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百度地圖發(fā)布全新升級出行智能體小度想想2.0

百度地圖 ? 來源:百度地圖 ? 2025-10-11 16:47 ? 次閱讀
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2025年9月27日至29日,第七屆世界新能源汽車大會在海南海口舉辦,本屆大會以“產(chǎn)業(yè)變革與可持續(xù)發(fā)展”為主題,聚焦新能源汽車國際合作、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)展,邀請多國政產(chǎn)學(xué)研界代表展開對話交流。

9月28日,在此次大會『AI賦能汽車軟硬件融合創(chuàng)新』專題論壇上,百度地圖事業(yè)部總經(jīng)理謝天發(fā)表主旨演講,分享了百度地圖在汽車智能化方向的思考與創(chuàng)新實踐,并發(fā)布了百度地圖全新升級的出行智能體-小度想想2.0。他表示:“汽車智能化的競爭,已經(jīng)從傳統(tǒng)的“車載語音助手”,進(jìn)化為真正具備理解、推理和行動能力的 AI智能體。車?yán)锏闹悄埽辉僦皇且粋€對話工具,而是一個能理解你、能服務(wù)你的伙伴,智能體大規(guī)模上車的爆發(fā)點已經(jīng)到來!”

行業(yè)首個深度融合

端到端語音語言大模型的出行智能體

百度地圖依托“先進(jìn)基礎(chǔ)模型、海量稀缺數(shù)據(jù)、大規(guī)模用戶基礎(chǔ)”三大核心優(yōu)勢,在智能體上車的關(guān)鍵節(jié)點率先實現(xiàn)突破,將用戶需求的爆發(fā)轉(zhuǎn)化為出行體驗的全面升級。在先進(jìn)基礎(chǔ)模型方面,依托百度最新一代文心大模型X1.1,在事實準(zhǔn)確性、指令遵循和智能體能力上實現(xiàn)跨越式提升,為車載語義理解與智能決策提供堅實底座;在海量稀缺數(shù)據(jù)方面,百度地圖長期深耕20年,擁有行業(yè)稀缺的超大規(guī)模時空數(shù)據(jù),覆蓋全國360余城的真車道級數(shù)據(jù)和超3億條高質(zhì)量POI數(shù)據(jù),為小度想想出行智能體賦予獨一無二的時空理解與場景感知能力;在大規(guī)模用戶基礎(chǔ)方面,百度地圖是服務(wù)數(shù)億用戶的國民級AI出行應(yīng)用,同時百度AI語音已在超過1500萬輛汽車、800余款車型中量產(chǎn)落地,每月支撐超5億次車內(nèi)語音交互,形成以真實用戶和大規(guī)模實踐檢驗的行業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢。從數(shù)字化出行到智能體出行,百度地圖正在推動出行體驗的范式躍遷。

謝天表示:“在此基礎(chǔ)上,百度地圖于今年4月推出小度想想1.0,成為全球首個具備“記憶—推理—決策”全鏈路能力的出行智能體。如今,全新升級的小度想想2.0正式發(fā)布,作為行業(yè)首個深度融合端到端語音語言大模型的出行智能體,不僅能聽、能看、能理解,還能在不同智能體之間完成高效協(xié)作,把用戶需求轉(zhuǎn)化為最優(yōu)解,真正做到讓出行更簡單,AI更懂你。”

小度想想2.0產(chǎn)品架構(gòu)的核心優(yōu)勢,主要體現(xiàn)在以下三個方面:其一,引入獨家的地圖出行知識庫與百度實時搜索數(shù)據(jù),進(jìn)一步增強(qiáng)對復(fù)雜出行意圖的理解與推理;其二,構(gòu)建跨端記憶體,支持場景記憶、會話記憶、持久記憶、系統(tǒng)記憶,使服務(wù)在手機(jī)端、車機(jī)端、跨場景切換間保持一致與連續(xù);其三,全面升級端到端跨模態(tài)交互,行業(yè)首發(fā)的端到端語音語言大模型能夠在多維度信息輸入下調(diào)度車內(nèi)多個垂類智能體高效協(xié)作,相比傳統(tǒng)語音模型具備更全面的功能、更極致的速度和更沉浸的體驗。

行業(yè)首個支持跨端記憶體的出行智能體

在智能體的進(jìn)化過程中,真正決定智能化水平的,不僅是交互的速度與自然度,更在于是否具備持續(xù)的記憶與理解能力。基于這一判斷,小度想想2.0首次推出跨端記憶體,旨在讓用戶在手機(jī)、車機(jī)、云端等多終端、多場景間獲得一致且連續(xù)的記憶體驗,讓服務(wù)突破設(shè)備邊界,始終貼合用戶需求。

謝天提到:“跨端記憶體的核心價值在于,它不僅能夠記錄用戶的每一次交互,還能深度理解用戶行為背后的潛在意圖與興趣偏好,借助大模型對用戶使用習(xí)慣進(jìn)行智能分析、總結(jié),并推理出未明確表達(dá)的潛在需求。”這意味著,記憶不再是被動的信息存儲,而是主動的智能洞察。

