优步、DoorDash高管:AI智能体下单仅数百笔

资讯 IT之家 全文 677 字 · 约 2 分钟读完 分类Uber智能体

譬如,10 月最后一周,优步的网约车和配送业务合计完成 3.2 亿单。但通过 AI 智能体下达的 Uber Eats 订单只有约 500 笔,网约车订单更是只有 4 笔。

所属频道 智能体与 Agent

据《商业内幕》11 月 11 日凌晨报道,外界原本预测 AI 智能体会彻底改变网络购物方式,但优步和 DoorDash 在最近的财报电话会议上透露,通过 Meta 的 Muse、Instinct 等 AI 智能体下达的订单仅有数百笔。

两家公司每天数以百万计的网约车和外卖订单摆在面前,AI 智能体带来的业务量几乎可以忽略不计。

优步 CFO 巴拉吉 · 克里希纳穆尔西在第三季度财报电话会议上提到,10 月最后一周,平台网约车与配送业务一共跑了 3.2 亿单;万圣节带来的订单把这一周推成了单量最高的几周之一。这场会议就在本月早些时候召开。

可真正经由 AI 智能体下的 Uber Eats 单子,大约只有 500 笔,网约车那边更少,仅 4 笔。克里希纳穆尔西对此并不讳言:“这还处于非常早期的阶段,实际使用量也极为有限。”

一周前,DoorDash CEO 徐迅也透露,通过 AI 智能体收到的订单累计只有几百笔。DoorDash 每年配送订单达数十亿笔,这个数字同样微不足道。

有人会交给 AI 智能体去订机票、买食品杂货,也有人看重它能盯着商品价格变化。可一旦下单出了错,或者担心智能体未经允许就动信用卡信息,另一部分消费者就不肯把购物这件事轻易交出去。

消费者眼下用 AI 智能体的次数确实不多,优步和 DoorDash 却没有停下为自家应用开发 AI 功能的脚步。DoorDash 今年 9 月就说过,正在测试文字下单,用户不打开应用也能直接下单。

本文由本站编辑组整理与排版,内容基于公开信息核实后归纳发布,与文中提及的产品、公司无隶属关系。我们持续跟踪 AI 领域的模型、产品与行业动态,力求信息准确、表述清晰;文中涉及的名称、价格与功能细节可能随官方调整而变化,请以官方最新说明为准。如发现疏漏或表述有误,欢迎通过站内渠道反馈指正。

相关推荐 按相关度与热度排序

全部资讯 →
  1. 优步、DoorDash高管:AI智能体下单量寥寥,Uber Eats仅约500笔

    IT之家 11 月 11 日消息,据《商业内幕》今天(11 日)凌晨报道,外界预测 AI 智能体将彻底改变网络购物方式,但海外两大巨头优步和 DoorDash 在最近的财报电话会议上透露,通过 Meta 的 Muse、Instinct 等 AI 智能体下达的订单仅有数百笔。相比两家公司每天数以百万计的网约车和外卖订单,

    来源 腾讯网
  2. AI Agent进入文件任务阶段:比拼重点从写代码转向可靠交付?

    AI Agent正从内容生成走向实际任务执行。处理本地文件看似是一个普通办公场景,却暴露出任务理解、代码执行、结果验证与权限管理等关键问题。Python-Use提供了一种新的执行思路,但Agent真正走向工作场景,仍需跨越可靠性与安全性的门槛。

    来源 AI 行业观察
  3. Muse登陆Apple Watch:个人Agent走进手表,AI硬件各寻出路

    北京时间11月10日一早,Meta宣布旗下Personal Agent产品Muse正式支持Apple Watch和Google Wear OS智能手表,一石惊起千层浪。 最直接的结果是,智能手表用户可以直接在手腕上通过语音、文字与Muse交流,交办任务、查看执行进度,Apple Watch还支持表盘快速唤醒。 Muse

    来源 AI 行业观察
  4. AI Agent文件任务:交付可靠性成新难点

    (本文作者为 科技新星球,钛媒体经授权发布)文 | 科技新星球过去一段时间,AI产品的能力竞争主要围绕模型展开:参数规模、推理能力、上下文长度,以及生成文本和代码的质量。但当AI进入实际工作流程,评价标准正在发生变化。用户不再只问AI能不能写一段Python代码,而是会提出更具体的要求:把一个目录里的表格整理好,提..

    来源 腾讯网
  5. OpenAI上线“控制室”:35秒内可掐断失控AI智能体

    AI 智能体一旦跑偏,人类还能不能拉得住缰绳?OpenAI 在 11 月 10 日给出了一道新保险——名为"控制室"的系统已在内部研究设施上线,专门用来掐断有风险的 AI 任务,最快能在 35 秒内叫停一只失控的智能体。 从"报警"升级到"断供" 传统监控只会给可疑行为贴标签,而控制室走的是主动阻断路线。它把智能体训练

    来源 AI 开发者社区
  6. 荣耀700全系标配AI背屏:弱通知与AI Agent能否让背屏翻红

    手机行业断断续续试了近10年的背屏,在2026年终于等到了自己的黄金时代。 2026年11月9日,荣耀终端有限公司产品线总裁方飞发文,公布荣耀700系列全系搭载AI灵动背屏,就连入门定位的荣耀700S都…配备,同时荣耀也放出了完整的新机图片,部分线下门店甚至直接摆上了真机。 图片来源:荣耀 有一说一,作为一款还没发布的

