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      我們的旅行,什么時候才能放心托付給AI?

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      作者 | 郭鴻云

      編輯 | Sette

      頭圖 | 豆包AI

      最近,河北的李先生做了一件讓全網熱議的事——他把AI告上了法庭。

      起因是李先生買了幾張機票后改主意想自駕,便向AI助手“豆包”咨詢退票。豆包言之鑿鑿:“放心退,手續費不足百元。”

      李先生去咨詢了預訂平臺,回程票沒出票可以免費退,去程票已經出票就需要扣40%手續費,三張票就是600元。而豆包繼續給他建議,讓他先止損再維權,還承諾平臺不把這600元退給李先生,豆包就直接賠他600元。



      還白紙黑字出了一份《賠付承諾書》,承諾人處赫然寫著兩個字:豆包。可等到真該掏錢的時候,豆包翻臉了:“我是AI,沒法轉賬。”

      李先生一怒之下,使用豆包生成了一份起訴書,直接把豆包告上了北京互聯網法院。

      這件事情引發大家關注,不只是因為它足夠荒誕。大家無法想象竟然真有人相信AI助手可以解決復雜的退票決策問題,還相信AI可以承擔損失。

      更折另一層需求與現實的差距——我們明明看到了AI改變旅行的巨大可能,卻又在每一個決策的關鍵時刻發現,它好像總還差點什么,遠不能全權托付。

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      先別急著失望。一個更深層的問題是:為什么大廠們都在把AI往旅游場景里靠?

      答案很直接,旅游可能是AI商業化落地最肥的一塊田。

      一個普通人出趟門,要解決“吃住行游購娛”六個環節,信息碎片化、決策繁瑣、變量極多,幾乎是為AI量身打造的應用場景。

      過去旅行做攻略,要在好幾個App之間來回橫跳,查攻略、比價格、對時間。現在用戶想要的是對著對話框說句話,等著方案遞到面前。僅憑便捷省時就打動不少用戶。

      據中旅國際聯合環球旅訊研究院發布的《2026上半年AI旅游應用趨勢洞察報告》,消費者對AI旅游工具的認知普及率已超過90%,使用滲透率接近80%。在B端,超七成企業已將AI技術融入日常業務。



      以攜程為例,2025年其平臺上使用AI規劃旅行的用戶比例增長270%,深度使用AI問答產品的用戶規模暴漲367%。馬蜂窩的AI旅行助手上線不到三個月,生成131.5萬份深度攻略,覆蓋55個國家416個城市,幫用戶預訂1.66萬家餐廳,累計省下471萬小時規劃時間。

      需求洶涌澎湃。整個行業都在同一個方向上加速奔跑。

      縱觀當前市面上能幫你解決旅行問題的AI產品,大致分為三個陣營,它們并非相互競爭,而是在不同維度上共同解決用戶的問題。

      第一陣營,超級信息助手。比如此前提到攜程,還有飛豬“問一問”、同程旅行的“程心AI”,這類AI應用的最大亮點就是獲取海量實時產品及目的地信息。可以充當行程助手、酒店顧問、預算管理師等多個AI角色協同工作,就像身邊的旅行管家。

      第二陣營,沉浸式體驗向導。比如高德地圖基于“空間智能”理念推出“一鍵智慧游”,可根據“親子友好”“citywalk路線”等偏好智能生成行程方案。三毛游推出全球首款AI導游,覆蓋1.5萬多個景區,能實現“走到哪,講到哪”的仿真人跟隨講解。

      第三陣營,創意內容工廠。比如馬蜂窩的“AI路書”,基于攻略內容的“家底”,可以做更專業詳細的定制旅行計劃,甚至學會了“讀心術”——當發現用戶游記中出現某個關鍵詞三次以上,下次規劃會自動增加同類景點的權重。

      這些產品從不同角度切入,合力把用戶體驗向前推進了一大步。但涉及金錢和售后服務等復雜決策,當前階段的AI還難以獨立承擔完整的責任。

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      這不是哪家企業的問題,而是整個行業需要共同跨越的技術與信任門檻。

      雖然豆包是通用型AI,并非專為旅行設計,但這一事件仍折AI在旅游決策中的普遍困境——即便在全球專業旅行AI的廣泛應用中,類似問題也難以完全避免。

      去年紅星新聞就曾報道過一則消息,有游客在秘魯花160美元打車去AI推薦的景點,等到了才發現這個景點根本不存在。還有那些恨不得讓用戶一天橫跨幾座城市的離譜AI線路安排,更是總有人會“中招”。

      浪費時間是其次,還很有可能讓游客陷入危險之中。英國索斯伯里銀行的一項調查就發現,2024年在旅途中需要專業救援的英國游客中,有24%使用了AI工具規劃旅程。

      問題出在哪?根源在于旅游是典型的長鏈條行業。機票、酒店、景區、餐飲,每個環節都是相對獨立的數據王國。標準不統一、庫存不同步、價格每分鐘都在變,產業鏈上游的數據協同尚未完全打通,下游的應用體驗自然就會遇到天花板。



