文｜唐辰 图｜千问App生成 

AI正在重构打车模式。

全面养虾潮还在继续，其本质是AI有了“手脚”之后，办事能力在各行业的快速渗透。高频刚需的出行服务，也是Agent落地最重要的场景之一。它考验的是Agent在物理世界对出行履约能力的调用。

“AI助手+Skill”模式，一句话叫到你想要的车

马年春节，千问凭借一波“请客”攻势，开启一场未来AI生活的全民预演。3月23日，也就是今天，千问正式上线打车能力。根据官方介绍，用户可以一句话搞定选车型、设途经点、预约时间等操作，还支持“要空气清新的车，价格不超过30元”“驾驶平稳”“服务态度好”等个性化需求。

在我看来，这是千问在出行服务领域，再次将“未来AI生活预演”具象为真实办事能力，进一步将“AI办事”向复杂生活场景延伸。其全新接入打车能力Skill，即将传统打车功能封装成标准化的“Skill（技能模块）”，帮助用户实现“一句话叫到想要的车”。

“打车”和“打到想要的车”存在本质差别。长期以来，我们遵循的是滴滴类传统打车软件的一套流程：打开应用、输入起点和目的地、查证司机评价、手动筛选车型、确认支付。

这个打车模式虽然标准化，但显得古旧、死板，也被戏称为“开盲盒式”打车。用户的需求会被固化在App预设选项里，无法提前拿到确定性的服务信息。比如车内有没有异味、坐垫是否舒适、是不是静谧环境等软性条件。

如果用户再提出个体差异化需求，比如“我想去中关村附近一个很火的看桃花的地方”，传统打车App就会束手无策。

因为它们无法理解模糊的语义，通俗点说，就是听不懂“人话”。更不会照顾乘客情绪，提供关联实时热点、地理位置以及其他生活场景等“有人情味”的服务。

千问接入打车能力Skill后，为打车定义出一个“AI助手+Skill”模式。其能对复杂打车需求实现意图理解，调用Agent能力自动完成筛选，最终打到想要的车到达目的地。

也就是，能听懂需求，有办事能力，还会提供情绪价值。比如在复杂的商务用车场景，用户只需要一句话：“帮我叫一辆商务车，我们要坐6个人，先去接一下在国贸的老张，然后再去机场。”

AI Agent要做的就是精准识别用户的真实“意图”，通过打车能力Skill，将需求拆分为车型、人群特征、最优路线以及地点记忆等要点，高效匹配车型，自动添加途经点，并调用地图数据规划路线。

目前，千问“AI打车”还在强化主动服务能力，具备了记忆与预约能力。比如，用户只需要告诉千问家庭和公司地址、预期打车时间，系统就能记住用户常去的地点，或者根据指令预约特定时间的车辆等。

这种变化，本质是对出行交互范式的重构，也是打车该有的样子。

真实出行场景中，用户的诉求往往不只是“从A点到B点”，更多是在不同用车环境里，对确定性服务的诉求。类似老人、儿童等特定人群的打车需求，也被千问“一句话打车”的自然语言交互激活。

特别是老年人，他们非数字原住民，多因不会操作智能手机，不熟悉图形界面交互，长期被排除在出行等数字服务体系之外。

这也是一种AI普惠，填平了“数字鸿沟”。我常说，平台壁垒不应该是给消费者修筑的。AI在消费者端的普及，应该是挖低门槛，修建桥梁，让各种服务更加平权。

传统打车模式的生存大考

交互范式的重构，往往是对传统市场格局的侵蚀甚至颠覆。一旦核心场景被超级AI助手承接，传统工具型应用的生存空间将会被极限压缩。

以设计行业为例，Anthropic现在已为Claude AI助手推出新型交互式工具，支持用户通过网页版、Mac版应用直接使用其他厂商的设计、办公工具。

这一动作被视为AI正在加速“杀死”设计，受“人工智能颠覆一切”相关担忧因素拖累，全球软件行业新势力Figma股价在今年一路下滑，年内跌幅超过35%。

我们把视线拉回生活日常，设想这样一个场景：你打算清明小长假去趟西双版纳，已经不必打开携程、美团等垂类应用，只需要对千问说出你的想法和要求，它就可以“一站式”帮你完成订票、订酒店、购物、行程规划等所有任务。

在不久的将来，个人手机的App将会逐步消亡，或者被“折叠”到Agent的后台。在这里，传统的手机App已经变成了Agent的Skills。

奇安信在最新发布的《OpenClaw生态威胁分析报告》中揭示：全球四大主流Skills分发平台上的Skills总量已逼近75万，每天新增数量高达2.1万个，按照此趋势，仅需一年时间Skills总量将突破800万。

这给出行行业敲响了警钟：当Agent抢占到用户入口时，单一功能性的工具产品便迎来生存大考，它们会逐步沦为被调用的服务能力（Skill），不改变就会被淘汰。

因为在“AI助手+Skill”框架下，Skills与Agent的协作能产生巨大的乘数效应，远远超出传统打车软件的位移服务。这种体验落差，就像手动挡切换到智驾模式，也会帮助用户逐步完成向AI Agent平台的迁移。

事实上，传统头部打车平台已经感受到了紧迫感。例如，滴滴在这两天上线“AI小滴”。它的目的很纯粹，就是想稳住在AI时代的卡位。但这个项目在去年9月就开启了公测，历经半年才推出1.0版本。

在AI技术一日千里的当下，半年的迭代周期略显迟缓。当大模型以周为单位进化时，垂直应用若不能快速融入新的生态体系，其护城河恐将被迅速填平。

更大的挑战是传统打车平台上嫁接“AI”新事物，很容易暴露生态协同短板。即便部分平台匆忙上线AI叫车功能，也只能解决“打车”这一单点需求，无法联动其他生活服务。

相较之下，千问的关键价值还在于打破了单一功能的孤岛。“AI助手+Skill”模式下，一句话指令可以调用订票、订餐、酒店、旅游规划、AI支付等Agent，串联起“订酒店、打车前往、推荐周边美食”等多场景连贯服务。这背后恰是阿里业务生态闭环的能力支持。

这种“一站式”的服务闭环，是任何单一垂直App难以企及的。滴滴或者已经意识到这一点，在它对外释放的预期里提到，除了叫车服务，“小滴”还在向全场景出行助手延伸。

显然，这还远远不够。说到底，用户要的是省心解决问题，而不是在满屏幕的独立App里来回切换。对他们来说，越简单的操作，就越能解决问题。

此时，AI的打车能力，无疑是将传统打车平台逼到了墙角。因为，用户的手机里可能不需要再多一个App了。

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