AI為8億用戶重塑出行方式：哈啰對話亞馬遜云科技

在近日召開的2026亞馬遜云科技中國峰會(huì)上，哈啰首席架構(gòu)師鄧小白圍繞“智慧出行”這一話題，詳細(xì)拆解了哈啰作為擁有超8億用戶的本地出行及生活平臺巨頭，如何基于亞馬遜云科技提供的技術(shù)與服務(wù)，將“Agentic AI賦能全業(yè)務(wù)鏈路”作為核心戰(zhàn)略，不僅實(shí)現(xiàn)了研發(fā)效能的大幅躍升，更實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng)模式的創(chuàng)新變革。

從共享出行、網(wǎng)約車到本地生活服務(wù)，哈啰所經(jīng)歷的正是一部中國科技企業(yè)在AI浪潮沖擊下，如何以技術(shù)為槳，駕馭龐大業(yè)務(wù)體量，駛向未來出行生態(tài)的生動(dòng)樣本。

從“工程師嘗試”到“組織戰(zhàn)略”：一場自上而下的全員AI革命

“無論是對成熟業(yè)務(wù)的持續(xù)迭代，還是對新領(lǐng)域的創(chuàng)新探索，科技與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)往往面臨一個(gè)共同的行業(yè)痛點(diǎn)：研發(fā)資源受限、需求和產(chǎn)品排期滯后。”在媒體溝通會(huì)上，鄧小白直接點(diǎn)出了企業(yè)創(chuàng)新的普遍瓶頸。而他給出的破局之道也非常清晰堅(jiān)定：“通過應(yīng)用AI，企業(yè)能夠有效緩解研發(fā)資源短缺的難題……在創(chuàng)新層面，AI更可為企業(yè)提供極具性價(jià)比、穩(wěn)定可靠且豐富的資源支持，徹底打破過去制約業(yè)務(wù)發(fā)展的資源瓶頸。”

鄧小白透露，哈啰的AI實(shí)踐，始于個(gè)體的好奇心，卻成于組織的系統(tǒng)性變革。起初與許多企業(yè)一樣，哈啰對AI的應(yīng)用是“自下而上”的。部分工程師發(fā)現(xiàn)了AI工具的提效潛力，開始自發(fā)嘗試。最終從單純的好奇，走向了對AI Coding潛力的深度挖掘。真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)發(fā)生在2025年下半年。哈啰開始“自上而下將AI Coding融入實(shí)際工作”，這意味著AI開始從部分人的“可選工具”，正式升級為全體員工的“必備生產(chǎn)力”，成為企業(yè)決心推動(dòng)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。

在AI實(shí)踐中，哈啰將亞馬遜云科技提供的Kiro作為統(tǒng)一的集成開發(fā)環(huán)境，將其賦能范圍擴(kuò)大至研發(fā)、運(yùn)營、產(chǎn)品等約2000名員工。這種規(guī)模的普及帶來了顯著的效能提升：得益于AI Coding，新想法從Idea到原型的落地時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了從“天級”到“小時(shí)級”的跨越。經(jīng)過長期樣本統(tǒng)計(jì)，在復(fù)雜的成熟業(yè)務(wù)場景下，開發(fā)提效約50%；而在從零到一的創(chuàng)新場景下，開發(fā)提效幅度更是高達(dá)67%以上。

鄧小白指出，這場變革的深層邏輯在于，AI解決了傳統(tǒng)企業(yè)創(chuàng)新中最核心的“資源錯(cuò)配”問題。過去，新業(yè)務(wù)探索常常需要從核心團(tuán)隊(duì)抽調(diào)人手，導(dǎo)致“既要顧舊，又要開新”的兩難局面。如今，AI成為一股穩(wěn)定且強(qiáng)大的外部增量資源，讓哈啰能夠以前所未有的敏捷度進(jìn)行創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)，將更多創(chuàng)意快速轉(zhuǎn)化為可驗(yàn)證的原型，極大地加速了新業(yè)務(wù)、新模式的孵化周期。

AI戰(zhàn)略“四層架構(gòu)”：讓智能體讀懂業(yè)務(wù)，助業(yè)務(wù)擁抱智能

哈啰的AI布局并非零散的功能堆砌，而是構(gòu)筑了一個(gè)清晰、分層的戰(zhàn)略架構(gòu)。鄧小白系統(tǒng)性地闡述了這四層邏輯嚴(yán)密的“金字塔”：

第一層：AI基礎(chǔ)設(shè)施（AI Infra）：這是整個(gè)AI能力的基石。哈啰在算力、存儲(chǔ)及服務(wù)上持續(xù)投入，構(gòu)建了包括多云納管、訓(xùn)推加速等在內(nèi)的核心基建能力，旨在實(shí)現(xiàn)吞吐翻倍與成本優(yōu)化。在此基礎(chǔ)上，他們還搭建了大模型服務(wù)管理平臺，統(tǒng)一支持主流模型的快速接入、模型壓測與監(jiān)控，為上層的敏捷應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)保障。