在實際場景中,跨端記憶體的能力體現(xiàn)在三個層次:即時動作,例如用戶在手機(jī)上搜索目的地后,直接對車機(jī)說“導(dǎo)航到我剛剛搜索的地點”,系統(tǒng)即可無縫銜接,快速發(fā)起導(dǎo)航;近期習(xí)慣,如用戶提出“帶我去上周那家餐廳,走我熟悉的路線”,智能體能夠記憶并復(fù)用最近的出行軌跡,提供貼合的服務(wù);長期偏好,則通過長期積累理解用戶的興趣,如“根據(jù)我的口味,找一個3公里內(nèi)評分較高的餐廳”,實現(xiàn)個性化推薦。跨端記憶體讓小度想想2.0真正實現(xiàn)“越用越好用,越用越懂你”。

四大場景升級智能時代出行新體驗

小度想想2.0將智能化能力貫穿出行全程,從行程規(guī)劃、駕車出發(fā)到旅途陪伴,全面覆蓋AI搜索、AI出游、AI導(dǎo)航與AI伴行四大核心場景,為用戶帶來更加智慧、貼心的出行體驗。

AI搜索場景中,小度想想2.0通過大模型與全網(wǎng)內(nèi)容融合,并結(jié)合用戶的歷史行為與偏好記憶,系統(tǒng)打造千人千面的高效找點能力。用戶不僅能搜索“涮羊肉哪家最好吃”,還可提出如“附近適合看晚霞的地方”這類場景化需求,系統(tǒng)均能精準(zhǔn)理解并給出最佳推薦。AI 搜索不再是冷冰冰的關(guān)鍵詞匹配,而是一次理解需求、主動提供最優(yōu)解的過程。

AI出游場景中,針對節(jié)假日及休閑出行場景,小度想想2.0將AI能力覆蓋整個出游鏈路。首頁推薦可基于用戶畫像、實時天氣和當(dāng)前位置,主動呈現(xiàn)個性化種草內(nèi)容;出游規(guī)劃則融合用戶偏好、出行大數(shù)據(jù)與權(quán)威榜單,生成專屬方案;行程途中還可根據(jù)路線動態(tài)推薦沿途景點與餐飲。出游體驗正在從“人找信息”,真正升級為“信息懂人”。不只是告訴你哪里有好吃好玩的,而是理解你的喜好,主動幫你規(guī)劃、推薦和提醒,讓每一次出行都更輕松、更貼心。

AI導(dǎo)航場景中,小度想想2.0能夠深度理解自然語言指令,實現(xiàn)路線的靈活調(diào)整;依托真車道級數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)算法,動態(tài)推薦最優(yōu)車道,實現(xiàn)秒跟車、秒變道;同時結(jié)合道路動態(tài)信息,提供全程動靜態(tài)安全提示,為駕駛保駕護(hù)航。這不僅僅是導(dǎo)航的升級,更是智能座艙中AI 實時理解與決策的體現(xiàn)。讓駕駛體驗真正從“路線指引”,進(jìn)化為全程安全守護(hù)。

AI伴行場景中,小度想想2.0首次把語音識別、語義理解、情感合成,和超過3億條地圖 POI 知識完美結(jié)合在一起,將端到端語音語言大模型深度融合,實現(xiàn)實時對話與情感交互。無論通勤還是旅行,用戶都能與AI進(jìn)行自然交流,獲得更智能、更貼心的陪伴。從此,小度想想不再是冷冰冰的工具,而是真正的有溫度的副駕伙伴。

小度想想2.0面向智能汽車正式全面開放

新能源汽車作為汽車智能化的先行者,引領(lǐng)著整個汽車行業(yè)的智能化發(fā)展方向。地圖導(dǎo)航和座艙語音因用戶感知性強(qiáng)、使用頻率高,直接影響到用戶的駕乘體驗,更已成為汽車智能化發(fā)展和競爭的最前沿陣地。但過往地圖導(dǎo)航和座艙語音被視作兩個相對獨立的細(xì)分領(lǐng)域,兩者雖有結(jié)合但并未實現(xiàn)深度的數(shù)據(jù)打通和功能融合,故使用體驗相對割裂,在傳統(tǒng)的技術(shù)路徑上,想要將兩者深度融合面臨深度打通和融合存在極大的技術(shù)挑戰(zhàn)。

百度地圖依托大模型能力深度融合并重構(gòu)地圖導(dǎo)航與座艙語音交互,跨越技術(shù)鴻溝,正式發(fā)布面向汽車行業(yè)全面開放的出行智能體——小度想想2.0,引領(lǐng)未來出行范式創(chuàng)新,打造智能化出行交互新體驗。

近年來,百度地圖面向智能汽車行業(yè)長期堅定戰(zhàn)略投入,成為客戶最值得信賴的合作伙伴。未來,百度地圖將持續(xù)開放更多AI能力,攜手車企與生態(tài)伙伴,共同加速智能汽車AI平權(quán)與進(jìn)化,全面開啟智能出行新時代。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:小度想想2.0,行業(yè)首個深度融合端到端語音語言大模型的出行智能體

文章出處:【微信號:baidu_map,微信公眾號:百度地圖】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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