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      打車這件事,被千問用 AI 重新定義

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      馬年春節,「千問幫我」變成了一種新年俗。

      5520 萬杯奶茶、66 倍的電影票訂單、機票單周暴漲 540%——「一句話下單」近 2 億次的背后,是用嘴巴購物的春節新景象。其中最讓我意外的一個數字是:有超過 400 萬名 60 歲以上的用戶,在這個春節讓千問幫忙下了單。那些習慣在 App 界面里迷路的長輩,開始用說話代替點擊了。


      春節熱潮還沒退去,千問又增加一個更高頻的日常場景——打車。

      不過,打車這件事,和之前的那些「一句話下單」不太一樣。奶茶口味選錯了,大不了將就喝掉;電影票訂錯了,退改也不算大問題。

      但打車是一個對「精確」有剛性要求的場景,地址差一個字,你可能被送到城市的另一頭;時間判斷出了偏差,誤掉的可能是一趟航班。

      這意味著 AI 接手打車,沒有「差不多就行」的余地

      說到打車,這件事說難不難,但「順不順」這件事,差異很大。打開 App,手動輸入目的地,選車型,找定位,點確認……整套流程少說十幾下。還好,這已經是最理想的情況了。

      麻煩的是那些「塞不進下拉菜單」的需求。「路上順便接個朋友」、「有孕婦,開得穩一點」——這類話,打車 App 里沒有地方填。你也可以上車之后再和司機溝通,但大多數時候湊合湊合就算了。

      打車 App 這么多年,把流程打磨得越來越順,但底層邏輯沒變——「人適應 App」。它把你的需求拆成有限的幾個下拉選項,你在里面挑,它來執行。

      可打車本身就是一件變量特別多的事。起點終點只是最基礎的兩項,往上疊加的可能是車型偏好、價格區間、時間預約、途經地點、乘客狀況、車內環境……每多一個變量,用傳統界面操作的成本就多一層。

      如果 AI 能理解這些需求,事情就不一樣了,這也是千問 AI 打車的邏輯:讓 App 適應人,說出來就能走

      從最簡單的通勤,到帶著全家和一堆特殊要求出發,APPSO 帶你看看這個 AI 打車到底能不能滿足我的需求。

      一句話就能走

      早上趕時間,我試了最直接的一句:「打車去公司,出租車也可以。」

      我說完之后,千問直接展示了行程規劃頁面:重點顯示「已為你規劃去上班的行程」,并同步展現了出租車選項——司機已接單。


      就這一句話,它理解了「去公司」——調取了常用地址;也聽懂了「出租車也可以」——把車型偏好同時帶上,直接辦妥。從說話到接單,操作步驟:1 步。

      這件事本身有點微妙。「打車去公司,出租車也可以」是人對人說話時才會有的表達方式,不是人對系統填的表單。千問讓這句話變得可以被執行——這個升級,比「快了幾秒」要有意義得多。

      之前在高德里設好了家和公司的地址,現在切到千問打車,那些預設直接就在,完全不需要重新配置什么。每天重復的路線,每次都穩穩地執行到位,通勤這種事,要的就是快、準、穩。

      就因為這個,我就特別想把千問裝到我爸手機上。過去她出門購物哪怕拿著大袋小袋也不愿意自己打車,不是嫌貴,就是不太會用打車軟件,輸入那些信息對她來說都太過復雜,最后就懶得折騰了。


