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AI是手機里的銀霞
文/劉宇翔
編輯/王芳潔
“師傅,你的上一個客人喝酒了,醬香的。”
聽我說這話時,網約車司機只能尷尬的笑笑,他沒有承認,但春寒料峭的晚上,全程打開的車窗說明了一切。
我能怎么辦?大概只能在下一趟旅程開始之前許愿。求求了,來輛好點的車。
周五的時候,偶然發現滴滴的叫車框下多了行小字“AI叫車“,我決定試著對它“許愿”:“小滴,我想要回家,能給我派輛專車嗎,氣味清新的,最好是電車,謝謝。”別說,我對她還挺客氣,沒辦法,求人辦事,姿態得低。
幾秒后,手機上彈出了列表讓我選,離我5分鐘的,8分鐘的,最后我選了離我最近的灰色比亞迪。
5分鐘后,那輛被我pick的車絲滑地停在我面前。車里香香的,司機溫和地確認了目的地,車輛平穩啟動。
整個過程順暢得讓我有些恍惚——我似乎沒做任何復雜的操作,只要一句話,一輛完全符合我當下所有偏好的車,就出現在了眼前。
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01
前不久讀了黎紫書的《流俗地》,雖然故事發生在馬來西亞,但感覺卻很熟悉。主角盲女銀霞是電召公司的接線員。乘客打電話來說自己在哪里,要去哪,銀霞記下來,再在司機群里把單派出去。
至少北京這邊,電召沒有流行過,我們幾乎是一下子,就從路上攔車滑到了網召,但邏輯似乎也差不多嘛,平臺派單,司機搶單,撞上誰算誰。
當然我們多了一些選擇,專車、快車、六座商務車,我們大致上知道來的是個什么檔次的車,但那些具體的需求還是“說不清、選不了、靠運氣”。
你選擇了“專車”這個盲盒,但里面裝的是“安靜整潔的嶄新電車”,還是“司機愛急剎的油車”;你選擇了出租車,司機是個話嘮,還是安靜的;你選擇了商務車,后備箱是寬大的,還是不夠放你旅行歸來兩個超大行李箱的。這些在車門打開前,無從知曉。
我們并非沒有對細節的要求,只是當時平臺還沒有提供表達需求的“語法”。
其實,滴滴也早就注意到了這點,所以去年9月底,小滴就以Beta版身份開啟公測。但作為數億用戶的App,滴滴是克制的,它需要不斷打磨和完善,讓AI更聰明,直到今年,隨著v1.0版本全面上線,這個滴滴AI出行助手,終于出現在所有人的滴滴App里。
“小滴”的革新,始于改變了這套“語法”。它將交互從“多選一”的頁面,變成了溫暖的對話,用語音或者文字。你不再需要研究選項,只需像吩咐一位得力的助手那樣,說出你的核心訴求。大模型就理解你的自然語言,將這句口語化的指令,瞬間“翻譯”成平臺可理解、可執行的“服務標簽”。
目前,這套標簽體系已包含超過90個維度,從“空氣清新”、“駕駛平穩”、“車內寬敞”、“0投訴”,到“油車/電車”、“SUV”、“服務態度好”、“后備廂大”等。
公測期間用戶用出的高頻標簽,生動地繪制了一幅“打車痛點地圖”:大家苦“異味車”久矣,對“駕駛平穩”有強需求,并在油電車型、空間大小上有著鮮明偏好。
于是,生活場景被精準映射:
?送老人孩子去醫院,一句“要開得穩、空間大點的車”,系統自動關聯“駕駛平穩”、“車內寬敞”標簽。
?商務接待,一句“去機場接客戶,要安靜整潔的車”,“空氣清新”、“車內安靜”、“車齡新”成為篩選條件。
?家庭出游,一句“去火車站,行李多”,“后備廂大”、“SUV”或“六座商務”被優先考慮。
