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白交 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

既想当说走就走的酷盖，又怕踩坑当大冤种。

「既要又要」的旅行悖论，真要被AI解决了。这个垂直赛说念终于杀出黑马！

五一这不是要到了，这几天小红书上旅游攻略，唰唰唰都在聊飞猪家的AI居品——

「问一问」，貌不惊东说念主，但内有乾坤。以致依然出现了倒卖邀请码的黄牛帖了……

一启动原以为仅仅个普通的聊天佑手，收尾出乎预料的是，只需一句话就能预订机酒，几分钟内就从往来到交互的闭环，确凿作念到了「所见即所能得到」。

决议不舒畅还可以径直定点修改从壮盛成，主打一个定制化职业。

而进一步扒开转头它的念念考流程，就会发现飞猪在居品的念念维链上作念了一个很有联想力的变化：

不是径直给你论断，而是让你看到有多个人人在分头出马，调用及时的机票报价、货仓报价、道路库等等，协同「脑暴」。

just be like专科团队针织为你职业~

谁能懂？以往尝试了那么多AI来作念旅行规划，要么就像是个「美丽的废料」，输出的内容给东说念主嗅觉可以，但可用性顶天有50%，与践诺的食住行有很大偏差。

要么即是内容过于泛泛，仅停留在攻略层面，光说不干。如若要按着预算比价、预订机酒什么的，还得靠我方盘曲携程去哪儿Booking多样App来完成。

比较于其他边界，AI在旅行场景的落地可能远比联想中难度高得多。

但当今，「问一问」居品自然还说不上完好，在交互界面、回应质地到用户价值闭环野心，它都比上一代的行程规划AI前进了一大步。

以致依然有「AI径直杀死比赛」那种迹象了。

对整个AI居品来说，所问即所得、所见即所得对用户的劝诱力，只会越来越大。但从此前市面上居品来说，都还莫得终了『端到端』显示需求的闭环。

飞猪到底如何作念到？我们进一步来看一看。

定制化的AI「专科团队」

点开飞猪，「问一问」在「行程」这一栏。整个这个词页面与其他AI对话差未几——

对话框（复古语音输入）+四个可直战役达使用的基本模板：指标地推选，机票/货仓预定、规划行程。

然而具体使用下来，其实照旧有好多不同的。

以「为我发现指标地」为例，即便教唆词过于泛泛，但它照旧凭据现时常间/所在地、各地心仪、景点热度等维度念念考得出了三种解决决议。

值得一提的是，有合适or不对适的决议遴荐，可以点击傍边「可裁剪」图标，进一步去修改完善需求。

这种「点对点裁剪修改」其实还蛮转折。

大多数情况下，AI居品单轮交互无法显示用户需求，除非你教唆词写得很完好，模子又明智地能透彻get并实施；

而现时好多通用好像垂类模子，当给出的决议不舒畅的时候，补充交互的话十分于从新启动推倒重来，一次次交互中模子还有可能瞬息出现幻觉，那就要从新启动。

当今这样手术刀式的定点修改，其实就普及了交互成果。

这在旅游场景更为转折，东说念主的需求并不是静态的，一次决策之前，东说念主需要参考好多碎屑化的攻略和评价信息；具体的时间安排和破钞机会，在践诺的行程中还会反复转换。你弗成能一启动就有一份完好的攻略。

另外还值得说说念的一个点，即是它的念念考流程。

它领先隐去了背后的模子，毕竟居品来说用户体验第一，背后是什么模子不转折。

然后它将整个这个词念念考流程具体到措施，每个措施依然能看到成心的“人人”来负责，十分明晰也易于用户领略。旅游是个高决策难度、高客单价、低容错率的场景。

「合理地展示复杂」，本人即是一个劝服的流程。

DeepSeek R1横空出世的炸裂感，就跟它毫无保留地展示了念念考链规划。「问一问」在这个方位的巧念念值得成心讲一下，因为这样不至于像通用推理模子那样展示一个单一的长旅途，也裁减了恭候变成的错愕感，在体验和成果上可以加分。

