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。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。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？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：WIREDDoorDash 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。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。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？ 【版权声明】本文内容来源于爱范儿，版权归原作者及原媒体所有。本站仅作信息分享，不构成任何商业用途；如涉版权问题，请联系本站删除。
发布时间：2026-11-15 18:32:03