一句話搞定多任務出行，高德用空間智能重新定義地圖

機器之心原創

編輯：吳昕

赫拉克利特曾說，人不能兩次踏入同一條河流。全新高德地圖讓這句話徹底具象化——不止是千人千面，就連此刻與下一秒，它也會呈現出兩幅不同的景象。

蛻變

立秋這天，長江的江面像換了一身顏色，陽光在水波間微微收斂起盛夏的鋒芒。江灘邊的一家餐廳里，咖啡杯口正緩緩吐著涼意，遠處的貨船緩緩滑過江面。

我對著桌子上的手機說：「設計一條江灘的 CityWalk 路線。」

幾秒后，高德地圖的「小高老師」——業內首個專精「出行與生活」的智能體，便悄然展開一條長線，串起那些被時間和記憶刻畫的亮點。

江城尚未迎來「云天收夏色，木葉動秋生」的清爽，但我已感受到另一種「季節更替」——城市生活的。

那天清晨，我還在二十多公里外的酒店，喚醒「小高老師」，說想去漢口江灘，順路經過武大凌波門，還想體驗長江隧道。很快，一條藍色路線蜿蜒伸向長江對岸。

車輛駛入長江隧道，也未有片刻迷失，抵達天津路岔口時，屏幕響起精準提示——右轉，駛出隧道。

一年前，紐約市推出了公廁谷歌地圖，幫助市民「方便」。我也順嘴一提，想找公廁，導航瞬間添加了一個溫柔的途經點。

一句「取消途經點」，被意外插入的行程又悄然歸于原軌。

臨近目的地，找到附近幾家咖啡廳，「小高老師」指引去了一家方便停車的店。幾分鐘后，我推開了這家餐廳的門。

就像春天里的種子，無需操心水與光，你只需說出心愿，它便自然綻放。這樣的時刻，不只屬于某個人，而是在不同的日子、街道、人身上悄然上演。

中午十一點，王偉要趕去機場——在此之前，他得先去省圖書館還掉那本拖延了一周的書，順便解決午飯。他沒有去拆解路徑：哪一步在前，哪一步在后，只是一股腦兒地把想法交給了「小高老師」。

十幾秒后，規劃路線浮現屏幕，他只需握緊方向盤前行。

數百公里外，小陳萌生帶孩子去撫仙湖的念頭。更復雜的請求也沒有讓「小高老師」犯難。一番深度思考后，屏幕亮起，小陳有些忍俊不禁——

從未見過哪個聊天機器人，能把行程安排精確到幾時幾分，連博物館開放時間都細致考量，還能一句話增刪行程。

交通、酒店、親子景點游玩順序，乃至周邊餐飲，都被妥帖安排。每張卡片，都是可直接觸發的入口——點開即可切換交通方式、訂酒店、鎖定門票。

面對同樣的需求，谷歌Gemini的回答顯然是一個知識回答，不是一個基于當下時空、可直接轉化為行動的決策。

隱身的「指揮家」：ST-MAC

在很長一段時間里，高德地圖只是一個溫柔的指路人。林志玲的嗓音會在擁擠的車流中輕輕提醒你：「前方兩百米右轉。」

它不問你要去哪之后的安排，也不會替你考慮聚餐餐廳是不是滿座。

現在，這位老朋友化身「小高老師」，手握整個出行服務的指揮棒。高德稱這次更新為「全面 AI 化」，實際上重寫了系統底層秩序——

「小高老師」的身后，是一套全球首發的時空感知多智能體協作系統 ST-MAC

在這個系統的中央，有一位不知疲倦的調度員需求鏈智能體（ Demand Chain Agent，DCA ）。它是整座機器的心臟，接收需求，拆分任務，調動助手，直到把一份模糊的愿望變成一套可執行的方案。

時空感知多智能體協作系統（ST-MAC）架構圖。底座上，支持這一整套智能體架構的高德和通義共建大模型簇，由多模態空間感知、行為認知、時空意圖理解、總結輸出交互和反饋觀測評估等多個專業模型構成。

隨口對它說：「在公司和光谷步行街之間，找個合適的地方聚餐。」

多模態空間感知模型會率先出場——除了抽象指令，它還會讀取定位、天氣、實時路況，把你的愿望放在一張實時動態的城市語境里。

然后，交給時空意圖模型來翻譯。你說的「合適」，可能意味著方便所有人到達、環境安靜、人均消費不高。即使你的需求高達 100 多個維度，也難不倒它。

這些需求會被映射到時空坐標里，拆成若干可執行子任務：找地點、定范圍、選餐廳。

于是，一個模糊的愿望化作一份清晰的「任務清單」。到了這一步，DCA 便可以指揮它的「手腳」動起來——

地圖搜索助手撒下一張細密的網，捕撈出所有可能的餐廳；網頁搜索助手接過名單，翻出用戶評論、菜品照片和營業時間；導航助手在后臺計算路線，衡量每個餐廳對所有人來說的耗時與便利度。

所有的候選方案會進入一場無聲的「動態成本博弈」——交通和餐飲助手基于路況、排隊時長等實時數據進行「競價」，確保算得準；多維比價助手則綜合用戶評價、人均消費、環境評分等多維度信息，確保方案符合個性口味，選得對。

