作為一個科技媒體人，基本永遠在路上。剛剛過去的 2025 年飛了快 10 萬公里，平均每周都要出差一次，讓我練就了一個「鐵屁股」。

這種高強度的差旅讓我對打車體驗非常敏感，在落地后的「最后一公里」，往往也是焦慮感最強的時刻：

當我拖著 28 寸行李箱站在陌生的機場出口，雖然手機里已經排到了號，但心里卻在打鼓：「這次來的車后備箱能不能塞下我的箱子？」、「車里會不會有上一單留下的煙味？」……

我發(fā)現(xiàn)打車很像「開盲盒」，雖然很方便，卻在某種程度上讓渡了對體驗的選擇權。對于我這樣的高頻差旅人士而言，比起驚喜，更需要的是「確定性」。

好在，變化終于來了。

最近我在滴滴的打車界面使用AI 助手「小滴」。經過一番實測，我們把平時打車時遇到的各種難題都拋給了它，我發(fā)現(xiàn)它并不是那種只會機械回復的 AI 客服，而是一個真正試圖把「怎么打車」的選擇權交還給用戶的「出行管家」。

不僅是叫車，更是「懂車」的 AI 助理

在過去很長一段時間里，我們對打車軟件的預期都停留在「效率」二字，用戶更像是被動接受。但隨著 AI 大模型的接入，原來的關系正在發(fā)生改變。

AI 要完成的，當然不只是「打到車」這種初級訴求，而是通過對車輛屬性的判斷，幫用戶在海量車源中完成精準篩選，真正實現(xiàn)「選得準」。

打開 AI 叫車的界面，就能看到，小滴已經給出了常見的篩選標簽，「空氣清新」「SUV」，只需要點擊對應的標簽，就可以直接形成叫車指令。

在下方對話框也可以直接輸入自己的指令——用最普通的口語即可。

以「寬敞」為例，這個標簽背后是最核心的過濾需求：車型。小滴能夠迅速識別標簽，完成剔除，再匹配最近的車輛。

這看似只是加了幾個可選項，但背后反映了滴滴對用戶需求更加精細化的調度：它不僅需要知道車在哪里（位置坐標），更需要知道這輛車「是什么樣」（服務畫像）。

從被動派單到主動篩選，這一轉變意味著打車正在從「開盲盒」變成一種「可預測」的服務。

在理解了「選得準」指令后，為了測試它的能力邊界后，我們又給小滴出了一道典型「既要又要」的難題，看看它在面對復雜條件時，能否依然保持高效。

「既要又要」在實際使用中相當普遍：比如要去機場，行李多、預算有限，但在傳統(tǒng)的打車軟件里，這往往意味著一連串繁瑣的盤算：你得先在車型列表里上下劃拉，手動勾選特惠、快車、優(yōu)享，還要在心里許愿來車之后，后備箱裝得下手里 28 寸的行李箱。

為了測試小滴處理這類多維訴求的能力，我嘗試輸入了一條非常寫實的指令：「打車去白云機場，要后備箱大的車，預算上限 100 塊�！�

在實測中，小滴并沒有采取那種死板的、一刀切式的過濾方式。它先是抓住了「大空間」這個核心硬指標，但是在最后呈現(xiàn)方案時，依然體貼地保留了列表模式。

這種處理方式很聰明，AI 看懂了「建議」，而不是試圖「替代」人類決策。

匹配的選擇列表出來之后，需要在 50 秒內進行選擇。

這背后有很多原因，比如滴滴遵循的是就近派單，車況和價格實時變化，猶豫片刻可能車輛就開走了，50 秒算是一個比較合理的時間區(qū)間。

當然，如果附近確實沒有完美符合要求的車，小滴也會提示有哪些「雖然不完全滿足條件但離您很近」的備選司機。

全程在線的「出行管家」，貼心又有趣

如果說精準的車型匹配展示了小滴作為 AI 的「硬實力」，那么接下來的進化則更具人情味，它正在從一個效率優(yōu)先的叫車工具，轉變?yōu)橐粋�全程在線的「出行管家」。

