在线旅游大模型，困在聊天框里

出门旅游，AI为何总在帮倒忙？

01

前几天，我又被在线旅游平台的AI客服气得够呛。

当时，我在客路旅行预订了清迈Divana Lanna Spa的按摩，页面明明写着包含接送，订单里却没有预约方式。

眼看第二天就要出发，好不容易找到平台客服聊天框，迎面跳出个AI机器人，我输入第二天上午的出发时间、地点后，它却像没看见，反复让我在预约、更改日期和套餐开放时间之间选择。

折腾几轮，事情毫无进展，我只好悻悻退出平台，去Google地图找到商家电话后，自己去确认接送。

问题解决了，只是和AI没有半毛钱关系，它不仅没替我节省时间，反而凭空增加了不少障碍。

而过去遇到这种事，我至少可以直接找到商家电话，或者向人工客服说清楚需求，现在多了一个AI，却要先陪它绕上几圈，确认的确啥也办不了，再回到原来的老办法上。

后来，我和一位朋友吐槽这件事，聊着聊着，我们突然发现，在线旅游平台的AI机器人喊了这么多年，真正落到游客身上的变化，好像并没有想象中那么大。

如今，AI可以在几秒钟内生成一份目的地攻略，或者推荐附近餐厅，景点讲解不管真的假的，它也常常说得头头是道，有时甚至比游客自己搜索更加完整。

可旅行并不止于聊天对话框。

我想找间能看到特定景观或安排联通房的酒店，仍要逐页筛选，还有等真到了办理值机、争取升房、修改订单或者退改签时，AI也通常只负责告诉我该去哪里操作，剩下的步骤还是要自己完成。

说白了，AI多数时候只是负责指路，真正动手的依然是游客自己，这和当下流行的Codex等智能体已经开始替人写代码、改程序简直天差地别。

也正因如此，即使在线旅游平台的AI看上去都挺会聊天，却始终没有真正进入我们日常旅行最琐碎的环节里。

不过，当行业陷入套壳聊天的同质化泥潭时，我留意到飞猪最近全新发布的旅行AI“飞猪帮帮”在产品逻辑上已经发生一系列微妙变化。

从近期的公开信息来看，它似乎正在试图跳出光说不练的局限，开始尝试为用户按照签证、中转时间、同行人数等复杂条件寻找机票和酒店，并把AI放进搜索、机酒子频道、行程与订单等页面，替用户处理值机、退票和出票等具体事务。

据称，飞猪帮帮还会在条件合适时帮助用户调整行程或争取升房，接下来可能还会持续关注航班变化，主动护航延误或取消。

这些功能未必多么成熟，但当同行仍忙着展示AI多么会写攻略时，终于有人愿意把AI推进真实的旅游交易和履约环节，显然是件好事。

02

谈及飞猪帮帮这款产品时，飞猪CEO庄卓然有句话让我印象很深。

他说，旅行是门脏活、累活非常多的生意，但就是这些又累、又慢、又繁琐的事情里，蕴藏着AI时代巨大的稀缺资产。

“因为 AI 能不能真的把一件事办成，取决于它够不够得着真实的供给、穿不穿得过真实的交易系统、扛不扛得住真实世界里的意外。’等靠要’永远不会给你答案。”

这句话听起来多少有些反常识，但从历史的视角看，就能理解其中的合理性。

蒸汽机出现前，工厂通常依靠一根巨大的天轴带动所有机器，电机出现后，许多工厂只是将蒸汽机换成电机，天轴、厂房布局和生产流程依旧保留，电力的真正价值自然没有完全释放。

直到人们拆掉天轴，把小型电机安装到每台机器上，并据此重新设计生产线，工厂的生产效率才真正提高。

而过去几年，许多在线旅游平台接入AI，其实也停留在更换动力的阶段。

它们最喜欢让AI做的事情是生成攻略，因为这类功能最容易展示AI的聪明，也最适合用来传播，但它处理的大多是互联网上已有的公开信息。

即使AI推荐了一家已经关门的餐厅，或者把两个相距很远的景点排在一起，游客最多觉得攻略不好用，重新生成一份也就是了。

但真正麻烦的事情，往往发生在攻略生成之后。

比如，一名游客提出，他想找一班不需要过境签、包含托运行李、凌晨转机不超过三个小时的航班。

需求看似简单，背后却涉及签证政策、行李直挂、中转机场、航班时间和实时库存等不同条件，其中任何一项发生变化，原来的推荐都可能失效，靠之前的办法行不通。

行业里对此往往留下两种评价：一种是“你看，我们这个行业门道可多着呢，你们搞AI的不懂”，另一种是“巨头又想来圈一波钱跑路了”。

讽刺的是，能不能用AI去理解行业的真实需求，反而成了无人讨论的问题。

飞猪这次用Agent杀入交易和履约环节，或许根本上想拆掉的，正是OTA运行多年的那根旧“天轴”。

还有个有意思的东西，随着飞猪帮帮发布，我发现飞猪App的主搜和频道页也迎来了大变化。

搜索是在线路游平台的命脉，过去十几年沉淀下来的形式，几乎没有大的变化，基本以关键词搜索为主，比如“香港迪士尼”、“曼谷 酒店 万豪”。

现在飞猪把搜索AI化了，更大的搜索框，用户可以用大白话问它，把情景、条件、预算都说清楚，哪怕你说了200字，它也能识别意图，然后给你用AI总结的方式找到对应商品，点击就能订。

