多家網(wǎng)約車平臺近日陸續(xù)上線AI打車功能，用戶只需簡單描述出行需求，AI會實時分析用戶需求完成車輛匹配，進而實現(xiàn)叫車、車型篩選、價格預(yù)估等全流程操作。

AI打車真的能做到“一句話叫車”，就能完美匹配用戶需求嗎？如何為用戶提供更加便捷、可靠的服務(wù)保障？

AI打車怎么用？以阿里千問為例，用戶無需下載打車軟件，可直接通過千問App語音或文字表達出行需求即可，系統(tǒng)會快速解析，自動定位起點，匹配目的地，推送合適的車型、預(yù)估價格和行程時間，用戶確認后即可完成下單。而滴滴的AI打車功能操作類似，輸入目的地對話框下方最左側(cè)正是“AI叫車”，用戶點擊進入后，可通過語音或文字發(fā)送需求，界面上也提示用戶可進一步提出要求，比如希望車輛“空氣清新、便宜、不暈車、最近的車”等，提出需求后，系統(tǒng)自行分析并推送車型供用戶選擇，確認后即可開啟訂單。

記者在千問App實測發(fā)現(xiàn)，叫車的需求，也就是“提示詞”越簡單，車輛匹配的速度越快。比如，告訴AI“幫我打一輛車，從某地到某地”，基本可以在10秒左右打到車。而當(dāng)記者把需求提得相對復(fù)雜，比如告訴AI“幫我打一輛空氣清新、車內(nèi)整潔、司機駕駛平穩(wěn)、價格要最便宜、帶孩子出行后備箱需要裝東西……”等內(nèi)容時，反而顯得有些難為AI。千問這樣解釋原因：

千問：主要問題在于“最便宜”和“駕駛平穩(wěn)、空氣清新”在網(wǎng)約車服務(wù)中通常是無法同時滿足的。網(wǎng)約車平臺的“經(jīng)濟型”或“特惠快車”通常是為了追求低價，而對車輛的新舊程度、司機的評分等要求相對較低。要求“駕駛平穩(wěn)”“無煙”以及“后備廂能放28寸行李箱”等，通常需要在“舒適型”或“商務(wù)型”等更高價位的車型上才能得到更好的保障。

記者在使用滴滴出行的AI打車功能時遇到的情況類似。AI在無法精準匹配需求時，會提示“抱歉，無法指定安排車內(nèi)整潔的司機和車輛，但會盡力幫你找到附近合適的車。”隨后，記者打到了一輛正在完成上一單，系統(tǒng)顯示車輛距離超過5公里，且等待時間約15分鐘的特惠快車。

記者注意到，目前，AI雖能理解用戶的自然語言，但對于一些復(fù)雜的需求，仍難以準確拆解為標準化標簽。

記者：有沒有一些提示詞，怎么樣說才能叫到滿意的車呢？

工作人員：有的。在打車頁面它會有，比如說老人一般都喜歡空氣清新的，座椅舒適的，或者司機態(tài)度好的，這種標簽都是可以選擇的。

記者：超出這些選項，比如把暈車，包括要寬敞的一些需求都提上去，AI能滿足嗎？

工作人員：那要看具體是什么要求了，比如一定要油車，一定要電車，要空氣清新的，這些基本的還是能滿足的?！靶〉沃帧睍ヅ浞嫌脩粼V求最多三個方案供選擇，需要手動確認用車，超時它自動就取消了。因為這個功能也是剛剛推出，它可能還有需要完善的地方。

滴滴出行提供的數(shù)據(jù)顯示，AI打車功能近一周的用戶暴增37倍，“00后”占比超40%，越來越多年輕用戶愿意為個性體驗買單。目前“AI小滴”已涵蓋90多個服務(wù)標簽，當(dāng)用戶說“空氣清新、車內(nèi)安靜、駕駛平穩(wěn)、后備廂大”等提示詞，在算法端相當(dāng)于對供給池做了多條件過濾。當(dāng)多項需求無法同時滿足時，系統(tǒng)會按用戶的需求排序，哪些是“必須滿足”的硬性條件，哪些是“盡量兼顧”的理想期望，并以匹配度分數(shù)的形式告知用戶。

AI打車作為網(wǎng)約車行業(yè)的新方向，有其發(fā)展前景。工業(yè)和信息化部工業(yè)和信息化法治戰(zhàn)略與管理重點實驗室副主任趙精武認為，以往打車平臺不能個性化記憶用戶不同的習(xí)慣，現(xiàn)在人工智能可以幫助用戶完成記憶，實際上是平臺探索與用戶之間的良性互動。

趙精武告訴記者，目前平臺數(shù)據(jù)來源還不夠豐富，也不夠了解用戶的個性化需求，甚至可能存在“模型幻覺”，導(dǎo)致AI打車實際操作中可能存在“貨不對板”的問題。

趙精武：模型幻覺就是生成的內(nèi)容可能并不是精準匹配需求，還生成一些虛假的內(nèi)容。因為AI叫車本質(zhì)上是用提示詞來實現(xiàn)，需求越精準越有助于叫到滿意的車。但是這又帶來一個問題，輸入越精準，大模型對于用戶的需求定位不準，可能叫的車并不是你想要的。因為大模型訓(xùn)練本質(zhì)上需要高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過提示詞也在幫助訓(xùn)練大模型。平臺要關(guān)注高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的采集。另外，信息也要注意做一定的匿名化、去標識化，保護用戶的隱私。

實際上，在AI能夠精準識別用戶需求后，后續(xù)還有一系列挑戰(zhàn)。例如，AI可以迅速匹配需求標簽，但車輛的實際狀況、司機的服務(wù)質(zhì)量難為完全標準化，司機能否按要求履約；如果用戶需求過于具體，平臺車輛儲備是否充足，是否可以支撐精細化需求？未來，平臺還需要同步提升標準化管理水平，提升司機的履約能力，同時加強數(shù)據(jù)安全保護，才能讓用戶享受便捷的同時，獲得更加可靠的服務(wù)保障。

編輯：萬林