基于對話的形式，小滴引入了目的地搜索的功能。接下去，無論是詢問是否需要出行，還是直接安排一鍵打車，都頗有「大管家」的風范。

在下面這個行程里，我先是搜索了有哪些可以看耳鼻喉科的醫(yī)院，作為最開始的搜索需求，很快，小滴就給出了幾個不同的選項。

滑動不同的選項卡，上方的地圖會隨之變化，可以根據(jù)自己的距離選擇，每個選項都可以直接一鍵打車。

「搜索-叫車」的鏈路，還可以實現(xiàn)預約的功能。比如，我想要趁著午休時間去圖書館——去哪家分館？能不能按我說的時間出發(fā)？這些全部都在和小滴的對話當中，一次性解決。

如果是傳統(tǒng)的預約叫車，涉及到很多步驟：先是在二級菜單里找到入口，再在彈出的數(shù)字滾輪里，艱難地對準時間，對完日期對時刻。而現(xiàn)在，一切都可以簡化成一句話。小滴能夠通過自然語言理解，瞬間完成預約，免去了調節(jié)時鐘的麻煩。

不過，自然語言理解的挑戰(zhàn)在于：對模糊語義的判斷。

在這里，我的指令是「十分鐘后幫我叫輛車去海珠會議文化中心」。這句話可以理解成「十分鐘再開始叫車」，也可以理解成「十分鐘后出發(fā)」。

我的原意是前者，但小滴理解成了后者，直接開始了智能叫車，而因為司機就離得不遠，他不可能原地等個十分鐘再過來，最后的結果是，十分鐘后我就到目的地了。

模糊語義理解可能是所有大模型共同面對的挑戰(zhàn)，但無論如何，小滴已經展現(xiàn)出了令人驚喜的服務統(tǒng)籌能力。

更有趣的是，小滴還在嘗試扮演出行路上「情緒搭子」的角色。

在行程的十分鐘內，我還試著「逗逗小滴」，跟它聊了聊司機對交通狀況的吐槽，它會反過來問我的看法，還能聊點兒歷史文化，人生哲學。在實際互動中，小滴的回復有時候顯得有些「直男」，比較一板一眼，似乎還沒完全進化成那種能接住所有梗的搭子。

但是，它真發(fā)優(yōu)惠啊，在聊天的過程中，小滴會時不時觸發(fā)一些驚喜彩蛋，聊著聊著可能就直接給出一張真金白銀的打車券。

在專業(yè)的工具屬性之外，能提供一點幽默感和實打實的讓利，這本身就是一種非常討喜的加分項。它讓原本枯燥的行駛時間，變成了一次低成本的互動游戲，讓「打車」這件事多了一份人情味和探索的樂趣。

不炫技的 AI ，讓用戶不吃虧，讓好服務有身價

在體驗了幾天后，我們發(fā)現(xiàn)小滴所展現(xiàn)出的各種 AI 能力，并不是為了向外界展示某種高深莫測的技術肌肉。作為一種體現(xiàn)在出行平臺上的 AI 應用，它的邏輯應該非常樸素：像鹽溶于水一樣，有味卻無形。

滴滴做 AI，最值得玩味的一點，是它把背后極度復雜的后臺鏈路和底層服務能力通通「折疊」進了一句句簡單的對話里。

對于乘客而言，AI 還是那個 AI，但出行的體感卻實現(xiàn)了一種「降維」：你不再需要學習復雜的規(guī)則，只需要像和朋友聊天一樣提出需求。

更深層的意義在于，這種 AI 驅動的精準匹配，也為龐大的網約車司機群體帶來一場正向的紅利。

許多優(yōu)秀的司機，他們的優(yōu)質服務往往是隱形的。在傳統(tǒng)的派單邏輯下，乘客在出發(fā)前很難感知到這種差異，導致「好服務」很難直接轉化為「高收入」。當實現(xiàn)精準匹配之后，那些長期堅持高標準服務的司機，自然通過 AI 的篩選機制，從海量車源中脫穎而出。

這些，或許才是 AI 作為一個工具，在解決效率之外，所能提供的最高級、最有人情味的價值。

或許現(xiàn)在，小滴還不是一個完美的「滿級 AI」，但在滿世界都在「卷」大模型的當下，滴滴選擇了一條最務實的路，用 AI 解決哪怕最微小的出行痛點。