机酒度假的频道也类似，不用输条件、选日期，一个个勾选筛选器，说句话就能完成条件筛选。

不过，传统的交互界面和筛选器，目前飞猪依然保留，估计产品经理也在激进和克制中间摇摆过。

当然，自然语言最终要变成真实订单，Agent还要面对随时变化的价格和库存。

因为不同酒旅、机票产品的退改规则并不相同，地图显示的直线距离也无法代表实际通行时间，某个条件上午成立，到了下午就可能因为航班调整或房型售罄而失效。

一旦订错航班、误判过境政策或者算错退款金额，损失可能达到几千元，整趟行程也会受到影响。

这些脏活累活，恰恰决定了在线旅游平台AI能走多远。

换句话说，飞猪目前做的正是将分散在业务系统和人工客服手里的旅行规则重新整理，逐步变成能够训练和验证的数据。

同时，还要围绕库存、时间、路线和订单建立校验机制，让AI给出的方案经得起真实交易检验。

毕竟，AI内卷时代，回答用户一两次的困惑远远不够，智能体需要记住用户的要求，持续关注订单状态，在航班、价格或者库存发生变化后继续执行。

而进入真实交易，再调动真实服务，并对最终结果负责，或许才是庄卓然所说的“稀缺资产”。

按照飞猪在发布会上的披露，帮办类功能在一两个月内累计开发超过100项，内测阶段收集的63项需求中已有52项上线，平均每天上线1.7项新需求。

如此开发速度，在以前也是少见的，AI带来的改变，可能在这些大公司内部更明显。

03

站在用户角度，我们又希望在线旅游平台的AI未来向哪个方向进化呢？

答案或许很简单，它可以多替游客处理一些需要横跨不同平台的具体麻烦。

说起来，最近在清迈，我每天做得最多的事就是在不同App之间来回切换。

在Klook下单一日游，发现接送信息不清楚，再去Google地图找商家电话，需要联系泰国店员时，还得打开Line或者翻译软件，出门叫车用Grab，查询路线和营业时间继续回到Google地图。

每个App都解决了一个问题，负责把这些服务串起来的人，却始终是我自己。

与此同时，任何一家在线旅游平台想独自吃下所有环节，恐怕都不现实，旅游智能体却可能成为藏在背后的调度者，根据用户当时的处境调用不同服务。

飞猪帮帮放进整个阿里生态中观察，会更有意思。

千问可以提供模型的理解和推理能力，飞猪拥有机票酒店供给、旅行订单以及服务经验，高德补充路线和时间判断，支付宝承接支付，淘宝与淘宝闪购则覆盖旅行装备和抵达目的地后的即时需求。

这些业务过去也有合作，但多数停留在互相导流，用户从淘宝点进飞猪，从飞猪跳到支付宝，最后仍然需要自己完成每一步。

而到了智能体阶段，各项能力或许可以围绕同一个需求被连续调用，游客甚至不用关心背后究竟由哪个App提供服务。

事实上，飞猪此次披露的几个待上线功能，已经显露出这种方向。

比如，AI监测到航班取消后，会结合原有行程和航司政策生成替代方案，如果用户还有接送机订单，它还可以继续联系商家协商退改。

飞猪帮帮也在接入淘宝闪购，根据航班落地时间和入住酒店，询问深夜抵达的游客是否需要提前预订外卖，直接送到酒店。

按照飞猪的说法，这些能力将在国庆长假前陆续上线，目前仍然属于产品规划，究竟能否稳定处理真实行程中的各种意外，还需要时间检验。

但至少，这条路值得期待。

从现有条件来看，飞猪确实比多数在线旅游平台更接近这种形态，发布会上透露，飞猪帮帮的能力可以在飞猪、淘宝和千问等不同入口被调用，并通过Agent或Skill能力实现一处升级、处处可用。

这意味着，阿里过去彼此独立的业务，开始有机会被智能体组织进同一段旅程。

用户提出一个需求以后，系统不仅可以理解意图，还能调用地图判断距离，寻找真实商品，完成支付，并继续跟进后续服务，这远比今天的在线旅游平台们的AI拼命口嗨更重要。

而等到有一天，旅行者不再记得自己为了一个小问题打开过多少App，或许AI才算与我们的旅程深度绑定。