新华财经上海5月1日电（谈瑞）出门旅行，不管是“特种兵”还是“躺平游”，不管是“J人”还是“P人”，免不了的第一步就是“做攻略”。
假期宝贵，容不得随心所欲地挥霍——大到整体行程的机票、酒店，小到某个景点的门票、解说，甚至几点几分落日时的最佳拍照机位，哪一处都少不得细细做上一番功课。
这份“看不见的劳动”之庞杂，甚至催生了新的商机。某二手交易平台上，代做旅游攻略的一条帖子轻轻松松就能吸引来上百人询价问单。
截图来自二手交易平台闲鱼App
有专职卖家分享了制作旅游攻略的SOP（Standard Operating Procedure，标准操作程序），并表示“一套流程下来大概要花好几个小时”，具体包括：了解客户需求-搜集基本信息-圈定机酒选择范围-搭建行程框架-细化每日行程及就餐（包括怎么转车、什么路线这种程度的细化）-各种找图片、地图软件截图等-最终输出交付文档。
都2025年了，“AI助理”还不能顶上这份工吗？AI规划旅游，到底靠不靠谱？
AI一键生成旅行攻略，OTA平台纷纷入局
临近“五一”，阿里巴巴旗下的综合性旅游出行服务平台飞猪上线了一个AI“问一问”的新功能。官方演示视频显示，它能够综合考虑出行人员的情况、用户预算以及各种个性化需求，动态生成旅行计划，并一键生成高质量的旅行攻略，同时还简化了旅游预订流程。
截图来自飞猪App
从用户实测来看，飞猪AI“问一问”功能在设计上颇为全面，内置了行程助手、交通顾问、酒店管家、攻略达人等多个智能体角色，实现了多个模型和多个Agent（指有能力主动思考和行动的智能体）的深度整合。用户告知时间、目的地、预算、偏好等信息，“问一问”就能迅速对各项需求进行分析并协同规划，很快就以表格形式生成了一份详细行程，涵盖了景点（亮点简介、排名）、交通（通行方式、预计时间）、酒店（评分、设施和用户评价）等关键信息，支持手动修改和调整预算重新生成，所建议的交通、酒店也支持页面内一键预订，整个过程测试下来观感比较自然流畅。
不过，也有用户直言，“优势就是自身的天然数据优势，配合了多Agents+内置固定工作流，本质还不是灵活的MCP调用（指基于‘Model Context Protocol模型上下文协议’进行的函数或服务调用）。”这名用户在测评中发现，其测试结果返回错误后并不会根据上下文自我纠正。还有用户反馈称，飞猪AI“问一问”生成方案的速度还不够快，通常需要1-2分钟，另外表格中的总预算计算也不够精确。
除了“新秀”飞猪，其他“老牌”OTA（Online Travel Agency，在线旅行社）平台也在前仆后继地研发AI旅游规划产品，如携程推出了AI大模型“携程问道”及“Trip Genie”，同程旅行推出了“程心”大模型，途牛旅游推出了“AI助手小牛”，其共通之处都是依托自身作为OTA平台的生态资源，为游客提供整合式的智能行程规划、酒店预订、交通票务预订等服务。
新华财经实测发现，“携程问道”接入了DeepSeek模型，但可自主选择是否使用该模型。在实际使用过程中，“携程问道”偶现崩溃现象，但在后续重新提供的行程规划中，给出了较为合理的景点、交通、参观时长等实用信息，并在结尾处的“相关推荐”中集中链接了所涉及的景点门票、机票、酒店的携程购买通道。但相较于飞猪AI“问一问”，交互体验较为单一的“携程问道”，略有一种“毛坯房”对阵“精装修”的粗糙感。
截图来自携程App
当然，除了OTA平台建立在自身“机-酒-旅”生态上的AI旅游规划产品，一些目标画像更为直接精准的AI工具也各有千秋，像是海外流行的Expedia、Kayak、Skyscanner、Hopper，以及国内热度较高的奇妙计划、圆周旅迹、指北旅行等，或是结合自身资源禀赋，或是主打用户需求沟通的个性化推荐，各自拥有一帮拥趸。
数据暗礁重重，理想与现实还有多远？
“AI对旅行社和在线旅游平台的短期助力，主要体现在对用户端信息处理的快速高效响应，以及提供个性化推荐、高效预订服务上。”途牛研发中心负责人顾启宁表示。
但上述服务成立的技术底座永远是数据本身。这一点，无论是对于OTA，还是专门的AI旅游规划工具，甚至DeepSeek、ChatGPT等通用大模型而言，都放之四海而皆准。
