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盤錦市大洼區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、鹽城市射陽縣、臨汾市洪洞縣、六安市舒城縣、齊齊哈爾市克東縣、濟寧市微山縣、遼源市東豐縣、濟寧市嘉祥縣
六盤水市水城區(qū)、黔南惠水縣、臨沂市平邑縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、長春市德惠市、南充市順慶區(qū)、巴中市南江縣
淮北市相山區(qū)、珠海市金灣區(qū)、滁州市南譙區(qū)、樂山市五通橋區(qū)、延邊圖們市
合肥市長豐縣、甘南舟曲縣、哈爾濱市南崗區(qū)、濰坊市高密市、青島市李滄區(qū)、龍巖市永定區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、佳木斯市前進區(qū)、周口市川匯區(qū)、呂梁市離石區(qū)
十堰市竹溪縣、朝陽市龍城區(qū)、上饒市萬年縣、涼山布拖縣、瀘州市合江縣、五指山市南圣
合肥市廬江縣、成都市大邑縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、朔州市應(yīng)縣、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、天水市甘谷縣
七臺河市勃利縣、廣元市劍閣縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、朔州市應(yīng)縣、鹽城市鹽都區(qū)、長春市九臺區(qū)、洛陽市偃師區(qū)
鹽城市大豐區(qū)、濱州市濱城區(qū)、延邊圖們市、遂寧市蓬溪縣、紅河個舊市、東莞市南城街道、紹興市新昌縣、聊城市東阿縣
荊州市監(jiān)利市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、內(nèi)江市東興區(qū)、盤錦市盤山縣、北京市東城區(qū)、銅陵市郊區(qū)、贛州市興國縣、資陽市樂至縣
臨高縣臨城鎮(zhèn)、榆林市神木市、濟南市鋼城區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、陽泉市平定縣、南陽市唐河縣、成都市蒲江縣、天水市武山縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)、瓊海市會山鎮(zhèn)
杭州市江干區(qū)、江門市蓬江區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、孝感市云夢縣、天津市河西區(qū)、洛陽市伊川縣、涼山昭覺縣、岳陽市臨湘市
紹興市嵊州市、上饒市余干縣、上海市青浦區(qū)、黃岡市羅田縣、雅安市雨城區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、咸陽市渭城區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)
延安市子長市、湘西州保靖縣、濟寧市金鄉(xiāng)縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、黔南羅甸縣、揚州市高郵市、廣西貴港市港南區(qū)
儋州市南豐鎮(zhèn)、黃南尖扎縣、黔南甕安縣、廣西北海市銀海區(qū)、廣西柳州市柳城縣、平頂山市郟縣
楚雄永仁縣、甘孜瀘定縣、揭陽市普寧市、六安市金安區(qū)、重慶市永川區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、麗水市慶元縣、廣安市廣安區(qū)
黃南尖扎縣、汕頭市金平區(qū)、湘西州古丈縣、雞西市滴道區(qū)、江門市江海區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、甘南卓尼縣
焦作市博愛縣、寧德市古田縣、晉中市榆次區(qū)、自貢市富順縣、臨夏臨夏市、福州市閩侯縣、黔西南興義市、洛陽市西工區(qū)
天津市北辰區(qū)、焦作市沁陽市、涼山寧南縣、葫蘆島市興城市、北京市昌平區(qū)
東莞市道滘鎮(zhèn)、溫州市平陽縣、黃山市歙縣、北京市石景山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
菏澤市鄆城縣、永州市雙牌縣、涼山寧南縣、遵義市綏陽縣、棗莊市臺兒莊區(qū)、銅仁市松桃苗族自治縣、成都市金堂縣、海西蒙古族格爾木市、廣西南寧市良慶區(qū)
瀘州市江陽區(qū)、焦作市解放區(qū)、廣西崇左市龍州縣、廣西河池市南丹縣、莆田市涵江區(qū)、涼山喜德縣、馬鞍山市當涂縣、邵陽市新寧縣、撫州市崇仁縣
