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濰坊市臨朐縣、天津市河西區(qū)、宣城市郎溪縣、宜賓市興文縣、信陽市平橋區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、三明市建寧縣、臨沂市沂水縣
成都市新津區(qū)、遼源市西安區(qū)、黔東南錦屏縣、威海市榮成市、伊春市友好區(qū)、咸陽市淳化縣、溫州市樂清市
攀枝花市鹽邊縣、廣西百色市平果市、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、洛陽市嵩縣、成都市彭州市、南充市儀隴縣、衡陽市常寧市、鐵嶺市西豐縣、臨汾市霍州市
上海市崇明區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、紹興市嵊州市、萬寧市東澳鎮(zhèn)、安陽市內(nèi)黃縣、延安市子長市、黔東南三穗縣、四平市伊通滿族自治縣、連云港市連云區(qū)
咸陽市涇陽縣、運城市聞喜縣、南京市江寧區(qū)、廣西柳州市柳江區(qū)、延安市延長縣、三亞市吉陽區(qū)、昭通市水富市、邵陽市城步苗族自治縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)
福州市閩侯縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、畢節(jié)市大方縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、呂梁市方山縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、保山市施甸縣
菏澤市巨野縣、東營市東營區(qū)、文山文山市、安康市石泉縣、廣西貴港市港南區(qū)、洛陽市洛寧縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、連云港市連云區(qū)、安康市漢陰縣、洛陽市汝陽縣
玉樹稱多縣、甘南夏河縣、太原市萬柏林區(qū)、日照市莒縣、衢州市江山市、懷化市沅陵縣
株洲市茶陵縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、濮陽市清豐縣、吉林市永吉縣、黃岡市黃州區(qū)、西寧市湟源縣、惠州市惠陽區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)
大理南澗彝族自治縣、伊春市南岔縣、綿陽市北川羌族自治縣、東方市江邊鄉(xiāng)、重慶市長壽區(qū)、玉樹治多縣、紅河河口瑤族自治縣、上海市浦東新區(qū)
鄭州市管城回族區(qū)、揭陽市普寧市、荊州市江陵縣、廣西柳州市柳北區(qū)、重慶市永川區(qū)、西安市藍田縣、四平市伊通滿族自治縣、遼陽市燈塔市、東莞市石龍鎮(zhèn)、蕪湖市鳩江區(qū)
深圳市鹽田區(qū)、寧德市周寧縣、白山市臨江市、隴南市禮縣、銅仁市萬山區(qū)
沈陽市遼中區(qū)、九江市瑞昌市、六盤水市鐘山區(qū)、株洲市淥口區(qū)、廣西來賓市武宣縣、日照市莒縣
廣西百色市田林縣、張家界市武陵源區(qū)、韶關市翁源縣、貴陽市白云區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、白銀市靖遠縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨汾市永和縣
天水市秦安縣、蘭州市安寧區(qū)、伊春市伊美區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、菏澤市定陶區(qū)、涼山越西縣、淄博市張店區(qū)
長沙市長沙縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、黃石市黃石港區(qū)、忻州市五臺縣、中山市港口鎮(zhèn)、平頂山市汝州市、長沙市岳麓區(qū)、溫州市平陽縣
孝感市云夢縣、畢節(jié)市赫章縣、泰安市肥城市、德州市齊河縣、三亞市天涯區(qū)
武漢市青山區(qū)、隨州市廣水市、南充市高坪區(qū)、巴中市平昌縣、黔西南晴隆縣、贛州市全南縣
蘇州市吳江區(qū)、南通市通州區(qū)、福州市馬尾區(qū)、連云港市東?？h、濰坊市坊子區(qū)
昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、煙臺市萊山區(qū)、重慶市南岸區(qū)、寧波市余姚市
廣西桂林市興安縣、南昌市青云譜區(qū)、天津市北辰區(qū)、廣西貴港市平南縣、安陽市湯陰縣、嘉興市海鹽縣、宿州市蕭縣、寧夏固原市彭陽縣、長治市壺關縣、潮州市饒平縣
深圳市龍崗區(qū)、煙臺市海陽市、南陽市臥龍區(qū)、甘南舟曲縣、湘西州古丈縣
濟南市商河縣、武漢市青山區(qū)、甘南碌曲縣、濟寧市汶上縣、郴州市宜章縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、廣西北海市海城區(qū)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、日照市東港區(qū)
撫州市崇仁縣、文山文山市、天津市西青區(qū)、雞西市密山市、濮陽市濮陽縣、嘉興市桐鄉(xiāng)市、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
黃南河南蒙古族自治縣、太原市迎澤區(qū)、大理祥云縣、廣西玉林市陸川縣、雞西市梨樹區(qū)
洛陽市宜陽縣、天水市張家川回族自治縣、昆明市呈貢區(qū)、長治市黎城縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達拉特旗、懷化市會同縣
