Am 28. Januar 2026 fand unter dem Motto „2026 NEXT – Neue Horizonte | Cockpit-Payment- Agent : Ein neues Mobilitätsparadigma“ in der Moli Community in Zhangjiang, Shanghai-Pudong, eine gemeinsame Präsentation statt. JDO, Zhipu und China UnionPay stellten gemeinsam einen cockpitnativen Payment Agent vor. Das Produkt gestaltet Zahlungsfunktionen auf Systemebene für intelligente Cockpits neu und bietet dem Dienste-Ökosystem intelligenter Fahrzeuge einen neuen technologischen Ansatz und ein neues Anwendungsmodell.
Der vorgestellte cockpitnative Payment Agent integriert nicht lediglich bestehende Zahlungsfunktionen. Unter der Leitung von JDO und auf Basis seiner selbst entwickelten Cockpit-Agent-Architektur wurde das Bezahlen als nativer Bestandteil der Cockpit-Dienstkette konzipiert. Durch ein umfassendes Verständnis von Nutzerabsicht, Fahrzeugzustand und Mobilitätssituation koordiniert das Produkt im Cockpitsystem den Ablauf von der Dienstauslösung über die Entscheidungsumsetzung bis zum Zahlungsabschluss. So fügt sich das Bezahlen natürlich in das Mobilitätserlebnis ein.
Technologisch nutzt der cockpitnative Payment Agent eine mehrschichtige Architektur aus „Basismodell + szenariospezifischen Agents“. Zhipu stellt dafür das große KI-Modell GLM als Modellbasis bereit. Es verleiht dem System stabile, allgemeine und kontinuierlich weiterentwickelbare Fähigkeiten für Verständnis und Schlussfolgerung. Darauf aufbauend entwickelt JDO ein Agent-Fähigkeitensystem für den Fahrzeugeinsatz, das die kontrollierbare Ausführung von Cockpitdiensten und Zahlungsprozessen ermöglicht.
Als eine der führenden chinesischen Forschungseinrichtungen für große KI-Modelle arbeitet Zhipu seit Langem an allgemeiner künstlicher Intelligenz und multimodalen großen Modellen. Seine Modellreihe GLM (General Language Model) verfügt über ausgereifte Fähigkeiten bei Sprachverständnis, kontextbezogenem Schlussfolgern und multimodaler semantischer Ausrichtung und wird bereits in mehreren Branchen in großem Maßstab eingesetzt. In dieser Kooperation liefert GLM dem Cockpit-Payment-Agent eine einheitliche Grundlage für semantisches Verständnis und Schlussfolgerung. Dadurch kann das System natürliche Sprachanweisungen, unklare Absichten und Kontextzusammenhänge in komplexen, fortlaufenden Mobilitätssituationen verstehen.
Im Fahrzeug sind Nutzeräußerungen häufig unvollständig, stark kontextabhängig und von schnell wechselnden Situationen geprägt. GLMs Fähigkeiten beim Verständnis langer Kontexte und beim mehrstufigen Schlussfolgern ermöglichen es dem Cockpitsystem, in fortlaufenden Gesprächen und dynamischen Szenarien semantisch konsistent zu bleiben. Dies liefert stabile Eingaben für Entscheidungen und Ausführung der übergeordneten Agents und unterstützt so den kontinuierlichen Betrieb des Cockpit-Payment-Agents.
Auf der GLM-Modellbasis hat JDO mit seiner mehr als 10 -jährigen Engineering-Erfahrung im Bereich intelligenter Cockpits ein Agent-Fähigkeitensystem für den Fahrzeugeinsatz aufgebaut. Es umfasst zentrale Module wie Absichtsinterpretation, Aufgabenzerlegung, Service-Orchestrierung und Ausführungssteuerung. So lassen sich Modellfähigkeiten auch bei begrenzter Rechenleistung, hohen Echtzeitanforderungen und strengen Sicherheitsvorgaben im Fahrzeug in umsetzbare, serienfähige Systemfunktionen überführen. Gestützt auf die praktische Erfahrung mit mehr als 30 chinesischen und internationalen Automobilherstellern und einer Abdeckung von über 40 Millionen Serienfahrzeugen lässt sich der cockpitnative Payment Agent flexibel an unterschiedliche Cockpitplattformen und Systemarchitekturen anpassen. Dadurch sinkt die Komplexität von Funktionsintegration und Systembereitstellung für Automobilhersteller.