九江市彭澤縣、河源市龍川縣、阜陽市潁上縣、長春市德惠市、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、甘孜九龍縣
清遠市佛岡縣、重慶市豐都縣、本溪市桓仁滿族自治縣、吉安市吉州區(qū)、鄭州市登封市、深圳市龍華區(qū)
廣西玉林市福綿區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、青島市平度市、保山市施甸縣、黃山市黟縣
屯昌縣南呂鎮(zhèn)、蘇州市常熟市、黔東南黃平縣、陽江市江城區(qū)、舟山市岱山縣、榆林市綏德縣
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內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、文昌市鋪前鎮(zhèn)、臨高縣東英鎮(zhèn)、滁州市天長市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、張掖市臨澤縣
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東方市感城鎮(zhèn)、云浮市云城區(qū)、煙臺市萊州市、北京市延慶區(qū)、延邊琿春市、上海市嘉定區(qū)、果洛瑪沁縣
張掖市民樂縣、東方市天安鄉(xiāng)、淮安市清江浦區(qū)、泉州市德化縣、三沙市西沙區(qū)、寶雞市眉縣
紅河開遠市、隨州市隨縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、涼山會東縣、孝感市應(yīng)城市、文昌市東路鎮(zhèn)、五指山市水滿、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、錦州市義縣、常德市漢壽縣
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海西蒙古族天峻縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、連云港市海州區(qū)、永州市藍山縣
張掖市民樂縣、濟南市市中區(qū)、廣西南寧市上林縣、金華市金東區(qū)、汕頭市金平區(qū)、安康市漢濱區(qū)、惠州市惠城區(qū)、蚌埠市蚌山區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)
淄博市高青縣、海西蒙古族烏蘭縣、廣安市華鎣市、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、淮南市鳳臺縣、重慶市長壽區(qū)、河源市東源縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、雅安市雨城區(qū)
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湖州市德清縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、西寧市城北區(qū)、五指山市毛陽、銅仁市玉屏侗族自治縣、廣西桂林市荔浦市、廣西南寧市賓陽縣
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寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、廣西桂林市全州縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、錦州市凌海市、雙鴨山市寶山區(qū)、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、黔東南榕江縣
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煙臺市海陽市、漢中市西鄉(xiāng)縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、定安縣嶺口鎮(zhèn)、廣西南寧市興寧區(qū)、白山市江源區(qū)、南通市啟東市、衢州市開化縣、孝感市孝昌縣
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OTA們搶著做，旅游能成為真正讓大模型落地的應(yīng)用場景嗎？|界面新聞 · 科技
界面新聞記者 | 李如嘉
界面新聞編輯 | 文姝琪
近日，飛豬發(fā)布了多智能體驅(qū)動的旅行規(guī)劃產(chǎn)品“問一問”，集成了通義千問的多個主力模型，可以服務(wù)于用戶的目的地推薦，機票/酒店預(yù)定、規(guī)劃行程等需求。目前，幾乎所有主流在線旅游平臺（OTA）都推出了自己的AI助手，但飛豬的“問一問”發(fā)布后，還是在小紅書等平臺引起了關(guān)注。由于目前還在內(nèi)測階段，平臺上不少人都在索要邀請碼，在閑魚上甚至有人賣起了邀請碼，價格炒到了40元一個。
