声明：本文源自微信公众号 硅星人Pro，作者郭海惟，经站长之家授权转载发布。在GPT3.5发布以来，如何让现有应用与AI深度融合，已成为AGI叙事中的核心议题之一。尽管我试用过众多融入垂直场景的AI工具，却鲜有能长期坚持使用的。这并非产品打磨不够、模型能力不足或应用场景需求不明确，而是因为传统GUI（图形用户界面）的交互效率已相当成熟：若我有明确意图，通常三次点击内即可完成下单；若意图模糊，信息流推荐也能高效引导决策。强大的GUI为AI应用仅留下狭窄的适配空间，仅适用于用户复杂、非标准化的需求。以打车场景中的AI助手“小滴”为例，它或许是我未来会持续使用的少数AI助手之一，最简单的理由就是它能让我告别打车的“盲盒”体验。
用AI重塑人车匹配传统观念中，AGI时代的出行被想象成无需点击、指令即达的便捷场景。但现实中，我们仍需检查定位、确认目的地、完成支付等步骤。小滴并非简单用LUI（语言用户界面）替代GUI以减少点击，而是通过自然语言交互，在用户决策前加入车辆筛选环节。用户可以自然描述所需车型或司机特质，甚至预约出发时间。例如，若希望司机驾驶平稳，小滴会自动搜寻符合条件的车辆，再跳转推荐页面供选择。不同用户对车辆偏好各异，有人偏爱清新车厢，有人期待司机友善周到，甚至指定车辆颜色（如白色），或因携带行李而需宽敞后备箱。测评显示，小滴能精准将用户需求转化为标签，全程未出现失误。虽然我的标签数量较少，导致匹配分数普遍较高，但若一次性添加多个标签，尤其是相互矛盾的（如油车与特斯拉），系统会提示“部分需求未满足但距离较近”，并按分数排序推荐前三名。实际体验中，小滴更像出行领域的个人管家，而非万能钥匙，其核心功能是辅助筛选，在可用网约车中实现最佳匹配。
标签越精准，匹配效率越高小滴的系统设计鼓励用户明确表达真实需求，避免“所有都是重点=没有重点”的模糊表达。高峰期或恶劣天气下，北京打车本就困难，小滴作用有限，但它在日常出行中仍能创造惊喜，提升体验。以我个人为例，过去习惯选择最便宜选项，经济型打车更像开盲盒——除价格外对车辆信息一无所知，不知是否清新、司机态度如何、后备箱是否宽敞……这是场信息不对等的博弈。选择最低价可能是避免损失的最优解。但试用小滴后，我以相同价格享受了“严选”体验。作为易晕车者，通过“驾驶平稳”标签有效规避了急刹急停带来的不适，这正是小滴的价值所在。
用出行串联生活小滴的出现缓解了打车信息不对称，为体验增添“盲盒”情绪价值。输入需求本身即调动期待，叠加个性化prompts更易打到理想车辆。此外，小滴还能以打车为入口串联更多场景，如“回忆”功能。滴滴订单记录是生活流动的侧写——会议、约会、就医或赶时间经历，小滴可查询特定时间、地点的行程，并以表格形式呈现。用户还能通过小滴规划行程，减少出行琐碎。实测显示，此功能适用于意图明确但目的地未定的场景（如连锁餐饮、医院、车站、机场、公园）。只需说“搜索最近公园”确认目的地，再指令“叫一辆驾驶平稳的车”，即可实现功能联动，避免地图反复比对的繁琐。
增强使用习惯的额外功能滴滴推出聊天拿红包（逗逗小滴）功能，有两个入口。聊天风格活泼，对话分多轮气泡呈现，增强沉浸感。尝试多次后我获得9折优惠，社交平台有7折晒单。车上无聊时可刷聊天赢红包，为下次打车囤优惠，但需记得选择“驾驶平稳”车型，避免晕车影响体验。
从搬运到抵达与AI从业者交流时，我们将当前AI应用分为两类：一类改变生活，如编程助手，拓展个体或专业能力边界；另一类贴近生活，门槛低易上手，能直接改善服务体验。小滴属于后者，能嵌入生活场景。为降低使用门槛，小滴提供模板、常用prompts定制等功能。高频标签包括车内宽敞、无异味、车龄新、SUV、0投诉、服务态度好、6座、电车、后备箱大、驾驶平稳等。将用户真实需求与运力路况综合匹配，需依赖出行平台精细化运营积累。滴滴对车辆标签管理更全面，涵盖车型、车辆状况、司机服务、驾驶平稳度、车内环境等维度，使服务体系更扎实，AI调度更精准。
体验升级的关键当基础运力保障实现后，平台增长与留存的关键已从“有没有车”转向“乘车体验”。传统下拉菜单筛选虽标准但沉默，小滴的出现让真实痛点被看见。作为调控工具，它实现用户前置沟通，让打车不止于高效运输，更注重舒适抵达。小滴或许能改变的不仅是乘车体验，随着更多用户需求在AI侧循环并被精准承接，司机也能获得好服务的清晰回响。