      HBX集團2026年發布的行業報告也印證了這一點:人工智能正快速滲透旅游分銷鏈條,但行業真實狀態是廣泛嘗試、局部應用、仍待擴展。信任缺失、工作流整合困難和培訓不足,是AI在B端落地的主要障礙。

      這意味著,從“能用”邁向“敢用”,不能只靠前端產品的單點突破,還需要產業鏈深處更底層的能力建設。

      而在這條路上,也已經有企業在不斷發力。比如道旅科技,這家2012年成立于深圳的企業,是業內領先的智能驅動全球旅游資源分發服務商,業務覆蓋200多個國家和地區,海外收入持續增長,是行業內增速較快的企業之一。

      它就是在謀求重構旅游產業鏈上的“基礎設施”——為全球酒店、機票資源提供技術驅動的分銷服務,讓上游的供應和下游的渠道更高效地連接在一起。而AI正是其重構資源渠道過程中非常重要的一環。

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      先看看這家企業都做了什么。

      2025年道旅在AI領域持續深化技術布局,推出多項AI應用場景,包括基于動態權重的多源酒店最優匹配、基于AI的酒店語義匹配等能力

      同年10月,道旅推出全新集團架構,將“AI優先”確立為全球戰略核心,把AI能力注入酒店供應鏈的多個環節。這讓其成為行業AI化進程中一個差異化參與者和協作者。

      更重要的,在今年4月份,道旅和清華做了一件事,與清華x-lab簽署了一份五年戰略合作協議。根據此協議,雙方圍繞旅游科技創新、產學研項目孵化和創新人才培養三個維度深度綁定,還宣布將聯合打造環球旅游科技創新賽事,首站就落在歐洲。



      這件事的分量,遠超“企業贊助高校”的層面。

      清華大學經濟管理學院副院長何平教授接受采訪時,用九個字概括了道旅作為合作伙伴的獨特價值——“真場景、真問題、真落地。”

      他說,旅游行業AI落地最大的瓶頸,是產業鏈長、數據標準不統一,很難為AI提供高質量的數據輸入。清華可以發揮學術優勢聯合產業界推動建立數據標準,聚焦隱私計算等關鍵技術打通數據壁壘。而這一切的前提,是要有真實的產業問題作為靶子。

      道旅的角色,就是把全球旅游供應鏈上最真實的痛點直接變成創新課題,讓高校研究可以不懸空、不跑偏。

      何平教授把這種模式總結為一個閉環:“問題從產業中來、人才到產業中去、成果在產業中應用”,產業端先提出真實問題,高校據此配置資源,過程中學術導師與產業導師聯合指導,成果以產業落地效果為核心評價標準。

      目前清華x-lab在孵的“旅游+AI”項目已覆蓋智能分發、住宿體驗創新、可持續旅行等多個方向,雙方還計劃開設旅游科技方向的專項課程和定制化實訓營。

      這一探索的意義,不在于某家企業借此彎道超車,而在于它提供了一種行業可以共同參考的協作范式。當產學研的力量真正融合,受益的將是整個文旅科技賽道。

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      當我們了解有這么多不同的旅企都在圍繞AI這一新技術不斷創新嘗試和探索,再回頭去看豆包烏龍事件,靠AI解決旅行所有事兒對于大眾游客來說就真遙不可及,不值得期待嗎?

      答案是:可以失望于當下,但不必懷疑未來。

      任何一個顛覆性技術在早期都要經歷從“能用”到“好用”再到“敢用”的進化過程。今天的AI旅行助手,就像2010年的手機地圖——你輸入一個地址,它可能把你導到溝里,但沒有人會因此否認手機地圖最終徹底改變了人類出行方式。



      且這個改變只會越來越快。據全球市場情報與研究機構The Business Research Company所做的一項調研顯示,旅游業的機器學習市場規模將從2025年的37.8億美元增長至2026年的44.5億美元,復合年增長率達17.7%。

      資本和技術的洪流已經啟動,產業變革不可逆轉。

      不論是攜程、同程這類旅游產品平臺在前端體驗上的重金投入,還是飛豬在多智能體架構上的持續探索,馬蜂窩在內容生態上的Agent進化,以及道旅這類B端資源平臺在供應鏈后臺的技術筑基,以及它與清華聯合開啟的產學研實驗。這些來自不同方向的力量,其實都在推動著同一件事:

      讓AI從一個能提建議的“顧問”,逐步成長為值得托付行程的“大管家”。

      AI在旅游中的終極目標,從來不是取代人類對遠方的好奇與探索。它要做的,是把我們從疲憊的比價、繁瑣的規劃和沒完沒了的確認電話中解放出來,然后把旅行的本真,那種說走就走的自由,對風景美食的享受,重新交還到我們手中。

      我們應該相信,那一天的到來,可能比很多人想象的更快。

      圖片來源于攝圖網及網絡截圖

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