文旅場景是AI大模型應(yīng)用的一大試驗田，很多大模型公司推出基礎(chǔ)模型產(chǎn)品后都會用行程規(guī)劃做應(yīng)用示范，專注這個場景的創(chuàng)業(yè)公司也不少，但由于落地的復(fù)雜性，產(chǎn)品實用性受到考驗，遲遲還沒有爆品產(chǎn)生。當垂類公司加入戰(zhàn)局，旅游會成為真正閉環(huán)的AI場景嗎？
做旅游場景的大模型應(yīng)用，難在哪？
旅行規(guī)劃是生活中常見的復(fù)雜決策之一。做一次旅行規(guī)劃，需要做大量攻略，查閱各種交通、住宿、酒店信息，有時還會參考各種出行游記、筆記。這些信息融合了文本、圖像、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等，對于大模型來說是非常適合展示其學(xué)習和處理復(fù)雜信息能力的場景，因此不少通用大模型發(fā)布時都會拿旅行規(guī)劃做示例，也有很多大模型應(yīng)用公司瞄準了該場景做應(yīng)用。
但實際上，旅游領(lǐng)域大模型應(yīng)用的進展卻遠遠不如預(yù)期，至今沒有能夠真正走進用戶生活的產(chǎn)品出現(xiàn)。
“做技術(shù)，特別做AI創(chuàng)業(yè)的東西，一般不太會愿意去碰容錯率非常低的產(chǎn)品。恰恰旅游就是容錯率非常低的場景。例如，萬一交通和酒店的信息不準確，用戶抵達之后，不僅損失了錢，還損失了時間。”飛豬技術(shù)負責人倪生華告訴界面新聞。
旅游規(guī)劃類AI產(chǎn)品，最大的難點在決策和數(shù)據(jù)兩方面。旅行規(guī)劃包含一組復(fù)雜的決策鏈路，涉及到用戶的食住行，包括不限于預(yù)算、交通、接駁、住宿、餐飲、游樂、行程舒適度、個人偏好、簽證政策、退改規(guī)則、天氣等幾十種決策因子的相互博弈。這些因子中有的還是實時變化的，最典型的就是機票，需要實時連接到上游供給側(cè)。
在數(shù)據(jù)上，旅行數(shù)據(jù)具有“專有性”。倪生華透露，以攻略為例，看似是海量的數(shù)據(jù)，但真正有價值的并不多。公網(wǎng)上的攻略數(shù)據(jù)需要進行清洗和校驗，實際可用率只有不到0.7%，其余大量是重復(fù)信息，只是整體描述上有差異。
但如果想讓旅行規(guī)劃更加真實可用，大到航班取消和延誤，小到景區(qū)開閉園時間調(diào)整，都要納入考慮。這些信息是無法從公共網(wǎng)絡(luò)上獲取的，比如機票庫存、航班變更，需要通過GDS（全球分銷系統(tǒng)）來付費獲取，一些景區(qū)的節(jié)令特點、適合游覽的時間和風險場景等則需要和景區(qū)的長期生態(tài)合作以及經(jīng)驗來判斷。
對于通用模型來說，決策過于復(fù)雜多變，實時數(shù)據(jù)無法獲取，訓(xùn)練數(shù)據(jù)又有所滯后導(dǎo)致泛化能力下降，無法適應(yīng)這個快速變化需要實時決策的場景。在面對相關(guān)問題的時候，模型出現(xiàn)幻覺、準確率低的情況概率會更高。但這個場景的用戶恰恰對出錯的容忍度非常低，因此如果僅通過簡單API接口或者工作流接入然后打造單個Agent（智能體）來處理相對確定的需求，在實際環(huán)境中處理復(fù)雜、多變的旅行需求，這種方法很可能行不通。
因此，可以看到許多大模型公司的旅行規(guī)劃仍停留在按照公開信息生成一個大致攻略的階段，實用性并不高。用戶仍然需要去具體核對每一項信息的準確性，然后輾轉(zhuǎn)去各個平臺進行比價和預(yù)訂。這些產(chǎn)品對用戶的個性化需求，比如帶老人出行、帶孩子出行也很難很好地滿足。相比于其他領(lǐng)域，AI在旅行場景的落地實際上遠比想象中難度高得多。
在線旅游平臺做AI，有優(yōu)勢也有必要
雖然AI在旅行場景的落地難度很高，但對于在線旅游平臺來說，也成為了難得的機遇。
除了飛豬推出相對完整的產(chǎn)品之外，幾乎所有主流在線旅游平臺也都宣布在做大模型旅游垂類應(yīng)用。攜程在2023年大模型熱潮中就上線了“攜程問道”，并在國際版Trip.com上推出AI行程助手TripGenie，此后就沒有再進行大的版本迭代，現(xiàn)階段僅提供文本建議，暫無預(yù)訂跳轉(zhuǎn)鏈接。今年年初DeepSeek出圈后，馬蜂窩、同程、途牛紛紛跟進，接入DeepSeek做從圖文攻略到產(chǎn)品預(yù)訂全流程覆蓋的旅行助手產(chǎn)品。
對于在線旅游平臺來說，優(yōu)勢是顯而易見的。例如在數(shù)據(jù)上，倪生華認為，比起公網(wǎng)數(shù)據(jù)，在線旅游平臺擁有的，經(jīng)過業(yè)務(wù)高度的抽象、結(jié)構(gòu)化有真實可信度的數(shù)據(jù)，會成為真正的壁壘，航班、酒店、景區(qū)等這些通用大模型難以獲取的專有信息，在線旅游平臺都有豐富的儲備。
