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滴滴租車：近20%使用者拼假串聯雙節，假期平均租期5天

臨近雙節假期，今年不少使用者採取“請3休3”的拼假方式湊出超長假期自駕出遊，滴滴租車上的預訂資料顯示，拼假長線游、異地落地自駕、西部環線深度慢游成為雙節出行新風向。 今年雙節的租車預訂周期相比往年顯著提前：自8月中旬起，雙節租車預訂量就已快速增長，最早一筆跨雙節的租車訂單在3月底即被鎖定；超過27%的使用者選擇提前15-20天預定車輛。 近20%的使用者選擇拼假自駕，將雙節租車平均租期提升到5天，較暑期3.5天的平均租期有顯著增長。“飛機/高鐵+落地取車” 的異地自駕模式成為主流，異地租車訂單佔比高達72%；落地自駕高效、靈活、自由的特點，完美適配跨省長線出遊需求。 從城市來看，烏魯木齊、成都、北京延續暑期出行熱度，仍然穩居全國熱門取車城市前列。西部長線自駕熱度不減，蘭州、西寧、昆明預訂量同比增長超50%，秋日西行自駕已成為雙節出行頂流。
滴滴租車：近20%使用者拼假串聯雙節，假期平均租期5天
A股#滴滴租車#請3休3#預訂量
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滴滴，悄悄把充電幹到了全國第一

充電樁的“生意經”變了。 中國電動汽車充電基礎設施促進聯盟（下稱“充電聯盟”）最新資料顯示，截至2026年7月底，全國公共充電設施保有量達509.9萬根，同比增長21.3%，但增量卻同比下滑38.7%；樁車增量比最佳化至1:1.7。 也就是說，一方面，平均1.7輛新能源車就能使用1個充電樁。另一方面，即使充電樁的數量仍在增長，但增長的速度，比去年同期下降了近40%。 這意味著，對市面上大部分的傳統充電營運商而言，以往單靠新建樁、開闢新市場的模式，已經顯得乏力。
滴滴，悄悄把充電幹到了全國第一
A股#滴滴#充電樁#充電聯盟
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滴滴，悄悄把充電幹成了中國第一

中國公共充電市場，變天了。 易觀分析最新報告顯示，截至2026年3月，滴滴充電以34.22%的充電量市場份額位居全國第一，將特來電（10.06%）、雲快充（9.54%）等傳統充電樁玩家遠遠甩在身後。 一家做出行的公司，怎麼就幹成了充電行業的老大？ 提起滴滴，大家都知道它是網約車龍頭，充電做成第一，確實有點出人意料。
滴滴，悄悄把充電幹成了中國第一
A股#滴滴#公共充電#滴滴充電
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滴滴市佔七成、T3剛盈利、曹操出行請圖靈獎得主：二線平台“換道”能跑贏嗎？

光鮮的財務資料之下，資金鏈壓力始終緊繃 Robotaxi成頭部平台招股書和發佈會中的高頻詞 “一超多強”的出行版圖中，二線平台處境頗為尷尬 6月29日，2007年圖靈獎得主約瑟夫·希發基思正式出任曹操出行AI創新中心首席科學顧問。這位可信人工智慧領域的開創者，首次深度參與中國科技公司的AI戰略建設。
滴滴市佔七成、T3剛盈利、曹操出行請圖靈獎得主：二線平台“換道”能跑贏嗎？
汽車#滴滴出行#T3#曹操出行
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滴滴為什麼選擇做一件“反效率”的事？

深耕服務，不求短期收益，沉澱長期價值。 “快”，曾是網際網路商業的共識之一，快速迭代、快速響應、比對手跑得更快……在過去二十年間，這套邏輯被奉為鐵律，驅動無數公司的增長。然而，在這個過程中，一些更重要的事被忽略。 亞馬遜創始人貝佐斯曾說，他見過太多公司，嘴上說著“以客戶為中心”，實際上卻把更多的注意力放在競爭對手身上。這種方法在短時間內可能奏效，但長期來看犧牲的是使用者的體驗。 有一種能力，偏偏是快換不來的，那就是服務的厚度。它不靠流量獲客，靠的是每天數千萬次具體的、面對面的服務接觸，在使用者心裡一點點攢下信任。這種能力慢、重，卻幾乎無法被覆制。
滴滴為什麼選擇做一件“反效率”的事？
美股#滴滴出行#企業經營
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重磅！15家網際網路平台整改落地

