4 月 23 日消息，高德 4 月 22 日正式发布了汽车出行 AI Agent。简单说，就是你的车载导航不再只是执行用户指令，而是能够理解用户需求并完成整段行程规划，能听懂你的“人话”了。
高德地图宣布，理想汽车首发高德汽车出行 AI Agent，未来，也将有更多汽车品牌陆续官宣合作。
IT之家附高德汽车出行 AI Agent 官方介绍如下：
1、 告别复杂指令，像聊天一样说话
以前的导航：你必须说“导航去 XX 路 XX 号”。现在的高德汽车出行 AI Agent：你可以说得模糊一点，甚至啰嗦一点。举一些例子：
场景 1
一位北京用户说：“我要去有变形金刚那个游乐园吃冰淇淋，然后去世贸天阶买那个小熊蛋糕，然后去一个大大的公园滑滑梯，然后再吃一个冰淇淋，然后回家。”
Agent 理解后，给出的规划是：
- 北京环球度假区 → 多乐之日（世贸天阶店） → 朝阳公园 → iGELATO 冰淇淋（朝阳公园店） → 回家
整个过程，Agent 自动完成了：听懂口语 → 定位具体地点 → 合理排序 → 规划路线 → 发起导航。
场景 2
上海用户说：“走走走，去那个圆形的湖，我忘了叫什么，我想去那里玩帆船。顺便在湖附近吃个评分高、有停车场的上海本帮菜餐厅。”
Agent 的思考过程：
- 推理：“圆形”+“帆船” = 锁定目标湖泊（比如滴水湖等）。
- 筛选：在湖边找餐厅，必须满足三个条件：评分高、有停车场、本帮菜。
- 优化：确保餐厅顺路，不绕远。
场景 3
一位理想车主说：“去青岛，沿途帮我规划一下充电，最好在服务区，用超充，每次充到 80% 就走，中间顺便吃个饭。”
Agent 会综合考虑：
- 当前电量 + 全程距离 → 判断最佳补能点
- 服务区超充桩 + 实时空闲状态 → 优先推荐理想超充
- 充电时间 + 用餐需求 → 尽量让 " 等充电 " 和 " 吃饭 " 时间重合，不浪费时间
场景 4
北京用户连续发起三轮对话：
- “导航去荟聚，走北六环。”
- “哎呀不行，太远了，换条快点的路！”
- “烦死了，还是堵，找条不拥堵的！”
面对这样的多轮对话式调整，AI Agent 能理解你的“烦躁”，迅速切换策略，优先推荐畅通而非仅仅最短的路线。
2、从“被动响应”到“主动服务”
用户只需表达自己的想法，系统就能理解需求并生成完整的出行方案，还能持续感知用户当前的时间、空间和情境，并据此进行主动预判与提前响应。
例如，当检测到当前电量不足以支撑整段行程时，系统会主动在路线中插入充电节点，并提示预计补能时间，确保不影响整体到达；当发现前方道路出现事故、施工或异常拥堵时，也可以提前计算绕行方案，在用户尚未察觉之前完成路线调整；
而当用户表达“今天是家庭日”这样的需求时，系统还能理解背后的出行偏好，例如更适合儿童的景点、适合家庭用餐的餐厅或具备母婴设施的商场，并据此重新组织整段行程推荐。
高德汽车出行 AI Agent 会根据每一次出行行为、路线选择和自然表达，不断更新对用户偏好的理解，例如逐渐知道用户更偏好走主干道还是小路，早高峰时是否愿意多花几分钟换一条不拥堵的路线。
3、空间智能
不同于纯语言模型，出行场景中的意图理解必须建立在真实世界之上。任何“幻觉”都可能影响用户决策甚至行车安全，例如推荐已关闭的餐厅或规划施工中的路线。
为此，高德汽车出行 AI Agent 构建了**“语言大脑 + 空间大脑”的双引擎架构**：前者负责理解用户表达，后者负责在真实世界中验证意图是否可执行，并完成路径与资源匹配。
这一架构的核心原则是意图与事实严格分离。大语言模型只负责理解用户意图并生成查询请求，所有地理信息，包括 POI、路线和充电桩位置等，都必须通过高德数据库获取并经过空间大脑校验后才能呈现给用户，从而确保结果在真实世界中成立。
此外，高德汽车出行 AI Agent 以千问大模型为底座，其持续进化的语言理解与推理能力，使系统能够不断提升对用户出行需求的理解深度。