文 | 強(qiáng)調(diào)Next

谷歌最近給Gemini上線了一個(gè)打車功能。你對著手機(jī)說"幫我叫輛車去機(jī)場"，Gemini會打開Uber App，在屏幕上一步步模擬手指點(diǎn)擊：選出發(fā)地、輸入目的地、選車型，走到最后一步，系統(tǒng)停下來，提示你："請確認(rèn)費(fèi)用并點(diǎn)擊下單。"

忙活半天，最后還是要自己按。

這個(gè)細(xì)節(jié)有點(diǎn)可笑，但它正是當(dāng)下"AI打車"面臨的共同拷問：這件事到底方便了誰？

01.說話，其實(shí)比點(diǎn)擊更累

國內(nèi)的AI打車產(chǎn)品做得比谷歌流暢，千問接高德運(yùn)力，滴滴有小滴，一句話叫車在技術(shù)上已經(jīng)走通了。但很多真實(shí)用過的用戶發(fā)現(xiàn)，體驗(yàn)并沒有想象中那么順。

需求簡單的時(shí)候，直接去某個(gè)地址、不挑車，點(diǎn)一下App就能搞定，繞一圈說給AI聽反而多了步驟。需求復(fù)雜的時(shí)候，比如要選特定車型、加途經(jīng)點(diǎn)、說明特殊情況，AI理解了意圖，但最后往往還是要在界面上確認(rèn)勾選，中間那些步驟并沒有被真正省掉。

而對于那些喜歡比價(jià)和比車型的用戶來說，AI打車則完全不給用戶自主選擇。AI推薦的是否是真便宜，用戶體驗(yàn)上無從考證。

更根本的麻煩是，人和機(jī)器說話本身就是有門檻的。你得先想好怎么表達(dá)，說完了還要等它反應(yīng)，不確定它理解對沒對，說錯(cuò)了還得重來。這個(gè)摩擦，在很多場景下并不比直接點(diǎn)幾下少。

這也不是新問題。語音搜索十幾年前就出現(xiàn)了，百度當(dāng)年也判斷語音搜索就是搜索的未來形態(tài)，于是花了相當(dāng)大的力氣去推，但一直沒真正普及，原因就在這里。

用嘴搜索聽上去比打字方便，但開口說話是有心理門檻的：公共場合不方便，組織語言需要時(shí)間，說完了還不確定結(jié)果對不對。語音搜索能解決的，是"手不方便的時(shí)候怎么搜"，但大多數(shù)時(shí)候手是空著的。

AI時(shí)代真正改變搜索的，不是語音輸入，而是推薦引擎把信息主動推到用戶面前、是大模型讓搜索能理解更復(fù)雜的問題、能返回更有用的東西。AI改變的是底層能力，不是交互方式。

今天的AI打車，在一定程度上走的是當(dāng)年語音搜索的老路。

02.57%的同質(zhì)化需求，和它背后滴滴的焦慮

滴滴的AI打車產(chǎn)品“小滴”上線后，公布了用戶的個(gè)性化叫車需求分布，排第一的是"又快又便宜"，占57%。

這個(gè)結(jié)果并不奇怪。"又快又便宜"本來就是所有人打車的基礎(chǔ)訴求，用自然語言說出來和直接點(diǎn)快車，沒有本質(zhì)差別。用AI叫車的人，想要的并不是一種新的打車體驗(yàn)，而是舊的打車體驗(yàn)，只是換了個(gè)入口說出來而已。

剩下那些真正個(gè)性化的需求，帶老人、孕婦出行、對車況有要求，確實(shí)是AI能幫得上的場景，但量級很小，而且這部分用戶原來也有辦法處理，只是麻煩一點(diǎn)。

