AI规划旅游行程持续进阶

  谁在用AI做规划  

“以前出去旅游，最麻烦的就是做攻略，去年我们去云南，提前一个月就开始在各平台来回切换，小红书找灵感、携程订酒店、高德查路线、大众点评筛餐馆，再‘拉表’分析，搞得比上班还累。现在，把活丢给AI就成。”谈起使用AI做旅行规划的体会，刚从潮汕回来的北京游客司马燕形容——直接打开了新世界的大门。“把需求说得越细，它的攻略就安排得越好。我们用的是旅游平台上的AI，可以根据攻略直接点击链接订房、订机票。关键还有惊喜，这次AI给我推了一家藏在巷子里的甜汤店，连本地朋友都没去过，姜撞奶绝了。”

“AI帮我们把大量的搜索、筛选工作完成了。”小孙是杭州一家互联网公司的软件工程师。最近，他在电脑上部署了OpenClaw（俗称“龙虾”，开源AI智能体），他体会的“快”，是自己根本不用打开任何旅行APP，“龙虾”不仅把行程规划做好了，机票、酒店也都订好了。

五一假期，去南京自由行的小孙第一次让“龙虾”帮忙订酒店。他先通过插件接入途牛开放平台服务，然后输入——“帮我查询5月3日南京夫子庙附近的酒店。”几秒钟后，系统自动列出7家适配酒店，包括距离、档次、房型、价格等对比信息。小孙选择了其中一家继续追加指令：“查看酒店详情”“预订不含早餐的高级大床房两晚”。AI随后整理订单信息并发起下单请求，小孙登录账号授权并完成支付，预订工作完成，整个过程也就几分钟。

作为支持调用外部工具与插件的智能体框架，“龙虾”近来在开发者圈子里颇受关注。记者注意到，途牛、飞猪等在线旅游平台不仅在垂直大模型下不断升级AI助手功能，还在今年纷纷开放平台，面向“龙虾”提供一站式旅游服务能力接口。在多数业者看来，AI正在改变用户处理复杂信息的方式。

那么，谁在用这些工具？同程旅行DeepTrip算法负责人方舟给出的用户画像是——80后、90后占比超过一半，这类用户通常追求高效、偏爱个性化出行；70后及更年长用户的比例也达到了15％，他们把AI视为“省事工具”。从城市分布来看，用户主要集中在一二线城市，但下沉趋势已经开始显现。

携程研究院分析师王菁英观察到，当前AI旅行服务客群覆盖跨境游客、亲子家庭和银发族。“他们的需求往往是叠加式的。比如用户会提出‘上午出发、高铁直达、酒店风景要好、景点选择要考虑腿脚不便的老人和坐不住的孩子’这样细致的需求。”

“龙虾”用户的特征则略有不同。增长黑盒联合网易智企对2000位个人用户的调研显示，深度使用“龙虾”的用户中，技术从业者和早期科技爱好者占比显著。这与“龙虾”有相对较高的技术门槛相关，用户需要自行部署、配置Skill插件、调试指令等。

从使用场景来看，用户对AI的依赖有所不同。同程旅行数据显示，行程规划与酒店机票预订的使用率各占一半，节假日交通预订占比会更高。携程方面则显示，规划功能的使用率显著高于预订功能——用户更依赖AI解决“中国这么大，我该怎么玩”的问题。做行程规划同样是飞猪“问一问”最热门的交互场景之一，占比不断提升。

  竞争转向“懂场景”  

过去一年，AI的竞争焦点主要在大模型参数规模与推理能力上。今年，在旅游行业，这一竞争已经迅速转向“谁更懂真实旅行场景”。

“目前市场上的AI旅行助手大致可以分成3类——通用大模型提供的AI旅行服务、旅游平台开发的AI智能体，以及各地做的AI。”北京第二外国语学院旅游科学学院副院长邓宁分析，通用大模型在泛化能力和推理能力方面较为出色，因此做出的旅游攻略合理性更强，但它们缺乏实时的库存与交易数据；在垂直大模型下，旅游平台的AI最大的优势，恰恰是拥有更强大的旅游供应链；地方智能体则可以让用户快速知晓景区的拥挤度、公共服务信息以及本地玩法等。

相比之下，旅游平台的AI在做规划时的链路更加完整。它们究竟能为用户提供何种维度的服务？

先看共性。首先是行程规划的服务延展性。方舟告诉记者，同程旅行在程心AI首页专门设计了攻略版块，主要目的是降低用户使用门槛。“许多用户还没有习惯如何向AI表达需求，这些攻略相当于‘样板间’。”方舟说，团队通过数据运算筛选出用户可能感兴趣的目的地，由AI生成完整规划，再经过人工审核后展示出来。用户在点击浏览后，通常会基于现成的攻略提出修改意见，从而与AI展开进一步的交互。其次是具备单项旅游产品的查询、咨询和购买功能。王菁英介绍，目前携程问道已经可以自动整合景点、酒店与交通的产品库存，用户点击景点后即可查看评价与购票入口，实现从规划到交易的一体化。

