2026-03-14
【米兰milan科技消息】当 AI Agent 开始从手机与电脑走向现实世界设备,一个新的问题正在出现:哪些终端设备最适合承载 AI Agent?
近日,九号公司宣布率先支持 OpenClar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫 接入,成为两轮电动车行业首个接入该 AI Agent 生态的品牌。随着 ninebot-device-skill 正式上架 Clar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫Hub,AI Agent 开始有机会真正进入日常骑行场景。
官方信息显示,九号 OpenClar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫 内测将于 3 月 13 日开启。用户未来可以通过自然语言与车辆进行交互,让 AI 理解骑行需求,并提供用车分析与提醒。
在不少业内人士看来,这可能意味着 AI Agent 正在从数字世界走向出行硬件生态。

AI Agent 正在寻找新的落地终端
过去一年,随着大模型能力的快速提升,AI Agent 成为科技行业关注的重点方向之一。
与传统 App 不同,AI Agent 的核心价值在于通过自然语言理解用户需求,并主动调用不同能力完成任务。因此,越来越多的公司开始探索 AI Agent 在不同终端设备中的应用场景。
目前,AI Agent 的落地终端仍然主要集中在手机、PC和智能家居设备。而 出行硬件,尤其是日常高频使用的交通工具,也被视为潜在的重要场景。
在这一背景下,九号率先将 智能电动车接入 OpenClar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫 生态,也被视为 AI Agent 在出行设备领域的一次新尝试。
从 App 控车,到 AI 理解骑行
在传统模式下,智能电动车通常需要通过手机 App 完成车辆管理,例如查看电量、定位车辆或记录骑行数据。
而在 AI Agent 体系下,交互方式正在发生变化。通过 九号发布的Skills,AI 在获得授权后可以读取车辆信息,并基于数据提供分析、提醒与决策辅助服务。用户不再需要频繁打开 App,而可以直接通过自然语言与车辆进行交互。
例如,在车辆状态管理场景中,用户可以一句话设置车辆信息播报:“每天给我发一份当前的九号车辆简报。”AI 会自动生成车辆状态报告,例如:
当前车辆状态(停车 / 行驶)
停放位置
电池健康度
剩余电量
预计续航里程用户无需进入 App,也能随时了解车辆状况。
在出行决策场景中,AI 还可以结合实时交通信息与个人骑行数据进行分析。例如用户询问:“我现在去西小口路取文件,30 分钟能赶回来开会吗?怎么去最快?”AI 会综合距离、实时路况以及用户日程安排进行判断,并给出效率对比,例如:
骑行预计:18 分钟
打车预计:27 分钟(当前路段拥堵)
同时生成最优骑行路线,帮助用户快速做出出行决策。
在日常用车管理方面,AI 也可以承担主动提醒的角色,例如:
当车辆 3 天未充电时,提醒用户及时补能
当车辆 48 小时未移动时,提醒用户确认车辆安全
这些提醒基于车辆数据自动触发,让用户在不打开 App 的情况下,也能随时掌握车辆情况。
此外,在家庭守护场景中,用户还可以为家人设置骑行安全范围。例如为孩子设定“家—学校”的日常路线与活动区域,当车辆出现以下情况时,系统会第一时间提醒:
偏离日常骑行路线
长时间停留在异常地点
离开预设安全区域
从车辆状态管理,到出行决策辅助,再到家庭骑行守护,AI Agent 在两轮车上的角色,正在从简单的信息查询工具,逐渐演变为一个更加主动、智能的 骑行数据助手。

首批能力仅开放只读权限
在智能设备接入 AI Agent 的过程中,安全问题往往是用户最关注的部分。
九号方面表示,本次上线的 Ninebot Skills API 仅提供“只读权限”。AI Agent 可以读取车辆相关信息,但无法控制车辆。
当前开放的数据能力包括:开关机状态、充电状态、电量信息、车辆定位、里程数据、续航估算。同时不会涉及任何车辆控制指令,例如远程解锁或调速操作。
这种只读接口设计,使 AI 可以进行数据分析与提醒,但不会直接影响车辆控制。
此外,根据国家互联网应急中心发布的《关于 OpenClar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫 安全应用的风险提示》,在部署和使用 OpenClar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫 时,用户也需要采取必要的安全措施,谨慎安装和使用相关智能体应用,以避免潜在安全风险。
AI 出行生态的一个早期信号
对于整个行业而言,九号接入 OpenClar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫 更大的意义,或许在于一个信号:AI Agent 正在进入更多现实设备场景。
相比汽车等复杂系统,两轮电动车在硬件结构和使用场景上更简单,也拥有较高的日常使用频率,这使其成为 AI Agent 落地的一种潜在试验场。
随着 AI Agent 能力不断演进,未来用户与交通工具之间的交互方式,可能会从传统 App 操作,逐渐转向 AI 驱动的自然语言交互。
在这一趋势下,智能出行设备或许也会逐渐成为 AI 生态中的重要节点。
据官方信息,九号 OpenClar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫 内测将于 3 月 13 日在九号出行 App「圈子」中开启。参与内测的用户需要提前完成 OpenClar:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫 环境安装。
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