好，初步体验到此，依然很显然地感受到「问一问」行为垂类的C端居品同通用居品的差异。

如若想更细粒度地显示个性化需求，照旧依靠对话来进一步终了。

那么就让它来给我规齐整下五一排程。

五一时间想去青海省， 想去参不雅自然心仪拍照，也想体验当地民族风情，请为我规划行程。

五一时间想去青海省， 想去参不雅自然心仪拍照，也想体验当地民族风情，请为我规划行程。

收尾它就启动念念考和单干了——有道路定制师制定道路、颖悟交通照管人查询机票库存价钱、攻略达东说念主看当地游玩信息、货仓照管人则看货仓信息……

终末还有预算治理师给你估算价钱。

通过调取飞猪本人的在线库存数据、及时价钱以及流行土产货生涯玩法、用户评价等维度，才得出解决决议。

看给出的道路，既有像日月山、青海湖、茶卡盐湖等自然气象，也有塔尔寺、藏文化博物馆等，算得上是一个比较均衡的收尾。

何况具体到每一天的日程安排：吃啥玩啥住啥通通都有。终末还有个预算参考。

这个解决决议并不是最终的，你可以随时点击当中的一些图标进行修改景点道路。

还可以随时诊治预算，在决议的终末有个「预算诊治」这一栏，你可以限定你意象的幅度，然后从壮盛成。

如若生成的决议你合计OK，那么就可以预定起机酒了。它给你列了几个同类遴荐，一键就可以预定。

终末生成的行程道路，可以制作成手绘彩蛋，可在舆图上检讨、裁剪和共享。

总之，终末短短几分钟，就完成了五一排程的规划，连机酒也给预定上了。

如何说呢，宇宙这样大，当今更没意义不去望望了。

说走咱的确就能走哇。

“场景玩家”的掩饰实力

大模子作念旅行规划这件事，业内依然有了审好意思疲顿。但直到用完第一个确凿作念到能用上「从交互到往来闭环」的AI居品，人人才会发现这件事的后劲和难度。

基于大模子拓荒旅行AI，时刻决议的迭代还有N种可能，但在用户价值上，有了个参考谜底。

为什么这样说呢？

旅行场景其实一直是大模子早期落地的「训诲田」，人人看到了让东说念主头晕眼花的演示，都想作念，但时于当天莫得确凿的爆品出现。

这亦然为什么小红书上有东说念主戏称，依然看到了800个旅行规划AI了，求别推送了。花了几天时间作念了个Agent，作念完才合计是个「伪需求」。仅仅看起来像规划的规划，连我方都不想用。

背后原因与场景本人、行业本人规划。

旅行是群众的深广需求，但又是个极为传统、极为散布、信息差巨大的产业。

每个东说念主的需求都不疏导，但从资本和成果的角度开赴，咫尺的互联网平台最明智的作念法，即是把这部分依赖线下的庞大职业尽可能概括并圭臬化，在线进行售卖。

是以，不显示于“正途货”的用户对攻略的渴慕越来越狠恶。但作念一回旅行规划，需要自行查阅多数信息（如景点、交通、住宿、餐饮等），耗时耗力。

何况这些多数信息和会了文本（攻略、评价）、图像（景点相片）、结构化数据（航班时刻表）等，巨大的复杂性，给欺骗大模子来落地职业提供了自然泥土。

这样来看，场景自然痛点明确，受众普适且平时，人人都想要分一杯羹也就不奇怪了。

但形成狠恶反差的是，旅游边界AI的进展比较于其他边界，却远远不足预期。至极是对创业公司来说，需求好意思好的表象也悄然掩饰了冲突行业壁垒的难度。

具体从决策和数据两个方面来说。

旅行规划是一组复杂的决策链路，触及到用户的食住行，包括不限于预算、交通、接驳、住宿、餐饮、游乐、行程舒收尾、个东说念主偏好、签证策略、退改法例、天气等几十种决策因子的互相博弈。这些因子中有的照旧及时变化的，最典型的即是机票，需要及时劝诱到上游供给侧。

还有在数据质方位面的挑战。旅行数据具有“私有性”，好多无法从全球网络上取得。比如机票库存、航班变更，基本上都必须通过GDS（全球分销系统）来付费取得；货仓价钱、房型、面积、是否能加床等，则需要通过洋洋洒洒的销售团队接头、签约，再进行圭臬化，干与传统OTA的EBK等系统，以及一些景区的节令特质、允洽游览的时间和风险场景等，有赖于庞大的生态和恒久教化。

关于通用模子来说，决策过于复杂多变，及时数据无法取得，教练数据又有所滞后导致泛化才智下跌，无法妥当这个快速变化需要及时决策的场景。在濒临干系问题的时候，模子出现幻觉、准确率低的情况概率会更高。但更厄运的是，这个场景里的用户偏巧对出错的容忍度最低。

因此如若仅通过简便API好像使命流接入然后打造单个Agent来处理相对详情的需求，在践诺环境中行欠亨。

飞猪「问一问」的厚爱之处在于，它在居品念念路上试图向解决这两个问题的方上前进。

从以上测评中可看出，它是先分析确凿的需求，然后框定相应的职业员场景，让Agent基于此调用所触及的数据器具，实施任务，构建出术业有专攻的人人形象。这种流程反应了飞猪的AI团队了解应该用什么样的念念路、措施去职业一个用户，以及如何录用终末的居品。

有了这一层面的know-how，让大模子的才智才能在这一边界内充分阐发、加以调优。

与此同期，针对那些如实过于极致的问题依然保留大模子的泛化才智。这一说念径对数据集的栽植治理、大模子调教等操作的难度更大、资本也更高。

据飞猪里面清楚，他们前期调研了多数旅行社、旅游定制师等，把他们的使命流、学问、教化，加上平台的海量供应链数据、职业评价数据等和谐，构建了一套相对完善的旅行数据集。

尽管咫尺使用上还有一些方位需要补皆，比如「隔壁」位置不够雅致，莫得劝诱到城际班车的信息等。但从长期角度来看，妥当用户确凿需求、实用性强，依然节约陋的ChatBot层面成长了一大步。

跟着AI在物理宇宙里的深远，生涯职业刚好是个备受珍重也绕不开的场景。想要落地并壅塞易，但一朝终了，也将鼓吹AI关于物理宇宙的领略和赋能。

这需要更多像飞猪这样的场景玩家站出来，去感性看待并解决这些行业难题。

好了，终末奉上AI给的五一青海以及昆明的攻略，有想要去的一又友可以取用哦~（以下两个劝诱最佳用浏览器掀开哦）

https://shorturl.asia/LUJZl

https://shorturl.asia/MQ8E4

是以人人五一想去那里玩？有什么旅行需求想要拷问AI的？足球投注app