例如在“問一問”研發(fā)時，飛豬就規(guī)劃制定這一個子功能，調(diào)研了大量旅行社、旅游定制師等，把他們的工作流、知識、經(jīng)驗，加上平臺的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、服務(wù)評價數(shù)據(jù)等結(jié)合，構(gòu)建了一套相對完善的旅行數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)保證了攻略的真實有效和可操作，也構(gòu)成了產(chǎn)品的壁壘。
開發(fā)AI旅行助手給在線旅游平臺能帶來的好處也很直觀。通常訪問在線旅游平臺的用戶已經(jīng)有了具體的出行需求。一個有效的規(guī)劃助手能夠幫助用戶節(jié)省規(guī)劃時間，還可以完成從攻略到預(yù)訂的閉環(huán)。比起跳轉(zhuǎn)多個平臺搜尋靈感，還要反復(fù)比價，分別預(yù)訂機票、酒店、門票等，如果在行程助手的幫助下，用戶能在一個平臺上完成行程計劃制定和所有預(yù)訂，對平臺業(yè)務(wù)和用戶留存無疑是實打?qū)嵉膸椭?/span>
從大的旅行趨勢來看，目前，消費者對于旅游的需求更加偏向個性化，不滿足于傳統(tǒng)的模板化線路，越來越追求定制和小眾。更多商戶和平臺也在推廣旅游定制的服務(wù)，但一個真正了解當?shù)芈糜蔚亩ㄖ茙煂嶋H上成本非常高。
通常來講，一個旅游定制師平均一天只能服務(wù)5-10個用戶。如果“問一問”這樣的AI產(chǎn)品能夠?qū)⒍ㄖ茙煹闹R和思考邏輯復(fù)制下來，就能從一天服務(wù)5個人，做到一天服務(wù)500個、5000個人，大規(guī)模地提升他服務(wù)消費者的能力。
對于商戶來說，消費者越來越多的個性化需求也帶來了貨架組織的難題。商戶沒有能力根據(jù)消費者的不同需求上100款產(chǎn)品，很多非標品也很難靠一個貨架和詳情頁去描述。AI可以將消費者的個性化需求和旅游從業(yè)者的個性化服務(wù)能力匹配起來，成為兩方的橋梁。
這么多平臺爭著做AI也和“生存焦慮”有一定關(guān)系。有在線旅游平臺從業(yè)者對界面新聞直言，“趕上AI時代的快車才有希望，不然現(xiàn)在都是頭部一兩家平臺獨大，小平臺很難有生存空間?！蹦昵?，這家平臺為了在AI上進度不落后，選擇暫緩其他工作安排，調(diào)動人手去集中支持AI項目。
總的來說，在線旅游平臺做AI旅行助手，既有優(yōu)勢，又有不小的好處，對一些小平臺來說還具備“求生存”的必要性。但受限于在線旅游企業(yè)本身的AI研發(fā)能力以及產(chǎn)品力，這些旅行助手產(chǎn)品目前還沒有做到非常完善。對比來看，飛豬“問一問”是其中較為成熟的產(chǎn)品，集成了市面上AI行程助手的主流產(chǎn)品功能。
打開“問一問”，用戶可以看到“發(fā)現(xiàn)目的地”、“找便宜機票”、“找特色酒店”、“規(guī)劃行程”四個基礎(chǔ)板塊。和其他旅游類AI助手最大不同點在于，“問一問”以多智能體驅(qū)動，并在用戶界面上呈現(xiàn)出多個AI助手服務(wù)一個用戶的體驗，包含行程助手、路線定制師、智慧交通顧問、酒店顧問、攻略達人、本地人導(dǎo)游、預(yù)算管理師、服務(wù)保障專員等多個專業(yè)助手。
以最復(fù)雜的行程規(guī)劃任務(wù)來說，在了解到用戶需求之后，行程助手會喚起相應(yīng)的智能體，分頭調(diào)用數(shù)據(jù)尋找實時機票、酒店、景區(qū)信息和報價，預(yù)算管理師則負責匯總并核算了相關(guān)費用，交由“行程助手”輸出方案，包含往返機票、入住酒店、每日游玩景點及特色餐飲的建議，匹配對應(yīng)的機酒商品方便用戶收藏和預(yù)訂，并給出注意事項。“問一問”還可以將行程規(guī)劃轉(zhuǎn)化為可編輯、可導(dǎo)航的手繪地圖，以及基于LBS（基于位置的服務(wù)）和高德等工具，在出行中也能夠推薦附近的咖啡館以及可買的伴手禮等。
在過程中，為了提高用戶的可信度，“問一問”展示了工作時的思考鏈。用戶可以看到多個專家分頭在調(diào)用實時的機票報價、酒店報價、路線庫等等，協(xié)作完成任務(wù)，也會客觀評價各個交通、酒店和路線的優(yōu)劣。
當然，目前旅游行業(yè)的AI應(yīng)用還在持續(xù)進化的過程中，“問一問”也還僅限其F5及以上會員和少部分獲得邀請碼的用戶測評，沒有投入大規(guī)模使用。飛豬表示，基于用戶數(shù)據(jù)和不斷反饋，飛豬正在構(gòu)建一套評價標準，不斷校驗“問一問”的產(chǎn)出質(zhì)量，進行整體效果的迭代。
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