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上海市靜安區(qū)、直轄縣仙桃市、東莞市茶山鎮(zhèn)、懷化市鶴城區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、鹽城市亭湖區(qū)、晉城市澤州縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、南昌市東湖區(qū)
咸寧市通城縣、廣西來賓市合山市、洛陽市澗西區(qū)、廣西崇左市扶綏縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、樂山市沙灣區(qū)、楚雄南華縣
牡丹江市海林市、杭州市富陽區(qū)、安慶市懷寧縣、伊春市金林區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)
雙鴨山市饒河縣、吉林市永吉縣、恩施州利川市、自貢市自流井區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、哈爾濱市香坊區(qū)、五指山市通什、麗江市寧蒗彝族自治縣
溫州市平陽縣、昭通市綏江縣、沈陽市遼中區(qū)、清遠市佛岡縣、丹東市振安區(qū)
瓊海市龍江鎮(zhèn)、忻州市寧武縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、開封市杞縣
南陽市桐柏縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、大理祥云縣、甘南卓尼縣、蘇州市相城區(qū)
延安市子長市、瓊海市會山鎮(zhèn)、深圳市坪山區(qū)、營口市西市區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、上海市奉賢區(qū)、眉山市丹棱縣、九江市彭澤縣、寧波市象山縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)
酒泉市玉門市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、呂梁市臨縣、永州市雙牌縣、十堰市竹山縣、莆田市荔城區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、周口市川匯區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、長春市綠園區(qū)
雅安市漢源縣、文山硯山縣、甘孜爐霍縣、咸陽市三原縣、定西市安定區(qū)、廣州市增城區(qū)
齊齊哈爾市甘南縣、九江市修水縣、信陽市光山縣、遼源市西安區(qū)、九江市德安縣、廣西崇左市寧明縣、西寧市湟源縣、忻州市保德縣
上饒市弋陽縣、蘭州市紅古區(qū)、武威市民勤縣、煙臺市福山區(qū)、清遠市連山壯族瑤族自治縣、濮陽市臺前縣、文山丘北縣、九江市潯陽區(qū)、忻州市保德縣
甘孜白玉縣、大理鶴慶縣、濟南市萊蕪區(qū)、宜昌市秭歸縣、齊齊哈爾市拜泉縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、成都市雙流區(qū)、泉州市南安市
蕪湖市繁昌區(qū)、濟南市濟陽區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、銅仁市印江縣、三門峽市澠池縣、隴南市成縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣
荊州市洪湖市、株洲市荷塘區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、蘭州市西固區(qū)、廣西桂林市荔浦市、安陽市湯陰縣、天水市麥積區(qū)、瀘州市納溪區(qū)
天津市武清區(qū)、東營市廣饒縣、中山市黃圃鎮(zhèn)、廣西柳州市鹿寨縣、菏澤市鄄城縣、廣西百色市樂業(yè)縣、蘇州市姑蘇區(qū)
黔南福泉市、渭南市韓城市、張掖市山丹縣、咸陽市淳化縣、宜昌市長陽土家族自治縣、長治市襄垣縣、廣西欽州市欽北區(qū)、宜賓市筠連縣
貴陽市云巖區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、延邊琿春市、南陽市西峽縣、通化市梅河口市、涼山雷波縣、東莞市厚街鎮(zhèn)
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安陽市滑縣、濮陽市范縣、煙臺市萊陽市、遼源市東遼縣、新鄉(xiāng)市封丘縣
安康市漢陰縣、大同市渾源縣、曲靖市羅平縣、漢中市佛坪縣、黃岡市紅安縣、贛州市章貢區(qū)、清遠市清新區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、保山市龍陵縣
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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
荊州市公安縣、忻州市寧武縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、淄博市博山區(qū)、上饒市婺源縣、南陽市桐柏縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、昆明市宜良縣、廣西來賓市武宣縣
龍巖市長汀縣、臨夏永靖縣、阜陽市太和縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、延安市延長縣
陽江市陽東區(qū)、宿州市碭山縣、甘南卓尼縣、廣西桂林市全州縣、溫州市龍港市、紹興市柯橋區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、濮陽市華龍區(qū)
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東莞市中堂鎮(zhèn)、洛陽市宜陽縣、大理大理市、黃山市屯溪區(qū)、四平市伊通滿族自治縣、涼山喜德縣、濱州市沾化區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、合肥市肥東縣
襄陽市襄州區(qū)、麗江市永勝縣、沈陽市新民市、天津市濱海新區(qū)、衡陽市衡陽縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、萬寧市大茂鎮(zhèn)
棗莊市市中區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、濟南市歷城區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、阜陽市太和縣、大理南澗彝族自治縣、太原市萬柏林區(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,可以服務于用戶的目的地推薦,機票/酒店預定、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大模型應用的一大試驗田,很多大模型公司推出基礎模型產(chǎn)品后都會用行程規(guī)劃做應用示范,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用,難在哪?
旅行規(guī)劃是生活中常見的復雜決策之一。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,也有很多大模型應用公司瞄準了該場景做應用。
但實際上,旅游領(lǐng)域大模型應用的進展卻遠遠不如預期,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)劃包含一組復雜的決策鏈路,涉及到用戶的食住行,包括不限于預算、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)又有所滯后導致泛化能力下降,無法適應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,加上平臺的供應鏈數(shù)據(jù)、服務評價數(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訂的閉環(huán)。比起跳轉(zhuǎn)多個平臺搜尋靈感,還要反復比價,分別預訂機票、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訂,對平臺業(yè)務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,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和思考邏輯復制下來,就能從一天服務5個人,做到一天服務500個、5000個人,大規(guī)模地提升他服務消費者的能力。
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?!蹦昵埃@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、本地人導游、預算管理師、服務保障專員等多個專業(yè)助手。
以最復雜的行程規(guī)劃任務來說,在了解到用戶需求之后,行程助手會喚起相應的智能體,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,匹配對應的機酒商品方便用戶收藏和預訂,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、可導航的手繪地圖,以及基于LBS(基于位置的服務)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,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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