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六安市裕安區(qū)、儋州市南豐鎮(zhèn)、湘西州吉首市、陽泉市城區(qū)、資陽市樂至縣
南陽市新野縣、丹東市振安區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、黃山市祁門縣、中山市橫欄鎮(zhèn)、陽江市陽春市、婁底市新化縣、長治市平順縣
定西市臨洮縣、信陽市羅山縣、宿州市碭山縣、十堰市鄖陽區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣
漢中市勉縣、楚雄永仁縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、龍巖市長汀縣、鄭州市鞏義市、甘南碌曲縣
綏化市北林區(qū)、煙臺市海陽市、漯河市臨潁縣、大連市莊河市、三亞市海棠區(qū)、攀枝花市東區(qū)、大同市渾源縣、玉溪市通海縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、忻州市忻府區(qū)
南平市政和縣、哈爾濱市賓縣、內(nèi)江市市中區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、湘西州鳳凰縣
成都市龍泉驛區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、貴陽市花溪區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、大連市西崗區(qū)
內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、本溪市平山區(qū)、南平市光澤縣、贛州市石城縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、周口市鄲城縣、廣西崇左市江州區(qū)、安慶市大觀區(qū)、保山市龍陵縣、遼陽市弓長嶺區(qū)
棗莊市市中區(qū)、長沙市開福區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、信陽市固始縣、德州市樂陵市、贛州市定南縣、上饒市余干縣、雙鴨山市四方臺區(qū)
潮州市饒平縣、文山富寧縣、洛陽市汝陽縣、惠州市惠東縣、九江市修水縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、西安市碑林區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、信陽市光山縣、內(nèi)蒙古烏海市烏達區(qū)
佳木斯市郊區(qū)、大同市廣靈縣、哈爾濱市賓縣、文山西疇縣、湛江市麻章區(qū)
廣西柳州市柳江區(qū)、天津市紅橋區(qū)、晉城市高平市、常州市天寧區(qū)、宿州市靈璧縣
大同市左云縣、四平市鐵西區(qū)、晉中市左權(quán)縣、廣州市天河區(qū)、聊城市東阿縣、攀枝花市鹽邊縣、滁州市來安縣、三明市泰寧縣、重慶市巴南區(qū)、株洲市荷塘區(qū)
曲靖市富源縣、蘇州市相城區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、松原市寧江區(qū)、通化市輝南縣、北京市東城區(qū)、資陽市樂至縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、江門市蓬江區(qū)、淮北市杜集區(qū)
三門峽市靈寶市、天津市武清區(qū)、成都市金堂縣、保山市隆陽區(qū)、三明市三元區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、南平市延平區(qū)、寶雞市太白縣、中山市小欖鎮(zhèn)
阿壩藏族羌族自治州紅原縣、恩施州咸豐縣、濰坊市壽光市、阿壩藏族羌族自治州金川縣、上海市虹口區(qū)、遵義市綏陽縣、汕頭市濠江區(qū)
濰坊市昌邑市、江門市開平市、焦作市武陟縣、重慶市江北區(qū)、蚌埠市禹會區(qū)、上海市閔行區(qū)
無錫市惠山區(qū)、廣西柳州市融水苗族自治縣、延邊汪清縣、儋州市新州鎮(zhèn)、天津市北辰區(qū)、太原市尖草坪區(qū)、常德市澧縣、遼陽市文圣區(qū)、亳州市蒙城縣
黃南澤庫縣、通化市二道江區(qū)、昭通市鹽津縣、滁州市瑯琊區(qū)、漢中市略陽縣、牡丹江市陽明區(qū)、邵陽市綏寧縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、湛江市霞山區(qū)
呂梁市汾陽市、大理鶴慶縣、牡丹江市寧安市、天津市靜海區(qū)、海西蒙古族格爾木市、湘潭市岳塘區(qū)、北京市東城區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)、成都市成華區(qū)
汕尾市陸豐市、成都市大邑縣、營口市老邊區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、臺州市天臺縣
保山市施甸縣、忻州市定襄縣、晉中市祁縣、中山市大涌鎮(zhèn)、遼源市西安區(qū)、徐州市沛縣、洛陽市偃師區(qū)、安康市白河縣
黔西南普安縣、南昌市新建區(qū)、昭通市威信縣、沈陽市鐵西區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、張家界市永定區(qū)、重慶市大足區(qū)
延安市延川縣、濟南市萊蕪區(qū)、紹興市新昌縣、甘南碌曲縣、綏化市肇東市、常州市新北區(qū)、濟寧市魚臺縣、自貢市自流井區(qū)
滁州市天長市、十堰市房縣、臨沂市沂水縣、泰州市靖江市、平?jīng)鍪徐`臺縣、平?jīng)鍪袥艽h、四平市公主嶺市、郴州市汝城縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、永州市零陵區(qū)
阿壩藏族羌族自治州松潘縣、潮州市潮安區(qū)、茂名市信宜市、遵義市赤水市、蚌埠市龍子湖區(qū)
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金華市金東區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、鞍山市千山區(qū)、濟南市長清區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、寧波市鄞州區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、杭州市桐廬縣、成都市龍泉驛區(qū)
南平市浦城縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、呂梁市臨縣、焦作市沁陽市、大慶市薩爾圖區(qū)、紅河元陽縣、北京市門頭溝區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、中山市西區(qū)街道
安陽市湯陰縣、達州市萬源市、郴州市北湖區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、濟南市長清區(qū)、通化市二道江區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、廣西玉林市北流市
廣西百色市德?？h、揭陽市普寧市、臺州市路橋區(qū)、寶雞市太白縣、贛州市瑞金市、商丘市永城市、三門峽市陜州區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、宿遷市宿城區(qū)
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黔南甕安縣、臨沂市臨沭縣、大理永平縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、贛州市寧都縣、臨夏康樂縣、溫州市文成縣、紅河蒙自市、臨沂市莒南縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)
信陽市潢川縣、黃岡市紅安縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、上海市閔行區(qū)
廣西柳州市柳北區(qū)、安慶市宿松縣、六安市霍邱縣、南通市海安市、隨州市曾都區(qū)、成都市簡陽市、昭通市昭陽區(qū)、寧夏固原市原州區(qū)、深圳市坪山區(qū)
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黔西南興仁市、黃山市歙縣、邵陽市新寧縣、岳陽市湘陰縣、牡丹江市陽明區(qū)、遵義市赤水市
龍巖市武平縣、平頂山市魯山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、鄭州市鞏義市、孝感市孝南區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、溫州市鹿城區(qū)、黔東南岑鞏縣、遂寧市蓬溪縣、濮陽市范縣
呂梁市興縣、普洱市景谷傣族彝族自治縣、汕尾市陸豐市、甘孜巴塘縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、寶雞市陳倉區(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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