" 我明天下午两点要去首都机场，帮我约一辆能坐 4 个人、宽敞一点的车。"

国庆长假首日，出行高峰如期而至。在此之前，不少出行平台都结合 AI（人工智能）技术推出了全新的技术升级。面对复杂的出行需求，AI 能成为靠谱的 " 出行搭子 " 吗？今天，我在出行高峰期体验了一把 AI 出行助手——滴滴出行在假期前三天刚刚开放公测的智能助手 " 小滴 "。

与常规打车流程不同，在我提出了我的预约出行要求和用车场景后，" 小滴 " 并未立即派单，而是经过约 30 秒的智能分析和数据处理后生成了一份完整的出行方案：建议下午 2 点左右出发，系统将在 11：55 起监控天气，13：55 安排车辆，若空车紧张则会提前调度。

图片来源：滴滴出行

在另一次测试中，我尝试提出更模糊的需求：" 我现在在西单，给我推荐附近适合旅游打卡的景点，并打一辆老司机开的，空气清新的车。"" 小滴 " 随即推荐了距离西单约 2 公里的故宫博物院和前门等经典的北京打卡景点，并为我匹配了两款车型：一款是 " 特快无异味，距离 0.1 公里 " 的轿车，另一款是 " 距离 0.6 公里的 5 座特快，呼吸一路清爽 "。

图片来源：滴滴出行

随机选择一辆车上车后，在与司机交流过程中我了解到，这位司机驾龄 20 年，确实是位老司机，车上淡淡的香薰味沁人心脾。接单的司机告诉我，通过 AI 出行助手派发的订单，在司机端与普通订单并无明显区别。不过，当他得知我是通过 AI 助手叫车时，也表现出浓厚兴趣：" 听起来很智能，我自己都想试试。"

与普通打车需先选择 " 快车 "" 专车 " 等车型不同，使用 " 小滴 " 的起点是 " 描述需求 "。乘客只需将出行目的、同行人员和对车辆的要求一次性告知 AI 出行助手，平台即可通过大模型与智能算法匹配用户需求的最多 3 个车辆选项，由乘客手动确认后通知司机接驾。

经过多次实测 AI 出行助手打车后我发现，" 小滴 " 还能响应更多场景化指令。例如在雨天提前预约车辆，或明确表达 " 优先推荐新能源车 " 的偏好。这些细节表明，AI 出行助手正尝试融合时间、天气、路况与个人偏好，从单一叫车工具向 " 出行规划大脑 " 演进。

值得注意的是，滴滴此次同步上线了面向开发者的 MCP（模型上下文协议）服务。这意味着，其 AI 出行能力可以像乐高积木一样，被其他应用（如日历、航旅 App）快速接入。未来用户或许不再需要打开出行 App，就能在任何智能终端完成全流程的出行规划与车辆预约。

2025 年，" 人工智能 +" 行动被纳入国家战略，旅游与出行平台纷纷加速布局。不仅是滴滴，T3 出行研发的 AI 打车技术于 9 月 11 日正式接入支付宝，成为后者首个网约车智能助手。高德则在国庆前联合中国安全生产科学研究院发布 " 鹰眼守护 " 预警系统，通过 AI 技术辅助实测重大异常事件预警准确率达 90%。

尽管前景可期，但滴滴产品负责人也坦言，作为初生的 AI" 小朋友 "，" 小滴 " 仍需在真实出行场景中持续学习。随着大模型技术不断渗透，一场更人性化、更智能的出行变革，正在路上。

记者手记：技术正让冰冷的工具变得有温度

体验完 AI 出行助手，我最深的感触是：技术正让冰冷的工具变得有温度。当我说出 " 带两个大行李箱去机场 " 时，它不再只是匹配一辆车，而是开始思考 " 如何更好地完成这段行程 "。这种从 " 执行指令 " 到 " 理解意图 " 的转变，正是 AI 带给出行最动人的改变。

作为一名时刻关注前沿科技的记者，我见证过太多停留在 PPT 上的 " 智能概念 "。但今天，当 AI 开始理解 " 我想要一辆空气清新的车 " 这样充满生活气息的需求时，我真实地感受到：智能出行不再遥远，它正在成为触手可及的现实。

当然，这款 AI 助手仍显稚嫩，它的推荐未必每次都精准。但它的学习能力让人期待——我们每个人的每次使用、每次反馈，都在参与塑造未来出行的模样。

每一种新技术都会过时，但基于理解与共情创造的服务却历久弥新。从精确的 " 工具 " 到模糊的 " 伙伴 "，AI 在出行领域的这场初探，让我看到了一种更高效率、也更具温度的人机关系可能。我很庆幸，自己能作为一位普通的出行者，见证并记录下这个充满可能的、有温度的起点。

未来已来，值得期待。

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