滴滴AI個性化叫車：減少開盲盒，復雜需求一句話定

只需要一句話，無論是對車輛有個性化要求，還是自身狀態的模糊表述，AI小滴都能把它拆成可執行的服務標簽，從茫茫車海里幫用戶撈出那輛“對的車”。

它就是滴滴AI出行助手，去年9月開啟公測，近期，小滴v1.0版本正式上線。目前已經支持空氣清新、后備廂大、駕駛平穩等90多個服務標簽，覆蓋扶老攜幼、商務接待等更復雜的出行場景。

一句話選車：讓出行更懂你

用戶可以直接對小滴說（語音/文字都行），比如：

“叫車去天壇醫院，身體不舒服，有些暈車，盡快叫車”

“昨天的行程現在再來一單，要實惠的”

“每周一到周五早上8點叫車去公司，車要干凈”

“先去望京地鐵站接人，再去朝陽公園，有孕婦希望車內清新、車內舒適”

小滴會把用戶的話翻譯成平臺能執行的標簽，比如識別到“身體不舒服”“暈車”，會啟動“駕駛平穩”“油車”等標簽，識別到“孕婦”，會啟動“駕駛平穩”“車內寬敞”等標簽，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用戶確認。

如果當下沒有完美匹配，小滴也能對復雜需求進行優先級排序：先滿足核心需求，務實地給出當下的“更優解”。

多人出行有多個途經點時，AI小滴可一句話完成接人路線規劃；一次輸入“家”和“公司”地址后，后續用戶只說“回家”“去公司”即可自動匹配目的地。

除了一句話選車，小滴也在向更完整的出行助手延展。它也支持查詢附近地點并一鍵叫車、推薦遠距離行程的換乘方案，以及查詢訂單、預約叫車等功能。

為什么是滴滴先把這件事做出來？

越是個性化需求，匹配難度越大。

AI既要聽懂人話，還要在復雜路況、實時供需等瞬息萬變的約束中去匹配。這背后，靠的不只是模型能力，更是滴滴長期積累的系統能力。

首先是規模效應。供給足夠多，才敢把需求拆細。否則要求越具體，越不容易叫到車。

其次是服務把控。滴滴在自營模式下直接服務司乘，司機和車輛服務更為標準化，質量更可控。

第三是數據沉淀。十余年運營積累下來的真實評價和標簽數據，決定了平臺能否更準確地回答“哪輛車更清新”“哪位司機開得更穩”，這也是AI調度從“猜你喜歡”走向“懂你需要”的關鍵。

把用戶在意的事情變得更確定

現在，用戶將滴滴出行App升級至最新版，點擊首頁“AI叫車”即可體驗小滴，并獲得相應的體驗激勵。

安全、確定性、好體驗，是滴滴在長期打磨的用戶價值。在此基礎上，AI小滴期望把個性化需求變成穩定可選的服務，把用戶在意的事情變得更確定。

通過AI技術激活長尾需求、優化供給匹配，小滴也讓“好服務”更容易被看見、被選擇，不僅提升乘客滿意度，還會激勵司機服務質量提升，從而形成正向循環、促進行業走向“價值競爭”，也打開服務消費新空間。