滴滴出行“AI一键叫车”之AI大模型垂直运用

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作者：微信文章
去年2025年6月，滴滴企业版宣布正式推出“AI+一站式”商旅解决方案。以此，滴滴出行正式进入“精准差旅时代的全场景一站式体验。”AI小滴差旅助手作为具有完整体验闭环的商旅AI智能体，已经成为大量企业员工差旅出行的必备选择。

目前AI小滴已经实现在C端滴滴出行APP中的广泛运用，“AI一键叫车”由两年前的想象，正式成为用户的日常出行的可能。也正是滴滴出行在AI大模型领域最真实的商业化运用场景。



“AI小滴，一键叫车”满足了用户的“个性化，精准化，全场景的出行需求匹配”以及滴滴合理性智能派单。主要功能有：

【一键叫车】（1）交互方式：支持语音与文字双输入，用户可通过自然语言描述需求（如，“明天早上送家人到机场，要空间大一些，服务好一些的新车。”“送父母去医院，希望车开得稳一点的，尽量宽敞。”无需手动选择车型或点击多个选项，可以直接完成用户与平台，车型三方的有效精准匹配。 （2）对用户需求分析与组合：小滴会将用户的需求进行分析形成可直接执行的标签（如：“后备厢大”“车内空气清新”“0投诉司机”“车内环境卫生较好。“新能源车型”，并结合实时的路况，时间，周边运力等因素，从滴滴平台的车辆与司机资源中筛选出最多3个最优选项，供用户手动确认后派单，以实现智能化的有效资源调配。 3）场景覆盖：支持日常通勤，机场/火车站，公交站，商场及娱乐活动区域，家庭出行（如带孩子或老人），商务往来接待等多场景。尤其是针对行李多，人数多，有特殊环境需求（比如：晕车需油车，安静怕吵）等场景，通过平台的精准匹配，实现“个性化需求解决方案”。（如：推荐后备箱大的SUV车型，或座位数多的商务车型或偏好的新能源车型）

【定时预约与路线规划】（1）定时预约：用户可通过小滴AI助手预约未来某一时间的用车需求（如：明天下午2点去机场），小滴会自动规划出发时间，监测天气与周边空车情况，提前调度车辆，确保准时出发和达到。（2）全旅程规划：针对复杂出行需求（ 如：从北京西二旗到首都机场，从车公庄到西直门等长短途，想最快/最省钱/最折中），小滴AI助手会综合分析时间，成本，换乘之间的便利性等综合因素，提供多个出行方案的适配。（如：打车，地铁+打车，公交+打车+骑行）。而非局限单一的出行方式，帮助用户做出最优选。

【辅助功能：提升出行便利性与透明度（1）根据历史订单出行情况查询，可以支持查询过去30天内的形成记录（包括时间，地点，费用，车型等），方便用户报销或者对账。（2）实时信息反馈：在用户确认车辆前，小滴助手会展示车辆的接驾距离，预计到达时间，预估价格，司机评分，车辆标签（如 ：“新车”“无异味”“服务贴心”等信息，能够让用户提前了解行程与细节，避免“开盲盒式”的不良体验效果出现，耽误行程。



【技术支撑】小滴AI助手背后是大语言模型（LLM）+外部工具的有效组合，从而解决了传统LLM在空间智能推理（如路况规划），时间计算（预约时间出发时间）上的不足，另外还有提前让驾驶司机知道行驶前多公里的交通情况。

滴滴出行AI叫车设计理念上主要围绕“以用户为中心”的核心思想，聚焦用户传统打车上的焦虑和痛点（如：操作繁琐，体验随机性强，数字鸿沟的产生）其 ，核心逻辑在于：（1）由”人找车，到车与平台功能找人”。传统打车流程需要用户“解锁手机—打开APP—输入目的地—选择车型—确认叫车”等步骤繁琐且依赖“视觉操作”。小滴AI助手则将交互简化为“需求表达—智能匹配—确认车辆”通过自然语言交互，让用户无需学习APP功能，只需要“说句话”就能完成叫车，降低了认知负荷与操作繁琐（如，针对老年人打车或者不熟悉手机操作的用户）。（2）从“开盲盒式体验”到“可控性的选择”。（如不知道车辆状况，司机风格，车内环境等）是用户的核心痛点之一，另外通过平台智能化的调配，增加司机的接单量和收入增长，避免大量时间空车现象。（3）技术务实：从“通用能力”到“出行的垂直场景闭环”。不同于通用AI Agent（如通用聊天机器人）小滴AI助手，将AI技术与滴滴的核心能力（如车辆 与司机资源，派单系统，服务评价体系）深度融合，实现了“自然语言—可执行指令—服务交付”的有效闭环。这种“超强场景化AI”避免了通用AI Agent“空中楼阁”式的问题，造成无法兑现服务承诺，真正将AI转化为可以落地的出行服务。（4）用户中心：从“效率优先”到“体验与公平双向兼顾”。对于老年人和视障人士，语音交互降低了”视觉依赖“，让他们能够通过“语言对话”完成一键叫车，消除“数字鸿沟”的反复出现。对于注重体验的用户（如，带孩子，多行李，老人出行，时间紧长途路线），小滴AI能精准匹配“服务好，车稳，空间大”等车辆，满足其“安全感”的需求。对价格比较敏感的用户，也会结合时段供给需求情况，有效推出特惠快车或者高峰期推荐优惠专车等，提高性价比选项。



滴滴出行的AI小滴“一键叫车”是滴滴在AI大模型上“全链路”和“自身生态”完善的实践与选择。另，数据与隐私安全上：随着AI大模型的深入运用，平台会进一步加强“数据安全与隐私保护的技术治理。”（如，数据加密：对用户个人信息，行程，偏好）进行加密存储，防止泄露。隐私计算：采用联邦学习技术，在不共享原始数据的情况下，实现大模型的自优化性能。用户控制：允许用户自主选择是否分享数据，例如用户可以关闭“偏好记忆”功能，避免个人信息的泄露，提高安全性能。（完结）

注：文图数据来源官方资料，观点仅供参考。  

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