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深圳市坪山區(qū)、煙臺市棲霞市、益陽市南縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、贛州市于都縣、資陽市安岳縣、沈陽市沈北新區(qū)、邵陽市綏寧縣
金華市東陽市、大同市平城區(qū)、麗江市古城區(qū)、焦作市馬村區(qū)、咸陽市淳化縣、綏化市海倫市
臨沂市沂南縣、淄博市博山區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、晉城市陽城縣、哈爾濱市方正縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、黃山市黃山區(qū)
南平市松溪縣、忻州市神池縣、重慶市綦江區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、湘西州保靖縣、臺州市臨海市
鶴崗市蘿北縣、北京市朝陽區(qū)、贛州市興國縣、濟寧市任城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、重慶市合川區(qū)、許昌市襄城縣、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、湘西州龍山縣
益陽市桃江縣、六安市金安區(qū)、甘孜德格縣、文山富寧縣、安順市普定縣
寶雞市鳳翔區(qū)、運城市永濟市、吉安市新干縣、哈爾濱市阿城區(qū)、果洛甘德縣、臺州市路橋區(qū)、濰坊市高密市、贛州市信豐縣
湛江市遂溪縣、上饒市德興市、淄博市張店區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、寧波市江北區(qū)、涼山會東縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、眉山市洪雅縣、棗莊市市中區(qū)
荊門市掇刀區(qū)、懷化市鶴城區(qū)、懷化市會同縣、吉林市昌邑區(qū)、上海市浦東新區(qū)、海南同德縣、淮南市八公山區(qū)、臨汾市堯都區(qū)、開封市祥符區(qū)
忻州市代縣、海南貴南縣、涼山金陽縣、涼山美姑縣、廈門市集美區(qū)
珠海市斗門區(qū)、酒泉市金塔縣、上海市松江區(qū)、許昌市建安區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、廣西欽州市浦北縣、牡丹江市寧安市、東莞市常平鎮(zhèn)、梅州市豐順縣
黃岡市黃州區(qū)、漳州市華安縣、廈門市翔安區(qū)、黃岡市羅田縣、鹽城市亭湖區(qū)、盤錦市盤山縣、蚌埠市懷遠縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣
株洲市茶陵縣、江門市蓬江區(qū)、鹽城市射陽縣、無錫市濱湖區(qū)、江門市新會區(qū)、天水市秦州區(qū)、中山市東鳳鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)
三亞市崖州區(qū)、攀枝花市東區(qū)、駐馬店市泌陽縣、濰坊市濰城區(qū)、菏澤市東明縣、運城市平陸縣
儋州市排浦鎮(zhèn)、宜賓市筠連縣、濟南市章丘區(qū)、紹興市嵊州市、株洲市醴陵市、咸陽市武功縣、贛州市瑞金市、十堰市鄖陽區(qū)
天津市河北區(qū)、曲靖市師宗縣、臨汾市翼城縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、深圳市龍崗區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、焦作市沁陽市、廣西防城港市上思縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、雅安市滎經(jīng)縣、濰坊市高密市、廣西百色市平果市、涼山喜德縣、廣安市鄰水縣、北京市房山區(qū)、長治市平順縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗
陽江市陽西縣、長治市壺關(guān)縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、保山市隆陽區(qū)、綏化市海倫市
銅川市耀州區(qū)、舟山市定海區(qū)、巴中市巴州區(qū)、渭南市韓城市、廣州市花都區(qū)、延邊延吉市、漢中市南鄭區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、清遠市英德市
呂梁市方山縣、龍巖市永定區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、鷹潭市貴溪市
岳陽市岳陽縣、安慶市宜秀區(qū)、大慶市肇源縣、廣西欽州市欽北區(qū)、吉林市豐滿區(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
廣西崇左市扶綏縣、西安市新城區(qū)、商洛市商南縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣、安康市寧陜縣、海西蒙古族茫崖市、宜昌市五峰土家族自治縣、鐵嶺市西豐縣、沈陽市新民市
贛州市上猶縣、伊春市嘉蔭縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、遂寧市大英縣、駐馬店市上蔡縣、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、綿陽市游仙區(qū)
長春市二道區(qū)、濟寧市魚臺縣、貴陽市開陽縣、杭州市建德市、廣州市從化區(qū)、安順市普定縣、淮安市淮陰區(qū)
昭通市綏江縣、廣元市劍閣縣、甘南瑪曲縣、漢中市洋縣、重慶市璧山區(qū)、中山市五桂山街道、商丘市虞城縣、焦作市解放區(qū)、長沙市雨花區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)
湛江市麻章區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、成都市都江堰市、遼陽市文圣區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、宣城市寧國市、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、涼山金陽縣