昨天，中央網信辦公佈《生活服務類平台演算法負面清單（試行）》實施取得初步成效！ 美團、淘寶閃購、淘寶天貓、京東、滴滴、高德、T3、百度、滿幫、貨拉拉、拼多多、抖音、攜程、去那兒網等平台積極響應，已實施最佳化改進措施63項，承諾遵守演算法要求139項，限期推進125項，在提升演算法透明度、公平性、合理性方面取得初步成效。 以下是各大平台的整改情況—— 美團
重磅！15家網際網路平台整改落地
科技#網際網路平台#政府政策#生活服務類平台演算法負面清單
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今年最大的機器人晶片融資誕生了

4月8日，機器人晶片圈炸出大新聞。深圳地瓜機器人，官宣拿下B2輪融資。金額高達1.5億美元，折合人民幣10.24億元。零售科技巨頭、滴滴、高瓴創投悉數在列。還有淡馬錫Vertex Growth、五源資本等參投。這已經是近期第三次融資，節奏飛快。20天前剛完成1.2億美元B1輪融資。去年5月，還拿下1億美元A輪融資。累計融資超3.7億美元，約合25.3億元。美團龍珠、北汽創投等也在投資方名單裡。能被資本瘋搶，地瓜機器人底氣十足。它的前身，是地平線AIoT部門。2024年1月正式分拆，獨立發展。分拆至今，成績單相當亮眼。晶片出貨量年增超百萬量級，客戶遍佈行業。覆蓋七成具身智能企業，400余家機器人客戶。吸引超10萬名機器人開發者加入生態。CEO王叢直言，融資幾乎水到渠成。產品實力，是它被資本青睞的核心。消費級賽道，旭日系列晶片表現能打。截至2024年，出貨量已超500萬片。科沃斯、雲鯨、影石Insta360都是它的客戶。人形機器人賽道，同樣佈局超前。傅利葉、加速進化等頭部企業搶先合作。S600晶片的首批戰略客戶，陣容豪華。今年年底，還將推出三款旗艦級新晶片。採用國內最先進製程工藝，值得期待。王叢的創業邏輯，很有見地。他不認為單點技術能構成護城河。全面領先，才是真正無法踰越的壁壘。對比同賽道初創公司，地瓜已實現全面領先。早期轉型，其實異常艱難。2020年初，王叢萌生做機器人晶片的念頭。疫情衝擊、團隊動盪，開局佈滿荊棘。他看透一個核心：機器人晶片是CEO決策級生意。單款產品只是入場券，長期共贏才是關鍵。撬開第一個客戶大門，靠的是真誠溝通。從技術路線到長期規劃，毫無保留。地平線的基因，給了它獨特優勢。晶片、演算法、人才三位一體，復用BPU架構。但機器人晶片的定義與研發，仍要從零起步。地瓜內部有個共識：造晶片不難，定義晶片才難。算力、功耗、成本，要找到最優平衡點。他們要做的，就是找到機器人產業的“最大公約數”。產品佈局有清晰邊界，不貪多、不冒進。只做晶片不做方案，只盯通用需求不接定製。覆蓋百余種機器人形態，適配多場景需求。晶片分X、S兩大系列，定位明確。X系列面向消費級，S系列主打具身智能大算力。RDK開發者套件，也是核心競爭力。RDK X5性價比能打，千元內難尋對手。RDK S100適配人形機器人，算力拉滿。研發投入從不吝嗇，今年將達數億元。資源重點向晶片研發傾斜，衝刺旗艦產品。過去一年，出貨量、客戶數均翻倍增長。成熟消費場景穩營收，人形賽道挖潛力。資本搶著投，絕非盲目跟風。地瓜兌現了對投資人的所有承諾。作為機器人賽道上游核心，它是最優選擇。王叢堅持長期主義，不糾結短期回報。他認為，行業未收斂，重倉研發才是王道。與輝達、高通相比，地瓜勝在專注。 (1 ic芯網)
今年最大的機器人晶片融資誕生了
A股#地瓜機器人#融資#滴滴
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“AI打車”時代來了

