智能座舱正从传统语音助手向具备自主规划、跨域调度、长程执行能力的大模型智能体（如蔚来 NOMI）加速代际跃迁，已成为下一代汽车体验竞争的核心高地。但通用 Agent 评测体系完全无法适配车载场景的强约束特性：车控指令直接关联驾驶安全，存在刚性安全红线；交互高度依赖车辆状态、出行场景上下文，模糊省略式表达占比远高于通用场景；跨车控、导航、生活服务的复杂长任务，始终缺乏统一的量化评判标准。 当前行业体验优化高度依赖人工路测，迭代效率极低，且尚无公认的中文车载 Agent 评测基准，是制约座舱智能体落地的核心卡脖子问题。本课题直击产业真痛点，兼具前沿学术探索价值与工业落地意义，挑战与成长空间并存。