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直轄縣潛江市、黔南獨山縣、盤錦市興隆臺區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、焦作市解放區(qū)、大理巍山彝族回族自治縣、合肥市長豐縣、衡陽市衡陽縣、大理劍川縣、河源市東源縣
東莞市黃江鎮(zhèn)、長春市榆樹市、淮安市清江浦區(qū)、撫州市南豐縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、廣西河池市宜州區(qū)、咸寧市崇陽縣
綿陽市梓潼縣、溫州市泰順縣、臨汾市翼城縣、杭州市西湖區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、雞西市密山市、株洲市天元區(qū)、永州市道縣、汕尾市海豐縣
文昌市東郊鎮(zhèn)、渭南市大荔縣、廣西百色市西林縣、懷化市鶴城區(qū)、廣西桂林市七星區(qū)、東莞市東城街道
重慶市合川區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、濟寧市梁山縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、瀘州市敘永縣、東營市廣饒縣、宜賓市南溪區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、撫州市崇仁縣
臨夏康樂縣、濟寧市梁山縣、內(nèi)江市資中縣、肇慶市高要區(qū)、長沙市天心區(qū)、杭州市拱墅區(qū)
蘭州市永登縣、宜昌市猇亭區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、延安市延長縣、寶雞市麟游縣、廣安市岳池縣、寧德市福安市
寧德市霞浦縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、麗水市慶元縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、合肥市瑤海區(qū)、上饒市婺源縣、楚雄牟定縣、宣城市廣德市
寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、恩施州建始縣、白銀市白銀區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、朔州市平魯區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、朔州市朔城區(qū)、懷化市鶴城區(qū)
煙臺市招遠市、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、煙臺市牟平區(qū)、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、廣西來賓市忻城縣、黃岡市浠水縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、南充市閬中市、文昌市翁田鎮(zhèn)
晉中市左權(quán)縣、重慶市南川區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、駐馬店市驛城區(qū)、銅仁市江口縣、常州市鐘樓區(qū)、梅州市蕉嶺縣、濟南市長清區(qū)、商洛市商州區(qū)
玉溪市華寧縣、楚雄南華縣、臺州市天臺縣、宜賓市珙縣、周口市扶溝縣、延安市宜川縣、海西蒙古族格爾木市、鶴崗市蘿北縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、焦作市溫縣
伊春市南岔縣、惠州市惠城區(qū)、成都市邛崍市、滁州市明光市、大同市天鎮(zhèn)縣、莆田市涵江區(qū)、楚雄雙柏縣、宜春市上高縣、揭陽市榕城區(qū)
呂梁市臨縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、廣安市鄰水縣、酒泉市肅州區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、內(nèi)江市資中縣、黃山市祁門縣、曲靖市會澤縣、吉安市遂川縣
定安縣龍湖鎮(zhèn)、撫順市新賓滿族自治縣、大連市西崗區(qū)、黔東南凱里市、揚州市高郵市、西安市周至縣
蘭州市紅古區(qū)、成都市新津區(qū)、果洛瑪多縣、東莞市莞城街道、成都市都江堰市、重慶市秀山縣、紅河綠春縣、天津市武清區(qū)、贛州市安遠縣、蕪湖市繁昌區(qū)
孝感市應(yīng)城市、郴州市永興縣、常德市津市市、上海市嘉定區(qū)、臨汾市浮山縣、揚州市江都區(qū)
杭州市蕭山區(qū)、錦州市太和區(qū)、梅州市梅縣區(qū)、白銀市靖遠縣、清遠市清新區(qū)
邵陽市北塔區(qū)、南平市順昌縣、雅安市寶興縣、黃岡市蘄春縣、漢中市洋縣、鞍山市鐵西區(qū)、鶴崗市興安區(qū)
梅州市興寧市、白城市通榆縣、孝感市孝南區(qū)、呂梁市汾陽市、宣城市宣州區(qū)
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自貢市富順縣、太原市萬柏林區(qū)、廣西崇左市江州區(qū)、合肥市廬江縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、紅河元陽縣、贛州市石城縣
莆田市秀嶼區(qū)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、宜昌市夷陵區(qū)、牡丹江市陽明區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、濰坊市濰城區(qū)、海南興?？h
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(xí)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?！憋w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。”年前，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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