每經記者｜趙雯琪    每經編輯｜魏文藝    

“我明天下午兩點要去首都機場，幫我約一輛能坐4個人、寬敞一點的車。”

國慶長假首日，出行高峰如期而至。在此之前，不少出行平臺都結合AI（人工智能）技術推出了全新的技術升級。面對復雜的出行需求，AI能成為靠譜的“出行搭子”嗎？今天，我在出行高峰期體驗了一把AI出行助手——滴滴出行在假期前三天剛剛開放公測的智能助手“小滴”。

與常規打車流程不同，在我提出了我的預約出行要求和用車場景后，“小滴”并未立即派單，而是經過約30秒的智能分析和數據處理后生成了一份完整的出行方案：建議下午2點左右出發，系統將在11：55起監控天氣，13：55安排車輛，若空車緊張則會提前調度。

圖片來源：滴滴出行

在另一次測試中，我嘗試提出更模糊的需求：“我現在在西單，給我推薦附近適合旅游打卡的景點，并打一輛老司機開的，空氣清新的車。”“小滴”隨即推薦了距離西單約2公里的故宮博物院和前門等經典的北京打卡景點，并為我匹配了兩款車型：一款是“特快無異味，距離0.1公里”的轎車，另一款是“距離0.6公里的5座特快，呼吸一路清爽”。

圖片來源：滴滴出行

隨機選擇一輛車上車后，在與司機交流過程中我了解到，這位司機駕齡20年，確實是位老司機，車上淡淡的香薰味沁人心脾。接單的司機告訴我，通過AI出行助手派發的訂單，在司機端與普通訂單并無明顯區別。不過，當他得知我是通過AI助手叫車時，也表現出濃厚興趣：“聽起來很智能，我自己都想試試。”

與普通打車需先選擇“快車”“專車”等車型不同，使用“小滴”的起點是“描述需求”。乘客只需將出行目的、同行人員和對車輛的要求一次性告知AI出行助手，平臺即可通過大模型與智能算法匹配用戶需求的最多3個車輛選項，由乘客手動確認后通知司機接駕。

經過多次實測AI出行助手打車后我發現，“小滴”還能響應更多場景化指令。例如在雨天提前預約車輛，或明確表達“優先推薦新能源車”的偏好。這些細節表明，AI出行助手正嘗試融合時間、天氣、路況與個人偏好，從單一叫車工具向“出行規劃大腦”演進。

值得注意的是，滴滴此次同步上線了面向開發者的MCP（模型上下文協議）服務。這意味著，其AI出行能力可以像樂高積木一樣，被其他應用（如日歷、航旅App）快速接入。未來用戶或許不再需要打開出行App，就能在任何智能終端完成全流程的出行規劃與車輛預約。

2025年，“人工智能+”行動被納入國家戰略，旅游與出行平臺紛紛加速布局。不僅是滴滴，T3出行研發的AI打車技術于9月11日正式接入支付寶，成為后者首個網約車智能助手。高德則在國慶前聯合中國安全生產科學研究院發布“鷹眼守護”預警系統，通過AI技術輔助實測重大異常事件預警準確率達90%。

盡管前景可期，但滴滴產品負責人也坦言，作為初生的AI“小朋友”，“小滴”仍需在真實出行場景中持續學習。隨著大模型技術不斷滲透，一場更人性化、更智能的出行變革，正在路上。

記者手記：技術正讓冰冷的工具變得有溫度

體驗完AI出行助手，我最深的感觸是：技術正讓冰冷的工具變得有溫度。當我說出“帶兩個大行李箱去機場”時，它不再只是匹配一輛車，而是開始思考“如何更好地完成這段行程”。這種從“執行指令”到“理解意圖”的轉變，正是AI帶給出行最動人的改變。

作為一名時刻關注前沿科技的記者，我見證過太多停留在PPT上的“智能概念”。但今天，當AI開始理解“我想要一輛空氣清新的車”這樣充滿生活氣息的需求時，我真實地感受到：智能出行不再遙遠，它正在成為觸手可及的現實。

當然，這款AI助手仍顯稚嫩，它的推薦未必每次都精準。但它的學習能力讓人期待——我們每個人的每次使用、每次反饋，都在參與塑造未來出行的模樣。

每一種新技術都會過時，但基于理解與共情創造的服務卻歷久彌新。從精確的“工具”到模糊的“伙伴”，AI在出行領域的這場初探，讓我看到了一種更高效率、也更具溫度的人機關系可能。我很慶幸，自己能作為一位普通的出行者，見證并記錄下這個充滿可能的、有溫度的起點。

未來已來，值得期待。

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封面圖片來源：滴滴出行截圖