滴滴用 AI 托住了打車的「非標(biāo)」體驗。

作者｜周永亮

編輯｜鄭玄

在外界的認知里，滴滴一直是一家出行公司。但從早期的運力調(diào)度、路徑規(guī)劃，到自動駕駛的長期投入，技術(shù)一直是這家出行公司運轉(zhuǎn)的必要條件。

而近期滴滴升級推出的 AI 叫車產(chǎn)品「AI 小滴」，又將 AI 這個技術(shù)落地做了新的嘗試：從效率轉(zhuǎn)向更具體、更個人化的體驗。AI 小滴做了一件事：在打車時，聽懂你那些模糊、臨時的需求，找到最合適的那輛車。

01

當(dāng)標(biāo)準化「撞上」真實生活

回顧網(wǎng)約車過去十年的歷程，最大的變化就是實現(xiàn)了服務(wù)的「標(biāo)準化」。通過快車、專車等品類，解決了數(shù)億人「從 A 點高效移動到 B 點」的問題。

無論在一線城市，還是在某個小城市，系統(tǒng)根據(jù)用戶的勾選，告知來的快車還是專車，大概多少錢，多久能到。

但在效率之上，真實生活中的個性化需求，卻常常被忽略。

試想這樣一個場景：帶父母出門，你的核心訴求不是「快」，而是空間寬敞、駕駛更平穩(wěn)、少顛簸不暈車；或者在商務(wù)接待時，你需要的車內(nèi)清新、安靜、體面；又或者是出差，剛需變成了后備廂更大、上下車更從容。

在過去，這些需求是隱形的?，F(xiàn)有的網(wǎng)約車大多是基于車型和價格分類的，比如快車、優(yōu)享、專車、商務(wù)等。而在這基礎(chǔ)上，用戶的個性化需求也可以被看見，比如「我今天頭疼，想安靜一點」，或者「我?guī)е蠹欣?，需要后備箱大一點」。

而這恰恰是 AI 大模型切入打車場景的最佳錨點。

02

從「猜謎」到「閱讀理解」

體驗 滴滴 AI 叫車后，你會發(fā)現(xiàn)它少了一些工具感，多了一層類似「管家」的邏輯。

它的交互邏輯很簡單，你可以直接用語音或文字對它說出你的需求。比如，「叫一輛清新舒適的車，我有點暈車，身體不舒服」。

在后臺，大模型的語義理解能力開始運轉(zhuǎn)。它不再只是機械地搜索關(guān)鍵詞，而是將這些自然語言「翻譯」成滴滴平臺能執(zhí)行的服務(wù)標(biāo)簽。當(dāng)你說「暈車」，系統(tǒng)會自動關(guān)聯(lián)「無異味」、「空氣清新」等標(biāo)簽；當(dāng)你說「有孕婦」，系統(tǒng)會啟動「車內(nèi)寬敞」、「駕駛平穩(wěn)」等篩選條件。

據(jù)了解，目前 AI 小滴已經(jīng)支持空氣清新、后備廂大、駕駛平穩(wěn)等 90 多個服務(wù)標(biāo)簽。這些標(biāo)簽并非憑空而來，而是滴滴多年來對車輛、司機行為、用戶評價進行數(shù)字化沉淀的結(jié)果。

滴滴的數(shù)據(jù)也印證了這些需求的普遍性：在所有個性化需求中，「空氣清新」和「不暈車」等體驗類需求，已經(jīng)和「又快又便宜」一樣，成為用戶的核心關(guān)切。

更有意思的是，AI 小滴在產(chǎn)品設(shè)計上，有一種務(wù)實的「誠實感」。

AI 并非萬能，它深知在真實的運力環(huán)境下，無法時刻滿足所有完美想象。當(dāng)你提出的需求過于苛刻，比如要立即出發(fā)，又要空間大，又要司機評分極高，而附近恰好沒有完美匹配的車輛時，AI 小滴并不會「畫餅」。

它會引入產(chǎn)品經(jīng)理般的決策邏輯，判斷哪些是「必須滿足」的硬性條件，比如乘客人數(shù)，哪些是「盡量滿足」的軟性期望，比如車輛顏色。

然后，它會用「匹配度分數(shù)」的形式，誠實地告訴用戶結(jié)果：「為您找到一輛推薦程度 95% 的車，滿足『空間寬敞』和『行駛平穩(wěn)』。」

這種設(shè)計，把選擇權(quán)和知情權(quán)交還給了用戶，讓供需匹配的過程變得透明。它解決的不僅是找車問題，更是用戶在叫車時的確定性。

除了找車，AI 小滴正向完整的出行助手進化。

在多人出行、多途經(jīng)點的復(fù)雜場景下，你不再需要手動一個個輸入地址，只需告訴它「先去 A 地接一個人，再去 B 地送人」，它就能自動規(guī)劃順路的接送路線。甚至當(dāng)你問「附近哪家咖啡店近」時，它能直接幫你一鍵叫車過去。

這背后，是人機交互邏輯的根本改變：它不再是人去適應(yīng)機器的規(guī)則，而是機器開始努力理解人的習(xí)慣。

03

務(wù)實的 AI 落地

滴滴選擇的 AI 落地方向，顯得克制且務(wù)實，即在最高頻的「打車」業(yè)務(wù)上，做了一次深度的體驗優(yōu)化。從這個角度看，「AI 小滴」的推出，是滴滴服務(wù)能力的自然延伸。

同時，它也預(yù)示著當(dāng)平臺的效率、覆蓋和穩(wěn)定性已經(jīng)成為基礎(chǔ)能力，競爭的維度自然會轉(zhuǎn)向服務(wù)的「精度」和「溫度」。

滴滴這次沒有選擇去講一個宏大的故事，而是把大模型用在了最接地氣、最接近真實體感的環(huán)節(jié)。在這個意義上，AI 小滴不僅僅是一個功能，它更像是滴滴對未來出行服務(wù)形態(tài)的一次預(yù)演，從標(biāo)準化的「物理位移」，向「服務(wù)體驗」深化的一次重要嘗試。

*頭圖來源：視覺中國

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