实测滴滴AI打车：妈妈，打车好难！

在高德的小高老师，美团的小美之后，滴滴的 AI 终于来了。

这两天，滴滴的 AI 小滴开始批量内测。从根据习惯打车开始，把账单分析、沿路推荐、路线规划等等全做了个遍。

不过，这些虽然看起来很酷炫，但根据我们的整体测试，现阶段的它还是一个比较早期的产品。

1. 打车/约车场景：

• 用户需要反复和小滴交流，提要求，感觉不如老流程方便。

• 每次输入，都需要等待小滴分析。这期间空闲的司机很可能会被分配其他订单，导致两轮对话间的司机完全不同。

• 设置好约车时间后，小滴实际开始叫车的时间很早，司机比预订时间早到了快10分钟，影响了出行节奏。

2. 路线规划：

• 路线规划方案的页面可以直接跳转到打车页，比较方便。

• 推荐的不同路线方案不够智能，实际情况和预估差很多。

3. 历史订单查询：

• 精准输入关键词后查询结果比较精准。

• 但最多只能分析近30天的订单，不支持更广的时间范围。

• 分析功能有点傻。比如分不清中关村商圈里到底有啥具体地点。

AI叫车：花了10分钟，失败了3次

AI 叫车作为最核心的功能，当然要第一个测试。

用小滴实时打车的流程很简单。用户告诉小滴“我要打车去X地”，就能立刻叫车。在输入中，用户还可以要求小滴只打特惠车、只要好评的师傅等等。

小滴分析需求后，会给出一个或者多个合适的司机师傅。用户需要点击“确认订单”按钮、或者输入“确认”来锁定司机，否则推荐的司机会在30秒后失效。

我输入：“打车去X地，避开堵车，要便宜的方案”。小滴分析了十几秒后直接推荐了出租车。

常打车的朋友都知道，这肯定不是便宜的方案。我赶紧输入“我要便宜的”，没想到小滴分析后，直接给我把订单确认了。最后我只能立刻取消订单，第一次尝试小滴叫车失败了！

第二次尝试，我使用了相同的提示词。

这次小滴成功推荐了两个特惠师傅，第一个接驾8分钟，第二个接驾5分钟。我肯定选距离近的，输入了“第二个”。结果小滴分析了一通后，给我锁定了第一辆车...

此后的不断尝试中，尽管提示词已经加上了“要最短的接驾距离”，但小滴再也没有推荐过接驾时间小于10分钟的车。

AI约车：没到约定时间就叫了车

小滴还支持预约叫车，用户只需在提示词中写上类似“我要预约 X 时间去Ｘ地点”的表述就行。

我给小滴下了一个预约20点20分叫车的任务。

没想到，它在20点09分就用机器人电话通知我打好车了。好吧，AI用AI通知，还挺魔幻...

结果因为小滴打的太早了，再加上司机师傅只用4分钟就到了上车点。为了避免上车点停车违章，我只好让司机先点“乘客已上车”，绕一圈再回来。

虽然传统模式约车，也会存在司机提前到达的情况，但我还是希望小滴能通过预估叫车时间、获取接驾时长，再判断什么时候开始叫车，以及根据接驾时长来选择最合适的司机。

历史订单查询：理解能力不足

小滴还能查询用户的历史订单，帮助找到用户近期的打车记录，花费情况等等。

按照时间去查历史订单，结果还挺精准

但是，我实测出它只能查到过去30天的订单，更早之前的订单无法查询。

另外，小滴在这个场景里依然有点“傻”。

比如，我让它查询我去中关村的订单，它只查出关键词有“中关村创业大街”的单。同样在中关村创业大街上的 AGI Bar，就没有被它查询到。

推荐附近：基本不能用来参考

小滴能根据需求来输出指定地点附近的推荐结果，但目前只能给出纯文字的答案，参考信息很少。

并且我发现，小滴给出的推荐结果似乎也不是很精准。比如，我让它给我推荐朝阳大悦城附近的西餐，结果它推荐了永和大王、澳门味道、小大董等等。

另外，小滴还推荐了一个在国贸的餐厅，国贸距离朝阳大悦城大约需要20分钟以上的车程。

路线规划：我还是去用地图吧

路线规划其实是一款地图类产品的核心功能，不过在小滴的首页上，它也被当作一个推荐功能来展示。

我模拟了从当前位置前往大兴机场的路线规划，要求小滴推荐最佳的“打车+地铁”组合方案。结果发现，小滴给出的两个方案到达时间仅相差几分钟，其中一个甚至是纯地铁方案，完全不包含打车。

仔细分析小滴给出的“打车+地铁”方案，我发现其实是不合理的。看上去是不用坐12号线了，但其实12号线本来也就只需要坐2站。有打车经验的朋友可能知道，晚高峰时期，这种只有2站地铁站长度的路线往往很难打到车。

目前仍处于 beta 版的小滴，经过实际测试，看起来还无法取代我们现有的打车方式。如果要谈当前版本最需要优化的方面，我认为主要有两点：

1. 用户操作的简便性：

目前打车只需输入终点、选择车型即可完成。而使用对话式AI，则需要输入较多文字。从操作步骤来看，文本对话形式可能并不是最佳交互形态。

1. 司机侧的动态变化：

网约车是一个高度依赖动态供需平衡的场景，司机的实时位置和空闲状态都在不断变化。

如果通过小滴叫车，无论是小滴生成答案所需的推理时间，还是用户与小滴的多轮对话过程，都可能造成匹配结果的变化。

距离小滴全面“取代”滴滴，显然还有很长的路要走。