      只要按住語音說了句:「打車回家。」千問馬上識別了當前位置并自動填入,就近匹配車輛,常用地址自動記憶識別,司機已接單。確認一下,車就在來的路上了。


      「動動嘴,車就來了」的體驗,不在于「快了多少秒」,在于說清楚你想要什么,這件事變順滑多了。甚至那些原本卡在界面門口的老人,終于可以直接走進來了。

      那些你「沒法輸入」的需求,也能滿足

      最簡單的一句話搞定通勤,已經夠用了。但打車的需求遠不止如此——真正麻煩的,是那些你心里有、嘴上能說、但 App 界面里永遠沒有輸入框的部分。

      我試了一句:「叫輛空氣清新的車去虹橋T2,我過敏性鼻炎。」

      以前這話只能和司機說,而且大多數情況下,等你上車再說已經來不及了。


      千問回應后,行程確認頁面里「空氣清新」選項被自動勾選。AI 直接把鼻炎過敏的訴求翻譯成了可篩選的車輛偏好標簽,不需要你自己去找選項。

      再試一句:「逛了一下午不想擠公交了,幫我叫個特惠快車。」

      這句話里藏著兩個信息:累了不想擠公交的情緒,和對價格的在意。千問直接匹配了特惠快車,預估費用 9.1 元–12.7 元,確認叫車后支付頁面重點顯示已支付金額和「平臺優惠 -12.8 元」——便宜這件事,不用自己翻菜單比價,說一句就到位了。


      還有一次,我說:「娃剛睡著,幫我叫個安靜點的車回家。」

      這句話的信息量遠不止「安靜」兩個字。「安靜點的車」背后的真實需求是:車里別亂說話、別打電話、開穩一點、別急剎——這些對司機行為的隱性期待,千問也能滿足。行程確認頁面里,直接給司機帶句話「車內保持安靜」


      商務場景同樣如此。「接待重要簽約客戶,幫我安排一輛豪華車,預約明晚 18 點從公司到北京飯店。」一句話說完,千問推薦豪華車,預約時間精確到 18:00。

      過去在打車軟件里,選車型、設置預約時間、填寫目的地,是分別獨立的操作流程。現在千問壓縮進一句話里,一起辦完。


      乘車途中,朋友突然發消息:「我也在誒。」

      擱以前,雖然打車軟件也能添加途經點,但還是要打開軟件找到這個選項手動輸入再點選,還是相對繁瑣,還真不如讓朋友自己重新打一輛來得方便。

      現在,我可以直接說:「順路接下我朋友,她在朝陽公園南門。」


      地圖重新規劃,途經點自動標記在地圖上。沒有重新開單,沒有讓朋友自己叫車,沒有任何別扭,就一句話,插進正在進行的行程里,辦完了。

      過去叫車,是在系統選項里「圈選需求」。AI 叫車,是用自己的語言「描述需求」。千問負責把你說的話,翻譯成可以執行的指令。

      那些選項框裝不下的,現在說出來,也能辦。

      越復雜的需求,越能看出差別

      前面這些,算是小試牛刀。打車需求的真正復雜度,是多個變量同時出現的時候,千問 AI 打車正是沖著這類復雜場景去的。

      「周六下午兩點,全家從家出發去西湖景區地面停車場,順路經過山姆會員商店,要坐得下五個人。」

      這句話里塞了四個要素:預約時間、目的地、途經點、座位數。傳統打車軟件要逐一輸入和確認,而且途經點和多人座位的組合往往要反復調整。


      千問對這類多變量場景的處理方式是這樣的:推薦 6 座商務車,途經點選的山姆會員商店,預約時間定到周六 14:00,變量沒有落下任何一個。

      真正讓我有點觸動的是這個場景:「幫我打車去婦保醫院,有孕婦,告訴司機不要急剎和猛加速。」

      目的地、乘客特殊狀況、駕駛行為要求——多個維度同時提出。千問匹配了專車,勾選了駕駛平穩,還生成了一條針對孕婦乘車情況的關懷提示,供用戶確認是否傳達給司機。


      「有孕婦,不要急剎和猛加速」這個細節,AI 讀懂了,然后把它翻譯成了一套完整的服務指令。以前這些話只能坐上車再說,或者不說,靠運氣。下拉菜單從來沒有一個選項叫「孕婦乘客,請穩駕并提前知曉」。

