人在北京，用上豆包打車了！
重點摘要
AI應用風向標（公眾號：ZhidxcomAI） 作者 | 江宇 編輯 | 漠影 智東西6月22日報道，剛剛，豆包悄然上線打車服務。智東西發現，獲得灰測資格的用戶已經可以直接在豆包App內使用一鍵打車功能，底層運力由曹操出行提供。 從體驗來看，整個流程與傳統打車軟件相比進一步簡化。 我首先在豆包對話框中輸入“打車去五道口”。隨後，豆包自動喚醒曹操出行服務，並彈出位置權限授權頁面。 完成授權後，系統自動識別當前位置，並進一步將模糊目的地“五道口”解析為具體地址“五道口地鐵站B南口”。 在確認起終點後，豆包直接給出了多個車型方案，包括遠途特惠、惠選、智能大白車、專車等車型。 其中系統推薦的“遠途特惠”車型預估價格為17.6元，全程約7.2公里，預計耗時19分鐘。 點擊“確認叫車”後，豆包無需再跳轉至第三方App，而是直接在對話界面內完成下單。隨後系統實時展示訂單狀態，展示預估價格、行駛距離和預計到達時間。頁面中可以查看車輛實時位置、司機信息及聯繫方式等內容。 基礎打車體驗之外，我又給豆包出了一個更復雜的任務：打車去海淀區頤和園路北宮門三岔口33號光文化館，不想打出租車，想要女司機。 收到指令後，豆包直接理解了“不要出租車”的要求，在車型篩選環節自動過濾出租車，僅保留網約車選項，並給出遠途特惠、惠選等車型方案。 但對於“想要女司機”這一需求，豆包暫時無法直接篩選，而是能夠將偏好備註在訂單中，讓平臺儘量匹配。 值得注意的是，整個打車過程基本都在聊天界面內完成。用戶只需授權位置、確認訂單，即可完成從需求表達、路線規劃到車輛呼叫的完整流程。 訂單頁面設計也較為簡潔，僅保留路線圖、司機信息、聯繫司機和取消訂單等核心功能。 目前來看，豆包已經能夠完成從自然語言理解到實際服務執行的任務。用戶不需要手動輸入地址、切換應用或篩選車型，只需用一句話描述出行需求，豆包便可自動完成後續操作。 結語：電商
AI應用風向標（公眾號：ZhidxcomAI） 作者 | 江宇 編輯 | 漠影 智東西6月22日報道，剛剛，豆包悄然上線打車服務。智東西發現，獲得灰測資格的用戶已經可以直接在豆包App內使用一鍵打車功能，底層運力由曹操出行提供。 從體驗來看，整個流程與傳統打車軟件相比進一步簡化。 我首先在豆包對話框中輸入“打車去五道口”。隨後，豆包自動喚醒曹操出行服務，並彈出位置權限授權頁面。 完成授權後，系統自動識別當前位置，並進一步將模糊目的地“五道口”解析為具體地址“五道口地鐵站B南口”。 在確認起終點後，豆包直接給出了多個車型方案，包括遠途特惠、惠選、智能大白車、專車等車型。 其中系統推薦的“遠途特惠”車型預估價格為17.6元，全程約7.2公里，預計耗時19分鐘。 點擊“確認叫車”後，豆包無需再跳轉至第三方App，而是直接在對話界面內完成下單。隨後系統實時展示訂單狀態，展示預估價格、行駛距離和預計到達時間。頁面中可以查看車輛實時位置、司機信息及聯繫方式等內容。 基礎打車體驗之外，我又給豆包出了一個更復雜的任務：打車去海淀區頤和園路北宮門三岔口33號光文化館，不想打出租車，想要女司機。 收到指令後，豆包直接理解了“不要出租車”的要求，在車型篩選環節自動過濾出租車，僅保留網約車選項，並給出遠途特惠、惠選等車型方案。 但對於“想要女司機”這一需求，豆包暫時無法直接篩選，而是能夠將偏好備註在訂單中，讓平臺儘量匹配。 值得注意的是，整個打車過程基本都在聊天界面內完成。用戶只需授權位置、確認訂單，即可完成從需求表達、路線規劃到車輛呼叫的完整流程。 訂單頁面設計也較為簡潔，僅保留路線圖、司機信息、聯繫司機和取消訂單等核心功能。 目前來看，豆包已經能夠完成從自然語言理解到實際服務執行的任務。用戶不需要手動輸入地址、切換應用或篩選車型，只需用一句話描述出行需求，豆包便可自動完成後續操作。 結語：電商之外，豆包加碼本地生活服務 從接入電商購物，到如今試水打車服務，豆包正在把越來越多的本地生活能力接入對話框。 對於用戶而言，打車本身並不是一個複雜需求，也因此成為AI助手向現實世界執行任務延伸的重要一步。 如果未來能夠進一步接入外賣、酒店、票務等更多本地生活服務，豆包的角色也將逐漸向能夠完成實際事務的智能助理靠近。
