AI打车来了，为什么第一个跑通的是滴滴？

原创丨作者：罗超

" 我容易晕车，身体不舒服，尽快叫车。"

" 去机场国际出发，后备厢要大。"

" 我要去妇幼医院产检。"

这些话你对出行 App 说过吗？大概率没有，说了也是白说。过去，你打网约车只能在备注里打字，然后期待司机能看到。但你打到的依然是一辆主要按照距离、口碑值等智能分配的车，平台无法知道你的某些 " 个性化需求 "。

但现在，滴滴的 AI 能听懂你的 " 个性化需求 " 了。去年 9 月开始公测的 AI 出行助手「小滴」，最近上线了 v1.0 版本，它的核心能力听起来简单：支持一句话叫车，做起来却不容易：要将你用自然语言甚至方言表达的模糊需求给理解清楚，再翻译成平台能够执行的服务标签，再快速从茫茫车海中捞出一辆最适合的车，还不能让你等太久，每一步都很难。

比如你说 " 身体不舒服 "，它识别出 " 晕车 "，通过 " 驾驶平稳 "、" 油车优先 " 匹配最合适的车；你说 " 带孕妇 "，它优先安排 " 驾驶平稳 "、" 车内宽敞 " 的车；你说 " 去机场国际出发大厅 "，它拆解成 " 后备厢大 " 的需求，给你放 28 寸的行李箱……像这样的服务标签，AI 小滴一共支持 90 多个，覆盖扶老携幼、商务接待、多人出行等更复杂的出行场景。

没有大模型、Agent、龙虾这样的炫酷概念，AI 小滴看着很朴素，其实很性感：让出行服务去适配人，而不是让人去适配系统。

AI 重塑打车服务：

从 " 叫到车 " 到 " 叫对车 "

全民 " 养虾潮 " 在 2026 年兴起，是 AI 走向大规模落地的结果。AI 正在加速与千行百业融合，滴滴是第一个在打车领域实现 AI 规模化应用的玩家。

其实算法在网约车的系统中一直都扮演着关键角色，但过去解决的更多是 " 叫到车 " 的需求，也就是尽可能高效地匹配供给（司机端）与需求（乘客端），减少司机的空跑、缩短乘客的等待，提高整个系统的效率。

但用户的需求远远不止 " 打到车 "。等待时间、司机评分这些都是标准化的参数，乘客真正的体验升级往往发生在 " 非标 " 的部分：出行时有了个性化的需求，系统能不能感知并且满足？如果无法满足，乘客可能带着不满将就乘车，也可能不断取消订单再打下一辆车来碰运气，这将给司机以及整个交通系统增加负担。

AI 小滴在做的事，就是将 " 非标 " 的个性化需求满足，变成可执行的 " 标准化 " 动作。用户只需要自然地说出自己的需求或状态，它就能完成从 " 人话 " 到 " 标签 " 的翻译，再结合实时路况、车辆标签、车辆位置、司机状态等动态条件，在调度池里完成一轮精准筛选，给用户 TA 最需要的车。

用户不再需要进行复杂的点选或者备注，更不需要像 " 开盲盒 " 一样重复 " 打到车 - 不满意 - 取消订单 - 再打车 " 的步骤，打车体验彻底刷新。

而且，AI 小滴不只是一个更智能的叫车软件，它还在探索将出行服务的边界从 "A 点到 B 点 " 的价值再往外推一层。比如用户问它 " 附近有什么咖啡店 "，它不只是会推荐商家，还能直接规划好路线，让用户一键叫车随时出发；再比如远距离出行，它将会推荐多种交通方式的换乘接驳方案，用户打车只是出行服务的开始。

其实 AI 对每个行业的应用价值都是一样的：当 AI 让服务去适配人后，提供服务的平台就不再只是一个 " 完成指令 " 的工具，而是能够理解甚至揣摩、猜测、推理用户需求的智能伴侣——用流行的话说，这就是 Agent。过去，我们在创作、搜索、办公、智能家居等等场景中见过许多类似的叙事，现在，滴滴将 AI 落地到了打车行业，切实解决了用户的刚需。

为什么只有滴滴能做好 AI 打车？

全世界包括中国市场的出行平台不胜枚举——据网约车监管信息交互系统监测，截至 2025 年 12 月 31 日，全国共有 395 家网约车平台公司取得网约车平台经营许可。然而截至目前，只有滴滴将 AI 打车服务推向了公众市场。滴滴能够率先跑通 AI 打车模式得益于 10 余年攒下的三层家底儿。

