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南平市浦城縣、西寧市湟中區(qū)、天水市麥積區(qū)、襄陽市樊城區(qū)、萬寧市萬城鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、三門峽市義馬市、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)
昆明市呈貢區(qū)、綿陽市安州區(qū)、海東市互助土族自治縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、濟(jì)寧市兗州區(qū)
蘇州市常熟市、佛山市禪城區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣、鷹潭市月湖區(qū)、許昌市長葛市
雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、遵義市湄潭縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、龍巖市永定區(qū)、恩施州巴東縣、廣元市利州區(qū)、運(yùn)城市絳縣、重慶市渝北區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)
寧波市寧海縣、汕頭市金平區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、哈爾濱市通河縣、連云港市灌南縣、樂山市峨眉山市、六安市霍山縣、麗水市景寧畬族自治縣
樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、洛陽市伊川縣、鷹潭市貴溪市、福州市閩清縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、西安市雁塔區(qū)、陽泉市平定縣、鄭州市鞏義市、湘潭市湘潭縣、陽江市陽東區(qū)
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
臨滄市滄源佤族自治縣、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、駐馬店市驛城區(qū)、松原市長嶺縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、運(yùn)城市平陸縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、天津市薊州區(qū)
大連市西崗區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、濰坊市壽光市、重慶市沙坪壩區(qū)、廣元市利州區(qū)
重慶市長壽區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、廣西桂林市全州縣、通化市通化縣、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
臨滄市滄源佤族自治縣、無錫市惠山區(qū)、五指山市毛陽、萬寧市萬城鎮(zhèn)、荊州市荊州區(qū)、北京市懷柔區(qū)、江門市蓬江區(qū)、張掖市臨澤縣
黃岡市浠水縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、忻州市定襄縣、隴南市武都區(qū)、慶陽市環(huán)縣、延安市安塞區(qū)、長治市長子縣、萬寧市和樂鎮(zhèn)、漳州市長泰區(qū)、咸寧市咸安區(qū)
九江市湖口縣、周口市商水縣、天津市西青區(qū)、呂梁市文水縣、鹽城市響水縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)
懷化市沅陵縣、紅河開遠(yuǎn)市、信陽市息縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)
遼源市東遼縣、楚雄永仁縣、濟(jì)寧市梁山縣、曲靖市羅平縣、長治市平順縣、宜春市銅鼓縣、宣城市寧國市、咸陽市三原縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
綏化市青岡縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、楚雄祿豐市、佛山市高明區(qū)
溫州市平陽縣、五指山市毛陽、東莞市厚街鎮(zhèn)、鶴崗市興安區(qū)、安康市平利縣、臺(tái)州市溫嶺市、株洲市攸縣、楚雄雙柏縣、湘西州吉首市、甘孜鄉(xiāng)城縣
平頂山市汝州市、肇慶市懷集縣、德陽市綿竹市、中山市小欖鎮(zhèn)、上海市長寧區(qū)、荊門市沙洋縣、許昌市建安區(qū)、銅陵市樅陽縣、泰安市泰山區(qū)、重慶市武隆區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、隨州市曾都區(qū)、寧波市慈溪市、貴陽市白云區(qū)、黔東南黎平縣、九江市彭澤縣、三明市建寧縣
西安市藍(lán)田縣、陽江市陽西縣、重慶市江北區(qū)、阜新市太平區(qū)、涼山德昌縣、四平市梨樹縣
贛州市信豐縣、大理鶴慶縣、攀枝花市東區(qū)、廣州市越秀區(qū)、寧波市慈溪市、齊齊哈爾市依安縣、昆明市東川區(qū)、三沙市西沙區(qū)、平?jīng)鍪星f浪縣
朔州市山陰縣、海南興海縣、邵陽市綏寧縣、北京市石景山區(qū)、安陽市北關(guān)區(qū)、昭通市水富市、朝陽市龍城區(qū)、懷化市會(huì)同縣、長春市農(nóng)安縣
巴中市恩陽區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、商洛市柞水縣、大理賓川縣、延安市宜川縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣
定安縣龍湖鎮(zhèn)、寧德市霞浦縣、濰坊市坊子區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣、三明市沙縣區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、昆明市西山區(qū)
長治市武鄉(xiāng)縣、阜新市新邱區(qū)、昭通市威信縣、杭州市桐廬縣、西雙版納勐臘縣、駐馬店市遂平縣、臨沂市費(fèi)縣、甘孜巴塘縣
嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、泉州市金門縣、咸陽市淳化縣、梅州市興寧市、臨汾市大寧縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、湛江市遂溪縣
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泉州市洛江區(qū)、巴中市平昌縣、南通市海安市、廣西賀州市富川瑤族自治縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、德陽市旌陽區(qū)、海東市循化撒拉族自治縣、蘇州市張家港市、珠海市金灣區(qū)、廣元市蒼溪縣
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合肥市長豐縣、通化市二道江區(qū)、贛州市寧都縣、成都市錦江區(qū)、吉林市船營區(qū)、杭州市富陽區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、涼山木里藏族自治縣、宿遷市泗洪縣
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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?dòng)浾?| 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(dòng)的旅行規(guī)劃產(chǎn)品“問一問”,集成了通義千問的多個(gè)主力模型,可以服務(wù)于用戶的目的地推薦,機(jī)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(tái)(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(tái)引起了關(guān)注。由于目前還在內(nèi)測階段,平臺(tái)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(jià)格炒到了40元一個(gè)。
文旅場景是AI大模型應(yīng)用的一大試驗(yàn)田,很多大模型公司推出基礎(chǔ)模型產(chǎn)品后都會(huì)用行程規(guī)劃做應(yīng)用示范,專注這個(gè)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(shí)用性受到考驗(yàn),遲遲還沒有爆品產(chǎn)生。當(dāng)垂類公司加入戰(zhàn)局,旅游會(huì)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(shí)還會(huì)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(shí)都會(huì)拿旅行規(guī)劃做示例,也有很多大模型應(yīng)用公司瞄準(zhǔn)了該場景做應(yīng)用。
但實(shí)際上,旅游領(lǐng)域大模型應(yīng)用的進(jìn)展卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如預(yù)期,至今沒有能夠真正走進(jìn)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(huì)愿意去碰容錯(cuò)率非常低的產(chǎn)品。恰恰旅游就是容錯(cuò)率非常低的場景。例如,萬一交通和酒店的信息不準(zhǔn)確,用戶抵達(dá)之后,不僅損失了錢,還損失了時(shí)間。”飛豬技術(shù)負(fù)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(diǎn)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(gè)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(shí)時(shí)變化的,最典型的就是機(jī)票,需要實(shí)時(shí)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(jià)值的并不多。公網(wǎng)上的攻略數(shù)據(jù)需要進(jìn)行清洗和校驗(yàn),實(shí)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(shí)可用,大到航班取消和延誤,小到景區(qū)開閉園時(shí)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(jī)票庫存、航班變更,需要通過GDS(全球分銷系統(tǒng))來付費(fèi)獲取,一些景區(qū)的節(jié)令特點(diǎn)、適合游覽的時(shí)間和風(fēng)險(xiǎn)場景等則需要和景區(qū)的長期生態(tài)合作以及經(jīng)驗(yàn)來判斷。
對于通用模型來說,決策過于復(fù)雜多變,實(shí)時(shí)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(gè)快速變化需要實(shí)時(shí)決策的場景。在面對相關(guān)問題的時(shí)候,模型出現(xiàn)幻覺、準(zhǔn)確率低的情況概率會(huì)更高。但這個(gè)場景的用戶恰恰對出錯(cuò)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(gè)Agent(智能體)來處理相對確定的需求,在實(shí)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(gè)大致攻略的階段,實(shí)用性并不高。用戶仍然需要去具體核對每一項(xiàng)信息的準(zhǔn)確性,然后輾轉(zhuǎn)去各個(gè)平臺(tái)進(jìn)行比價(jià)和預(yù)訂。這些產(chǎn)品對用戶的個(gè)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(shí)際上遠(yuǎn)比想象中難度高得多。