Related
相關文章
2026“端側AI戰事”升級，蘋果谷歌們在拼什麼？
2026年端側AI競爭將進一步升級，蘋果、谷歌等科技巨頭正專注於軟硬體協同優化。目標是讓端側大模型從「能跑」進化到「好用」，提升使用者體驗。這場戰事考驗各廠整合晶片、演算法與終端裝置的能力。
開弓沒有回頭箭， Fable5 封鎖後 Claude 繼續踩油門：最新 Mythos 已完成訓練，Sonnet 5最快下週上線
{"id":"952b4854-6517-45fa-bbcf-981afca341a4","object":"response","model":"deepseek-v4-flash","output":[],"stop_reason":"max_output_tokens","usage":{"input_tokens":146,"output_tokens":200,"total_tokens":346}}
Prompt已死，Loop Engineering成了硅谷AI圈新頂流
Prompt Engineering不再是主流，Loop Engineering已成為矽谷AI圈的最新熱門趨勢。這項新技術專注於設計反饋循環，讓AI模型能持續自我優化與修正。業界認為，Loop Engineering將取代傳統提示工程，成為提升AI效能的核心方法。
百川發佈新一代醫療增強大模型 M4：登頂 OpenAI 醫療評測，超越 GPT-5.5
該模型在 HealthBench 及其 Hard、Professional 三個榜單上同時位列世界第一，全面超越 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4-Pro，幻覺率低至 3.3%。
讓大模型從“一問一答”走向“邊看邊說”，京東開源實時視頻視覺語言交互模型 JoyAI-VL-Interaction
JoyAI-VL-Interaction 支持攝像頭、直播流、監控流等多種視頻輸入，也支持語音輸入輸出、可視化界面、長期記憶、後臺模型接口和 vLLM 部署方案。
PP-OCRv6 on Hugging Face: 50-Language OCR from 1.5M to 34.5M Parameters
Back to Articles PP-OCRv6 on Hugging Face: 50-Language OCR from 1.5M to 34.5M Parameters Team Article Published June 22, 2026 Upvote 2 AlexZhang AlexTransformer Follow PaddlePaddle cuicheng ChengCui Follow PaddlePaddle Jun Zhang jzhang533 Follow PaddlePaddle Manhui Lin gggdddfff Follow PaddlePaddle Yue Zhang xiaohei66 Follow PaddlePaddle yubo zhangyubo0722 Follow PaddlePaddle leo-q8 leo-q8 Follow PaddlePaddle Evaluate PP-OCRv6 online, then integrate lightweight, production-ready OCR with PaddlePaddle, Transformers, or ONNX Runtime backend. PP-OCRv6 is the latest generation of PaddleOCR’s universal OCR model family. It is designed for real-world text detection and recognition across documents, screenshots, multilingual images, digital displays, industrial labels, and scene text. The model f