Für die Zahlungsfunktionen stellt China UnionPay seinen MCP-Zahlungsdienst (Model Context Protocol) bereit, der über große KI-Modelle aufgerufen werden kann. Damit kann der cockpitnative Payment Agent unter Einhaltung der Finanzaufsichts- und Sicherheitsvorgaben verschiedene Zahlungsszenarien und Dienste anbinden. Durch die standardisierte Verknüpfung mit Cockpit-Dienstabläufen lassen sich UnionPay-Zahlungsfunktionen in typischen Mobilitätssituationen wie Tanken, Parken und Unterhaltung im Fahrzeug reibungslos aufrufen. Dies schafft eine zuverlässige Grundlage für Cockpitzahlungen und gewährleistet die Einhaltung finanzieller Sicherheits- und Aufsichtsanforderungen.
Durch die Zusammenarbeit der drei Partner kann der cockpitnative Payment Agent bereits in mehreren häufig genutzten Mobilitätsszenarien stabil arbeiten. Das System verknüpft Reiseinformationen und Nutzeraktionen, um Dienstauslösung und Zahlungsausführung durchgängig miteinander zu verbinden. Unter Wahrung von Sicherheit und Kontrollierbarkeit reduziert es den Bedienaufwand beim Bezahlen im Fahrzeug deutlich und verbessert die Kontinuität des gesamten Mobilitätserlebnisses.
JDO-CEO Wang Yifei erklärte, der cockpitnative Payment Agent sei eines der wichtigen praktischen Ergebnisse unter dem Motto „2026 NEXT – Neue Horizonte“. Ermöglicht worden sei dies durch das Ökosystem der Moli Community und die koordinierte Unterstützung verschiedener Partner auf unterschiedlichen Technologieebenen. Auch die von PPIO bereitgestellten Rechenressourcen seien eine wichtige Grundlage für den stabilen Betrieb und die kontinuierliche Weiterentwicklung der Cockpit-Agents. Zhipu-Vizepräsident Wen Jianhui erklärte, Zhipu habe auf Basis seiner selbst entwickelten GLM-Modellreihe zentrale Fähigkeiten für multimodale Interaktion und szenariobasierte Aufgabenausführung geschaffen. Die enge Zusammenarbeit mit JDO und China UnionPay sei ein beispielhafter Ansatz zur Verbindung großer KI-Modelle mit Fahrzeugszenarien und dem Zahlungsökosystem. Die Konzentration relevanter Unternehmen in der Zhangjiang Moli Community ermögliche darüber hinaus eine effiziente Verknüpfung von Technologien und Ressourcen. JDO wird sein Cockpit-Agent-Fähigkeitensystem künftig weiter ausbauen und gemeinsam mit Zhipu, China UnionPay und weiteren Partnern die breite Anwendung in zusätzlichen Fahrzeugmodellen vorantreiben. Zugleich sollen weitere Szenarien rund um Unterhaltung im Fahrzeug, Gesundheit und alltäglichen Konsum erschlossen werden. Auch Kooperationsmöglichkeiten mit weiteren Unternehmen der Moli Community wie Dingdong Maicai in häufigen Alltagssituationen der Nutzer sollen aktiv untersucht werden. So soll sich das intelligente Cockpit schneller zu einer „umfassenden Plattform für Mobilitäts- und Alltagsdienste“ entwickeln.
Nach Einschätzung von Branchenvertretern zeigt die Einführung des Produkts die gemeinsame Erprobung des Zusammenspiels großer KI-Modelle, des Cockpit-Systemengineerings und der Zahlungsinfrastruktur. Sie bietet einen neuen praktischen Weg zu durchgängigen Dienstabläufen in intelligenten vernetzten Fahrzeugen und liefert der Branche wertvolle Anhaltspunkte für die weitere Entwicklung intelligenter Cockpits.