如果中途發生沖突，比如餐廳預約與預計抵達時間矛盾，DCA 會迅速調整沖突部分，直到整個方案重新穩定。

最后，它將所有助手的成果整合成一份當下最優的動態安排，界面友好，一鍵成行。

動態成本博弈、多維比價的另一個典型案例：去北京，飛機快還是火車快？「小高老師」甚至考慮到了機場、火車站的距離成本、準點率。推薦結果也是因人而異，追求速度還是平衡性價比？結果完全不同。

每一次交互、每一次反饋，都會被系統記下。經過反復的強化學習，「小高老師」開始理解你的模糊、你的猶豫，在龐雜而不確定的世界里留下一點確定性——一種仿佛走在時間前面的從容感。

重新定義地圖

地圖曾是一個精于計算路徑與距離、一心只為實現「從 A 到 B 」使命的工具。它以幾何的精準和算法的嚴苛，定義了我們的移動方式。

而在高德勾勒的未來圖景中，地圖試圖承載起出行、生活所有細節——

它仿效著城市交通的「群體智能」，曾經孤立的個體——公交車、地鐵、共享單車、步行者、乃至充電樁和咖啡館——不再是各自為政的孤島，而是組成了一個能夠自主協作的、流動的生命體網絡。

充電樁的電流、快遞柜的等待，這些原本零散的第三方服務，在 ST-MAC 的架構下，被巧妙轉化成「插件式智能體」。它們不再被動地等待，而是與出行智能體形成一種默契的配合，按需被喚醒和調度。

這不僅是對地圖的重新定義，更是對技術本源的回歸——生活本身。

生活并不按固定線路行進，它總在途中插入新的標記，又不動聲色地回到原路。「小高老師」接納所有插曲，將一次臨時的改道、一個順路的取件需求，無縫融入那條通往終點的平滑軌跡中。

中途不適想附近就醫？小高老師可以秒級修改當前路線。

生活也從來不是孤立的單點動作，而是流動中的多個碎任務串聯。能夠跨場景、跨工具，意味著曾被不同應用「肢解」的生活服務，又重回連貫。

跨城出行，系統會動態計算不同公共交通工具組合，無需手動切換。

但生活遠不止于「去哪兒」。它還裝著模糊的沖動與不確定的期待。高德的雄心并未止步于「在路上」，也向著「決策之前」（行動之前）的那片領域進發——

這片領地，曾被小紅書和大眾點評等內容平臺占據，它們負責「種草」，而導航工具則負責「拔草」。如今，心動和種草，也可以在一個 App 里完成。

AI 探索已經超越單純的地理鄰近，呈現興趣上的「附近」。你會發現一條新的晨跑路線，一次意外的踏青之旅，或是一場即將成行的 CityWalk。

通過結合實時位置與時間，洞悉尚未完全表達的需求，首頁 AI即刻的觸角幾乎延伸到你的 7×24 ，從「被動響應」走向「主動引領」。

想象一個清晨：你的航班將在三小時后起飛，而機場高速卻已經開始擁堵。「小高老師」會提前推送「建議提前 20 分鐘出發」的提示，并附上備用路線。

在差旅途中，它會捕捉你潛在的需求，順勢為你篩出更順路的酒店或生活服務。

而在周末，它又會變得像一位懂得節氣的老友，提醒你何處的山色正宜人。

潮水的方向

這場盛大的冒險，并非憑空開始，也不是在兜售一個口號。

二十余年來，高德在物理世界耐心地打點與積累——一條條街巷、一段段行程——織就了國內最完整的底圖體系，這些是它理解現實、在瞬息之間作出精準判斷的底氣與根基。

每天，億萬條時空數據脈沖涌入系統，從北斗的高精度定位信號，到生成式路網的推演與修正，為它的智能體注入了近乎「第六感」的直覺。

在這一切背后，阿里生態的支撐同樣厚重。

以通義大模型簇為核心的自研技術，讓高德的智能體擁有從感知、理解、規劃、行動、交互到學習的全鏈路能力。

飛豬、口碑等消費服務的無縫接入，則讓「空間智能」不再是抽象的技術名詞，而是落進了旅途的每一個細節——不只是從 A 到 B 的移動，而是一次被精心銜接的體驗鏈條。

當一位頭部玩家選擇「重生」，行業的潮水也會隨之悄然改向。

高德用「群體智能」的新范式，將出行服務引入多智能體協同的時代。這種外溢的力量，正悄悄改變競爭的焦點——從單純的功能升級與效率比拼，轉向體驗深度的較量：推薦是否恰到好處，銜接是否天衣無縫，服務是否貼合當下的場景與情緒。

從底層架構的視角看，空間智能與多模態交互，正成為新的支點。單純繪制地圖，已不足以支撐未來的競爭。能否跨界，將地圖與消費服務編織成渾然一體的體驗，將決定未來出行的天花板高度。

高德 App 圖標是一架紙飛機，它輕盈、指向遠方。在這樣的背景下，周杰倫那句老歌忽然有了新的注腳——「讓自己快樂快樂這才叫做意義，童年的紙飛機，現在終于飛回我手里。」

這一次，風向不再是謎，路徑不再是偶然，駛向快樂的方向盤握在自己手中。

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