    来源 AI 行业观察
  7. 腾讯“鹅次元”内测:AI陪玩读屏开黑,还能QQ变声

    一个人打游戏总觉得缺个搭子?腾讯把解法塞进了屏幕里。11 月 10 日,腾讯首款专属 AI 游戏陪伴 Agent"鹅次元"低调开启内测。作为坐拥海量游戏版权的厂商,腾讯把 AI 从客服和工具,顺势推到了玩家的屏幕旁——这款产品瞄准 PC 玩家,提供拟人化陪伴与实时语音互动,试图在竞技之外补上"有人陪"的体验缺口。 AI

    来源 AI 开发者社区
  8. 腾讯“鹅次元”AI游戏陪伴Agent内测:能看画面陪聊,支持手机QQ

    IT之家 11 月 10 日消息,腾讯首款专属 AI 游戏陪伴 Agent“鹅次元”今日开启内测。这款产品面向 PC 玩家,提供拟人化的 AI 陪伴和实时语音互动。 IT之家了解到,“鹅次元”主打游戏场景实时陪伴,AI 能够看到用户的游戏画面,并根据画面信息与人互动。如果玩家在游戏中遇到不懂的东西,可以随时向这款 AI

    来源 AI 行业观察
  9. 千问办公2.0发布:2027年AI办公大战在即?

    文 / 零度 来源 / 节点财经 11月9日,阿里千问办公2.0正式发布。 这次升级有一个值得关注的变化:它不再只是服务个人的AI助手,而是开始支持多人和Agent共同协作,可以把AI直接拉进工作群,让它参与团队任务。 就在几天前,11月6日,华为小艺Work正式版上线鸿蒙电脑应用商店。10月30日,腾讯WorkBud

    来源 AI 行业观察
  10. 谷歌DeepMind用AI攻RSA:4天复现5个月实验,CPU开销降72%

    智东西(公众号:zhidxcom)作者 | 孙小雯编辑 | 程茜智东西11月10日消息,11月7日,谷歌DeepMind副总裁Pushmeet Kohli在社交平台X上,披露了两项AI辅助密码分析研究成果。在人类研究人员指导下,AI智能体找到了旧式1024位RSA密码系统的两条改进攻击路径。其中,两个AI智能体不到4天

    来源 腾讯网
  11. 微软披露ARTEX攻击链:AI代理5分钟从GitHub密钥打到Azure Key Vault

    2026年11月5日,微软官方安全博客披露:中国国家级攻击组织Storm-0940与金融犯罪团伙Storm-3358,借助开源AI多智能体框架ARTEX,实现了从扫描GitHub暴露密钥到外泄Azure Key Vault数据全程不足5分钟的全自主入侵——全程几乎无人工介入。这是首批有完整时间线记录的agentic A

    来源 AI 科技快讯
  12. AMD Zen6 架构细节公布:EPYC 最高 256 核,瞄准智能体 AI

    在数据中心领域,AMD 已经大杀四方了。AMD 服务器 CPU 的市场份额,从 2017 年的大约 0.2%,一路飙升到如今的 46%。近十年,AMD 从几乎被忽略的挑战者,走到占据市场半数的位置。今年,AMD 更是秒开仙人模式,接连几颗炸弹,一套连招瞄准的是同一个方向:Agentic AI(智能体)。第一颗,Zen

    来源 腾讯网
  13. 北大张牧涵创业无涯智远:让AI在运行中持续学习,押注实时RSI

    一个真正属于你的 AI,应该是什么样的?它或许能够记住你的兴趣和习惯,了解你正在做的工作,甚至知道你过去几个月读过什么、思考过什么。随着 AI 智能体(AI Agent)逐渐走向实际应用,能够长期陪伴用户、提供个性化服务的个人智能体(Personal Agent),正成为行业关注的方向之一。但要实现这样的愿景,AI 首

    来源 腾讯网
  14. Arm AGI CPU软件生态助力智能体AI规模化部署

    智能体 AI 所需的开源和商业软件基础组件已经广泛覆盖 Arm64 生态系统 生成式人工智能让模型成为基础设施领域讨论的焦点。智能体 AI则改变了这一局面:当智能体检索数据、调用工具、执行代码并

    来源 快科技
  15. 小红书推Personal Agent“蜜薯”:用生活经验切入AI助理赛道

    近日,小红书技术团队REDtech发布文章,正式官宣了一款名为“蜜薯”的Personal Agent,并将其定位为“AI生活搭子”。 从官方披露的应用场景来看,蜜薯并没有急着展示多么复杂的技术能力,而是把重点放在了一些具体的生活问题,如在陌生城市寻找本地人爱去的小店,对着菜单商量怎么点菜,比较两件商品的真实使用体验,了

    来源 AI 行业观察
  16. Agentic AI改写存储格局:磁电存储能否解决温冷数据难题?

    Agentic AI时代的数据洪流,正在彻底改写存储范式。 当下,产业界大多聚焦AI算力芯片迭代、万亿参数大模型创新以及AI算力集群的建设。但在智算中心底层,一场由巨量温冷数据引发的变革正暗流涌动… 究其原因,人工智能迈入到Agentic AI阶段,智能体开始具备自主规划、工具调用、推理决策与复杂任务执行能力。这意味着

    来源 AI 行业观察
向下滚动自动加载更多