AI正以惊人的速度重塑在线旅游行业,今年上半年便掀起了一场AI旋风。各大平台纷纷推出AI旅游助手,试图将人工智能融入旅行的每一个环节。马蜂窝在2025世界人工智能大会上亮相AI旅游助手APP,定位为”目的地专属管家”,并上线个性化攻略定制产品”AI路书”;途牛4月推出”AI助手小牛”,随后不断迭代功能;飞猪推出”飞猪AI问一问”,第一时间接入DeepSeek-R1大模型;同程旅行则与DeepSeek合作,推出整合了DeepSeek技术的”程心AI”大模型;携程更早前已推出垂直大模型”携程问道”和AI客服助手”TripGenie”……尽管AI在互联网其他领域的渗透速度令人瞩目,但在在线旅游行业却显得相对缓慢。究其原因,消费者需求的高度个性化、涉及场景的复杂多样性以及海量数据的处理难度,一直是行业面临的三大挑战。然而,AI在深度学习和思考能力上的突破,为这一领域带来了前所未有的破壁机会。

AI旅游助手:效率与个性化之争,未来可期插图

携程创始人梁建章在行业活动上表示,虽然在线旅游AI智能体发展相对缓慢,但前景依然值得期待。同程旅行财报中强调将持续加大AI应用投入,实现从”AI推荐”到”AI决策执行+预定执行”的完整闭环。途牛旗下大模型近期通过生成式人工智能服务备案,未来将构建更全面的AI布局。AI旅游助手的密集上线确实为用户带来了全新体验,显著提升了出行效率和旅游满意度。但现阶段的技术瓶颈同样不容忽视:AI训练数据更新滞后、各环节存在数据孤岛导致信息准确性不足;场景化定制能力欠缺,难以满足用户日益增长的个性化需求……这些难题的解决程度,将直接决定AI旅游助手的长期发展前景。

AI旅游助手:效率与个性化之争,未来可期插图1

## AI旅游助手横评:基础功能齐全,深度思考能力是核心

AI旅游助手:效率与个性化之争,未来可期插图2

横向对比各大平台的AI旅游助手,我们发现它们主要解决了两大用户痛点。首先是”提升效率”:基础功能已实现一站式服务。从交通票务查询预订,到酒店景点推荐预约,AI助手将繁琐的出行准备流程化繁为简。但具体操作体验存在差异,反映出各平台底层技术和设计逻辑的不同。以”明天广州到上海高铁票”为例,同程”程心AI”不仅提供班次推荐,还附上时长、余票、停靠站等详细说明;飞猪”问一问”以表格形式呈现结果,并附加出行贴士;携程”问道”则直接展示列车列表;途牛”AI助手小牛”的语义理解能力相对较弱,需要更精确的指令才能获得满意结果。酒店预订方面,同程和飞猪的推荐依然细致,同程”程心AI”具有记忆关联性,能承接上一个查询推荐高铁站周边酒店并提供优劣势分析;携程的选择最为丰富,按价位分类并附上卖点分析;马蜂窝的推荐则最为简单。这些差异反映出平台在数据样本、交易链路和底层架构上的不同优势。携程凭借庞大的用户群和丰富的商家资源,自然能提供更丰富的选择;而马蜂窝、同程、飞猪则各有侧重,通过垂直数据和DeepSeek加持的深度思考能力,努力拓宽服务维度。

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其次是”优化体验”:AI助手已能胜任简单的行程规划,从景点网红餐厅攻略到户外装备建议,都能提供详细建议。以”北京三日游攻略”为例,各平台基本都能给出包含交通、住宿、景点、餐饮的完整方案。但攻略的精细度和侧重点仍存在差异:马蜂窝和同程的攻略相当仔细,前者注重打卡体验,后者关注出行保障;携程的攻略简洁严谨,可直接跳转预订;飞猪则更注重完整度,考虑了出发日交通等前期安排。如果说基础功能体现了AI的工具属性,让助手变得”有用”,那么完整的行程规划能力则让AI更接近”助手”本质,从被动执行指令到主动提供引导,让助手更”好用”。这种从”能用”到”好用”的升级,正是AI助手深度思考和人机交互能力完善的体现。这一快速迭代与DeepSeek崛起带来的底层技术变革密不可分,为平台创造了低成本部署和快速训练的条件。

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## 数据孤岛与场景局限:AI旅游助手如何突破瓶颈

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然而,AI旅游助手的推广落地仍面临行业特有难题。一方面,旅游攻略的低容错率与AI信息准确度存在天然矛盾。航班、景点门票等信息变动快、不确定性高,AI数据库难以实时更新,导致推荐失真甚至事实性错误,严重影响用户体验。社交平台上的用户反馈显示,不少人对AI攻略的信息准确性表示不满,从推荐已关闭的餐厅、线路错误,到”篡改”当地习俗、虚构景点,这些问题严重挫伤了用户信心。《消费者报道》调查显示,AI预订、比价和筛选功能使用率低,即使是行程规划和景点推荐,用户也仅作参考。旅游意味着进入陌生环境,人们天生厌恶不确定性,AI助手要解决这一难题,需要打通航司、公交、酒店、景区等各方数据孤岛。尤其下沉城市、中小型景区、非连锁酒店的数字化程度有限,加剧了数据缺失问题。

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另一方面,场景化、定制化能力仍是AI助手的短板。现阶段各平台AI助手制定的攻略撞脸严重,行程模式化,对小众需求适配差。要么需要用户输入大量关键词,要么受限于数据多样性难以提供个性化方案。虽然旅游平台的数据源比通用大模型更具针对性,但垂直数据也带来局限——许多博主攻略模板化生产,训练出的AI也难以摆脱场景局限。然而,年轻一代游客正推动旅游习惯变革,千人千面的个性化规划成为主流,AI助手亟需适应这一趋势。

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## 平台应对策略:发挥优势,回归用户

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面对这些挑战,平台主要采取两条主线应对。一是发挥自身优势,弥补信息准确性缺陷。携程依托领先的酒旅资源和雄厚技术,构建覆盖B-C两端的AI生态网,以B端建设反哺C端体验。飞猪、同程、途牛则采用多智能体驱动模式,将不同功能拆分为独立又协作的子AI Agent,通过并行处理加快数据更新集成,提高准确度。二是面对场景限制时换个思路:不迷信AI,引导用户多轮次交互。马蜂窝最新推出的AI路书值得借鉴,用户需输入详细偏好(如喜欢热闹或独处、偏爱自然风光或人文风俗等),甚至高原适应能力,才能生成个性化路书。虽然响应慢、测试阶段且体验样本有限,但这种回归用户需求的产品设计逻辑值得肯定——提供有温度的科技体验,才是AI旅游助手最大价值。

## 未来展望:从技术导向转向综合发展

总体而言,AI旅游助手仍处于早期阶段,功能设计和配套部署有待完善。但AI的渗透确实改写了游戏规则。未来,若能从单纯技术导向转向成熟底层技术+用户场景融合+人性化关怀的综合发展路线,解决信任问题、降低使用门槛,便有机会构建可持续的内容与商业闭环。当AI不再仅仅是冰冷的数据处理器,而是成为懂用户、善沟通的出行伙伴时,它才能真正释放价值,开启旅游新纪元。

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