车展AI助手技术深解：从被动语音到主动感知的智能进化（2026年4月10日）

 传统语音助手：关键词匹配模式
def traditional_voice_assistant(user_input):
    if "打开空调" in user_input:
        return "已为您打开空调"
    elif "导航" in user_input and "到" in user_input:
        dest = user_input.split("到")[-1]
        return f"正在导航到{dest}"
    elif "播放音乐" in user_input:
        return "正在播放音乐"
    else:
        return "我没有听懂，请再说一遍"

 调用示例
print(traditional_voice_assistant("我感觉有点冷"))   输出："我没有听懂，请再说一遍"

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     车展AI智能体（Agent）                      │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │  LLM（云端） │  │  SLM（端侧） │  │   工具调用模块      │  │
│  │ 复杂推理    │  │ 快速响应    │  │ 导航/车控/联网  │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────────┘  │
│                              │                                │
│                    ┌─────────┴─────────┐                      │
│                    │   多模态感知层     │                      │
│                    │ 语音/触摸/视觉    │                      │
│                    └───────────────────┘                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

 车展AI智能体核心实现（基于LLM Function Calling）
import json

 1. 定义工具函数
TOOLS = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_vehicle",
            "description": "根据预算和需求推荐车型",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "budget": {"type": "number", "description": "购车预算（万元）"},
                    "preference": {"type": "string", "enum": ["SUV", "轿车", "MPV"]}
                },
                "required": ["budget"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "compare_models",
            "description": "对比两款车型的详细参数",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "model_a": {"type": "string"},
                    "model_b": {"type": "string"}
                },
                "required": ["model_a", "model_b"]
            }
        }
    }
]

 2. 工具函数实现
def search_vehicle(budget: float, preference: str = "SUV") -> dict:
    """模拟车型（实际应调用车辆数据库）"""
    return {"model": f"推荐车型-{preference}", "price": budget, "range_km": 650}

def compare_models(model_a: str, model_b: str) -> dict:
    """模拟车型对比"""
    return {
        "model_a": {"name": model_a, "range": 650, "charging_time": 25},
        "model_b": {"name": model_b, "range": 580, "charging_time": 30},
        "verdict": f"{model_a} 续航更优"
    }

 3. 智能体调度核心（模拟LLM决策后的工具调用）
def agent_execute(tool_call):
    name = tool_call["function"]["name"]
    args = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])
    
    if name == "search_vehicle":
        return search_vehicle(args["budget"], args.get("preference", "SUV"))
    elif name == "compare_models":
        return compare_models(args["model_a"], args["model_b"])
    else:
        return {"error": "Unknown tool"}

 4. 模拟一次完整对话
user_query = "我想买一辆20万左右的SUV，帮我推荐几款，再对比一下续航"
 LLM解析意图 → 决策调用search_vehicle工具
result = agent_execute({
    "function": {
        "name": "search_vehicle",
        "arguments": '{"budget": 20, "preference": "SUV"}'
    }
})
print(f"推荐结果：{result}")
 输出：推荐结果：{'model': '推荐车型-SUV', 'price': 20, 'range_km': 650}

{
  "intent": "NAVIGATE_TO",
  "slots": {
    "destination": {"value": "北京西站", "type": "POI"},
    "waypoint": {"value": "中关村", "type": "POI", "optional": true}
  }
}