在無人駕駛汽車還無法普及的情況下，AI打車是AI技術全面介入日常生活的一個試驗場。長期來看，隨著自動駕駛技術的成熟和法規框架的完善，AI打車與自動駕駛的合流有可能重構整個出行生態。3月24日，北京一位使用者打開滴滴出行App，對著新上線的“滴滴AI叫車”說：“我現在要從家去北京南站，還有一個老人和一個孩子，一定要空氣清新。”幾秒鐘後，系統便匹配出多輛帶有“車內寬敞”“駕駛平穩”“無異味”等服務標籤的車輛。3月26日，杭州一位使用者對阿里旗下千問App說：“幫我打車去靈隱寺，但我要先去宋城門口接個朋友。”系統自動理解了兩個地點的先後順序，一次性生成了包含途經點的網約車訂單。最近半個月，中國出行市場發生兩件類似的事情，一是滴滴AI出行助手小滴v1.0版本正式上線，覆蓋扶老攜幼、商務接待等更複雜的出行場景，二是阿里旗下千問上線AI打車功能，可一句話完成選車型、加入途經點、預約時間等操作。在點外賣、訂酒店之後，打車——這個高頻、剛需、低容錯的物理世界服務場景，成為大廠AI競賽的新戰場。01. AI打車靠什麼吸引使用者滴滴這樣的網約車平台為什麼要做AI打車？從表面上看，這是一次技術升級。2025年9月，滴滴AI出行助手開啟公測，經過半年迭代，正式推出v1.0版本。但深層次的原因，並不只是一次技術升級那麼簡單。另一個行業的故事可以作為參考。2026年初，Anthropic為ClaudeAI助手推出新型互動式工具，支援使用者通過網頁版、Mac版應用直接使用其他廠商的設計、辦公工具。受“AI競爭加劇”“商業化不及預期”等因素拖累，全球軟體新勢力Figma股價在2026年後一路下滑。隨著通用AI能直接完成垂直任務，單一工具型App如果想不被替代，也需要向AI方向進化，這倒逼網約車行業從粗放式服務轉向精細化營運。過去十多年，網約車從無到有，滿足的主要是標準化的服務——從A點到B點，價格透明，時間可預期。然而，一些使用者的個性化需求，始終沒有足夠的表達入口。“車內有沒有異味？”“後備廂夠不夠大？”這些問題在傳統打車App裡，只能靠“碰運氣”。使用者被框定在開發者預設的功能菜單裡，能做的一切，都僅限於App介面上那些按鈕和選項。使用者必須學會用App的“語言”來表達需求，而不是自然語言。用App的“語言”打網約車，對年輕人來說通常不是難題，但對老年人、操作障礙者等特定人群可能是一道無形的門檻。中國企業資本聯盟副理事長柏文喜對經濟觀察報表示，AI打車最直觀的商業價值在於互動效率革命。傳統打車需要6至8步操作（打開App→輸入目的地→選擇車型→確認時間→加入備註→支付），而語音互動可將流程壓縮至1至2句話，大幅降低決策摩擦。按照官方說法，滴滴AI叫車識別到“身體不舒服”“暈車”，會啟動“駕駛平穩”“油車”等標籤，識別到“孕婦”，會啟動“駕駛平穩”“車內寬敞”等標籤，再結合即時路況、時間、車輛位置、司機狀態等條件，在調度池裡快速篩選，最後用候選卡片發給使用者確認。千問AI打車採取的策略則是“一句話辦事”，其試圖去理解完整的使用者意圖。例如，使用者口中的“停一下”指的不是終點，而是行程中轉點；使用者口中的“中途想睡一會”指的是路線要舒適，不能走容易讓車輛顛簸的道路。“AI打車不只是技術創新，更是數字包容的進步，它有助於啟動沉默使用者，讓那些被覆雜介面擋在門外的人，終於可以平等地享受數字服務。”經濟學家、中國金融智庫特邀研究員余豐慧對經濟觀察報說。02. AI能聽懂需求，但平台能滿足嗎使用者要求‘空氣清新’‘駕駛平穩’時，AI大模型理解這些指令並不難。更大的考驗在於，平台有沒有足夠多的運力，去支撐這些被拆細了的需求？有沒有足夠強的服務管控，去兌現這些標籤背後的承諾？經濟觀察報從滴滴官方獲得的資料顯示，在滴滴使用者個性化叫車需求中，“又快又便宜”“空氣清新”“最近的車”位列前三，分別為57%、12.5%、9.9%。其後是“不暈車”“車好”“後排寬敞”“新車”“坐感平穩”“服務好”“油車”等。在產業經濟觀察家梁振鵬看來，AI叫車必須以充足運力為前提，充足運力是確保“表達即滿足”的現實基礎。