🤖 AI总结
主题
关于AI助手“千问”通过自然语言交互重构打车等生活服务体验的体验分享。
摘要
作者体验了AI助手“千问”的打车功能,认为其自然语言交互方式简化了操作,能整合多项服务完成复杂任务,可能改变传统应用生态。
关键信息
- 1 千问AI通过语音指令即可完成打车,简化了传统APP的复杂操作流程。
- 2 其核心在于用自然语言交互取代菜单逻辑,降低了用户使用门槛。
- 3 AI助手整合多种Skills(技能)可协作完成订票、推荐等复杂任务,可能颠覆传统工具型应用。
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今天北京早高峰,大风。
在国贸饭店门口,我们几个人,裹着外套,冻得直哆嗦。
用其他软件想打6座商务车,一时还没打到。
突然想起来,千问现在也能叫车了,于是我想与其干等着,不如试试。
直接语音说:我6个人,要打一辆商务车,现在在北京国贸饭店,去清华大学。
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大概三秒钟,对话框弹出来一行字:已为您找到附近的商务车,预计5分钟到达,6人座位已确认。
我当时愣了五秒。
真的就只说了一句话,车立刻打到,没有其他麻烦的中间过程环节。
意图识别上,它完全听懂了我说的“6个人”、“商务车”、“出发和目的地”这几个信息点,并且直接帮我做了匹配。
不用像滴滴等其他软件那样,先选车型、再确认人数、再点确认呼叫,我只是说了一句话。
也许,我们习惯了十年的打车方式,真的因为千问,被改变了。
01
自然语言,才是人类最本能的交互
2019年在硅谷,是我第一段AI相关的创业,研究过Uber的智能推荐。
这些年,一直想一个问题:为什么很多所谓的AI智能产品,用起来一点都不智能?
后来我想明白了,因为是我们在让人类去适应机器的交互逻辑。
打开滴滴,会发现它的界面是一层一层的菜单逻辑。
要先选车型,快车、专车、拼车还是商务车,然后确认上车点,然后确认目的地,然后点击呼叫。
每一步都是明确的点选,每一步都是机器预设好的路径。
这种交互逻辑经过20年的训练,我们被迫习惯了。
但对于老人呢?对于小朋友呢?会发现他们天然希望跳过所有中间步骤,直接说出指令然后完成。
GUI和互联网模块点击式的体验,未必不是一条弯路。
人类最本能的交互是什么?是说话。是从小到大我们跟父母、跟朋友、跟陌生人沟通的方式。
我不需要先想好我要选什么车型,我只需要说“我6个人,要一辆商务车”,或者“接个人是要增加途经点”,这些信息在自然语言里是连贯的、是完整的。
千问这次接的打车Skill,核心价值不在技术本身,在于它重构了交互范式。
它把人类从菜单逻辑里解放出来,让我们可以用最自然的方式去完成一个复杂任务。
那天打完车之后,我又试了几个场景。
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我说:我想去最近很火的那个看郁金香的地方。
它没问我具体地址,而是直接给我推荐了长阳公园。能看到调用了飞猪上的能力、旅行笔记、高频目的地……
因为那段时间,北京郁金香展确实在长阳公园,它还贴心地加了一句,最近去的人很多,建议错峰。
这种模糊需求的处理能力,传统打车软件里很难实现。
传统大厂软件的搜索框,是为精确地址设计的,它不理解模糊语义,也做不了意图识别。背后基于生活、商品、旅行等等的大数据生态也不健全。
这是千问和工具型应用、和其他AI产品的本质区别。
工具型应用是被动的,告诉它精确指令,它执行。
AI助手是主动的,它理解你的意图,然后帮你完成从意图到执行的整个链路。
千问不说自己是Agent,但是似乎,有种主动式贴心。
03
行业的颠覆,往往来自行业之外
我有个朋友,在出行公司做产品负责人,前段时间我们吃饭,他跟我聊起一个焦虑。
他说,现在最怕的不是互联网逻辑的玩家,因为烧钱抢市场、抢用户的阶段早过去了,就怕哪一天,用户的出行需求入口,被AI巨头截胡。
我当时不太理解。打车这个场景,用户习惯已经养成了十年,打开滴滴叫车,这是路径依赖,很难被改变。
但那天我用千问打完车之后,我突然理解了他的焦虑。
因为用户的核心场景正在被AI助手一点点占领。
比如说我家的老人,让他们在打车软件上各种打字、选择、确认,很麻烦。
Claude上线设计类技能后,Adobe和Figma的股价大跌。
当AI助手可以直接调用设计能力,帮用户完成设计任务时,用户还需要打开Photoshop吗?还需要打开Figma吗?
同样的逻辑,当AI助手可以直接帮你打车、帮你订外卖、帮你订酒店机票时,还需要打开滴滴、美团、携程吗?
甚至不用在不同的菜单逻辑里反复折腾。我只需要在一个对话框里,用最自然的方式说出我的需求,剩下的交给AI。
这种体验上的降维打击,才是能带来增量、改变传统的东西。
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我还试了个组合需求:“帮我订两张今晚的飞驰人生3电影票,最近的,再打车去电影院,再推荐附近餐厅。”
它先帮我用大麦买了电影票,然后直接叫了车把我送到影院门口。
不到1分钟,它完成了三件事:在大麦上帮我选电影院、选时间场次;确认了上车地点和目的地;叫车来接我。
我还提示了,不要出租车、不要臭车,千问就直接给我排除了出租车,备注了偏好:用车清新。
这几件事,如果我自己做,至少需要打开三个APP,花十分钟。
这就是Skills协作的力量。
当一个AI助手同时接入了订酒店、打车、本地生活推荐等多个skill时,它不再是一个单一功能的工具,而是一个能帮你完成复杂任务的智能体。
这种能力的叠加,会让它越来越像一个真正的私人助理,而不是一个语音版的菜单。
04
点奶茶之后,我教爷爷用千问打车
千问这次接入打车Skill,让我看到了一个方向:激活那些被传统菜单逻辑排斥在外的用户。
上次教我爷爷用AI,还是过年时候拿千问点奶茶。
现在更顺了,打电话说一声,还用已经下载好的千问APP,对着说话,从哪去哪,叫的车就来了。
我爷爷说,这是真“叫”了个车。
如果AI助手的语音交互足够简单,简单到我爷爷只需要说一句“我要去儿子家”,就能完成叫车,那他就是这个场景下新增的用户。
还有那些说不清具体地址的人,那些对手机操作不熟练的人,那些有复杂出行需求的人,这些都是传统打车软件很难覆盖的用户。
AI助手+Skill的模式,本质上是在降低用户的使用门槛,让更多的人、更多的需求被纳入到这个系统里来。
需求表达的自由度,也很高,偏好什么车型、特点,都可以动动嘴。
我在想,我们这一代做AI的人,到底在做什么。
做技术、做模型、做产品,都没错。但更深层的,我们在做一件改变交互范式的事。
从键盘到鼠标,从鼠标到触屏,从触屏到语音,每次交互方式的变革,都会重塑整个商业生态的格局。
PC时代成就了搜索引擎,移动互联网时代成就了超级APP,AI时代,成就的可能是「智能体+Skill」。
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打车只是其中一个场景。
当更多的skill被接入,当这些skill能够协作执行复杂任务,当用户习惯在AI助手里完成一切时,那些曾经不可一世的工具型应用,可能会像当年的诺基亚一样,一夜之间落幕。
写到这里的时候,我忽然想起还没点外卖午餐,于是对着千问说了句:点份健康餐、老样子。
我知道,它记得。
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