北京
6月22日，豆包APP在北京、杭州两地灰度测试一键打车功能，用户可通过对话框语音输入出行需求，系统自动识别起止点、人数及车型偏好，并匹配曹操出行车辆，确认后直接派单。
近段时间，部分主流消费级大模型都在加码网约车场景，通义千问对接高德打车、微信AI Agent联动滴滴、豆包灰度接入曹操出行，T3出行主动入驻支付宝AI频道，哈啰出行开放标准化运力接口……
当下，打车俨然成为 AI 落地线下实体服务的第一站。各大厂商不约而同押注出行赛道，进行产品和商业化落地的竞争。
使用豆包测试打车
使用千问测试打车
相比传统打车服务，滴滴AI叫车可以识别到“身体不舒服”“晕车”，会启动“驾驶平稳”“油车”等标签，识别到“孕妇”，会启动“驾驶平稳”“车内宽敞”等标签，再结合实时路况、时间、车辆位置、司机状态等条件，在调度池里快速筛选，最后用候选卡片发给用户确认。
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为什么众多大模型发力打车服务？
记者了解到，不同于外卖、电商、家政等需要多重筛选、主观判断的服务，打车需求高度标准化，用户核心诉求仅集中在起点、终点、出行时间、车型偏好、乘车人数等结构化信息。即便用户使用口语化、碎片化的自然语言下达指令，大模型也能快速完成意图拆解、地址识别、参数转化，直接生成可下发给运力平台的有效订单。
同时，日常出行属于每日高频需求，能够持续产生海量真实交互数据，可以持续训练优化大模型的空间理解、多轮对话、复杂需求整合能力，解决长期以来AI产品只能处理文字、无法对接现实服务的短板，这对于大模型厂商而言，也是一种难得的机会。
对于大模型厂商而言，自建网约车运力需要投入车辆、司机、线下运营团队，大大增加了运营成本。而通过API接口与成熟网约车企业合作，无需承担线下运营成本，且可以抽取稳定交易分佣。
同样，网约车行业同通信行业类似，规模红利已经见顶，垂类App获客成本持续走高，存量竞争内卷严重，急需外部增量流量，借助AI挖掘更多潜在出行订单。
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大模型接入打车服务能否实现商业化落地？
此前，豆包深度接入某手机（原生AI手机），但随后因为AI权限、合规等问题被禁止。2026年3月，多家主流互联网平台陆续发布公告，宣布"不支持豆包手机的自动化访问请求"。那么，这次大模型接入打车服务能否成功商业化落地？
笔者认为，豆包、通义千问等AI产品无需自建运力，仅通过接口对接网约车平台抽取订单佣金，零重资产投入即可完成流量变现。同时打车作为全民高频刚需，可以一定程度上降低自有App高额获客成本。
但多重现实约束，限制商业化规模扩张。一方面是技术履约成本偏高，复杂行程需人工复核，投诉、纠纷处理会持续侵蚀佣金利润。另一方面是网约车行业抽佣空间本就有限，扣除司机补贴、车辆运维成本后，留给AI入口的分佣比例偏低，订单量受高峰运力影响波动大，现金流不稳定。
但需要注意的是，大众早已习惯于在打车平台进行下单，且各大AI产品同步上线打车功能，流量被持续分散，难以形成规模效应。
AI打车可以在局部城市实现小规模商业化，起到提升用户粘性、线下场景试验的作用，但无法成为大模型核心盈利支柱。
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