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北京早高峰,用千問叫了輛車,我回不到過去了

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今天北京早高峰,大風。

在國貿飯店門口,我們幾個人,裹著外套,凍得直哆嗦。

用其他軟件想打6座商務車,一時還沒打到。

突然想起來,千問現在也能叫車了,于是我想與其干等著,不如試試。

直接語音說:我6個人,要打一輛商務車,現在在北京國貿飯店,去清華大學。


大概三秒鐘,對話框彈出來一行字:已為您找到附近的商務車,預計5分鐘到達,6人座位已確認。

我當時愣了五秒。

真的就只說了一句話,車立刻打到,沒有其他麻煩的中間過程環節。

意圖識別上,它完全聽懂了我說的“6個人”、“商務車”、“出發和目的地”這幾個信息點,并且直接幫我做了匹配。

不用像滴滴等其他軟件那樣,先選車型、再確認人數、再點確認呼叫,我只是說了一句話。

也許,我們習慣了十年的打車方式,真的因為千問,被改變了。

01

自然語言,才是人類最本能的交互

2019年在硅谷,是我第一段AI相關的創業,研究過Uber的智能推薦。

這些年,一直想一個問題:為什么很多所謂的AI智能產品,用起來一點都不智能?

后來我想明白了,因為是我們在讓人類去適應機器的交互邏輯。

打開滴滴,會發現它的界面是一層一層的菜單邏輯。

要先選車型,快車、專車、拼車還是商務車,然后確認上車點,然后確認目的地,然后點擊呼叫。

每一步都是明確的點選,每一步都是機器預設好的路徑。

這種交互邏輯經過20年的訓練,我們被迫習慣了。

但對于老人呢?對于小朋友呢?會發現他們天然希望跳過所有中間步驟,直接說出指令然后完成。

GUI和互聯網模塊點擊式的體驗,未必不是一條彎路。

人類最本能的交互是什么?是說話。是從小到大我們跟父母、跟朋友、跟陌生人溝通的方式。

我不需要先想好我要選什么車型,我只需要說“我6個人,要一輛商務車”,或者“接個人是要增加途經點”,這些信息在自然語言里是連貫的、是完整的。

千問這次接的打車Skill,核心價值不在技術本身,在于它重構了交互范式。

它把人類從菜單邏輯里解放出來,讓我們可以用最自然的方式去完成一個復雜任務。

那天打完車之后,我又試了幾個場景。


我說:我想去最近很火的那個看郁金香的地方。

它沒問我具體地址,而是直接給我推薦了長陽公園。能看到調用了飛豬上的能力、旅行筆記、高頻目的地……

因為那段時間,北京郁金香展確實在長陽公園,它還貼心地加了一句,最近去的人很多,建議錯峰。

這種模糊需求的處理能力,傳統打車軟件里很難實現。

傳統大廠軟件的搜索框,是為精確地址設計的,它不理解模糊語義,也做不了意圖識別。背后基于生活、商品、旅行等等的大數據生態也不健全。

這是千問和工具型應用、和其他AI產品的本質區別。

工具型應用是被動的,告訴它精確指令,它執行。

AI助手是主動的,它理解你的意圖,然后幫你完成從意圖到執行的整個鏈路。

千問不說自己是Agent,但是似乎,有種主動式貼心。

03

行業的顛覆,往往來自行業之外

我有個朋友,在出行公司做產品負責人,前段時間我們吃飯,他跟我聊起一個焦慮。

他說,現在最怕的不是互聯網邏輯的玩家,因為燒錢搶市場、搶用戶的階段早過去了,就怕哪一天,用戶的出行需求入口,被AI巨頭截胡。

我當時不太理解。打車這個場景,用戶習慣已經養成了十年,打開滴滴叫車,這是路徑依賴,很難被改變。

但那天我用千問打完車之后,我突然理解了他的焦慮。

因為用戶的核心場景正在被AI助手一點點占領。

比如說我家的老人,讓他們在打車軟件上各種打字、選擇、確認,很麻煩。

Claude上線設計類技能后,Adobe和Figma的股價大跌。

當AI助手可以直接調用設計能力,幫用戶完成設計任務時,用戶還需要打開Photoshop嗎?還需要打開Figma嗎?

同樣的邏輯,當AI助手可以直接幫你打車、幫你訂外賣、幫你訂酒店機票時,還需要打開滴滴、美團、攜程嗎?

甚至不用在不同的菜單邏輯里反復折騰。我只需要在一個對話框里,用最自然的方式說出我的需求,剩下的交給AI。

這種體驗上的降維打擊,才是能帶來增量、改變傳統的東西。


我還試了個組合需求:幫我訂兩張今晚的飛馳人生3電影票,最近的,再打車去電影院,再推薦附近餐廳。

它先幫我用大麥買了電影票,然后直接叫了車把我送到影院門口。

不到1分鐘,它完成了三件事:在大麥上幫我選電影院、選時間場次;確認了上車地點和目的地;叫車來接我。

我還提示了,不要出租車、不要臭車,千問就直接給我排除了出租車,備注了偏好:用車清新。

這幾件事,如果我自己做,至少需要打開三個APP,花十分鐘。

這就是Skills協作的力量。

當一個AI助手同時接入了訂酒店、打車、本地生活推薦等多個skill時,它不再是一個單一功能的工具,而是一個能幫你完成復雜任務的智能體。

這種能力的疊加,會讓它越來越像一個真正的私人助理,而不是一個語音版的菜單。

04

點奶茶之后,我教爺爺用千問打車

千問這次接入打車Skill,讓我看到了一個方向:激活那些被傳統菜單邏輯排斥在外的用戶。

上次教我爺爺用AI,還是過年時候拿千問點奶茶。

現在更順了,打電話說一聲,還用已經下載好的千問APP,對著說話,從哪去哪,叫的車就來了。

我爺爺說,這是真了個車。

如果AI助手的語音交互足夠簡單,簡單到我爺爺只需要說一句“我要去兒子家”,就能完成叫車,那他就是這個場景下新增的用戶。

還有那些說不清具體地址的人,那些對手機操作不熟練的人,那些有復雜出行需求的人,這些都是傳統打車軟件很難覆蓋的用戶。

AI助手+Skill的模式,本質上是在降低用戶的使用門檻,讓更多的人、更多的需求被納入到這個系統里來。

需求表達的自由度,也很高,偏好什么車型、特點,都可以動動嘴。

我在想,我們這一代做AI的人,到底在做什么。

做技術、做模型、做產品,都沒錯。但更深層的,我們在做一件改變交互范式的事。

從鍵盤到鼠標,從鼠標到觸屏,從觸屏到語音,每次交互方式的變革,都會重塑整個商業生態的格局。

PC時代成就了搜索引擎,移動互聯網時代成就了超級APP,AI時代,成就的可能是「智能體+Skill」。


打車只是其中一個場景。

當更多的skill被接入,當這些skill能夠協作執行復雜任務,當用戶習慣在AI助手里完成一切時,那些曾經不可一世的工具型應用,可能會像當年的諾基亞一樣,一夜之間落幕。

寫到這里的時候,我忽然想起還沒點外賣午餐,于是對著千問說了句:點份健康餐、老樣子。

我知道,它記得。


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