软件集体变笨的这一年,导航只是最先被发现的

上个月有天晚上在高速上，导航说：前方路口，请左转。

我瞄了一眼左边。左边是护栏，护栏外面是绿化带。那两秒我脑子里闪过一个挺伤自尊的念头，我这驾照是不是买的。

后来跟人聊起来，发现这事不稀奇。有人说该从右边下高架，他下去了，导航坚持认为他没下，一路催他调头。他把导航关了，车里那个声音还在喊请调头。灯都关了，屋里还有人说话，这不叫导航，这叫前任。

不过我想说的不是这一次。我想说的是一个更大的感觉：这两年，变笨的软件不止导航一个。搜索、输入法、购物、视频，多少都有点这个意思。它们不是坏了，是变得有点“不在你这头”。

这篇讲三件事：导航到底是怎么算路的，它会在哪儿犯哪种错；AI 写代码这件事，究竟替谁干了活；以及等这类软件越来越不靠谱的时候，你手里还能剩下什么。

导航不是一张地图，是一道现场算的题

很多人以为导航就是一张电子地图，上面画着路线，它在前面给你引路。

不是。它每次都在现场解一道题。

题面是这样的：天上的卫星（中国的北斗、美国的 GPS）告诉你一个坐标，误差几米到几十米；后台有一张路网图，把全国每条路拆成一段段线，每段线上挂着属性，单行还是双向、限速多少、能不能左转、几点到几点禁行；然后它要在这张网上，结合此刻的实时路况，找出一条对你最划算的路线。

找到了还不算完。它得把这条线翻译成人话：前方 500 米，靠右，从第二个出口出去。

这三个环节，任何一个出岔子，你听到的就是一句错话。

打个电话的比方。你打给一个朋友问路，他手里拿的是去年的城市地图，而且他不太确定你现在站在哪个路口。他说的每一句都很自信，因为他确实是照着地图在讲。导航就是这样一位朋友，区别是他从来不说“我不太确定”。

它最常犯的三种错，原因各不相同

第一种，定位飘了。

卫星信号是要看见天空的。高架桥下、隧道里、两边都是高楼的窄街、地下车库出口，信号被挡住，手机就只能靠陀螺仪和车速推算，这叫惯性导航，通俗说就是凭感觉往前挪。挪几十米还行，挪两三百米，它就已经不知道你在主路还是辅路了。

这时候你从高架下来，它以为你还在上面，于是让你前方掉头。或者你在辅路上，它以为你在主路，于是让你左转进入主路，而那个位置根本没有路口。我在高速上遇到的那次，大概率就属于这一类。

第二种，数据过期了。

路是会长出来的。新修的路、临时封的路、改了的单行、新划的禁左、早市夜市、学校上下学时段。全国加起来，这样的变化每天成千上万处，靠人采集、靠合作方报送、靠用户反馈，永远是追着变化跑的。

一块禁左的标志牌立起来，从有人去拍、有人录入、有人审核，到真的进了你手机里那张图，中间可能是几天，也可能是一个月。这段时间里，按导航走的人就会吃罚单。

第三种，话说早了或者说晚了。

播报不是即时的。它按距离提前播：市区提前 300 米，高速提前 1 公里。提前多久，是拿你的当前车速算出来的。你突然加速、突然堵住、或者它把你的位置算偏了几十米，这句话就会落在错误的时间点上。

过了路口才提示，就是这一种。

这三种错，性质完全不一样。第一种是物理上限，卫星看不见就是看不见，短期治不好；第二种是时间差，全世界的地图商都在跟这个时间差打架；第三种是参数问题，通常改一版就好。分清楚有个好处，下次它犯病，你能大致判断这是“它没办法”、“它还没跟上”，还是“它这次真算错了”。

那为什么最近错得特别多

这里有个时间上的巧合，我觉得挺关键。

能查到的最早一批“定位不准、负优化”的抱怨，出现在 9 月 3 日前后。9 月 16 日，高德开了一场发布会，上线新版本，导航 Live、AI 对话、世界地图，一口气全上。9 月 22 日云栖大会，又发了空间智能平台。

抱怨比发布会早了 13 天。

也就是说，“变笨”和“大改”是同一段时间里发生的。

很多人的第一反应是：是不是把写代码的人裁了，所以糙了。这个猜想不难理解，但它解释不了一个现象。如果真是人少了，它应该像台没保养的车，一点点变钝，越开越肉。而实际的情况是，某个版本之后，它突然换了一副脾气。