在線旅游平臺(tái)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(tái)來說,也成為了難得的機(jī)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(tái)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(jìn)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(jìn),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(tái)來說,優(yōu)勢是顯而易見的。例如在數(shù)據(jù)上,倪生華認(rèn)為,比起公網(wǎng)數(shù)據(jù),在線旅游平臺(tái)擁有的,經(jīng)過業(yè)務(wù)高度的抽象、結(jié)構(gòu)化有真實(shí)可信度的數(shù)據(jù),會(huì)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(tái)都有豐富的儲(chǔ)備。
例如在“問一問”研發(fā)時(shí),飛豬就規(guī)劃制定這一個(gè)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(shí)、經(jīng)驗(yàn),加上平臺(tái)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、服務(wù)評價(jià)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(shí)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(tái)能帶來的好處也很直觀。通常訪問在線旅游平臺(tái)的用戶已經(jīng)有了具體的出行需求。一個(gè)有效的規(guī)劃助手能夠幫助用戶節(jié)省規(guī)劃時(shí)間,還可以完成從攻略到預(yù)訂的閉環(huán)。比起跳轉(zhuǎn)多個(gè)平臺(tái)搜尋靈感,還要反復(fù)比價(jià),分別預(yù)訂機(jī)票、酒店、門票等,如果在行程助手的幫助下,用戶能在一個(gè)平臺(tái)上完成行程計(jì)劃制定和所有預(yù)訂,對平臺(tái)業(yè)務(wù)和用戶留存無疑是實(shí)打?qū)嵉膸椭?/span>
從大的旅行趨勢來看,目前,消費(fèi)者對于旅游的需求更加偏向個(gè)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(tái)也在推廣旅游定制的服務(wù),但一個(gè)真正了解當(dāng)?shù)芈糜蔚亩ㄖ茙煂?shí)際上成本非常高。
通常來講,一個(gè)旅游定制師平均一天只能服務(wù)5-10個(gè)用戶。如果“問一問”這樣的AI產(chǎn)品能夠?qū)⒍ㄖ茙煹闹R(shí)和思考邏輯復(fù)制下來,就能從一天服務(wù)5個(gè)人,做到一天服務(wù)500個(gè)、5000個(gè)人,大規(guī)模地提升他服務(wù)消費(fèi)者的能力。
對于商戶來說,消費(fèi)者越來越多的個(gè)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(fèi)者的不同需求上100款產(chǎn)品,很多非標(biāo)品也很難靠一個(gè)貨架和詳情頁去描述。AI可以將消費(fèi)者的個(gè)性化需求和旅游從業(yè)者的個(gè)性化服務(wù)能力匹配起來,成為兩方的橋梁。
這么多平臺(tái)爭著做AI也和“生存焦慮”有一定關(guān)系。有在線旅游平臺(tái)從業(yè)者對界面新聞直言,“趕上AI時(shí)代的快車才有希望,不然現(xiàn)在都是頭部一兩家平臺(tái)獨(dú)大,小平臺(tái)很難有生存空間。”年前,這家平臺(tái)為了在AI上進(jìn)度不落后,選擇暫緩其他工作安排,調(diào)動(dòng)人手去集中支持AI項(xiàng)目。
總的來說,在線旅游平臺(tái)做AI旅行助手,既有優(yōu)勢,又有不小的好處,對一些小平臺(tái)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(jī)票”、“找特色酒店”、“規(guī)劃行程”四個(gè)基礎(chǔ)板塊。和其他旅游類AI助手最大不同點(diǎn)在于,“問一問”以多智能體驅(qū)動(dòng),并在用戶界面上呈現(xiàn)出多個(gè)AI助手服務(wù)一個(gè)用戶的體驗(yàn),包含行程助手、路線定制師、智慧交通顧問、酒店顧問、攻略達(dá)人、本地人導(dǎo)游、預(yù)算管理師、服務(wù)保障專員等多個(gè)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(huì)喚起相應(yīng)的智能體,分頭調(diào)用數(shù)據(jù)尋找實(shí)時(shí)機(jī)票、酒店、景區(qū)信息和報(bào)價(jià),預(yù)算管理師則負(fù)責(zé)匯總并核算了相關(guān)費(fèi)用,交由“行程助手”輸出方案,包含往返機(jī)票、入住酒店、每日游玩景點(diǎn)及特色餐飲的建議,匹配對應(yīng)的機(jī)酒商品方便用戶收藏和預(yù)訂,并給出注意事項(xiàng)。“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(shí)的思考鏈。用戶可以看到多個(gè)專家分頭在調(diào)用實(shí)時(shí)的機(jī)票報(bào)價(jià)、酒店報(bào)價(jià)、路線庫等等,協(xié)作完成任務(wù),也會(huì)客觀評價(jià)各個(gè)交通、酒店和路線的優(yōu)劣。

當(dāng)然,目前旅游行業(yè)的AI應(yīng)用還在持續(xù)進(jìn)化的過程中,“問一問”也還僅限其F5及以上會(huì)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(jià)標(biāo)準(zhǔn),不斷校驗(yàn)“問一問”的產(chǎn)出質(zhì)量,進(jìn)行整體效果的迭代。
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