出门旅游，AI为何总在帮倒忙？

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领域| 在线旅游

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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。

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。

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。

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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”。

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。

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。

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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。

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