這些標簽再結合實時路況、時間、車輛位置、司機狀態等條件,在調度池里快速篩選,最后用候選卡片發給我確認。
對我而言,最直接的解脫就是當我說出“氣味清新”,小滴調動的是一套基于海量歷史評價數據構建的過濾系統,它能有效篩掉那些有過“車內異味”投訴記錄的車輛。這不僅僅是功能的實現,更是一種心理上的“確定性”給予——我終于對即將進入的那個密閉空間,有了一點寶貴的掌控感。
我不再是被動接受系統派單的“乘客”,而是可以提出明確要求、并由“管家”去協調落實的“決策者”。
車,第一次如此貼切地成了“服務”的延伸,而不僅僅是運輸工具。
02
讓系統聽得懂,看得見,還滿足得了乘客需求,這個目標當然人人想要,但做起來卻不容易。一度,我覺得盲女銀霞做的都比平臺好,她熟悉城市里的每條街道,也對每輛車、司機的情況了如指掌,甚至還能從電話里分辨乘客的特征。
但銀霞只是一個人,又能服務幾單?所以,這次,滴滴是把銀霞裝到每個人的手機里。
小滴不是普通的聊天機器人,它像人一樣,會內化需求,智能分揀,主動執行。
而過去十余年,滴滴積累的基于產業的系統能力,保證了智能體能優秀的完成作業。
第一個能力當然是規模,它是個性化匹配的“土壤”。滴滴的規模優勢使得它“敢把需求拆細”。
當我對它說,“給我一輛空氣清新、駕駛平穩、后備箱大、而且是油車的專車。”在小滴的后臺,相當于對實時運力池進行了一場“四重過濾”。過濾條件越細,符合條件的車就越少。
如果平臺本身運力規模不足,這樣的個性化匹配會瞬間陷入兩難:要么根本叫不到車,要么等待時間長得離譜,徹底違背“出行”的即時性本質。
滴滴旗下龐大的司機與車輛網絡,提供了敢于把需求“拆細”的底氣。只有在供給足夠豐厚的“土壤”上,進行如此精細化的耕作,才能既滿足挑剔的“味蕾”,又不讓“食客”餓肚子。
這是“說了就能做到”的基礎,而非炫技的“語言魔術”。
第二個能力是服務把控,從“聽懂”到“坐穩”。AI能聽懂“我要一輛開得穩的車”,但真正的挑戰在于:如何確保被推薦的那位司機,在接下來的行程中真的開得穩?如何保證“空氣清新”不是一句空話?
這觸及了出行業務模式的根本,滴滴通過自營或強運營體系,與司機和車輛建立了更直接、更深入的強管理連接。這使得平臺能夠將“駕駛平穩”、“空氣清新”等主觀體驗,沉淀為一套可量化、可校驗、可治理的標準化標簽體系。
標簽的背后,是承諾;承諾的背面,是一整套成熟的服務標準、培訓、質檢與糾偏機制。這是AI從“理解需求”跨越到“穩定履約”最艱難、也最核心的一步。它意味著,當我發出指令時,我信任的不是小滴的“理解力”,更是滴滴整個系統對服務交付質量的“把控力”。
最后一個能力是數據沉淀,讓“懂你”基于事實,而非臆測。小滴的“聰明”,不是來自大模型的“靈光一現”,事實上,隨著技術普及、人才流動,市面上的大模型之間從純技術維度上,已經很難說有本質上的高下,但到了細分場景,護城河就出現了。那就是滴滴十余年積累的真實評價與標簽沉淀。
這些數據構成了一個厚重的“事實層”。“空氣清新”標簽,來自于對特定車輛歷史訂單中“異味”差評的精準識別與排除;“駕駛平穩”標簽,關聯著司機長期行程數據中駕駛習慣的量化分析。
整個系統運行在一個強大的閉環中:需求匹配→ 行程體驗→ 用戶反饋→ 數據回流→ 模型與標簽優化。
正是這個滾動了十年的“數據飛輪”,讓滴滴的AI調度能從“猜你喜歡”(基于概率的推薦),走向“懂你需要”(基于事實的匹配),小滴才能真正投我所好。
