国庆出行高峰，滴滴推出智能助手 「小滴」，颠覆传统网约车模式。用户描述需求后，「小滴」 经分析给出完整出行方案，还能响应场景化指令，向 「出行规划大脑」 演进。此外，滴滴上线 MCP 服务，出行能力可被其他应用接入。目前多家出行平台加速 AI 布局，虽前景可期，但 「小滴」 仍需持续学习，智能出行正成为现实。
每经记者｜赵雯琪 每经编辑｜魏文艺
「我明天下午两点要去首都机场，帮我约一辆能坐 4 个人、宽敞一点的车。」
国庆长假首日，出行高峰如期而至。在此之前，不少出行平台都结合 AI（人工智能） 技术推出了全新的技术升级。面对复杂的出行需求，AI 能成为靠谱的 「出行搭子」 吗？今天，我在出行高峰期体验了一把 AI 出行助手——滴滴出行在假期前三天刚刚开放公测的智能助手 「小滴」。
与常规打车流程不同，在我提出了我的预约出行要求和用车场景后，「小滴」 并未立即派单，而是经过约 30 秒的智能分析和数据处理后生成了一份完整的出行方案：建议下午 2 点左右出发，系统将在 11：55 起监控天气，13：55 安排车辆，若空车紧张则会提前调度。
图片来源：滴滴出行
在另一次测试中，我尝试提出更模糊的需求：「我现在在西单，给我推荐附近适合旅游打卡的景点，并打一辆老司机开的，空气清新的车。」「小滴」 随即推荐了距离西单约 2 公里的故宫博物院和前门等经典的北京打卡景点，并为我匹配了两款车型：一款是 「特快无异味，距离 0.1 公里」 的轿车，另一款是 「距离 0.6 公里的 5 座特快，呼吸一路清爽」。
图片来源：滴滴出行
随机选择一辆车上车后，在与司机交流过程中我了解到，这位司机驾龄 20 年，确实是位老司机，车上淡淡的香薰味沁人心脾。接单的司机告诉我，通过 AI 出行助手派发的订单，在司机端与普通订单并无明显区别。不过，当他得知我是通过 AI 助手叫车时，也表现出浓厚兴趣：「听起来很智能，我自己都想试试。」
与普通打车需先选择 「快车」「专车」 等车型不同，使用 「小滴」 的起点是 「描述需求」。乘客只需将出行目的、同行人员和对车辆的要求一次性告知 AI 出行助手，平台即可通过大模型与智能算法匹配用户需求的最多 3 个车辆选项，由乘客手动确认后通知司机接驾。
经过多次实测 AI 出行助手打车后我发现，「小滴」 还能响应更多场景化指令。例如在雨天提前预约车辆，或明确表达 「优先推荐新能源车」 的偏好。这些细节表明，AI 出行助手正尝试融合时间、天气、路况与个人偏好，从单一叫车工具向 「出行规划大脑」 演进。
值得注意的是，滴滴此次同步上线了面向开发者的 MCP（模型上下文协议） 服务。这意味着，其 AI 出行能力可以像乐高积木一样，被其他应用 （如日历、航旅 App） 快速接入。未来用户或许不再需要打开出行 App，就能在任何智能终端完成全流程的出行规划与车辆预约。
2025 年，「人工智能+」 行动被纳入国家战略，旅游与出行平台纷纷加速布局。不仅是滴滴，T3 出行研发的 AI 打车技术于 9 月 11 日正式接入支付宝，成为后者首个网约车智能助手。高德则在国庆前联合中国安全生产科学研究院发布 「鹰眼守护」 预警系统，通过 AI 技术辅助实测重大异常事件预警准确率达 90%。
尽管前景可期，但滴滴产品负责人也坦言，作为初生的 AI「小朋友」，「小滴」 仍需在真实出行场景中持续学习。随着大模型技术不断渗透，一场更人性化、更智能的出行变革，正在路上。
记者手记：技术正让冰冷的工具变得有温度
体验完 AI 出行助手，我最深的感触是：技术正让冰冷的工具变得有温度。当我说出 「带两个大行李箱去机场」 时，它不再只是匹配一辆车，而是开始思考 「如何更好地完成这段行程」。这种从 「执行指令」 到 「理解意图」 的转变，正是 AI 带给出行最动人的改变。
作为一名时刻关注前沿科技的记者，我见证过太多停留在 PPT 上的 「智能概念」。但今天，当 AI 开始理解 「我想要一辆空气清新的车」 这样充满生活气息的需求时，我真实地感受到：智能出行不再遥远，它正在成为触手可及的现实。
当然，这款 AI 助手仍显稚嫩，它的推荐未必每次都精准。但它的学习能力让人期待——我们每个人的每次使用、每次反馈，都在参与塑造未来出行的模样。
每一种新技术都会过时，但基于理解与共情创造的服务却历久弥新。从精确的 「工具」 到模糊的 「伙伴」，AI 在出行领域的这场初探，让我看到了一种更高效率、也更具温度的人机关系可能。我很庆幸，自己能作为一位普通的出行者，见证并记录下这个充满可能的、有温度的起点。
未来已来，值得期待。
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封面图片来源：滴滴出行截图
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