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通化市集安市、雙鴨山市四方臺區(qū)、直轄縣潛江市、綏化市明水縣、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、晉中市靈石縣、綿陽市涪城區(qū)、莆田市城廂區(qū)、臨汾市吉縣、株洲市醴陵市
麗水市縉云縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、濟寧市任城區(qū)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、紅河綠春縣、黔西南興義市、宜賓市南溪區(qū)
溫州市甌海區(qū)、甘南碌曲縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)
西安市長安區(qū)、遼陽市燈塔市、無錫市新吳區(qū)、陽泉市城區(qū)、濟寧市梁山縣、威海市乳山市
淮安市淮陰區(qū)、恩施州咸豐縣、寧波市鄞州區(qū)、運城市河津市、三門峽市盧氏縣、綏化市綏棱縣、東方市大田鎮(zhèn)
嘉興市海鹽縣、寧夏吳忠市同心縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、遵義市匯川區(qū)、駐馬店市平輿縣、渭南市華陰市、慶陽市環(huán)縣
北京市順義區(qū)、營口市站前區(qū)、福州市平潭縣、婁底市新化縣、寧夏銀川市永寧縣、大理彌渡縣、濟寧市金鄉(xiāng)縣、恩施州來鳳縣
衡陽市南岳區(qū)、北京市東城區(qū)、咸陽市涇陽縣、臨沂市莒南縣、鶴崗市東山區(qū)、東莞市南城街道、長治市平順縣、自貢市沿灘區(qū)
咸陽市興平市、廣元市劍閣縣、雙鴨山市饒河縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、玉樹玉樹市、中山市阜沙鎮(zhèn)
懷化市鶴城區(qū)、廣西柳州市融安縣、深圳市龍華區(qū)、湖州市安吉縣、錦州市黑山縣、重慶市巫山縣、寧夏吳忠市同心縣
寧夏吳忠市同心縣、鄭州市金水區(qū)、上海市徐匯區(qū)、成都市都江堰市、宜賓市興文縣、益陽市安化縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
汕頭市南澳縣、寧夏吳忠市同心縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、長治市潞城區(qū)、杭州市西湖區(qū)、阜新市細河區(qū)、臺州市仙居縣
深圳市福田區(qū)、通化市梅河口市、黃山市徽州區(qū)、銅陵市樅陽縣、廣西崇左市扶綏縣、株洲市炎陵縣
白城市洮北區(qū)、南昌市東湖區(qū)、吉林市豐滿區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、宜昌市宜都市、寧德市蕉城區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣
白銀市白銀區(qū)、酒泉市敦煌市、麗水市慶元縣、通化市集安市、滁州市瑯琊區(qū)、重慶市城口縣、懷化市溆浦縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、瀘州市納溪區(qū)
樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、廣西防城港市港口區(qū)、重慶市巴南區(qū)、重慶市忠縣、恩施州建始縣、梅州市梅江區(qū)、吉安市新干縣
榆林市米脂縣、榆林市橫山區(qū)、黔東南岑鞏縣、廣西河池市天峨縣、撫州市崇仁縣、畢節(jié)市黔西市、綿陽市北川羌族自治縣
臨滄市永德縣、濟南市歷下區(qū)、昭通市永善縣、濮陽市華龍區(qū)、甘南舟曲縣、鞍山市立山區(qū)、白城市大安市、吉安市永新縣
煙臺市萊州市、廣西貴港市平南縣、齊齊哈爾市拜泉縣、張掖市臨澤縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、畢節(jié)市織金縣
寧德市福安市、文昌市東路鎮(zhèn)、銅陵市義安區(qū)、咸陽市淳化縣、肇慶市高要區(qū)、荊州市石首市、海南貴南縣、阜新市海州區(qū)、邵陽市洞口縣、西安市周至縣
松原市長嶺縣、六盤水市鐘山區(qū)、太原市婁煩縣、樂山市犍為縣、麗水市慶元縣
寶雞市岐山縣、果洛瑪沁縣、潮州市潮安區(qū)、恩施州利川市、大興安嶺地區(qū)塔河縣、涼山寧南縣
黔西南興仁市、昭通市鎮(zhèn)雄縣、廣西玉林市容縣、廣州市花都區(qū)、黔東南錦屏縣、長沙市瀏陽市
忻州市代縣、廣西桂林市全州縣、荊門市京山市、迪慶維西傈僳族自治縣、龍巖市上杭縣
咸寧市嘉魚縣、紅河蒙自市、深圳市龍華區(qū)、贛州市信豐縣、蘇州市相城區(qū)、安順市普定縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、阜陽市界首市、大同市平城區(qū)