早在2023年携程AI大模型“携程问道”发布之际，携程集团董事局主席梁建章就曾表示，“旅游是重消费，即使规划节省了半小时，但推荐的酒店或者行程结果可能有5%的概率是错的，对用户而言就是得不偿失的，可靠性对旅游来说特别重要。”梁建章认为，解决准确率问题是AI服务性能的关键。
打开社交平台，因为听从AI旅游规划推荐而“踩坑”的“避雷帖”并不少见，所提及的问题，从车费信息更新不及时到路线不合理走“回头路”，从推荐早已歇业的“幽灵餐厅”到日行2万步走到“生无可恋”，各类“信息差”极大影响了游览体验，有用户气急直呼“人工智障”。
截图来自小红书App
AI旅游规划工具的核心之一在于数据的收集、整理与分析。然而，如何收集并准确理解用户零散模糊的需求，并在利用这些数据的同时保护用户隐私成为一大难题。例如，AI模型需要大量非结构化数据进行训练，这些数据可能包含诸多敏感信息，如位置轨迹、消费能力、人际关系等，若处理不当可能导致隐私泄露，但若训练数据不足则又可能会导致“偏听偏误”，进一步加剧其不可靠的刻板印象。
在当前各大OTA、点评平台、社交平台、支付平台等纷纷“拥数据自重”的割裂局面下，AI效能的发挥被极大程度地约束。当用户要求“推荐三里屯附近人均200元且宠物友好的意大利餐厅”时，AI需要同时调用地图数据、消费数据、商户服务数据，现实中这种跨平台数据整合成功率并不算高。
此外，算法伦理也是加剧AI旅游规划助手“理想与现实”落差的原因之一。OTA是否会优先推荐自家销售产品、店家是否存在点评平台“刷好评”现象、社交平台是否采用基于内容热度的推荐逻辑等，都可能影响AI旅游攻略的实际体感。
事实上，用户对于AI旅游规划助手的想象是非常美好的，就像钢铁侠的AI管家贾维斯（Javis）一样，能够通过有来有回的自然语言沟通，输出基于个性化需求的指令，然后快速获得准确有效的行程信息，并一站式完成符合其消费习惯的机票、酒店、餐厅、景点等的预订工作。但站在当下的时点上，距离真正实现这些畅想，AI旅游规划助手仍然有很长一段路要走。
编辑：林郑宏
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新华财经上海5月1日电（谈瑞）出门旅行，不管是“特种兵”还是“躺平游”，不管是“J人”还是“P人”，免不了的第一步就是“做攻略”。
假期宝贵，容不得随心所欲地挥霍——大到整体行程的机票、酒店，小到某个景点的门票、解说，甚至几点几分落日时的最佳拍照机位，哪一处都少不得细细做上一番功课。
这份“看不见的劳动”之庞杂，甚至催生了新的商机。某二手交易平台上，代做旅游攻略的一条帖子轻轻松松就能吸引来上百人询价问单。
截图来自二手交易平台闲鱼App
有专职卖家分享了制作旅游攻略的SOP（Standard Operating Procedure，标准操作程序），并表示“一套流程下来大概要花好几个小时”，具体包括：了解客户需求-搜集基本信息-圈定机酒选择范围-搭建行程框架-细化每日行程及就餐（包括怎么转车、什么路线这种程度的细化）-各种找图片、地图软件截图等-最终输出交付文档。
都2025年了，“AI助理”还不能顶上这份工吗？AI规划旅游，到底靠不靠谱？
AI一键生成旅行攻略，OTA平台纷纷入局
临近“五一”，阿里巴巴旗下的综合性旅游出行服务平台飞猪上线了一个AI“问一问”的新功能。官方演示视频显示，它能够综合考虑出行人员的情况、用户预算以及各种个性化需求，动态生成旅行计划，并一键生成高质量的旅行攻略，同时还简化了旅游预订流程。
截图来自飞猪App
从用户实测来看，飞猪AI“问一问”功能在设计上颇为全面，内置了行程助手、交通顾问、酒店管家、攻略达人等多个智能体角色，实现了多个模型和多个Agent（指有能力主动思考和行动的智能体）的深度整合。用户告知时间、目的地、预算、偏好等信息，“问一问”就能迅速对各项需求进行分析并协同规划，很快就以表格形式生成了一份详细行程，涵盖了景点（亮点简介、排名）、交通（通行方式、预计时间）、酒店（评分、设施和用户评价）等关键信息，支持手动修改和调整预算重新生成，所建议的交通、酒店也支持页面内一键预订，整个过程测试下来观感比较自然流畅。