第一层是智能技术的应用。滴滴从成立第一天起就在应用各种创新技术，尤其在智能派单、安全治理等方面，都是与人工智能共同成长。

比如智能派单算法确保你能打到离你最近的车；到达时间预测，能将车辆到达预估时间精确到分钟且误差很小，大幅增加用户端的 " 确定性 "；供需调节系统更是在城市出行秩序的平衡中发挥了重要作用。滴滴在安全体系上每年数十亿，持续迭代，其中就包括了研发安全 AI 模型平台，借助多模态风险研判大模型、信号 / 特征融合异常识别，针对各类风险场景和行为，分级进行提醒干预，必要时安全专家及时介入。

滴滴始终在用智能技术解决实际问题。AI 小滴能够准确识别用户的个性化需求，并基于数十个标签精准匹配车辆，离不开强大的底层智能系统。

第二层是规模效应和数据沉淀。要做好 " 一句话叫车 "，光有算法不够。比如当用户说 " 晕车 " 时，AI 小滴基于大模型就能推理出其更需要 " 驾驶平稳 " 的车辆，但要进一步推理 " 什么样的司机开得稳、哪些车可能更稳 " 则离不开底层数据。滴滴每天处理海量订单，沉淀下来的是多维度的数据：从 A 到 B 的路径、车型宽敞与否等车辆数据标签、用户行为偏好、司机驾驶风格等用户反馈——这些数据是 AI 小滴 " 听懂人话 " 与 " 准确匹配车辆 " 的基础。

第三层是对场景的深刻理解。这一点可能最容易被低估，滴滴做了这么多年出行，履约了天量订单，比任何人都清楚用户在出行时的真正痛点在哪里。

一个典型案例是 " 宠物出行 "，这是滴滴在 2024 年 11 月正式推出的服务，截至目前已有近 200 万只宠物完成档案注册。为什么做这个？因为关注到养宠人士携宠出行有多难——被拒载是家常便饭。滴滴通过自愿抢单模式让司机自主选择是否接宠物订单，同时优化播单卡片、标清宠物信息，让司机提前准备。这种对细分场景的深耕，不是靠 AI 模型推理出来的，而是靠对用户真实出行场景的长期细微觉察。

滴滴 2025 年财报显示，包含中国出行和国际业务在内的核心平台订单量达到 182.4 亿单，同比增长 14%，四季度单日订单峰值超 6500 万单，创下历史新高。如此规模的订单，让滴滴事实上成为映射物理世界时空的出行网络，进而成了 AI 技术锤炼的黄金场合，" 场景应用 - 数据积累 - 算法进化 " 的 AI 正循环在滴滴已成功形成。

不玩儿噱头，

滴滴应用 AI 的务实与克制

有人说，这些年的滴滴「不够酷」了，在 AI 大潮中滴滴似乎也慢了一拍——这些可能是对滴滴的误解。

如果你对中国科技产业保持关注，应该会对滴滴当年率先布局自动驾驶这事儿有一些印象。这些年滴滴从未停止步伐。今年 1 月，滴滴自动驾驶与广汽埃安联合打造的新一代 Robotaxi 车型 R2 交付，已在广州部分区域开启全天候、全无人载客测试。

回头看 AI 小滴，其实也表明滴滴 AI 应用是比较务实、克制、负责任的。没有在滴滴 App 上全量上 AI，因为 AI 技术当前尚未发展到 100% 准确的阶段，全面应用 AI 将影响用户出行服务的确定性，对司机端甚至整个运力体系都会带来巨大挑战——而出行网络是城市基础设施，是影响每一个人的民生服务，滴滴对新技术的应用保持慎重。

哪怕是在相对独立的 AI 小滴上探索 AI 打车，滴滴也谨小慎微，测试小半年才推向公众。

当 AI 势如破竹时，负责任地应用 AI 新技术，是科技巨头们必须遵守的道义。而这种 " 克制 "，正是滴滴一直秉持的技术观：它相信技术能改变出行，但更相信技术要为用户价值服务。安全、确定性、好体验，是滴滴一直在打磨的用户价值，AI 的意义不是颠覆它们，而是让它们变得更好。

百闻不如一试。当你对着 AI 小滴说 " 我有点晕车 "，然后真的打到了一辆老司机驾驶的油车时，你可能会意识到，出行 App 终于开始 " 听懂人话 " 了。而听懂人话，是所有好服务的第一步。

END

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