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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(rèn)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(zhǔn)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(zhǔn)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。
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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。現(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蠹欣睿枰髠湎浯笠稽c」。
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。
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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?jǐn)?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(zhǔn)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
本文為極客公園原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO
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