大廠都在找場景，滴滴先把 AI 裝進了出行里

先在一個具體的場景里，把用戶在意的事變得更確定。

作者I王彬

封面I滴滴

去年 9 月，滴滴開啟公測 AI 出行助手“小滴 Beta v0.8 版本”。經過半年的調整期，最近，“AI 叫車”的字樣終于貼在了所有用戶的 APP 圖標上。用戶使用 APP 即可體驗“AI 小滴”個性化叫車、預約用車、查詢歷史訂單等功能。

官方信息顯示，公測階段，用戶呼聲較高的體驗痛點包括可選油車電車功能、打清新車避免異味車等。目前，在滴滴 AI 叫車的主界面中，已經有不少個性化叫車的選項，如“空氣清新”“不暈車”“新車”“又快又便宜”等多個標簽。

滴滴 AI 出行助手小滴叫車操作頁面

實際上，從最近的“龍蝦熱”也能看出來，各家大廠已經不滿足于只做聊天機器人這種問答形式的 AI 了，都在拼命找 AI 在用戶端真正能用、好用的具體場景和產品形態。而讓 AI 真正能變成工具、成為生活的標配，可能還真得從“衣食住行”下手。

叫一輛對的車

打車體驗一直是網友們熱議的話題。盡管手機叫車很方便，但想進一步提升體驗，打到一輛對的車，卻不那么容易。

電車的普及本來是好事，但也讓不少網友苦不堪言。電車本來就容易暈車，結果司機還深一腳淺一腳地踩油門，導致部分用戶更希望能打到油車。

根據去年年底天津市消費者協會、北京大學電子商務法研究中心、北京陽光消費大數據研究院及消費者網共同發布的《網約車服務消費者滿意度調查報告》，九成多（99.37%）受訪者有過網約車消費經歷，說明網約車服務滲透率非常高，已從新興業態轉變為城市出行基礎公共服務。

同時，在受訪者關于改進網約車服務的建議方面，也提到“網約車平臺系統不夠精度”“平臺輔助功能不夠完善”等問題。

這意味著，在打車這個場景里，用戶最不想要的就是“開盲盒”，在服務的細節上，依舊有很大的提升空間。

于是，滴滴用 AI 找到突破口，AI 小滴讓打車從操作一個叫車軟件，變成了吩咐一個出行管家。

在使用 AI 小滴時，你可以直接用語音表達需求。通過測試發現，用戶提出相對復雜的需求后，AI 小滴會智能分析和篩選出標簽，再根據匹配度提供不同的選項。

使用 AI 小滴時，用戶可用一句話表達訴求

盡管有時在個性化叫車的場景下，因為標簽和要求的增多，可能還叫不到百分百匹配的司機。比如在體驗中，小滴也會直接提示“以下司機或車輛未滿足全部要求”，但在不斷完善的過程中，至少給了用戶更靈活的操作空間。

過去很長一段時間，網約車平臺的核心體驗，始終圍繞標準化服務搭建：用戶確定起點和終點后，系統便在運力池中完成效率最優的匹配。

但實際上，當我們回到真實出行場景，用戶的核心訴求早已不只是從 A 抵達 B，而是在重要的出行時刻，能坐上一輛真正合適、讓人放心的車。這類更細膩、更場景化的需求，終于被真正看到了。

滴滴把 AI 用到點上了

將一句話變成一趟靠譜的出行，滴滴這次把 AI 用到點兒上了。

用戶通過小滴一句話智能叫車，看似簡單的交互背后，其實是一整套復雜且精密的服務鏈路。AI 需要準確聽懂用戶的個性化訴求，將模糊需求拆解為可執行的服務標簽，再完成精準匹配與結果呈現，這離不開滴滴多年在出行領域沉淀的精細化運營能力。

首先，在多年來積累的用戶規模和司機規模的基礎上，滴滴一直在持續優化標簽。

舉個例子，2024 年 6 月滴滴公眾評議會投票中，“拉黑異味車”成為用戶第二大需求。緊接著在當年的 12 月，滴滴就宣布開啟“異味車”治理專項。除此之外，用戶投票選出的女乘客可選女司機、寵物快車、滴滴包車、6 座快車等功能都陸續上線各個城市。

