設備系統(tǒng)、傳感器、執(zhí)行器等獨立單元，并通過集成MCP協(xié)議等接口實現(xiàn)跨系統(tǒng)控制。
當多個單智能體通過多智能體協(xié)作框架集成時，便形成復合智能體的系統(tǒng)性能力。多智能體協(xié)作框架作為復合智能體的構(gòu)建核心，需保障任務銜接和信息傳遞準確。首先作為任務銜接中樞，基于大模型動態(tài)任務分解功能實現(xiàn)子任務分配與跨智能體調(diào)度；其次作為工作流對接引擎，確保多智能體工作流無縫銜接；最終建立統(tǒng)一通信協(xié)議，以標準化數(shù)據(jù)接口與知識庫共同語義框架消除交互歧義。
需要注意的是，不同類型智能體存在要素配置差異。例如，產(chǎn)品型智能體側(cè)重模型本身的認知能力，業(yè)務型智能體依賴工作流與工具鏈的精密編排，而場景垂域智能體的性能突破則取決于場景化數(shù)據(jù)質(zhì)量與該領域?qū)I(yè)模型的適配深度。
三、汽車智能體落地范式
1.汽車產(chǎn)業(yè)智能體落地理想全景
汽車作為萬物互聯(lián)的母生態(tài)，在智能體化趨勢下將形成以汽車產(chǎn)品智能體為核心，構(gòu)建全面融合業(yè)務和管理全方位、以及企業(yè)內(nèi)外部的創(chuàng)新企業(yè)智能體網(wǎng)絡生態(tài)。
具體表現(xiàn)在整車產(chǎn)品層面，智能體能夠主動感知環(huán)境變化、創(chuàng)造用戶需求、提供個性化、定制式服務，并具備自主進化能力；在企業(yè)治理層面，業(yè)務智能體通過自組織協(xié)同不斷涌現(xiàn)創(chuàng)新，持續(xù)提升價值創(chuàng)造效率；各職能管理智能體通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)自主決策、資源動態(tài)調(diào)配、風險精準管控及組織高效協(xié)同。這種多維度的協(xié)同融合，不僅構(gòu)筑了智能體生態(tài)穩(wěn)定運轉(zhuǎn)的基礎，也為企業(yè)持續(xù)提升價值、優(yōu)化成本及提升質(zhì)量管理效率提供了堅實保障。
2.汽車產(chǎn)品智能體構(gòu)建范式
汽車產(chǎn)品智能體的構(gòu)建，核心在于讓AI智能體依托汽車載體實現(xiàn)全域進化。最終目標是將動力、底盤、座艙等獨立功能域轉(zhuǎn)化為復合智能體單元，逐步融合形成具備全域智能和生態(tài)互聯(lián)特性的具身智能體。這一融合體不僅滿足空間布局與情感交互需求，更通過主動安全防護機制，重新定義人、車、環(huán)境之間的關系。
圖5汽車產(chǎn)品全域智能體化構(gòu)建范式
這一轉(zhuǎn)變并非依賴各功能的簡單疊加，而是在整車內(nèi)外系統(tǒng)聯(lián)動下，推動原本分散的功能域在結(jié)構(gòu)和邏輯上逐步融合。構(gòu)建此類整車復合智能體的核心在于能力和策略的協(xié)同范式。能力層面需根據(jù)場景需求，明確各域智能體的功能邊界與協(xié)作邏輯，具體包含五個方面：
第一，模型上車。通過多模態(tài)原生世界模型實現(xiàn)特定場景的端側(cè)模型壓縮與加速，確保復雜路況下毫秒級響應；
第二，各域的任務流協(xié)同編排。基于用戶需求驅(qū)動的工作流編排引擎，整合車內(nèi)工具與云端資源形成端到端服務鏈；
第三，建立標準化接口，并接入第三方硬件與服務生態(tài)（甚至智能體生態(tài)）。例如無縫調(diào)用智慧停車場導航系統(tǒng)，整合生態(tài)工具、硬件和服務；
第四，建立專用知識數(shù)據(jù)庫，覆蓋面向預訓練、指令微調(diào)、偏好對齊三階段需求的可拓展、多樣化的數(shù)據(jù)體系；
第五，設計車載多智能體協(xié)作架構(gòu)，重點解決模型兼容性、交互編排、多域邏輯融合等關鍵技術(shù)。
落地策略層面則需以整車智能體全局協(xié)同為目標，依托統(tǒng)一模型平臺與智能體框架制定長短期結(jié)合策略：短期聚焦用戶強感知模塊突破，快速驗證落地范式；長期錨定移動×空間×情感化的多場景融通服務，目標是構(gòu)建更懂人、有溫度、更安全、持續(xù)服務優(yōu)化的整車智能體全新產(chǎn)品形態(tài)。
汽車產(chǎn)品智能體的構(gòu)建關鍵在于打破孤立的功能場景，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)與邏輯層面的深度融合，形成具備全域感知和生態(tài)互聯(lián)特征的復合智能體。
3.汽車業(yè)務智能體構(gòu)建范式
汽車業(yè)務智能體的構(gòu)建遵循“場景需求導向-選擇模型及工具-設計工作流-迭代進化”的全流程閉環(huán)路徑。
