“我容易暈車，身體不舒服，盡快叫車?！?/p>

“去機場國際出發，后備廂要大?！?/p>

“我要去婦幼醫院產檢?！?/p>

這些話你對出行App說過嗎？大概率沒有，說了也是白說。過去，你打網約車只能在備注里打字，然后期待司機能看到。但你打到的依然是一輛主要按照距離、口碑值等智能分配的車，平臺無法知道你的某些“個性化需求”。

但現在，滴滴的AI能聽懂你的“個性化需求”了。去年9月開始公測的AI出行助手「小滴」，最近上線了v1.0版本，它的核心能力聽起來簡單：支持一句話叫車，做起來卻不容易：要將你用自然語言甚至方言表達的模糊需求給理解清楚，再翻譯成平臺能夠執行的服務標簽，再快速從茫茫車海中撈出一輛最適合的車，還不能讓你等太久，每一步都很難。

比如你說“身體不舒服”，它識別出“暈車”，通過“駕駛平穩”、“油車優先”匹配最合適的車；你說“帶孕婦”，它優先安排“駕駛平穩”、“車內寬敞”的車；你說“去機場國際出發大廳”，它拆解成“后備廂大”的需求，給你放28寸的行李箱……像這樣的服務標簽，AI小滴一共支持90多個，覆蓋扶老攜幼、商務接待、多人出行等更復雜的出行場景。

沒有大模型、Agent、龍蝦這樣的炫酷概念，AI小滴看著很樸素，其實很性感：讓出行服務去適配人，而不是讓人去適配系統。

AI重塑打車服務：從“叫到車”到“叫對車”

全民“養蝦潮”在2026年興起，是AI走向大規模落地的結果。AI正在加速與千行百業融合，滴滴是第一個在打車領域實現AI規模化應用的玩家。

其實算法在網約車的系統中一直都扮演著關鍵角色，但過去解決的更多是“叫到車”的需求，也就是盡可能高效地匹配供給（司機端）與需求（乘客端），減少司機的空跑、縮短乘客的等待，提高整個系統的效率。

但用戶的需求遠遠不止“打到車”。等待時間、司機評分這些都是標準化的參數，乘客真正的體驗升級往往發生在“非標”的部分：出行時有了個性化的需求，系統能不能感知并且滿足？如果無法滿足，乘客可能帶著不滿將就乘車，也可能不斷取消訂單再打下一輛車來碰運氣，這將給司機以及整個交通系統增加負擔。

AI小滴在做的事，就是將“非標”的個性化需求滿足，變成可執行的“標準化”動作。用戶只需要自然地說出自己的需求或狀態，它就能完成從“人話”到“標簽”的翻譯，再結合實時路況、車輛標簽、車輛位置、司機狀態等動態條件，在調度池里完成一輪精準篩選，給用戶TA最需要的車。

用戶不再需要進行復雜的點選或者備注，更不需要像“開盲盒”一樣重復“打到車-不滿意-取消訂單-再打車”的步驟，打車體驗徹底刷新。

而且，AI小滴不只是一個更智能的叫車軟件，它還在探索將出行服務的邊界從“A點到B點”的價值再往外推一層。比如用戶問它“附近有什么咖啡店”，它不只是會推薦商家，還能直接規劃好路線，讓用戶一鍵叫車隨時出發；再比如遠距離出行，它將會推薦多種交通方式的換乘接駁方案，用戶打車只是出行服務的開始。

其實AI對每個行業的應用價值都是一樣的：當AI讓服務去適配人后，提供服務的平臺就不再只是一個“完成指令”的工具，而是能夠理解甚至揣摩、猜測、推理用戶需求的智能伴侶——用流行的話說，這就是Agent。過去，我們在創作、搜索、辦公、智能家居等等場景中見過許多類似的敘事，現在，滴滴將AI落地到了打車行業，切實解決了用戶的剛需。

為什么只有滴滴能做好AI打車？

全世界包括中國市場的出行平臺不勝枚舉——據網約車監管信息交互系統監測，截至2025年12月31日，全國共有395家網約車平臺公司取得網約車平臺經營許可。然而截至目前，只有滴滴將AI打車服務推向了公眾市場。滴滴能夠率先跑通AI打車模式得益于10余年攢下的三層家底兒。