第二層：AI知識運(yùn)營：認(rèn)識到大模型的靜態(tài)知識與動(dòng)態(tài)發(fā)展的業(yè)務(wù)之間存在鴻溝，哈啰建立了一套動(dòng)態(tài)更新業(yè)務(wù)知識、規(guī)則和技能模塊的運(yùn)營機(jī)制，并配備了全流程工具鏈，確保“智能體”能與時(shí)俱進(jìn)，精準(zhǔn)理解公司業(yè)務(wù)。

第三層：AI應(yīng)用工廠：這是將底層能力產(chǎn)品化的關(guān)鍵一層。哈啰自研了 Agent Kit（Agent工具包）平臺，作為核心的AI應(yīng)用開發(fā)平臺，為智能體提供運(yùn)行所需的底層服務(wù)，如記憶、評測、知識庫等。目前，已有 400多個(gè)有效的AI應(yīng)用在這個(gè)平臺上被孵化出來。

第四層：AI Agent層（應(yīng)用層）：所有技術(shù)最終在此服務(wù)于兩類對象。對內(nèi)，通過“哈啰龍蝦”等AI助手，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營播報(bào)、指標(biāo)預(yù)警、工作流審批的自動(dòng)化，提升員工效率。對外，通過出行機(jī)器人、司乘撮合助手等業(yè)務(wù)Agent，直接賦能用戶端服務(wù)與商業(yè)決策。

這套架構(gòu)的核心思想在于：技術(shù)是為業(yè)務(wù)服務(wù)的，而AI的價(jià)值在于深度融入并優(yōu)化核心業(yè)務(wù)流程。正如鄧小白所言：“只有大模型與傳統(tǒng)算法有機(jī)協(xié)同，才能最大化地發(fā)揮其商業(yè)價(jià)值。”

不止“一鍵出行”：智能體在業(yè)務(wù)場景中的融合與落地

AI的“炫技”很容易，但是如何將“智能”無縫融入用戶習(xí)慣與業(yè)務(wù)流程，對企業(yè)來說才是真正的考驗(yàn)。哈啰在這方面展現(xiàn)出了罕見的平衡藝術(shù)——既有大膽的創(chuàng)新，也有精心的克制。

在用戶側(cè)，以“出行Agent” 和 “租車個(gè)人助手Agent” 為代表的應(yīng)用，正試圖將復(fù)雜的出行選擇簡化為一場自然對話。通過集成亞馬遜云科技Marketplace中的多款三方模型，AI助手能夠理解用戶的自然語言描述，對其進(jìn)行意圖識別，并完成服務(wù)調(diào)度與最優(yōu)方案推薦。租車場景的“個(gè)人助手”更能在選車、比價(jià)、了解保險(xiǎn)規(guī)則的全流程中，整合后臺知識與規(guī)則引擎，引導(dǎo)用戶完成復(fù)雜的決策。

然而，在最具挑戰(zhàn)性的首頁AI推薦場景上，哈啰卻表現(xiàn)得極為謹(jǐn)慎。鄧小白坦言：“在首頁等核心場景中，引入AI推薦是非常克制和謹(jǐn)慎的。”哈啰的策略不是粗暴地用AI完全替代傳統(tǒng)算法，而是融合“搜索、推薦、篩選和對話”等多種形態(tài)，并由AI動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)交互方式。其價(jià)值在于解決傳統(tǒng)推薦模型難以應(yīng)對的“長尾冷啟動(dòng)”問題。傳統(tǒng)模型依賴歷史行為，對新用戶束手無策，而AI僅憑少量的即時(shí)交互數(shù)據(jù)，就能理解用戶深層意圖。與此同時(shí)，AI還能保存用戶原始的完整交互事件，通過一個(gè)三層的“事件-記憶-任務(wù)”上下文體系，深度挖掘隱含需求。

此外，在租車業(yè)務(wù)的“AI審核” 場景中，智能體已悄然將業(yè)務(wù)人員從繁瑣重復(fù)的體力勞動(dòng)中解放。譬如針對還車后產(chǎn)生的車輛違章、補(bǔ)繳油電費(fèi)、車損認(rèn)定等審核，過去完全依賴人工，效率和準(zhǔn)確率都難以保證。哈啰通過引入多模態(tài)大模型與亞馬遜云科技的 Amazon Rekognition（對象檢測服務(wù)），實(shí)現(xiàn)了對該類流程的智能輔助。針對特定熱門車型的油電表圖像識別，在經(jīng)過亞馬遜云科技團(tuán)隊(duì)配合進(jìn)行的針對性訓(xùn)練后，識別準(zhǔn)確率從70%大幅提升至90%以上，大幅提升了運(yùn)營效率與公平性。