当然，在深度思考能力上，各旅游平台AI有不同的侧重点。邓宁分析，携程问道在旅游供应链实时性和准确性方面有优势，做的攻略完成度和合理性都不错，但是其泛化能力稍有欠缺，例如在某个旅游目的地找餐馆还不是那么妥帖；同程旅行的程心、飞猪千问则在产品形态和体验方面较好，线路可视化和多个定制师的拟人化处理让用户有更好的体验；途牛的旅游线路规划能力比较强；美团问小团在本地化服务方面表现不错。

“这些AI助手的特质是由自身的基因所决定的。比如，旅游平台AI生成的行程方案里，都会嵌入直达产品预订页面的链接入口。这是其核心的商业逻辑。”山东旅游职业学院党委书记闫向军说。

在闫向军看来，这意味着旅游市场未来可能出现新的消费变化。“用户不一定只依赖某一个平台，而是通过自己的专属智能体，同时调用各平台接口，再自动比价、校验与规划。”

事实上，OTA也意识到了这一点，都在做相关部署。方舟告诉记者：“同程旅行不只服务个人用户，还搭建了开放合作体系，开放Skill、MCP（模型上下文协议）、智能体、API（应用程序编程接口）等多种能力。”

途牛同样把重点放在开放生态上。“途牛的CLI是一套旅行服务接口工具，可以把机票、酒店、邮轮、门票等能力开放给AI智能体调用。”途牛资深工程师赵阳介绍，过去团队往往需要为不同服务配置独立工具，而现在通过CLI，可以把所有旅行能力统一封装。更重要的是，它支持“动态服务发现”，也就是说，当途牛平台新增功能后，AI智能体可以自动同步更新，无需重新安装插件。

  让智能体更智能  

尽管用AI做旅游攻略越来越流行，但有一个问题始终绕不开——AI到底靠不靠谱？记者注意到，在社交平台上，不少用户吐槽AI“幻觉”。有人让AI规划欧洲旅行，结果路线里出现“已停运”的火车；有人按AI推荐去找餐厅，却发现店铺已经歇业。一旦出现类似的错误，用户的信任度就会迅速下降。

如何让AI生成的信息真实、经得起验证呢？

同程旅行目前的思路是通过智能体架构直连实时业务数据池。“我们不仅依靠基础大模型的知识，还通过智能体架构，深度接入同程旅行庞大的实时业务数据池。”方舟说，开发团队基于需求复杂度进行分场景响应——如果用户的需求是简单的查询，AI会快速反馈结果，因为航班、酒店等动态信息都是实时准确的；而对于复合型行程规划AI会和用户一起完成决策，需要用户明确兴趣点后再进行深度计算，从而提供具体规划。这既节省了算力资源，也更符合人们做复杂决策时的心理过程。

在王菁英看来，AI推荐想要保真就要基于真实数据而非“近似值”，携程力求确保库存信息和价格实时准确。

途牛走的是“人机协同”的路线。赵阳详细拆解了3个层面的设计想法：在插件层面，稳定对接旅行平台数据，保障房源和价格实时准确，并内置距离、星级、房型等筛选维度；在AI智能体层面，精准识别用户需求，自主拆解任务，按检索、筛选、信息整理的流程有序执行；在安全权限层面，严格区分查询类操作和支付下单类敏感操作——AI仅做辅助指引，核心交易环节必须由用户账号授权、手动确认。

“旅游平台AI在订票场景中的表现相对标准化，用户决策也相对较快；但行程规划过程较复杂，决策成本较高，对于AI给出的信息，用户很难在看到结果的第一时间就形成信任感。”邓宁说，用户收到AI规划的行程后，更倾向于再到其他平台去查询相关信息、反复验证，这本身就是一个持续迭代的过程。

“旅游行业信息繁杂，要做到全面、实时、精准、有条理地匹配用户需求，难度很大。”闫向军说。此外，有一个常被忽略的用户端问题——很多游客和AI对话时表述模糊，需求不够具体，这也是AI给出的方案不够妥帖的原因之一。比如有用户在提需求时只说“一家三口出门旅游”，AI的规划就很难精准匹配；但如果能说明夫妻带8岁男孩出游以及大人偏好、孩子兴趣、出行节奏等细节，AI就会生成更完善的方案。

“所以未来有可能是用户搭建专属私人智能体，录入家庭人员构成、老少喜好、出行经历、假期时长、饮食偏好、居住要求等全部个性化信息，数据留存本地仅供个人使用。”闫向军预设，这样每次规划出行，智能体就会基于预设偏好，自动匹配目的地、整合全域旅游信息。而且，这个专属智能体可以同时调用多家旅游平台的接口，横向比价，还能自动抓取各平台酒店和景区的点评，为用户做最优选择。“未来，或许不再是平台做产品推荐和排行，而是用户根据自身需求，让AI全网筛选、整合、校验信息。”

目前看来，这条赛道让消费者做攻略、订旅游产品变得更加简单；至于AI能不能让其规划的行程都靠谱——这个问题考验的不只是技术，更是整个旅游行业的信息组织能力和生态开放程度。