      需求越復雜,這種差距就越明顯。點選式交互的天花板就在那里——它能覆蓋的,只有被設計進去的那些需求。自然語言不一樣,你能說出來的,基本都能被理解。

      而且在這些能力上線后,千問 AI 打車的邊界還會繼續往外擴。

      打車只是開始,要讓每次出發都更省心

      到這里,千問 AI 打車的基本能力已經摸得差不多了。但更讓我驚喜的,是場景串聯的體驗,這是把打車和其他生活場景連在一起的時刻。

      去看演唱會,在鳥巢外說「幫我找鳥巢附近的酒店,演出結束后今天入住,飛豬推薦卡片彈出來,確認第一家,再說「幫我定第一家,再預約一輛車 22 點送我過去」——車和房,兩句話搞定,散場直接走人。



      到了酒店隨口問「推薦下本地人愛吃的鹵煮」,千問調出周邊熱門店鋪。從看演出到住下來再到吃上飯,三件事在同一個對話里接連搞定。

      通勤路上說「順便幫我點杯咖啡送到前臺」,車在路上,咖啡在制作——人到公司,咖啡差不多也到了。


      看電影說「訂兩張今晚的票,打車去,散場再預約車回來」,三句話,來去都安排好。趕飛機前問「地鐵還是打車哪個更快」,千問給出建議,接著直接叫車——決策和執行,在同一個對話里完成。


      這才是千問 AI 打車最大的想象力所在,不在打車本身,而在打車前后。之前千問陸續接入了飛豬、高德、大麥、淘寶閃購,「吃喝玩樂行」正在被一條對話線串起來。


      以前用 App,本質是「工具集」——地圖一個,打車一個,訂酒店一個,買票一個,靠自己在腦子里拼。千問的邏輯不一樣:理解你在做什么,把接下來該做的事直接推到你面前。AI 幫你省掉的,是那些本不該操心的瑣事。

      好的 AI,幫你把現實生活的每一環串起來

      過去幾年,我們談 AI,談的更多是「用 AI 寫作」「用 AI 畫圖」「用 AI 生成代碼」——這些能力確實強大,但本質上,它們是把你帶進一個屏幕里的虛擬創作世界。你和 AI 對話,產出一段文字,一張圖,然后……這段互動就結束了。

      千問 AI 打車做的事情,方向截然相反。

      它不是讓你沉進去,而是幫你走出來。你說一句「打車回家」,AI 在背后接通了高德的地圖、物理世界的車輛調度、你常用地的地址,然后把一輛真實的車開到你樓下。

      你說一句「訂兩張今晚的電影票,散場幫我叫車」,兩小時后你坐在影院里看大銀幕,散場走出來車已經在等你——AI 把訂票、打車、回家這些原本分散的環節,串成了一個完整的夜晚。

      這是一種很不一樣的 AI 使用方式:它的成果不是一份文件,而是一次真實的生活體驗

      千問背后的阿里生態,在現實世界里鋪了很多年——飛豬管你去哪,淘寶管你買什么,餓了么管你吃什么,大麥管你看什么……這些產品各自獨立,以往要在一個個 App 之間來回切換,手動把「出門這件事」拼起來。


      現在,打車補上了最后一塊拼圖。

      從家門口叫一輛車出發,到咖啡在路上、票已提前選好、演出散場回程提前預約——這條鏈路,終于在一個對話框里連通了。

      千問事業群總裁吳嘉說:「我們真正想的,是讓 AI 融進老百姓的日常生活場景中。」

      這句話放在這里,我覺得格外準確。AI 最大的價值,從來不在于它能創造多少數字生命,而在于它能讓你的真實生活過得更順。

      現在它能幫你把吃飯、出行、看演出、送老人回家這些原本散落在十幾個 App 里的環節,串成一條連貫的線。吃一頓飯更省心,看一場演出更完整,帶著全家出門更從容,送老人回家更放心。

      所以 AI 最好的樣子,不應該只是把你釘在屏幕前,更要幫你穩穩接住現實生活的每一環

      從說出口,到真實地發生——這條路越短,AI 就越有價值。

      千問 AI 打車,只是讓這條路,又短了一截。

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