AI时代，互联网地图服务该怎么发展？
腾讯地图的答案是“生态”。
它的目标，是优先帮助生态伙伴提升地图相关的能力，充当AI时代的地图底座，并形成一个繁荣的LBS生态。
腾讯几个核心AI一元宝、小微和WorkBuddy，早已深度融合了腾讯地图。
用户在这些AI App提问题、查信息、编排任务、给Agent设定目标，涉及地理位置服务的，都逐渐可以通过腾讯地图提供底层支撑。
相对应地，集团内部的兄弟业务，共同构成了腾讯地图在AI时代的生态基石和核心场景。
但一个有活力的生态，不应该只有“自家人”。腾讯地图正在向各个领域的第三方公司，张开双臂。除了乐奇AI眼镜、光帆AI耳机、OPPO小布助手等硬件设备或手机系统级AI，也包括字节的豆包。
10月28日上午，字母AI及其他媒体与腾讯地图管理层对谈。腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平表示，对于所有伙伴，腾讯地图都不会闭上大门，会开放合作。
图注：腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平
腾讯地图副总裁张治东也说，“我们的能力都提供了，是全面开放的态度。”
可以看出，腾讯地图希望释放的信号是：它会恪守地图基础设施的定位，不主动设限、不喧宾夺主，服务好内外部合作伙伴。
腾讯地图，正在和元宝、豆包们一起踏入Agent时代。
过去一年，钟翔平的体感是：互联网地图的用户习惯被AI大幅改变了。
以往，用户打开各种地图App，或是内嵌地图的互联网服务，目的是获取点位和路线。如今，在信息型需求之外，还出现了问答型、服务型和要求型的需求。用户除了“看位置”“查路线”，还希望“找攻略”“找服务”。
人与地图的互动范式，正在被重写。地图产品必须适应这种变化。
10月31日，在2026腾讯全球数字生态大会上，腾讯地图发布并全面开放Agent能力全景图，把地图、位置、出行和本地服务全部转化为AI Agent可以调用的能力，让AI也能为用户提供一张可以点开、查路线、继续追问、有原生体验感的地图。
这张全景图的目标是“把地图开放给每一个AI与开发者”，核心部分则是“Agent友好的地图能力”。
其中，AI服务指向能力层，把底层位置能力改造成“问、搜、行、游”全链路AI能力，解决的是“地图能力如何被自然语言理解和调用”，让用户可以对话式提问。
MCP Server指向协议层，把地图工具封装成标准化接口，解决的是“地图与第三方工具怎么对接”，是连接Agent与地图能力的传输管道。
Agent Skill指向场景层，把地图、开发、出行等能力做成可复用的技能模块，解决的是“不同场景下Agent需要什么技能”。
三者是“能力－管道－技能”的协作关系：AI服务负责听懂需求、给出决策，MCP Server负责标准化的传输与编排，Agent Skill负责把决策落地成具体动作。
他们共同支撑上层的图卡、搜索、攻略等Agent，最终服务AI编程/办公、智能终端、手机/车机助手、行业SaaS 等行业场景。
张治东表示，腾讯地图不只是让地图可以被AI调用，而是让它能够理解用户、组织方案、调动服务，并在合适的场景主动出现，成为Agent连接真实世界的位置与出行服务底座。
目前，上述能力已经在众多产品和场景落地。
例如，微信用户打开小微，问“深圳海上世界在哪里”，小微就会调用腾讯地图卡片进行展示。如果用户希望深入了解，那么可以跳转到相应的小程序；整个流程的意图、展现、搜索、查询等，都是由腾讯地图和小微一起来完成。
Agent能力增强后，也得到了用户侧的反馈。
张治东透露，小微融入腾讯地图后，一开始地点和位置相关的用户请求比例非常小，但现在增长迅速。
同时，它和腾讯地图小程序呈现相辅相成的螺旋上升关系，并没有侵蚀小程序的用量。
目前，腾讯地图的生态伙伴正在逐渐增加。除了小微，元宝、OPPO小布助手、乐奇AI眼镜、光帆AI全感穿戴设备等已经接入。
除了C端用户，大大小小的企业用户对于地图也有了新的期待。
比如，零售行业的选址费时费力，企业技术人员需要先读文档、了解参数、处理数据、搭建页面，才能生成一份选址地图。随着AI时代的到来，借助Agent一键生成，自然而然成为企业的预期。
类似的情况，在SaaS、出行、营销等领域也十分普遍。企业希望把更多精力聚焦在业务本身，而非如何开发地图、调用处理接口上。
围绕这一需求，腾讯地图发布了新产品LBSwork，堪称“地图版WorkBuddy”。
LBSwork是一个桌面端AI地图工作台，基于WorkBuddy同源Harness框架，深度融合腾讯地图时空动态大模型，整合腾讯位置服务与位置大数据能力及垂类行业知识，可以为零售、文旅、出行等行业客户提供一站式“AI+地图”服务。
整合了多个专家的“专家智囊团”，是LBS的核心功能。