如果沒有足夠多“後備箱大”或“車內無煙”的真實車輛，AI的理解力再強也會陷入“無車可派”的尷尬。這是一道簡單的數學題：如果只有100輛車，篩掉80%的條件後只剩20輛；如果有1000輛車，同樣篩掉80%，還剩200輛。規模效應，是AI打車從概念走向可用的重要基礎。滴滴的方案是，如果當下沒有完美匹配，小滴也能對複雜需求進行優先順序排序，即先滿足核心需求，務實地給出當下的“更優解”。北京社科院副研究員王鵬告訴經濟觀察報，規模效應解決了“有沒有車可用”的問題，但“有車”不等於“有對的車”。使用者要的是“駕駛平穩”的車，但系統如何知道那輛車真的平穩？使用者要的是“空氣清新”的車，但系統如何確保這輛車確實沒有異味？這觸及了AI打車的另一個核心挑戰：服務確定性。具體來看，使用者選擇“空氣清新”標籤時，背後需要車輛清潔規範、定期通風要求、乘客評價反饋機制等服務標準支撐，使用者選擇“駕駛平穩”標籤時，背後需要對司機駕駛行為資料的長期追蹤和服務質量的持續考核。王鵬表示，在AI時代，資料對於網約車平台的意義更重大。“那輛車更清新？”“那位司機開得更穩？”這類問題，不是靠大模型憑空推理出來的，而是要靠長期、真實、可追溯的營運資料反映出來的。即使擁有規模效應、服務管控和資料沉澱，AI打車仍面臨一個現實的挑戰：使用者願意為“個性化”等待多久？經濟觀察報走訪發現，如果個性化匹配導致叫車時間從30秒延長到2分鐘，一些使用者可能會選擇放棄用AI打車。但如果匹配精準度足夠高，這些使用者也可能願意用“多等一會兒”換取更合心意的體驗。“使用者願意為舒適、體面、安心付費，前提是平台能穩定交付這些價值。對於擁有規模效應、服務管控和資料沉澱的頭部網約車平台來說，AI打車是一個新的機會。對於實力較弱的網約車平台來說，在運力分散、責任模糊、資料割裂的體系之上疊加一層AI，非但不能解決根本問題，反而可能讓本就脆弱的服務鏈條更加混亂。”王鵬說。03. AI打車商業價值在那裡滴滴公佈的AI打車資料顯示，其“訂單查詢”的問題集中在“上周打車花了多少錢”“我這個月最貴的用車訂單”“我最常打什麼類型的車”，使用者正在把AI用於自己的消費管理，讓小滴成為出行決策的智能助手。柏文喜對經濟觀察報表示，AI打車打開了三個新的商業化想像空間：一是場景化定價，商務接待、扶老攜幼等高品質服務可支撐溢價；二是運力分層營運，通過AI識別將優質司機與高端需求精準配對，提升整體運力效率；三是資產變現，使用者偏好資料可反哺汽車廠商、保險、文旅等關聯產業。滴滴的野心不止於AI打車服務本身。除了一句話選車，滴滴AI叫車已支援“查詢附近地點並一鍵叫車”“推薦遠距離行程的換乘方案”“查詢訂單”“預約叫車”等多種功能。這種“組合出行”能力，意味著滴滴的AI正在從單一的打車工具，升級為覆蓋多種出行方式的綜合規劃助手。千問的AI打車可與阿里生態內其他服務深度結合，以此將打車服務嵌入到更複雜的生活服務鏈條中。例如，使用者說“幫我訂機場附近的酒店，再幫我打車去這個酒店，最後幫我推薦酒店附近的本地特色菜”——三個指令，三個場景，全部由同一個AI助手串聯執行，使用者不需要在多個App之間來回切換，不需要重複輸入地址和時間。國金證券認為，AI作為啟動消費新增長點的核心抓手，高度契合政策導向，正以“場景力”深度滲透消費應用端。政策與市場雙輪驅動下，AI深度滲透消費端全場景，成為啟動消費新增長點、擴大內需的核心引擎。“在出行這種高容錯成本場景中，穩定服務比炫技更重要。AI需要通過智能推演，在複雜的路況與多變的需求間給出最穩妥的決策方案。”王鵬說。2025年12月，湖南株洲發生了一起引起廣泛關注的自動駕駛事故，一輛Robotaxi在斑馬線附近撞倒兩名行人。這起事故暴露了AI進入現實世界後的核心難題：當AI犯錯，誰來承擔責任？余豐慧認為，在無人駕駛汽車還無法普及的情況下，AI打車是AI技術全面介入日常生活的一個試驗場。長期來看，隨著自動駕駛技術的成熟和法規框架的完善，AI打車與自動駕駛的合流有可能重構整個出行生態。 (經濟觀察報)
“AI打車”時代來了
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