“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。