这一功能围绕不同地图场景，组织专业知识和工具，提供多位专家供用户选择，包括地图可视化专家、日常出行专家、营销洞察专家、零售选址专家、网约车专家、人群热力专家、物流履约专家等。
这些专家各有侧重，一些面向地图可视化和数据洞察，一些做垂直场景的LBS服务。据了解，LBSwork后续还会加入更多专家，覆盖更多场景。
仍以零售选址为例，过去选址靠腿跑、看报表，如今在LBSwork的协助下，业务人员只需要自然对话，就能结合业态、客群和选址标准，比较候选点位，梳理优势和风险，获得可以复核的选址建议。
北京乐世微广网络科技有限公司总经理于晓东表示，拍脑袋、链路长、协同差一直是传统选址的三大死结，现在，一句话就能生成自己专属的选址报告。“目前我们合作的包道、围辣、徐升记等品牌，成为LBSwork首批体验客户。”
从一次地点查询，到一份经营分析，再到一个完整的地图应用，LBSwork的价值被层层放大了：它不仅可以回答问题、提供报告，还能分析企业需求和经营状况，给出判断和建议。
这种深入生产力场景、成果可落地的办事能力，是WorkBuddy的长板，也是专攻地图的LBSwork正在深入钻研的方向。
此外，腾讯地图位置服务产品总经理李彬在现场还公布了最新的盖亚2.0。
作为腾讯地图位置服务AI全矩阵产品和能力，盖亚2.0包括腾讯地图LBSwork和时空Harness基础底座两个产品层，并最终面向各行业的目标客户提供高效解法。“去年，我们回答的是，平台怎么搭。今年，我们要回答的是，客户最终能拿到什么。”李彬说。
除了产品和功能的演进，更彻底的生态开放，是腾讯地图面向AI时代的核心策略。
这背后，是对用户习惯变化的洞察：查询地图，不一定要打开地图了。
以前，用户习惯于在地图App里面找地点。但现在，越来越多的用户开始在Chatbot、Agent里面去使用地图服务。
在钟翔平看来，这一趋势让地图信息的获取更加便捷、更加无处不在；它对消费者的用处很大，同时也对从业者提出更高要求。
同时，这里面也蕴藏着腾讯地图的新机遇：信息获取入口更加广泛；但基于地图的行动，特别是轻量需求之外的行动，仍然会收敛到专业平台上。
要想接住新的需求，腾讯地图就需要推进更全面、更高水平的生态开放。
具体来说，它希望让地图背后的能力、数据、MCP、Skill准备好，让各个场景的智能体都能高效、灵活、低成本调用，让用户token消耗更少、得到更好的结果。
另一方面，各路AI App、Agent平台，也需要腾讯地图的协助。
原因在于：腾讯地图握有“图”的优势。
与通用信息查询相比，LBS相关的AI需求，往往不是只靠数据就能满足；用户仍然非常需要“看清楚”自己在哪里、要往哪里去、路线长什么样，图形表达至关重要。
张治东举例称，腾讯地图与OPPO合作时发现，在查询天气、规划游玩路线等场景，AI答案带上图片，点击率超过30%；无图就只有百分之十几。
人终归是视觉动物，而腾讯地图可以帮助各大AI平台形成更准确、更清晰、场景化定制的图形界面。
此外，用户获取地图后，后续行动仍然需要地图服务的支撑，数据需要更长的流动，这也是腾讯地图能够发挥长板的环节。
一个以Agent化地图为基础设施的开放生态，是腾讯地图的愿景。正如钟翔平所说，AI时代，腾讯地图要成为Agent时代最友好的地图，帮助所有的Agent。
在移动互联网和AI时代，腾讯地图都强调生态优先。因此，腾讯地图在上一个时代沉淀的经验可以被复用，比如对用户和企业的认知，支持入口方和开发者生态的经验，等等。
同时，腾讯地图也有不少需要继续补强的地方。
比如，它希望让原子能力的“准备度”更高，在各种场景都能有更好的体验。
以服务完整性为例，与OPPO合作时，腾讯地图不仅把地点信息做整理，还把地点背后的微信小程序直达入口，周边相关服务做一体化提供；以响应时间为例，在小微场景，用户需要更精炼的内容，所以通常需要保障迅速做出快而准的回答。
智能眼镜等硬件厂商的要求同理——多0.1秒的延迟，都会让用户感到“卡”。
此前，腾讯地图与乐奇Rokid推出行业首个AI眼镜原生打车服务。用户不用掏手机，通过对话就能完成叫车、选车到支付的全流程。
为了让AI眼镜丝滑叫车，腾讯地图把支付、地图、出行、内容等能力模块，做成了可以直接被眼镜调用的标准件。用户发出指令后，AI眼镜只需要一次调用，就能唤起多种能力执行任务。
这正是钟翔平所说的：腾讯地图不做硬件，但希望成为智能硬件的“手”和“脚”，让合作伙伴把资源和精力集中在创新上。
在对谈中，腾讯地图管理层认为，当下做到了及格分，还在向更优秀发展。
要想做到“优秀”，腾讯地图正在解决的问题是，做好成本、token消耗量、性能、速度的帕累托最优。
比如，在许多场景下，地图服务不能单纯求快，而是要兼顾细节体验，才会让用户觉得更丝滑、信息更准确。
Agent化、全面开放、不断进化的腾讯地图，也要面对新的商业化路径和新的价值空间。
和所有AI交朋友的腾讯地图，是否能塑造出一条新的价值增长曲线，目前还没有答案。