“同心伙伴”雙向奔赴，共破“AI產(chǎn)業(yè)化最后一公里”

當(dāng)被問及為何選擇與亞馬遜云科技深度合作時(shí)，鄧小白給出了三個(gè)核心理由，這些理由也恰恰揭示了頭部云服務(wù)商在推動(dòng)企業(yè)AI規(guī)模化落地中的獨(dú)特價(jià)值。

1、專業(yè)的全線產(chǎn)品能力：亞馬遜云科技“覆蓋全球、穩(wěn)定高可用的基礎(chǔ)設(shè)施及領(lǐng)先的云服務(wù)”，滿足了哈啰對大模型穩(wěn)定性（高達(dá)99.99%要求）、靈活調(diào)用與成本可控的多重訴求。例如，哈啰通過亞馬遜云科技的產(chǎn)品服務(wù)，建立了動(dòng)態(tài)模型切換機(jī)制，當(dāng)某個(gè)模型API不穩(wěn)定時(shí)自動(dòng)切換，并針對不同場景調(diào)用成本不同的模型，精準(zhǔn)平衡性能與開銷。

2、以客戶為中心的理念：這不僅是口號，更是嵌入業(yè)務(wù)的深度服務(wù)。鄧小白分享了在租車AI審核開發(fā)中的細(xì)節(jié)：亞馬遜云科技的技術(shù)團(tuán)隊(duì)“深度融入到我們的具體業(yè)務(wù)鏈路”，針對油電表識別的特殊需求，與哈啰一起“挖掘痛點(diǎn)并提供定制化解決方案”，對特定車型進(jìn)行針對性訓(xùn)練，最終顯著提升了準(zhǔn)確率。

3、齊心協(xié)力落地與持續(xù)探索：雙方的合作已超越簡單的供需關(guān)系，形成“雙向賦能”。今年上半年，哈啰舉辦AI創(chuàng)新應(yīng)用大賽，亞馬遜云科技團(tuán)隊(duì)不僅提供技術(shù)支持，更派出專人駐場，“從早上一直堅(jiān)守到深夜十一二點(diǎn)，手把手指導(dǎo)非技術(shù)崗位的員工使用Kiro工具”。同時(shí)，哈啰在Kiro規(guī)模化落地中的實(shí)戰(zhàn)反饋，也為亞馬遜云科技的產(chǎn)品優(yōu)化提供了寶貴建議，推動(dòng)了雙方共同成長。未來，雙方的合作將從深化現(xiàn)有場景，逐步向哈啰的海外業(yè)務(wù)布局拓展。

Agentic AI浪潮已至：技術(shù)演進(jìn)驅(qū)動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型

鄧小白以行業(yè)內(nèi)最前沿的“Loop Engineering（循環(huán)工程）”為例，勾勒了AI智能體演進(jìn)的終極方向。他指出，這一過程經(jīng)歷了從最初用戶需要反復(fù)設(shè)計(jì)提示詞（Prompt Engineering），到需要管理對話上下文（Context Engineering），再到平臺能夠設(shè)定復(fù)雜約束與工作流編排（Harness Engineering）的進(jìn)化。而如今發(fā)展到的“循環(huán)工程”階段，智能體已能夠根據(jù)任務(wù)目標(biāo)，自動(dòng)規(guī)劃并執(zhí)行復(fù)雜的工作流。

這一演進(jìn)脈絡(luò)揭示了一個(gè)根本趨勢：后端技術(shù)越復(fù)雜精密，前端呈現(xiàn)給用戶和開發(fā)者的體驗(yàn)就越簡單友好。這正是Agentic AI爆發(fā)的底層動(dòng)力——它將逐漸從高級技術(shù)人員的專屬工具，變?yōu)轵?qū)動(dòng)所有業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的普適性生產(chǎn)力。

在這場由AI重寫企業(yè)基因的宏大敘事中，哈啰的實(shí)踐無疑提供了一個(gè)極具價(jià)值的樣本。它不僅展示了如何利用AI解決如資源瓶頸、運(yùn)營效率、用戶體驗(yàn)等具體痛點(diǎn)，更揭示了一種新的商業(yè)哲學(xué)：當(dāng)AI不再僅僅是提效工具，而成為與人和業(yè)務(wù)共生的“智能體”時(shí)，企業(yè)的組織、流程和戰(zhàn)略思考都將發(fā)生深刻轉(zhuǎn)型。這條路道阻且長，但正如鄧小白所說，與志同道合的伙伴一同探索，正是穿越這片新大陸的最佳路徑。