資陽市安岳縣、上海市崇明區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、綏化市慶安縣、朔州市右玉縣、上饒市鉛山縣
麗水市云和縣、宜春市豐城市、白銀市會寧縣、臨滄市臨翔區(qū)、南平市邵武市
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涼山喜德縣、濟南市長清區(qū)、駐馬店市遂平縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、鄭州市新密市、牡丹江市愛民區(qū)
楚雄祿豐市、昆明市西山區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、眉山市丹棱縣、咸陽市長武縣、紅河建水縣、龍巖市上杭縣、襄陽市??悼h
大連市沙河口區(qū)、北京市西城區(qū)、鄭州市中牟縣、佛山市高明區(qū)、濟寧市梁山縣、廣西百色市田東縣
鶴壁市??h、湛江市遂溪縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、通化市通化縣、郴州市蘇仙區(qū)、北京市石景山區(qū)
延邊圖們市、呂梁市離石區(qū)、宜春市豐城市、普洱市思茅區(qū)、東營市利津縣、通化市二道江區(qū)、廣西桂林市秀峰區(qū)
成都市彭州市、曲靖市陸良縣、天津市靜海區(qū)、棗莊市臺兒莊區(qū)、白山市江源區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、寶雞市千陽縣、北京市東城區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)
大慶市紅崗區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、廣州市越秀區(qū)、漳州市東山縣、武漢市青山區(qū)、臨沂市蘭陵縣、文山硯山縣、??谑行阌^(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、鹽城市建湖縣
荊州市沙市區(qū)、海東市循化撒拉族自治縣、吉安市萬安縣、鎮(zhèn)江市揚中市、濟南市歷下區(qū)、昭通市水富市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、隨州市隨縣、常德市鼎城區(qū)
延邊和龍市、曲靖市師宗縣、甘孜得榮縣、宜賓市翠屏區(qū)、開封市順河回族區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣
呂梁市興縣、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、錦州市凌海市、青島市即墨區(qū)、牡丹江市綏芬河市、隴南市禮縣、中山市東升鎮(zhèn)、重慶市南川區(qū)、黃南同仁市
大連市金州區(qū)、長沙市天心區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、德州市德城區(qū)、中山市南頭鎮(zhèn)、宣城市郎溪縣、深圳市坪山區(qū)、紅河蒙自市、鐵嶺市西豐縣、廣西南寧市賓陽縣
黔西南晴隆縣、荊門市京山市、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、安慶市岳西縣、信陽市固始縣
寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、牡丹江市林口縣、濮陽市華龍區(qū)、黔西南安龍縣、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、清遠市連山壯族瑤族自治縣、廣西梧州市蒼梧縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、十堰市竹山縣、廣西百色市靖西市
沈陽市于洪區(qū)、銅陵市郊區(qū)、沈陽市和平區(qū)、吉安市廬陵新區(qū)、楚雄武定縣、成都市雙流區(qū)、南陽市淅川縣
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長春市綠園區(qū)、安陽市殷都區(qū)、黔東南劍河縣、郴州市汝城縣、信陽市平橋區(qū)
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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(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(zé)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(fēng)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(zé)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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