以上除了是滴滴在服務上精細化運營的一部分之外，其實也是在不斷優化標簽，為 AI 服務進一步提供更可靠的數據支撐。

“哪輛車更清新”“哪位司機開得穩”這類問題，更不是靠語言模型就能憑空推理出來的，而是要依賴長期、真實、可追溯的運營數據。

不少乘客發現，最近兩年滴滴的評價體系越來越完善。實際上，正是滴滴過去積累的乘客評價、投訴與表揚、行程軌跡與駕駛行為特征、車型與車況信息、服務記錄與偏好命中情況等等龐大數據作為支撐，才共同構成了滴滴 AI 能夠實現“打好車”的基礎。

滴滴出行的訂單反饋機制及評價體系

AI 把需求翻譯成標簽并且做篩選其實只是第一步，真正難的是把這些標簽變成可被管理的服務能力。

換句話說，讓 AI 聽懂人話很簡單，但更重要的是如何實現。

當前網約車市場存在多種運營模式，不同模式下的服務交付能力存在明顯差異。

在純粹的聚合平臺上，車輛多歸屬于小型租賃公司或個體司機，平臺對司機的約束力度有限。即便用戶提出了個性化出行需求，由于缺乏有效的管控手段，最終的服務質量也難以統一，往往出現服務參差不齊的情況。

但滴滴的強運營體系直接與司機、乘客建立連接。這種模式下，平臺更容易對司機培訓、車輛規范、服務流程以及質量檢驗等環節進行標準化管理，也更便于圍繞用戶需求標簽開展持續的治理工作，明確哪些標簽可以向用戶作出承諾、如何核驗服務是否達標、出現服務偏差時如何糾正等具體問題。

相比之下，滴滴的核心競爭力或許就在于此，不僅有接入大模型的能力，更難復制的是在高標準高要求之下的、可落地的履約能力。

讓在意的事兒更確定

打車場景中，許多用戶的隱性訴求其實是明確且剛性的。

比如帶父母或者全家出行，一定需要更寬敞、駕駛更平穩且降低暈車概率的車，最好也有較大的行李儲存空間。商務接待則需要車內保持清新、安靜、整潔，才能讓整個接待體面而不尷尬。

但在過去，網約車平臺卻一直缺少一個簡單直接且方便操作的入口和機制，導致這些具體需求沒辦法被直接滿足。

傳統叫車往往只提供車型或者價位等少量選項，用戶很難把“清新、平穩、安靜、空間大”這類偏好細節落到實處上，于是只能在每一次上車時賭概率。

當 AI 小滴把這種“體驗型訴求”變成“可選可控”的服務維度，并且能夠一句話解決時，本質上就是在減少出行的不確定性。

另外，如果把這類出行細節全部設置為可勾選的選項，也會額外增加很多篩選的時間成本，而 AI 存在的意義就是把自然語言變成可提供的服務標簽，減少了用戶思考和尋找入口和按鈕的鏈路。簡單來說，就是讓 APP 更好用、更方便。

官方數據顯示，當前 AI 小滴已覆蓋 90+服務標簽。這意味著滴滴能夠承接更復雜場景組合——例如“女司機+車內安靜+駕駛平穩”，或者“帶寵物+空間寬敞+不易暈車”等等。

其實，AI 小滴并沒有改變出行的本質流程，只是在關鍵節點做增量，這是一種克制又樸素的產品哲學，默默把麻煩事幫你處理掉，但又不過分搶戲。

當效率、覆蓋和穩定成為基礎能力后，用戶開始追求“更適合我”的體驗，平臺把這些說不清、選不了的小細節，變成了可被理解并且可被兌現的服務。

就像在滴滴提出“異味”治理、上線車內空氣的評價之后，越來越多司機開始注重開窗通風，甚至主動在車內掛除味香片一樣。如果越來越多的人開始提出類似的復合需求，某種程度上來說，一定會通過“好服務-好收入”的循環牽引更多司機提升綜合服務質量。

AI 小滴

除了在打車體驗上進一步升級之外，AI 小滴還可以提供查賬單、搜附近的店等跟出行相關的更多功能。盡管看上去不那么張揚，但 AI 小滴的價值也許就在于，先在一個具體的場景里，把用戶在意的事變得更確定。