現(xiàn)在的AI打車，更多是在給一件本來就能做的事情加了一層對話包裝，并沒有創(chuàng)造出原來做不到的東西。

那么滴滴為什么還是要大力推AI打車？

因?yàn)橥{已經(jīng)在門口了。千問做AI打車，背后接的是高德的車源，月活已經(jīng)超過3億。微信那邊，騰訊管理層今年在財(cái)報(bào)電話里提到，龍蝦智能體將接入出行小程序，用戶可以在微信里對話叫車。微信月活13億，一旦跑通，所有網(wǎng)約車平臺都變成它的后端：叫車功能誰做得好看，在這件事面前根本不是最關(guān)鍵的。

問題的核心在這里，用戶叫車的第一個(gè)動作，可能不再是打開滴滴了。叫車功能誰做得好看，在這件事面前并不是最關(guān)鍵的。

過去十年，滴滴靠海量司機(jī)和調(diào)度系統(tǒng)在打車市場站穩(wěn)了腳跟。這一切的前提是：用戶想打車，就得打開滴滴。今天聚合平臺已經(jīng)在分流：2026年1月，高德等聚合平臺單月訂單首次突破3億，占全國總量的31%，每三單里就有一單不是直接在滴滴下的。AI助手的加入，加劇了這個(gè)趨勢。

如果用戶養(yǎng)成了"跟AI說一句話"的習(xí)慣，司機(jī)還是滴滴的司機(jī)，車還是跑在路上，但流量和用戶關(guān)系歸了別人。這和十年前外賣平臺入場對餐廳做的事情很像，餐廳沒有變差，只是用戶開始先打開美團(tuán)再決定吃什么，之后餐廳在定價(jià)上能說了算的空間越來越小。

03.那AI時(shí)代的打車應(yīng)該是什么樣的

這個(gè)問題目前沒有確定的答案，但方向可以想。

語音搜索沒能成為AI時(shí)代搜索范式的原因，在于它只改了輸入方式，底層邏輯沒動。大模型真正改變搜索，是因?yàn)橄到y(tǒng)能處理的問題類型變了，能給出的結(jié)果質(zhì)量變了。

打車這件事，真正能被AI改變的地方，可能不在叫車的那個(gè)對話框里。

一個(gè)方向是讓AI在更早的時(shí)候就介入，比如知道你明天早上八點(diǎn)有個(gè)會議，提前幫你預(yù)約好車，不需要你開口問。這是從"響應(yīng)指令"變成"主動安排"，對話只是偶爾需要確認(rèn)的環(huán)節(jié)，不是主流程。

另一個(gè)方向是無人駕駛真正落地之后，打車這件事本身變了，車在哪、什么時(shí)候來、路線怎么走，全部由系統(tǒng)決定，用戶只需要說去哪兒，其余的不用管也不用問。滴滴自己在投無人駕駛，這才是它想走的那條路，只是現(xiàn)在還有點(diǎn)遠(yuǎn)。

還有一個(gè)常被忽視的角度，AI在調(diào)度和定價(jià)層面的優(yōu)化，用戶看不見，但影響真實(shí)存在，更準(zhǔn)確地預(yù)測需求、更合理地分配司機(jī)、在高峰期更快匹配到車。這些不是產(chǎn)品層面的變化，是后臺運(yùn)轉(zhuǎn)效率的變化，也是AI能干的事。滴滴真正的AI故事，或許更應(yīng)該從這里講起。

04.做了，但做的不是最重要的事

滴滴、千問都在做AI打車，方向肯定沒有錯(cuò)，這個(gè)領(lǐng)域遲早會被AI改變。

但當(dāng)下主流產(chǎn)品，本質(zhì)上是把對話框加在了打車App前面，把"打開App點(diǎn)幾下"變成了"說一句話再點(diǎn)幾下"，或者依然是點(diǎn)幾下，沒有真正減少用戶的負(fù)擔(dān)，也沒有創(chuàng)造出新的可能性。

更大的麻煩在于，這種焦慮驅(qū)動下推出的產(chǎn)品，容易讓公司誤以為AI這件事已經(jīng)做了，戰(zhàn)略上反而放松了。

該想清楚的問題是，AI時(shí)代用戶憑什么還需要打開滴滴？至少小滴上線還沒有回答清楚這個(gè)問題。