不过，也有用户直言，“优势就是自身的天然数据优势，配合了多Agents+内置固定工作流，本质还不是灵活的MCP调用（指基于‘Model Context Protocol模型上下文协议’进行的函数或服务调用）。”这名用户在测评中发现，其测试结果返回错误后并不会根据上下文自我纠正。还有用户反馈称，飞猪AI“问一问”生成方案的速度还不够快，通常需要1-2分钟，另外表格中的总预算计算也不够精确。
除了“新秀”飞猪，其他“老牌”OTA（Online Travel Agency，在线旅行社）平台也在前仆后继地研发AI旅游规划产品，如携程推出了AI大模型“携程问道”及“Trip Genie”，同程旅行推出了“程心”大模型，途牛旅游推出了“AI助手小牛”，其共通之处都是依托自身作为OTA平台的生态资源，为游客提供整合式的智能行程规划、酒店预订、交通票务预订等服务。
新华财经实测发现，“携程问道”接入了DeepSeek模型，但可自主选择是否使用该模型。在实际使用过程中，“携程问道”偶现崩溃现象，但在后续重新提供的行程规划中，给出了较为合理的景点、交通、参观时长等实用信息，并在结尾处的“相关推荐”中集中链接了所涉及的景点门票、机票、酒店的携程购买通道。但相较于飞猪AI“问一问”，交互体验较为单一的“携程问道”，略有一种“毛坯房”对阵“精装修”的粗糙感。
截图来自携程App
当然，除了OTA平台建立在自身“机-酒-旅”生态上的AI旅游规划产品，一些目标画像更为直接精准的AI工具也各有千秋，像是海外流行的Expedia、Kayak、Skyscanner、Hopper，以及国内热度较高的奇妙计划、圆周旅迹、指北旅行等，或是结合自身资源禀赋，或是主打用户需求沟通的个性化推荐，各自拥有一帮拥趸。
数据暗礁重重，理想与现实还有多远？
“AI对旅行社和在线旅游平台的短期助力，主要体现在对用户端信息处理的快速高效响应，以及提供个性化推荐、高效预订服务上。”途牛研发中心负责人顾启宁表示。
但上述服务成立的技术底座永远是数据本身。这一点，无论是对于OTA，还是专门的AI旅游规划工具，甚至DeepSeek、ChatGPT等通用大模型而言，都放之四海而皆准。
早在2023年携程AI大模型“携程问道”发布之际，携程集团董事局主席梁建章就曾表示，“旅游是重消费，即使规划节省了半小时，但推荐的酒店或者行程结果可能有5%的概率是错的，对用户而言就是得不偿失的，可靠性对旅游来说特别重要。”梁建章认为，解决准确率问题是AI服务性能的关键。
打开社交平台，因为听从AI旅游规划推荐而“踩坑”的“避雷帖”并不少见，所提及的问题，从车费信息更新不及时到路线不合理走“回头路”，从推荐早已歇业的“幽灵餐厅”到日行2万步走到“生无可恋”，各类“信息差”极大影响了游览体验，有用户气急直呼“人工智障”。
截图来自小红书App
AI旅游规划工具的核心之一在于数据的收集、整理与分析。然而，如何收集并准确理解用户零散模糊的需求，并在利用这些数据的同时保护用户隐私成为一大难题。例如，AI模型需要大量非结构化数据进行训练，这些数据可能包含诸多敏感信息，如位置轨迹、消费能力、人际关系等，若处理不当可能导致隐私泄露，但若训练数据不足则又可能会导致“偏听偏误”，进一步加剧其不可靠的刻板印象。
在当前各大OTA、点评平台、社交平台、支付平台等纷纷“拥数据自重”的割裂局面下，AI效能的发挥被极大程度地约束。当用户要求“推荐三里屯附近人均200元且宠物友好的意大利餐厅”时，AI需要同时调用地图数据、消费数据、商户服务数据，现实中这种跨平台数据整合成功率并不算高。
此外，算法伦理也是加剧AI旅游规划助手“理想与现实”落差的原因之一。OTA是否会优先推荐自家销售产品、店家是否存在点评平台“刷好评”现象、社交平台是否采用基于内容热度的推荐逻辑等，都可能影响AI旅游攻略的实际体感。
事实上，用户对于AI旅游规划助手的想象是非常美好的，就像钢铁侠的AI管家贾维斯（Javis）一样，能够通过有来有回的自然语言沟通，输出基于个性化需求的指令，然后快速获得准确有效的行程信息，并一站式完成符合其消费习惯的机票、酒店、餐厅、景点等的预订工作。但站在当下的时点上，距离真正实现这些畅想，AI旅游规划助手仍然有很长一段路要走。
编辑：林郑宏
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