3月24日，北京一位用户打开滴滴出行App，对着新上线的“滴滴AI叫车”说：“我现在要从家去北京南站，还有一个老人和一个孩子，一定要空气清新。”几秒钟后，系统便匹配出多辆带有“车内宽敞”“驾驶平稳”“无异味”等服务标签的车辆。两天后，杭州的一位用户对阿里旗下千问App说：“帮我打车去灵隐寺，但我要先去宋城门口接个朋友。”系统自动理解了两个地点的先后顺序，一次性生成了包含途经点的网约车订单。
最近半个月，中国出行市场发生了两件类似的事情：一是滴滴AI出行助手小滴v1.0版本正式上线，覆盖扶老携幼、商务接待等更复杂的出行场景；二是阿里旗下千问上线AI打车功能，可一句话完成选车型、添加途经点、预约时间等操作。在点外卖、订酒店之后，打车成为大厂AI竞赛的新战场。
滴滴这样的网约车平台为什么要做AI打车？表面上看，这是一次技术升级。2025年9月，滴滴AI出行助手开启公测，经过半年迭代，正式推出v1.0版本。但深层次的原因并不只是一次技术升级那么简单。随着通用AI能直接完成垂直任务，单一工具型App如果想不被替代，也需要向AI方向进化，这倒逼网约车行业从粗放式服务转向精细化运营。
过去十多年，网约车满足的主要是标准化的服务——从A点到B点，价格透明，时间可预期。然而，一些用户的个性化需求始终没有足够的表达入口。传统打车App里，用户只能靠“碰运气”来解决“车内有没有异味”“后备厢够不够大”等问题。用户被框定在开发者预设的功能菜单里，必须学会用App的“语言”来表达需求，而不是自然语言。这对年轻人来说通常不是难题，但对老年人、操作障碍者等特定人群可能是一道无形的门槛。
中国企业资本联盟副理事长柏文喜表示，AI打车最直观的商业价值在于交互效率革命。传统打车需要6至8步操作，而语音交互可将流程压缩至1至2句话，大幅降低决策摩擦。按照官方说法，滴滴AI叫车识别到“身体不舒服”“晕车”，会启动“驾驶平稳”“油车”等标签，识别到“孕妇”，会启动“驾驶平稳”“车内宽敞”等标签，再结合实时路况、时间、车辆位置、司机状态等条件，在调度池里快速筛选，最后用候选卡片发给用户确认。千问AI打车采取的策略则是“一句话办事”，试图去理解完整的用户意图。
经济学家余丰慧认为，AI打车不只是技术创新，更是数字包容的进步，有助于激活沉默用户，让那些被复杂界面挡在门外的人平等地享受数字服务。然而，用户要求“空气清新”“驾驶平稳”时，更大的考验在于平台是否有足够多的运力支撑这些被拆细了的需求，是否有足够强的服务管控兑现这些标签背后的承诺。滴滴的数据显示，在用户个性化叫车需求中，“又快又便宜”“空气清新”“最近的车”位列前三。产业经济观察家梁振鹏认为，充足运力是确保“表达即满足”的现实基础。如果没有足够多“后备箱大”或“车内无烟”的真实车辆，AI的理解力再强也会陷入“无车可派”的尴尬。
滴滴的方案是，如果当下没有完美匹配，小滴也能对复杂需求进行优先级排序，即先满足核心需求，务实地给出当下的“更优解”。北京社科院副研究员王鹏指出，规模效应解决了“有没有车可用”的问题，但“有车”不等于“有对的车”。用户选择“空气清新”标签时，背后需要车辆清洁规范、定期通风要求、乘客评价反馈机制等服务标准支撑，用户选择“驾驶平稳”标签时，背后需要对司机驾驶行为数据的长期追踪和服务质量的持续考核。即使拥有规模效应、服务管控和数据沉淀，AI打车仍面临一个现实挑战：用户愿意为“个性化”等待多久？
经济观察报走访发现，如果个性化匹配导致叫车时间从30秒延长到2分钟，一些用户可能会选择放弃用AI打车。但如果匹配精准度足够高，这些用户也可能愿意用“多等一会儿”换取更合心意的体验。王鹏表示，对于拥有规模效应、服务管控和数据沉淀的头部网约车平台来说，AI打车是一个新的机会。但对于实力较弱的网约车平台来说，在运力分散、责任模糊、数据割裂的体系之上叠加一层AI，非但不能解决根本问题，反而可能让本就脆弱的服务链条更加混乱。
滴滴公布的AI打车数据显示，用户正在把AI用于自己的消费管理，让小滴成为出行决策的智能助手。柏文喜表示，AI打车打开了三个新的商业化想象空间：一是场景化定价，商务接待、扶老携幼等高品质服务可支撑溢价；二是运力分层运营，通过AI识别将优质司机与高端需求精准配对，提升整体运力效率；三是资产变现，用户偏好数据可反哺汽车厂商、保险、文旅等关联产业。滴滴的野心不止于AI打车服务本身，其AI正在从单一的打车工具，升级为覆盖多种出行方式的综合规划助手。千问的AI打车可与阿里生态内其他服务深度结合，将打车服务嵌入到更复杂的生活服务链条中。
国金证券认为，AI作为激活消费新增长点的核心抓手，高度契合政策导向，正以“场景力”深度渗透消费应用端。政策与市场双轮驱动下，AI深度渗透消费端全场景，成为激活消费新增长点、扩大内需的核心引擎。在出行这种高容错成本场景中，稳定服务比炫技更重要。AI需要通过智能推演，在复杂的路况与多变的需求间给出最稳妥的决策方案。2025年12月，湖南株洲发生了一起引起广泛关注的自动驾驶事故，暴露了AI进入现实世界后的核心难题：当AI犯错，谁来承担责任？余丰慧认为，在无人驾驶汽车还无法普及的情况下，AI打车是AI技术全面介入日常生活的一个试验场。长期来看，随着自动驾驶技术的成熟和法规框架的完善，AI打车与自动驾驶的合流有可能重构整个出行生态。
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