省心还是添乱？AI旅游助手在争议中前进

AI对在线旅游行业的改造，正在提速。

今年上半年，各大平台争相推出面向用户的各类AI旅游助手，刮起了一阵AI旋风：

马蜂窝在2025世界人工智能大会上带来了AI旅游助手APP，计划将其打造成目的地“专属管家”，不久前还上线了个性化攻略定制产品“AI路书”；

途牛在4月推出“AI助手小牛”，随后陆续更新多项功能；

飞猪则推出“飞猪AI问一问”，并第一时间接入DeepSeek-R1大模型；

同程旅行也搭上了DeepSeek这趟快车，在今年3月推出和DeepSeek整合的升级版旅游专属大模型“程心AI”；

携程则在更早前陆续推出垂直大模型“携程问道”、AI客服助手“TripGenie”；

……

和互联网其他细分领域相比，AI在在线旅游行业的渗透速度算不上快。尤其是C端应用侧，消费者需求高度个性化、涉及的场景及数据太多，一直是行业一大挑战。

但深度思考、学习能力的进步，为AI提供了破壁机会。携程创始人梁建章在上半年的一场行业活动上表示，在线旅游AI智能体发展可能较慢，但整体仍值得期待。同程旅行则在刚发布的财报中强调持续加大在AI应用领域的投入，让用户实现从“AI推荐”到“AI决策执行+预定执行”的闭环。途牛旗下的途致大模型也在近期正式通过生成式人工智能服务备案，未来将对AI做更全面的布局。

不可否认，AI旅游助手的密集上线给用户带来了崭新的体验，也能有效提升出行效率和旅游满意度。但现阶段的技术和体验瓶颈同样突出：AI训练数据更新的滞后、不同环节存在数据孤岛，影响信息准确性；缺乏场景化定制能力，难以满足用户日益突出的个性化需求……能否妥善解决这些难题，很大程度上决定AI旅游助手的长期前景。

01 AI旅游助手横评：基础功能齐全，深度思考能力是亮点

横向对比各大平台的AI旅游助手，我们发现它们主要命中了用户两大痛点。

首先是「提升效率」：基础功能齐全，一站式服务已成标配。从出行环节的高铁票/机票查询、筛选、预订，到目的地酒店、景点门票推荐、预约一应俱全，省去了繁琐的出行前准备流程。但在具体操作上，不同平台的体验感略有差别，从中也可以窥探平台底层技术、设计逻辑的差异。

交通出行方面，向各平台的AI助手发送“明天从广州到上海的高铁票”这一简单指令，得到的答案有不同精细程度。同程“程心AI”不仅会给出高铁班次推荐选项，还会给出详细的解释——包括时长、余票数量、中途停靠站点等，帮助用户了解详细信息再做选择。“飞猪问一问”的回答也相当细致、直观，表格呈现形式一目了然，此外还会提供额外出行贴士，如高铁站位置偏僻要提早规划行程、中转方案要预留换乘时间等。

相比之下，携程问道的回复相对简单，直接给出列车列表让用户跳转预订，不做分析推荐。途牛“AI助手小牛”的语义理解能力则要打上一个问号，同样的模糊指令在其他平台均可精准识别，但“AI助手小牛”需要输入更精确的“明天从广州到上海的高铁票推荐”才能得到想要的答案。

同程/飞猪出行订票推荐很详细

酒店预订的体验也有相似的差异。

输入指令“预订上海的酒店”，同程、飞猪的推荐依然很详细，同程“程心AI”有明显的记忆关联性，承接上一个有关高铁票的查询指令推荐高铁站周边酒店和优劣势分析，且直接给出预订链接；飞猪给出的可选方案更多且条理清晰，先根据酒店地址列出分类项（如靠近热门景点、CBD等），再推荐具体酒店，且同样以列表形式清晰呈现。

同程/飞猪酒店推荐结果

相比而言，携程给出的选择是最丰富的，除了考虑地理位置之外，还按照顶级奢华酒店、高端酒店、特色酒店、经济型酒店等不同价位给出推荐，并有酒店卖点的详细分析。

而马蜂窝恰好相反，AI助手给出的答案最简单、选择最少、推荐理由也很简洁。如果需要更精确或丰富的推荐，需要调整指令、添加具体的价格、房型、出行目的等细致要求。

携程/马蜂窝酒店推荐结果

产品设计逻辑向来是以小见大，从这些最简单、最基本功能中，可以看出平台底层大模型、数据样本、交易链路上的不同优势。

携程作为行业老大，拥有最庞大的用户群、链接最多商家，样本数足够多，给出的选择自然更丰富。携程问道发布会上，携程副总裁、CMO（首席营销官）孙波提到数据样本的重要性，携程问道几乎是从500万个可能匹配的选择中挑出5万个可靠的推荐，支撑1次旅游决策。相比之下，以内容起家的马蜂窝在B端资源、交易链路上稍显不足。

要拼数据、拼酒店资源，同程、飞猪恐怕也比不过携程，但好在平台数据足够垂直，DeepSeek加持的深度思考能力也很关键，能让AI助手尽量拓宽思考维度、照顾用户实际需求。飞猪问一问产品负责人就表示，集成DeepSeek和阿里通义千问主力模型后，产品训练变得更细致，加强了对用户体验细节的理解，得出的推荐结果才更人性化。