從表面上看,AI小滴只是個對話框,但其實“水下”是一整套“AI+調度+供給治理”的系統工程,別的平臺或許能模仿對話界面,但很難在短期內復制這套深度耦合了規模、運營與數據的“系統身體”。
更何況,滴滴不是站在“信息層”理解出行,而是站在“交易+履約層”理解出行,那是裝載在這個“系統身體”的靈魂。
03
我注意到的是,在使用小滴的過程中,另一個微妙的變化在發生:司機與乘客的關系,正在被AI重新定義。
小滴的標簽化匹配,就像為司機們的“隱形技能”裝上了“搜索引擎關鍵詞”。那些積累了“駕駛平穩”、“空氣清新”、“服務態度好”標簽的司機,仿佛擁有了閃亮的“服務勛章”,會被像我一樣有明確偏好的乘客,優先看到、主動選擇。
這構建了一個更為正向的激勵循環:提供好服務→ 積累好標簽→ 被精準推薦→ 獲得更多訂單和更高收入→ 激勵持續提供更好服務。
這是一種良性的“市場化篩選”。AI在這里扮演的角色,絕不是取代司機,而是成為司機優質服務的“放大器”和“金牌銷售”。它讓“好”能被看見,讓“好”能直接兌換成市場回報。它不止懂用戶所需,也懂好司機的良苦用心,某種程度上,也懂好司機的真誠用心,它讓每一份付出,都有了相應的公平回報。
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長遠看,這有助于推動整個司機群體關注服務品質,走向“價值競爭”。
我舉雙手贊成這個改變,它將促進市場的正向循環——我發出的每一項個性化指令,最終都通過市場機制,獎勵了那些認真提供對應服務的勞動者。
我的每一次“吩咐”,都在為我想看到的服務生態投票。這不但符合人們“好人有好報”的樸素認知,也恰好契合了政策層面“改善消費條件、創新消費場景”的導向。
習慣了現代社會后,很多事情我們已經覺得是理所應當的,打開水龍頭就有水,按下開關就有電,這種“理所當然”的確定性來自完善的基礎設施,基礎設施有一個共同特點,那就是當你需要它時,它一定在;當你使用它時,你幾乎感覺不到它的存在。
出行服務,本質上也是這樣的基礎設施,既然是基礎設施,那就應該無處不在。小滴也不會永遠窩在滴滴App的一個入口里。在公測之初,滴滴就同步上線了MCP(Model Context Protocol)服務。這意味著,滴滴將核心的叫車、預約、支付等出行能力,打包成了標準化的模塊,向所有AI開發者和硬件廠商開放。
未來的想象空間由此打開:也許不久后,我在智能音箱前說一句“幫我叫輛高檔車去接重要客戶”,我的“出行管家”小滴就會通過開發者的創意,在音箱里響應我;也許在車載系統中,在手機廠商的AI助理里,甚至在一個獨立的機器人應用中,我都能隨時隨地、以最自然的方式,調用滴滴的出行服務。
出行,將像水電一樣,成為萬物互聯時代即取即用的基礎能力。而小滴正是讓這種能力變得極其簡單、自然、個性化,我不需要學習新規則,沒有額外操作負擔,小滴會默默提升確定性與體驗下限,越用越順手,越用越離不開。
《流俗地》里,隨著時代的發展,大部分電召被網召取代,銀霞的同事們一個接一個離崗,但她守到了最后,因為極細顆粒度的服務,只有聰明的腦袋才能辦到。
無論何時何地,我們需求的上限是不變的,享受更舒適的服務,而智能人和智能體,要做的,無非是像銀霞那樣答一句:“好的,馬上安排。”
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