本文来自微信公众号： APPSO ，作者：发现明日产品的，原文标题：《AI 打车，拿到「大结果」了吗？》
万圣节的一周通常是国外最热闹的时候，出去玩的、聚餐的都选在这个节日前后。这一周里，Uber和Uber Eats一共完成了约3.2亿笔叫车与配送订单。人们出门、逛街、叫外送，点开应用，一天下来就是数千万次交易。
其中，有多少笔是让外部AI Agent代办的？——Uber Eats约500笔，叫车业务只有4趟。
Uber在11月4日的财报电话会上给出了这两个数字，首席财务官特意用了「grand total」来形容那4趟车，仿佛在阴阳AI Agent拿到的这个「大结果」。
这不是说Uber自己开发的AI一周只会叫来4辆车，财报统计的是从其他公司的AI助手那里进入Uber、最终由Uber履约的行程。Uber也没有公布用户曾经向Agent发起过多少次叫车要求、有多少次卡在中途，所以4不是「成功率」的分子。
而且，「从AI助手出发」也不一定等于全程不离开聊天框。按Uber对ChatGPT接入的说明，用户可以先在ChatGPT里规划行程，再跳转Uber应用完成叫车与支付；Claude的Uber连接器也将最后的预订交回官方应用。财报没有拆分那4单各来自什么助手、走了哪条具体路径。
但这个「大结果」可以说是跃然纸上了：目前几乎没人把外部AI助手当作叫车的第一入口。
Demo的常客，演完就消失
自从Agent开始被描述成「不只回答问题，还能替你做事」，点外卖、买杂货、叫车就反复出现在发布会和演示里。
每个人都点过外卖，也都能想象把这些步骤交给别人。OpenAI当年介绍Operator时，把购买杂货列为典型任务，还宣布与DoorDash、Instacart、Uber等公司合作；Google展示Android上的多步骤任务时，首先开放测试的也是外卖、杂货和网约车应用。画面很容易理解：说一句想吃什么、要去哪里，AI打开页面、填好信息，屏幕上操作一步接一步完成。
Gemini的演示画面，顶部提示Gemini已准备好订单，待用户确认。图片来源：Gemini
外卖平台自己也在配合这种想象，DoorDash的AI订餐连接器拿办公室午餐举例：同事们在聊天工具里商量吃什么，Agent可以帮忙找餐厅、汇总订单、安排送达，这比展示一个抽象的「自主行动能力」具体得多。
DoorDash官方发布的订餐连接器演示图。图片来源：DoorDash
但在DoorDash 10月底的财报电话会上，CEO Tony Xu说，第三方Agent接入以来总共只带来「几百笔」订单。这跟他们日常的量级，实在是差了个十万八千里。
生活消费在演示里很热闹，在外部Agent带来的实际订单里还很冷清。
App，可能已经够快了
发布会上的观众，只需要看一次Agent点外卖，就能明白它会行动。真实用户却得在每一次被饿到或临时出行时，重新判断：这次让AI办，是不是比自己办更省事？
大多数时候，因为时机紧急，这种判断只会一闪而过。
Uber CEO Dara Khosrowshahi在财报电话会上给了一个很不浪漫的参照：在Uber应用里，叫车平均只要50秒，其中约75%的行程可以根据已知目的地一键发起；重新点一份常吃的外卖，中位数时间是90秒，因为用户已经有地址、支付方式、收藏餐厅和历史订单。
相比之下，Agent要先听懂需求、拿到授权、确认车型或餐品，有些接入还得把人送回原生应用完成最后一步。对于熟悉的重复动作，省下两次点击，可能还抵不过新打开一个对话框，一步步聊天、对话。
使用Gemini完成打Uber的任务。图片来源：WIRED
DoorDash的CEO也在财报会上提到，第三方Agent可能更适合需要长时间比较的购买，或者在后台主动替用户处理、用户原本尚未想到的需求。这样的工作若真能做好，才有机会让Agent比现成应用更短、更顺。
况且，第三方助手还面临跟服务提供方的原生AI助手竞争，Uber就开发了自己的Uber Assistant，可自动识别购物清单并加购。
Uber内置的原生AI助手。图片来源：Uber
不过，实际体验的摩擦也不只来自速度。叫车时，用户可能临时改目的地、比较等候时间、确认车牌；点餐时，库存、配送费、优惠券随时变化。每一步都需要在「放手让AI做」和「自己看一眼」之间反复横跳。为了让这条线安全，平台会要求授权和确认；确认一多，原先承诺的省事又被削弱。
从演示到习惯
在国内，情况倒是乐观一些。今年春节，千问App接入淘宝闪购、支付宝等服务，再用「30亿大免单」请用户试着在对话里下单。千问公布的数据称，活动前六天，AI完成下单超过1.2亿笔。至少在支付和履约打通、又有免单券可用的时候，「一句话买东西」不只是发布会上的一段录像。
但这1.2亿笔与Uber的4趟车并不是同一项考试。Uber统计的是别家AI助手带来的订单，千问位于阿里的生态中，把入口放在自己的应用里，连接阿里已有的购物和支付服务，还给了人们专门来试一次的价格理由。订单说明这条链路能跑，也说明补贴能把人带进来；它没有回答的是，没有优惠之后，还有多少人会回来。
叫车也在国内进入实战考验阶段，曹操出行与豆包今年9月宣布，在北京、杭州、苏州上线AI打车：用户在豆包问地点、查路线，便能继续看出行方案并叫车。只是公开材料仍停留在「能叫」，没有像Uber那样交代「有多少人真的叫了」，更没有交代多少人第二次还这么叫。
豆包与曹操出行公布的AI打车合作
第三方助手连通日常生活类应用的接入仍在早期，不同平台开放的能力也不一样；不过，生活场景的刚需地位不言自明。点外卖和叫车之所以适合演示，是因为它们熟悉、步骤清楚、完成后马上能看到结果。但同样因为熟悉，人们早已学会在原来的应用里迅速完成它们。
生活的「高频」，并不会自动变成Agent的高频。下一次看见AI演示替人叫车、点咖啡，不妨再问一句：如果明天早上真的赶时间，你会先叫醒AI，还是直接点开那个已经知道你要去哪的App？