第一層是智能技術的應用。滴滴從成立第一天起就在應用各種創新技術，尤其在智能派單、安全治理等方面，都是與人工智能共同成長。

比如智能派單算法確保你能打到離你最近的車；到達時間預測，能將車輛到達預估時間精確到分鐘且誤差很小，大幅增加用戶端的“確定性”；供需調節系統更是在城市出行秩序的平衡中發揮了重要作用。滴滴在安全體系上每年數十億，持續迭代，其中就包括了研發安全AI模型平臺，借助多模態風險研判大模型、信號/特征融合異常識別，針對各類風險場景和行為，分級進行提醒干預，必要時安全專家及時介入。

滴滴始終在用智能技術解決實際問題。AI小滴能夠準確識別用戶的個性化需求，并基于數十個標簽精準匹配車輛，離不開強大的底層智能系統。

第二層是規模效應和數據沉淀。要做好“一句話叫車”，光有算法不夠。比如當用戶說“暈車”時，AI小滴基于大模型就能推理出其更需要“駕駛平穩”的車輛，但要進一步推理“什么樣的司機開得穩、哪些車可能更穩”則離不開底層數據。滴滴每天處理海量訂單，沉淀下來的是多維度的數據：從A到B的路徑、車型寬敞與否等車輛數據標簽、用戶行為偏好、司機駕駛風格等用戶反饋——這些數據是AI小滴“聽懂人話”與“準確匹配車輛”的基礎。

第三層是對場景的深刻理解。這一點可能最容易被低估，滴滴做了這么多年出行，履約了天量訂單，比任何人都清楚用戶在出行時的真正痛點在哪里。

一個典型案例是“寵物出行”，這是滴滴在2024年11月正式推出的服務，截至目前已有近200萬只寵物完成檔案注冊。為什么做這個？因為關注到養寵人士攜寵出行有多難——被拒載是家常便飯。滴滴通過自愿搶單模式讓司機自主選擇是否接寵物訂單，同時優化播單卡片、標清寵物信息，讓司機提前準備。這種對細分場景的深耕，不是靠AI模型推理出來的，而是靠對用戶真實出行場景的長期細微覺察。

滴滴2025年財報顯示，包含中國出行和國際業務在內的核心平臺訂單量達到182.4億單，同比增長14%，四季度單日訂單峰值超6500萬單，創下歷史新高。如此規模的訂單，讓滴滴事實上成為映射物理世界時空的出行網絡，進而成了AI技術錘煉的黃金場合，“場景應用-數據積累-算法進化”的AI正循環在滴滴已成功形成。

不玩兒噱頭，滴滴應用AI的務實與克制

有人說，這些年的滴滴「不夠酷」了，在AI大潮中滴滴似乎也慢了一拍——這些可能是對滴滴的誤解。

如果你對中國科技產業保持關注，應該會對滴滴當年率先布局自動駕駛這事兒有一些印象。這些年滴滴從未停止步伐。今年1月，滴滴自動駕駛與廣汽埃安聯合打造的新一代Robotaxi車型R2交付，已在廣州部分區域開啟全天候、全無人載客測試。

回頭看AI小滴，其實也表明滴滴AI應用是比較務實、克制、負責任的。沒有在滴滴App上全量上AI，因為AI技術當前尚未發展到100%準確的階段，全面應用AI將影響用戶出行服務的確定性，對司機端甚至整個運力體系都會帶來巨大挑戰——而出行網絡是城市基礎設施，是影響每一個人的民生服務，滴滴對新技術的應用保持慎重。

哪怕是在相對獨立的AI小滴上探索AI打車，滴滴也謹小慎微，測試小半年才推向公眾。

當AI勢如破竹時，負責任地應用AI新技術，是科技巨頭們必須遵守的道義。而這種“克制”，正是滴滴一直秉持的技術觀：它相信技術能改變出行，但更相信技術要為用戶價值服務。安全、確定性、好體驗，是滴滴一直在打磨的用戶價值，AI的意義不是顛覆它們，而是讓它們變得更好。

百聞不如一試。當你對著AI小滴說“我有點暈車”，然后真的打到了一輛老司機駕駛的油車時，你可能會意識到，出行App終于開始“聽懂人話”了。而聽懂人話，是所有好服務的第一步。