当前，AI大模型正加速向整车渗透，推动出行体验从“功能执行”迈向“主动智能”；另一方面，车企出海进入深水区，对全球合规提出了更高要求。2026北京国际车展期间，东软正式推出OneCoreGo®全球车载智能出行解决方案7.0，聚焦AI化与全球化，将八大产品能力深度整合为完整的能力体系，形成一套AI深度赋能、全球广泛覆盖、生态丰富且场景精准的出行解决方案。
AI化构建整车级AI出行能力
东软集团副总裁兼汽车智能创新解决方案事业部总经理关鑫表示：“AI赋能的出行解决方案，核心不在于堆砌大模型，而在于能否真正理解用户的真实意图，并主动编排复杂场景下的多任务协同。”
东软OneCoreGo®全球车载智能出行解决方案7.0的技术突破，首先在于One Mate（AI出行伙伴）的升级。它能摆脱一问一答的刻板指令，通过深度语义理解与情境预判，精准读懂用户模糊表达下的真实需求。更重要的是，One Mate具备跨Agent协同能力，可以打通导航、AR、支付、云端、安全、生态、车联等所有模块功能孤岛，实现跨智能体协同。
与此同时，东软还将AI深度融入产品全链条，实现懂路、更懂你：“一会吃饭的时候想把电充满。”AI意图分析师，结合上下文、充电桩动态信息、停车场动态信息、导航路径，找到最方便、最优惠、最合理的充电桩；“哪些景点可以逛逛？”AI出游规划师，根据日程安排全天出游，并规划合理路线，避免错过好风景；“旁边的塔是什么？”AI城市解说员，介绍信息的同时，通过AR进行标注和呈现，带来全新的驾驶体验。
这意味着，OneCoreGo® 7.0提供的不是割裂的AI功能，而是一套从感知、决策到执行的整车级AI出行能力。对于正在加速智能化转型的车企而言，选择这样一套成熟、协同的AI出行方案，可以显著降低自研多Agent系统的复杂度。关鑫进一步指出：“当行业都在追逐大模型参数时，我们更关注如何将AI能力轻量化、场景化地落地，兼顾实时响应与隐私安全。让车企能专注去创造属于自身的差异化体验。”
全球化一站式降低出海门槛
对于广大车企而言，全球化不是一道选择题，而是一门必修课。但出海的最大痛点在于：每一个市场都有不同的地图数据、支付体系、合规要求、应用生态与文化习惯。碎片化的本地化整合，往往耗费大量时间与成本。东软OneCoreGo® 7.0的全球化能力，正是为破解这一难题而生。
真正的全球覆盖：One Map提供覆盖欧洲、中东、东南亚、南美、澳新、印度、日韩及欧亚地区其他主要市场的全球导航，并针对商用车、两轮车提供专属路线规划，精准规避限行、限高、限宽等规制。
领先的本地化支付：One Pay（车载支付）已覆盖68个国家、1590座城市、64万个停车场，欧洲核心城市停车场支付覆盖率超过90%。用户可实现停车、充电、加油等高频场景的无感支付。
最广的生态矩阵：One Store（全球车载生态）汇聚超过17类、近1300个车载应用，覆盖130个以上国家/地区，从导航、音乐到生活服务，一站式赋能全球车载生态。
合规与安全底座：东软提供以统一数据引擎为核心的四大合规产品——全球导航、电子地平线EHP、智能速度辅助ISA、惯性导航DR，显著降低车企在各市场的合规认证成本与时间。同时，One Guard以车规级安全组件保障数据跨境合规与用户隐私。
云端与互联支撑：One Cloud作为智能云端中枢，统一连接人、车、服务，支持远程控车、远程诊断与OTA；One Link（手车互联）实现手机与车机的毫秒级响应与无缝流转，覆盖主流通信方式与操作系统。
关鑫强调：“没有统一的数据安全与合规框架，再丰富的本地化服务也是空中楼阁。One Guard与四大合规产品的组合，正是为了让车企在每一个市场都能‘放心跑、跑得通’。”
同时OneCoreGo®7.0产品矩阵也进行了升级，提升One Map（全球导航产品族群）通过AI实现红绿灯畅行预判、复杂路网（如高架桥上桥下）的精准识别；One Sight（AR For Car）利用AI+AR将导航与驾驶信息投射于眼前，解决“走错路”的痛点；One Cloud（智能云端中枢）以AI驱动远程控车、远程诊断、OTA与全生命周期管理；One Guard（智能车联网安全）以AI增强的车规级安全组件，主动防护行车安全与用户隐私。
由此，东软将全球最复杂、最琐碎的本地化工作封装成一套“开箱即用”的解决方案，既支持产品的拆分和组合，也可以支持实际需求的深度定制，提供更方便、更高效的车载出行智能解决方案。任何希望快速进入全球市场的车企，都可以借助这一能力，无需自建庞大的全球本地化团队，即可让产品快速落地并持续获得本地化服务。
OneCoreGo® 7.0用东软35年的技术积淀与全球交付经验，构建“导航+车载AR+支付+生态+车联网+安全”的全球全链路能力，让用户在世界各地都能获得一致的、智能化出行体验。而这，也正是越来越多全球主流车企选择与东软“同行致远”的原因所在。