这里得解释一个词，叫窗口期。

导航这道题里，有一大堆参数是长年跑数据调出来的：这条路堵多久算堵、这个路口该提前多少米播、这个立交该走哪条匝道。这些不是拍脑袋定的，是拿几亿人的实际行驶轨迹喂出来的，调一轮要几个月。

现在你把底层模型换了，或者把算路的整条链路重写了，那些调好的参数就作废了。不是不能用，是不再匹配。新模型得重新吃数据、重新调，中间这段时间，它的表现就会一阵一阵地不稳。

窗口期有多长，取决于你改得多狠。改得越彻底，窗口越长。

这跟裁不裁员没有因果关系。一个人都不裁，换模型照样有这个窗口。

那它这一年为什么非改不可？

2025 年 8 月，高德宣布全面 AI 化。9 月上线扫街榜，从帮你找路，往帮你找店伸手。2026 年初布局世界模型，专门成立具身业务部。2026 年校招，AI 岗位占比 75%。同期还有件事：2025 年 8 月阿里调整架构，高德从生活服务板块划进了“所有其他”，跟钉钉、优酷、盒马排在一起。

一边是“所有其他”，一边是 AI 重仓。这两句放在一起，意思大概是：人可以换，AI 必须上。

一件不性感的事，决定你每天用得顺不顺

这里要讲个行业里不太好听的事实。

在一家互联网公司里，维护是最不出成绩的活。

修好一个跑了十年的老系统，用户感知不到；把播报提前量从 400 米调到 350 米，没人会发朋友圈；地图数据多更新了三千个路口，财报上不会多一分钱。而做一个新东西，剪彩、发稿、上发布会、写进年报，样样都有响声。

所以资源永远往“新”那边流。这不是哪家公司的道德问题，是组织本能。

但偏偏是维护这件事，决定了你每天用得顺不顺。一个软件的体验，八成来自那些没人愿意讲的部分：数据准不准、边界处理得细不细、老机型卡不卡、弱网下会不会转圈。这些活儿不产生故事，只产生“没出事”。而“没出事”是没法写进汇报的。

有报道说，被划进“所有其他”之后，它要么证明自己能独立造血，要么在成本红线内运转。一条是往前冲，一条是往回省。中间那个“维持现状、好好维护”，通常不在选项里。

所以我的判断不是裁员裁到大动脉，是一个更冷的说法：大动脉改道了。

血没少，只是不往这条腿流了。最贵的那些脑袋，去做能讲出新故事的东西了。原来那条腿上留下的是“别出事”这个级别的维护量。

这件事比裁员更难受，因为它没有坏人。裁员你还能指着某个部门骂，改道你骂谁。

AI 写代码，到底在替谁干活

很多人会把这事和 AI 联起来：AI 都能写代码了，公司自然要裁程序员，人少了，软件自然就糙了。

前半段是真的，AI 确实在吃掉一部分编码工作。后半段还能往深走一层，而且挺有意思。

先解释它是怎么写的。

今天的大模型，本质是一台猜下一个词的机器。你给它一段话，它根据见过的海量文本，算出下一个最可能出现的是什么，然后接着往下猜。代码也是一种文本，世界上最大的代码托管平台上有几亿个开源项目，它全都看过。

所以它能写代码，而且写得很像样。它见过一千万种“用户登录”怎么实现，让它写一个，它闭着眼都能写。

问题在于，它学的是“通常怎么写”，不是“为什么这么写”。

这两件事的差别，在一个老系统里会被放大。

一个跑了十年的系统里，塞满了看起来毫无道理、删了会出事的东西。举几个真实的类型：

某个路口农历逢五有集，那天得绕；某个小区东门晚上十点关，终点得改到南门；某座桥限重，货车不能走；某个停车场入口在商场背后，坐标得手动偏 30 米。

这些东西在代码里，通常就是一行奇怪的判断，没有注释。写它的人可能三年前就离职了。

一个人看到这一行会犹豫一下。因为他知道，这东西长成这样，说明当年有人为它加过班、被投诉过、写过检讨。

AI 看到这一行会说：无引用，死代码，建议清理。而且它会给出一段很漂亮的清理说明，条理清楚，还带风险提示。

它不知道自己不知道。

得说清楚，我没有证据证明这类事情真的在高德发生过。这是推论，不是事实。任何在线上系统里待过的人都知道，这类事故更常见的原因是配置、数据、灰度、流量，而不是 AI 写错了。

但有个变化，值得所有不用写代码的人也记住。

写代码这件事，正在变得极其便宜。以前一个功能，三个人写两个月；现在可能一个人加一个 AI，两周。而检查代码这件事，成本一点没降，甚至更高了，因为要检查的东西变多了。

