在“软件定义汽车，软件决定体验”的新浪潮下，消费者的需求和胃口也随着车企们铺天盖地的宣传日益增长。传统的多音区语音识别，可见即可说、多命令语音、语音车设车控已经逐渐成为基础应用，现在更为前沿流行的则是AI大模型上车后的AI Agent。
那什么是AI Agent？顾名思义，Agent本身是有代理人的含义，而在智能座舱领域，Ta便是我们的化身，Ta可以通过模仿人类的逻辑思考能力，识别我们的语音指令，梳理一套合理的执行逻辑，结合车机生态场景为我们服务。
在近期开展的相关OTA实车体验中，理想7.4.0&7.5.0版本，针对新老车型都有与支付宝车载助手联动，通过生活助手Agent实现语音点餐、快递查询、停车缴费等。而无论蔚来Banyan3.2.2或是乐道Coconut 1.2.0，则是联合麦当劳推出了深度互通的麦当劳智慧点餐系统。
那它们同样是通过语音自感知、自规划、自判断、自执行，那在真实用车场景下的体验如何呢？
首先是理想同学的生活助手Agent，通过与支付宝车载助手的联动，实现Agent自动调用执行各类支付宝小程序，实现咖啡点单、快递查询、停车缴费、排队拿号等服务，而且还支持刷脸支付、免密支付或者密码支付。
此外生活助手Agent的记忆推荐功能，还能让大数据比我们更懂我自己，当我们通过理想同学的生活agent多次重复点单后，理想同学便会记住我们的点单偏好，并在下一次根据历史订单主动推荐我们相关偏好。
不过就实际体验而言，这一项功能很依赖支付宝车载助手中所接入的小程序，无论是数量还是质量都会影响我们体验的好坏。
以常用的餐厅排队取号为例，首先我要明确知道我想去的连锁餐厅有没有接入线上排号系统，其次还要知道这家门店具体在哪儿以及是否支持线上排号，同时当前Agent还仅能完成单向操作，对于取消或者删除刚才取的号码还暂时无能为力。
整体来看，理想同学与支付宝车载助手通过AI Agent联动，实现了生态扩展的可能，但其调用响应速度与功能实用性，还有着不小的提升空间。
乐道方面则利用“AI Agents多智能体框架”与麦当劳OpenAPI深度联通，支持基于用户偏好、用户身份、实时行车场景等，精准推荐定制化套餐，同时还可以实现包含语音随心点、免密支付、导航预测时间、到店/车道即时取餐等功能。
不过就实际体验而言，当前语音点餐还仅限套餐点单，无法单点餐品，同时也无法实现可乐去冰，汉堡不要酱等个性化点单定制，好在整体的响应执行速度，以及车机交互反馈都有着较好的表现。
相比之下，两者的体验也都是各有千秋。理想同学的生活助手Agent拥有更丰富的生态资源，无疑可以满足不同用户的更多使用场景，同时Agent的记忆推荐功能，也可以提升用户高频场景下的便捷体验。
但无论是现阶段的整体执行响应速度，还是车机交互的体验反馈上，理想同学无疑选择了“以量制胜”，优先满足更多用户的不同使用场景需求，而更快捷更方便更深入的体验提升，才是下一阶段的重点。
而乐道的麦当劳智慧点餐，则优先实现了“以质换量”，通过从高频场景切入，实现单点贯穿，优先满足部分用户的极致体验，换取“模范样本”为未来更多智慧体的接入铺平道路，进而实现“保质保量”的优秀体验。
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