鄭州市管城回族區(qū)、荊州市石首市、威海市榮成市、宜春市銅鼓縣、九江市武寧縣、大理大理市、天津市津南區(qū)、臨沂市蘭山區(qū)
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雞西市滴道區(qū)、廣西南寧市橫州市、楚雄南華縣、聊城市莘縣、煙臺市福山區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、紅河綠春縣
六安市舒城縣、牡丹江市綏芬河市、廈門市海滄區(qū)、安慶市懷寧縣、無錫市江陰市、宜春市袁州區(qū)
贛州市寧都縣、清遠市陽山縣、中山市西區(qū)街道、阜新市細河區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)
泉州市石獅市、淮安市盱眙縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、駐馬店市平輿縣、成都市新都區(qū)
天津市西青區(qū)、潮州市湘橋區(qū)、銅川市宜君縣、鶴崗市南山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗
吉安市廬陵新區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、聊城市臨清市、銅陵市義安區(qū)、寧夏銀川市靈武市
鶴壁市山城區(qū)、杭州市濱江區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、沈陽市沈北新區(qū)、郴州市宜章縣、北京市大興區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣
樂山市馬邊彝族自治縣、信陽市浉河區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、聊城市臨清市、肇慶市德慶縣、蘭州市西固區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)
邵陽市大祥區(qū)、馬鞍山市和縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、德宏傣族景頗族自治州芒市、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、七臺河市茄子河區(qū)、黔東南麻江縣
荊門市沙洋縣、張掖市臨澤縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)、鞍山市鐵西區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣、荊州市石首市、龍巖市連城縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、南昌市西湖區(qū)
廣安市武勝縣、渭南市白水縣、松原市乾安縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、長沙市芙蓉區(qū)、常州市新北區(qū)、朔州市平魯區(qū)
丹東市元寶區(qū)、十堰市鄖陽區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、東方市四更鎮(zhèn)、濰坊市寒亭區(qū)
大理劍川縣、淮安市金湖縣、成都市龍泉驛區(qū)、遼源市東豐縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、周口市西華縣、株洲市醴陵市、內(nèi)江市市中區(qū)、郴州市臨武縣、菏澤市巨野縣
濟南市商河縣、上饒市廣豐區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、南昌市西湖區(qū)、菏澤市成武縣、大連市中山區(qū)、廣西崇左市大新縣、商丘市夏邑縣、成都市都江堰市、鎮(zhèn)江市丹陽市
隴南市武都區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、荊州市監(jiān)利市、周口市項城市、榆林市府谷縣、南京市溧水區(qū)、果洛達日縣、運城市芮城縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、肇慶市德慶縣
廣西北海市鐵山港區(qū)、宜昌市遠安縣、內(nèi)江市資中縣、十堰市竹山縣、天津市河北區(qū)、亳州市蒙城縣
大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、宣城市績溪縣、武漢市江岸區(qū)、廣西桂林市興安縣、安慶市岳西縣、黔南惠水縣、呂梁市交口縣
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宜春市高安市、儋州市中和鎮(zhèn)、三明市將樂縣、東莞市東城街道、東莞市大朗鎮(zhèn)、株洲市荷塘區(qū)、廣西百色市那坡縣、通化市二道江區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
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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，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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