咚咚驾驶

咚咚驾驶app是一款国内汽车人工智能出行服务软件，软件基于Careing的汽车互动驾驶实践，在这里用户可以进行智能且全新的汽车智能交互，和其他人进行线上线下的互动，在这里可以对自身车辆进行智能交互，和自己的客户进行线上交流，实现客户与客户之间的交流，还可以进行各种趣味的车辆小游戏，是用户驾车时不一样的驾车体验，并且还可以进行一些简单的小游戏，让用户可以非常的方便，使用户在乘坐车辆时更加的方便。软件操作也非常的简单，只需要在手机上一键的操作，软件会为用户进行精准的数据的数据，用户只需要在手机上就能直接的查看自己的数据，就可以非常方便的管理客户，非常的方便。
软件特色
1、智能且全新的汽车智能交互，和其他人进行线上的线上的互动，线下线上互动。
2、对自己车辆进行智能交互，提供各种有趣的车型，还可以进行趣味的车型，进行视频在线。
3、是用户驾车时不一样的一个软件，对用户的车辆进行智能的实时的查看，以及各种的轨迹的查询。
软件优势
1、与你的车辆进行实时的车辆智能的交互，随时的查看自己的数据，了解自己车辆的轨迹。
2、在软件中，用户还可以对自己的车进行智能的管理，线下，线下，都可以进行视频的在线交流，
3、为用户打造了一个趣味的线上互动平台，在软件中，用户可以对自己车辆进行智能的控制，
4、用户还可以对自己车辆进行各种有趣的车型进行在线的使用，
软件功能
1、实时的查看，了解自己车辆的相关信息，智能的管理
2、可以对自己车辆进行在线的管理，线下，线下，这个平台，你可以实现
3、智能的在线交互，线下，，你可以实现互动，让你获得更多的乐趣
软件亮点
在应用中就能对自己车辆进行管理，并能对所有的车辆进行实时查看，
车型通过应用就能清楚了解，可帮助用户更高效的使用，享受更优质的服务，
在应用中还有话费充值，可在线实现消费，以便能及时给车主提供优质的服务。

咚咚驾驶app是一款国内汽车人工智能出行服务软件，安装该软件能够尽可能的保证车主用户驾驶安全，例如，来往的电话不用低头接，想听的音乐广播也不用手动操作，只要口述：“你好咚咚”，“副驾女郎”便会帮你服务，全程语音对话，智能交互，极其方便的操作链接，便能尽可能的提升车主在驾驶途中的注意力，降低汽车行驶途中玩微信、接打电话的安全隐患。而且，咚咚驾驶app中的自然语言搜索引擎，已为800万车主提供全语音智能导航、电话接听拨打、车载MP3、汽车生活服务查询、网红电台推荐、新闻小说播报、汽车维修保养、洗车加油等多维度汽车人工智能服务，轻松让驾驶出行更安全。

软件特色

【全语音操控，出行更安全】
口述：“你好咚咚”唤醒咚咚副驾女郎，表明服务需求，全程语音对话，不再手忙脚乱；
降低汽车行驶途中玩微信、接打电话的安全隐患，对话咚咚女郎，帮车主接听拨打电话。
【全方位服务，咚咚更懂你】 
汽车智能语音导航找咚咚，告别手输地址、途中更改导航目的地的麻烦，直接口述设定；
目的地或附近停车场、加油站、汽车维修、洗车、4S店、美食餐厅、酒店找咚咚；
查天气、景点、电话黄页等海量周边查询服务找咚咚，从此自驾出行不纠结；
语音点播经典流行音乐、热门电台节目、新闻头条，一个人开车出行不再无聊犯困。
【智能语义识别，服务更精准】
车主在驾驶途中，有其他声音干扰，咚咚依然精准识别指令；
家庭自驾出游，后座老人小孩点播节目，也能准确识别收音；
支持车主多轮对话，最多1秒钟可完成语义指令。
【汽车接入咚咚AI车充】
可随汽车启动，激活更多咚咚女郎智能服务；
手机锁屏情况下，口述您所想，一呼百应；
拨打电话无弹窗提示，紧急情况下可立刻拨打；
让您体验有软有硬，即插即用的人工智能出行体验。
【战略合作伙伴】
360商城、百度地图、高德地图、蜻蜓MF、虾米音乐、喜马拉雅、多听电台、天猫汽车、京东、Uber、大众点评、途虎养车、豆瓣FM、中国天气通、微信、今日头条、网易新闻、携程、滴滴出行、汽车之家、易道、ETCP停车、宽途洗车、中石化加油等108家平台合作，重新定义车载生活服务。

功能亮点

1、解放双手，语音唤醒咚咚。
2、一句话点播音乐/听书/儿童音频。
3、升级原车支持人车对话。
4、QC2.0快充，极速手机充电。

咚咚驾驶怎么用

想要体验完整语音控制，请打开一下权限

咚咚驾驶，是一家做汽车人工智能出行服务的。有复APP和车载充电器，APP和车载充电器通过蓝牙连接，然制后就可以与人工智能对话，使用听歌，接知听电话，语音导航，周边查道询等服务了。总体来说与普通的智能车载产品要好。

更新日志

v1.9.26.2版本
1、修复部分地区语音识别后不执行命令的问题
2、修复部分手机播放第三方音乐断开后重复播放的问题
3、修复已知问题，提升稳定性
v1.9.25版本
1、优化部分手机连接设备失败问题
2、优化部分已知问题
如有任何疑问，请加订阅号【咚咚驾驶】反馈哦！
v1.9.24版本
1、优化部分手机连接设备失败问题
2、优化部分已知问题