飞猪/同程AI助手主打深度思考能力

其次是「优化体验」：简单的行程规划已经难不倒AI，从景点、网红餐厅打卡攻略，到户外、特殊场景出行装备都能给出详细建议，努力满足深层次的出行需求。

在测试中输入“北京三日游攻略”指令，各平台的AI助手基本都能给出大致的游玩攻略，从出行、酒店、景点到餐饮安排应有尽有。不过在攻略的精细度、侧重点上，依然可以看到平台间的不同特点。

其中，马蜂窝、同程给出的攻略都相当仔细，只不过关注点不完全一样。前者更注重景点和餐厅打卡体验，精准到颐和园等景点从哪个门进入更方便、网红餐厅哪个位置景观更好、景山公园哪个位置更出片，能看出AI训练阶段投喂了大量博主打卡攻略。同程“程心AI”的攻略虽然没有细致到具体打卡位置、餐厅就餐时段，但十分关注出行的基本保障，比如涉及长城等户外行程时会提供装备建议、对出行线路/难度有详细讲解。

携程的攻略依旧维持简洁风格，且规划严谨，给出精确的地图路线规划，AI对话页面就能直接跳转门票预订，操作简单。飞猪则胜在完整，考虑到出发日交通、落地午餐这些前期行程安排。

马蜂窝/同程/携程/飞猪行程规划

如果说航班查询、订票这些基础功能，是解决出行规划的效率问题，体现AI的工具属性，让AI助手变得“有用”。那么完整的行程规划能力，就是让AI更接近于“助手”本质，从被动接收-执行指令，到主动向用户提供引导、提高旅游满意度，让AI助手更“好用”。

从“能用”到“好用”的升级，背后也体现了AI助手深度思考、人机交互等核心能力的完善。由此不难推断，AI旅游助手在年内快速迭代、更新，和DeepSeek崛起带来的底层技术变革有很大关系，为平台创造了低成本部署、快速训练的条件。

02 数据孤岛叠加场景局限，

AI旅游助手如何更进一步？

然而，正如文章开头所言，AI旅游助手的推广落地不算快，当中涉及到一些旅游行业特有难题。

一方面，旅游攻略的低容错率和AI信息准确度的缺陷是一对天然矛盾。

受天气、政策等客观因素影响，航班、景点门票等信息向来变动快、不确定性强，AI的数据库做不到实时更新，就容易出现推荐失真甚至事实性错误，严重影响用户体验。翻看各大社交平台的讨论帖就能发现，不少用户对AI旅游攻略的信息准确性感到不满，小到推荐已关闭的餐厅、公交线路错误，大到“篡改”当地习俗禁忌、“捏造”景区景点，轻则败兴重则无故增添出行风险。

相似的问题屡次出现，明显挫伤了用户信心。《消费者报道》的一项调查显示，AI预订、AI比价和酒店/机票筛选等功能用户使用率普遍较低；即便是使用率较高的行程规划、景点推荐等功能，用户也只是用作参考，不会完全相信AI。

外出旅游，意味着进入一个完全陌生的环境、脱离熟人网络，这种情境下人们会更厌恶不确定性、害怕出错，这是天性使然。AI旅游助手的难点在于，要提高信息准确度光靠平台还不够：航司、公交公司、酒店、景区运营方都是重要数据源，但彼此之间数据并不连通。尤其是部分下沉城市、中小型景区、非连锁型酒店数字化程度本就有限、样本缺失，加剧数据孤岛现象。

用户对AI的吐槽图源：小红书

另一方面，场景化、定制化能力也是AI旅游助手一大弱点。

现阶段各大平台AI助手制定的攻略撞脸严重，行程模式化，对小众需求（带宠旅行、老年慢游、文化深度研学等）适配差，要么需要多次调整指令、输入尽可能详细的关键词；要么受困于数据多样性不足，始终难以给出贴近需求的规划。

数据、用户高度垂直是旅游平台的优势，其AI助手采用的训练数据源比通用大模型更有针对性。但垂直也是一把双刃剑，用来训练AI的数据样本，很大一部分来自平台上的博主攻略、用户评价，当中许多内容本就是套模板生产的。博主们为了提高曝光率遵循平台算法推荐规则批量生产贴文、推荐的餐厅/景点千篇一律，在此数据基础上训练出来的AI也很难摆脱场景局限。

然而，年轻一代用户的旅游习惯正在变化。千人千面的个性化规划逐渐成为主流，AI助手也需要适应变化，才能跟上潮流。

问题摆在这，接下来怎么办？平台给出了两条主线。

一是发挥所长，找准自己在数据、算力、生态、底层架构上的差异化技术优势，尽力弥补信息准确性不足的缺陷。

比如携程发挥业内领先的酒旅、景区合作资源和雄厚的资金、技术优势，走生态融合路线，正努力构建覆盖B-C两端，从底层大模型到前端应用的AI生态网，以B端建设反哺C端体验。一边借助平台AI能力帮助B端商家完成数字化升级，提供AI客服、AI内容生产、AI商品信息录入等全套AI服务，一边借机会打通数据孤岛、丰富数据样本。

飞猪、同程、途牛的资源、数据样本比不过携程，但采取了更灵活的方式——多智能体驱动。

途牛AI助手采取端到端设计，将不同功能对接到机票小助手、酒店小助手、火车票小助手等子应用AI Agent，相互独立又互相协作，在尽可能保证运算效率的前提下通过子AI Agent加快数据更新-集成，以抹平时间差、提高准确度；飞猪问一问也采取了类似的多智能体共同驱动模式，内置行程助手、路线定制师、智慧交通顾问、酒店顾问等专业助手，以求更准确拆解指令。