“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)