圖6業(yè)務智能體運作全流程解析
汽車業(yè)務智能體范式構(gòu)建的核心在于能力建設與實施策略的系統(tǒng)性整合。在能力建設層面，基于業(yè)務特性在技術(shù)功能完備性、開發(fā)效率、維護成本及未來擴展性間平衡，構(gòu)建適配的技術(shù)棧與協(xié)同框架。主要可通過以下六個維度評估支撐：
第一，業(yè)務場景梳理，明確研發(fā)、生產(chǎn)、供應、銷售、服務等具體場景的服務對象及核心需求，并制定量化評估指標；
第二，模型選擇需基于任務復雜度、延遲及成本，根據(jù)不同任務搭配或定制多類模型；
第三，工作流編排需預設明確流程節(jié)點（例如，供應鏈審批鏈）與動態(tài)觸發(fā)條件（例如，當原材料價格波動超5%時啟動替代方案）；
第四，工具鏈接需要明確場景執(zhí)行所需鏈接的工具和系統(tǒng)，統(tǒng)一定義接口規(guī)范，做輕量化、可視化的集成封裝；
第五，專業(yè)知識和數(shù)據(jù)庫則需融合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)化、可視化的知識平臺，并實施動態(tài)更新，構(gòu)建RAG索引；
第六，多智能體協(xié)同框架則需制定跨場景動態(tài)調(diào)度策略。例如，研發(fā)智能體與售后智能體協(xié)同優(yōu)化故障預警機制。
在策略實施層面，基于技術(shù)能力與業(yè)務需求結(jié)合、近期目標與遠期規(guī)劃結(jié)合的原則。短期從重復性強、流程成熟、知識沉淀足的領域切入；長期則構(gòu)建覆蓋研產(chǎn)供銷服等的全業(yè)務復合智能體，實現(xiàn)從單點突破到全局智能的以點帶面的階段性實施。
汽車業(yè)務的智能體構(gòu)建，不應止步于工具層面的模塊堆疊或模型調(diào)用，而要進一步邁向知識流轉(zhuǎn)與能力沉淀的體系化重構(gòu)。唯有將業(yè)務邏輯嵌入智能體的運行機制，使其具備跨場景的適配能力與持續(xù)演化的反饋機制，才可能真正建立面向未來的智能生產(chǎn)方式與創(chuàng)新范式。
4.車企智能體構(gòu)建的落地實施策略
車企的智能體構(gòu)建是長期的系統(tǒng)性工程，務必要以構(gòu)建企業(yè)智能體協(xié)同共創(chuàng)生態(tài)為牽引目標，緊握場景梳理、數(shù)字基建、組織變革三大核心抓手，持續(xù)推進AI應用的深入和長期規(guī)劃的實現(xiàn)。
具體能力建設應遵循“場景驅(qū)動落地-技術(shù)底座支撐-運營范式升級”的路徑，儲備面向單智能體或復合智能體的開發(fā)能力。在單智能體開發(fā)層，首先，需深入理解場景，同時面向AI的需求能夠清晰定義；其次，重點培育基于場景需求的大模型選型部署能力；最后，精研場景驅(qū)動的業(yè)務流梳理，將傳統(tǒng)流程轉(zhuǎn)化為智能體可解析的決策鏈。當進階至復合智能體開發(fā)層，則需搭建協(xié)同框架，通過工作流對接引擎連接跨域智能體，制定統(tǒng)一交互協(xié)議消除語義歧義，同步提升智能體協(xié)同管理能力，實現(xiàn)任務優(yōu)先級動態(tài)分配與實時運行監(jiān)控。
為保障路徑落地，需系統(tǒng)推進四大數(shù)字基座的能力建設：一是，AI能力平臺統(tǒng)一管理覆蓋多模塊、全場景的垂域模型，并集成完整AI智能體技術(shù)棧；二是，算力中心實現(xiàn)算力資源全局調(diào)度，為突發(fā)任務實時分配計算單元；三是，知識/數(shù)據(jù)/工具中心打破孤島實現(xiàn)統(tǒng)一共享，且持續(xù)動態(tài)補充更新，例如供應鏈數(shù)據(jù)實時驅(qū)動庫存模型迭代；四是，協(xié)同型組織構(gòu)建跨部門、跨企業(yè)、跨行業(yè)和技術(shù)的協(xié)同網(wǎng)絡，形成敏捷響應場景需求的柔性結(jié)構(gòu)。這些基座作為智能體運行的能力底座，為路徑的可實施性與成體系推進提供基礎保障。
在實施過程中，需堅持以全面智能體升級融合為目標，制定長中短期落地節(jié)奏。其中，短期聚焦高價值、易落地、沉淀足的領域突破；中期規(guī)劃覆蓋全場景復合智能體，重點強化內(nèi)部協(xié)同效率；長期則是接入外部生態(tài)智能體，構(gòu)建內(nèi)外部聯(lián)動的超級認知網(wǎng)絡?；诖朔植綄嵤┎呗?，汽車智能體將從局部應用逐步擴展，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外協(xié)同融合，最終成為推動產(chǎn)業(yè)規(guī)則重塑的核心驅(qū)動力。