行话叫技术债。你可以理解成装修：一个队一晚上能贴完一屋子瓷砖，速度快，价格还便宜。但没人有空拿小锤子一块一块敲，听底下有没有空鼓。

砖贴得越快，空鼓越可能藏在里面。三年后鼓起来的那一块，没人记得是谁贴的。

有一笔账，两边用的货币不一样

你算账用的货币是：200 块罚款，1 分，绕路 20 公里的油钱，迟到半小时扣的钱，还有在高架上被吓出来的那一下心跳。公司算账用的货币是：日活、里程、订单量、工单数、报错反馈率。

一次导航犯错，在你这儿是“这个月倒霉一次”，在公司那儿是一个工单，1 到 3 天核实，属实就改数据。

两个账本对不上，所以你会看到那个奇怪的场面：官方在报喜，长假首日日活近 3.7 亿，导航里程 97 亿公里，创历史新高；用户在报忧，被导到没信号的山上，被导反了公交方向。两边都没说谎，说的不是同一件事。

还有一层。所谓错误率，在你这儿是“我遇到的那一次”，在公司那儿是个千分位、甚至万分位。万分之一，乘上一亿人，就是每天一万次。所以“变笨”这件事，可能有一部分不是变笨，是分母变大了。

但这不能当免责条款。万分之一的错误，落在一个正在高速上开到一百一的人身上，它就是百分之百。概率是公司的语言，事故是你的语言。

怎么分辨它是真变笨了，还是你变了

这一段是我最想给出来的东西，因为人的感觉真的会骗人。你可能只是换了个城市、换了个手机、走了一条新路，就觉得它变差了。

先做四个排除。

一，看时间。你最近是不是刚更过一个大版本。新功能上线头一两个月，出错概率天然高，这是行业规律，不分公司。能用，先别急着升。

二，看场景。是不是正好在高架、隧道、密集路口、地下车库。这几个地方是定位的死角，不是它不努力，是卫星真看不见。

三，做对照。同一条路，换一个导航再走一遍。两个都错，大概是数据问题；只有一个错，才是它自己的问题。

四，看它错的方式。是说错了，说慢了，还是干脆不说了。说错是数据问题，说慢是参数问题，不说可能是被系统杀了后台权限。

还有一个更粗的标准，我觉得很准：看这个软件最近在忙什么。

它开始做开屏广告、推商品、搞内容社区、做商城，核心功能就大概率在往后排。这不是阴谋，是商业规律：新业务要增长，得从老业务那儿借流量、借人手、借预算，借久了老业务就糙了。

你回想一下这几年越用越别扭的软件，是不是都有这个特征。它们不是变笨，是老板换了目标，而你还留在原来的目标里。

那以后该怎么用这些东西

说几条我自己在用的。

别把它当权威，当建议。它不知道那个路口今天在修路，但你看得见。跟你的眼睛冲突的时候，信眼睛，这条没有例外。撞了护栏，导航不赔。

跑陌生长途，把花活关掉。AI 语音、智能推荐、实时直播，这些新功能出问题的概率天然高，因为它是刚拼起来的。用最朴素的模式，能少踩一半坑。

遇到错，在 App 里报错。官方口径是 1 到 3 天出结果。听着慢，但这是唯一能让它变准的通道。

最后一条，留一手。主干道、大方向，自己心里有个数。方向感这东西一旦完全外包出去，收回来很贵。

说几句我的看法

我们这代人对工具的信任，是有惯性的。

以前一个东西好用，会一直好用。因为它背后是同一批人，在做同一件事，为同一批用户。这个前提我们从来没怀疑过，就像没怀疑过楼下的早餐店明天还开门。现在这个前提松了。一个东西今年好用，明年可能被调去做别的事。它没坏，它只是不在你这头了。

我不觉得这是 AI 的错。AI 确实在做很厉害的事，也确实替人干了很多活。但它改变了一件事：让“做出来”变得便宜，让“做对”变得稀缺。便宜的东西会铺开，稀缺的东西会涨价。

以后值钱的，可能不是会用工具的人，是能判断工具对不对的人。这个能力听着虚，其实很具体：你知道这件事正常应该长什么样，所以它一不对劲，你立刻能感觉到。

那天晚上我下了高速，在国道边停下重新规划路线。旁边有个卖西瓜的摊，老板看我盯着手机，问我去哪。我说了个地名。他往左边一指，说，一直走，第二个红绿灯右转，别听导航的，它老让人走高速。

我谢了他。那一下我觉得，这是我今年收到的最准的一次导航。