2017年的成都，網約車市場正經歷高速增長，小火科技聯合創始人張工期間就發現：傳統派單系統常讓春熙路的乘客與1公裏外的空車擦肩而過。“當時我們用宿舍的舊電腦跑數據，發現算法能讓派單效率提升至少30%。”張工回憶，他與兩位同學在學校旁的眾創空間租下三張折疊桌，搭建了首個AI打車軟件原型。  

作為成都“蓉漂”人才計劃的受益者，團隊獲得了高新區創業補貼。2018年，“火行”在成都試點首個AI調度系統——當其他平臺還在用人工設定熱點區域時，其自研的LSTM神經網絡已能預測未來15分鐘的出行需求。數據顯示，該系統讓成都高新區的早晚高峰接單速度提升40%，平均等待時間縮短至5分鐘。  

真正的轉折發生在2022年。小火科技將Transformer架構引入路徑優化算法，實現了“動態博弈派單”的平臺。“在環球中心區域，系統會同時計算乘客目的地偏好、司機接單習慣、實時路況等182個維度，最優匹配時間壓縮至1.2秒。”張工展示後臺數據，倫敦用戶曾在暴雨天通過該系統，比當地平臺快2.3倍叫到車。  

在小火科技研發中心，多位軟件開發人員正在進行小火出行軟件的測試，同步生成相應的測試文檔。“成都的人才儲備與場景落地能力，讓我們能快速驗證創新想法。”張工指著大屏上的實時數據——AI客服系統正以97.6%的準確率處理用戶咨詢，而“情緒感知派單”功能會根據乘客語音語調自動匹配“靜音型”或“健談型”司機。  

三大AI核心功能解析：  

1. 時空預調度系統  

基於成都寬窄巷子、春熙路等200+熱門區域的歷史數據，AI提前40分鐘將車輛部署到需求熱點。2024年成都世園會期間，該技術保障了15萬+人次的出行，平均延誤時間控制在1.2分鐘內。更特別的是，系統會自動識別“熊貓基地遊客”特征，優先調配7座車型並推送周邊美食攻略。  

2. 動態價值分配模型  

突破傳統平臺的固定溢價規則，AI實時計算供需失衡度、司機服務評分等變量。例如在成都暴雨天，系統觸發“三方共贏機制”：乘客支付的溢價中，40%直接補貼司機，30%用於平臺技術升級，30%返還用戶作為“雨天出行券”，該機制使高峰期訂單完成率提升31%。  

3. 全場景安全大腦  

通過車載攝像頭的多模態識別，系統能實時監測司機疲勞駕駛（準確率98.3%）、乘客突發疾病等情況。2023年在成都試點的“AI行程管家”功能，成功預警17起潛在安全事件，相關技術已作為標準配置接入海外市場。  

成都基因：當AI打車遇見本土創新  

“成都是讓技術‘接地氣’的試驗田。”張工提到，團隊與成都交管局合作開發的“城市交通數字孿生系統”，能通過打車數據反哺城市規劃——比如根據玉林路片區的上下車熱力圖，建議市政部門增設共享單車停放點。這種“技術反哺城市”的模式，被業界稱為“中國科技企業的成都樣本”。  

在用戶體驗設計上，“火行”融入大量成都元素：熊貓造型的司機勛章、川西民謠風格的等待音樂，甚至AI語音助手會用川話俏皮提醒“師傅，前頭路口莫慌剎壹腳”。這些設計讓成都用戶的日均使用時長比行業均值高22分鐘，留存率提升18%。  

眼下，小火科技正沖刺“AI+低碳出行”新賽道。最新研發的“碳足跡優化算法”已在成都試點：AI優先派單給新能源車輛，並為乘客生成“綠色出行碳積分”，可兌換都江堰景區門票或杜甫草堂文創。“未來，每個打車訂單都可能成為城市低碳生態的節點。”張工演示著新功能，屏幕上，熊貓圖標正沿著AI規劃的低碳路線穿梭於成都的大街小巷。  

采訪尾聲，張工望向窗外遠處的龍泉山——8年前那間三張折疊桌的實驗室，如今已成長為擁有全球服務器集群的科技企業。“當初沒人相信成都能孕育改變全球出行的AI產品，但現在，這裏的每個街角，都可能有‘火行’AI調度的車輛在高效運行。”  

正如小火科技的成長軌跡，成都正從“IT產業聚集地”蛻變為“AI應用創新策源地”——從高校人才輸送到政府場景開放，城市為科技企業提供著持續進化的“生態土壤”。而“火行打車”這樣的本土企業軟件，正用AI技術重新定義智慧城市的出行邊界。  

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