隨著AI技術(shù)的發(fā)展，旅行AI助手應(yīng)運而生，但大多數(shù)產(chǎn)品仍停留在信息整合階段，未能真正滿足用戶的個性化需求。然而，飛豬推出的“問一問”AI旅行助手似乎打破了這一局限。它不僅提供了深度定制化的旅行方案，還通過多智能體協(xié)作機制，實現(xiàn)了從規(guī)劃到預(yù)訂的全流程閉環(huán)。

“每次計劃旅行，光是做攻略、比價就得花上好幾天。有時候找了一堆信息，最后發(fā)現(xiàn)規(guī)劃出來的行程不是預(yù)算超了，就是安排得不合理?！?/p>

對于經(jīng)常旅行的田甜而言，規(guī)劃一次滿意的旅行總是充滿挑戰(zhàn)。在信息爆炸的時代，網(wǎng)絡(luò)上的旅行攻略五花八門，但質(zhì)量參差不齊，篩選信息耗費了她大量的時間和精力。

如今，數(shù)字化浪潮席卷旅行界。似乎每一個通用大模型的發(fā)布都要強調(diào)支持“旅行攻略”這一場景，在線旅游巨頭敏銳地捕捉到了AI在旅行場景中的巨大潛力，攜程問道、程心AI等旅行助手應(yīng)運而生。

畢竟，與其他場景相比，旅行AI的商業(yè)化閉環(huán)似乎更易看得見。一面是用戶決策后必然產(chǎn)生機票/酒店等消費，變現(xiàn)路徑短，一面是服務(wù)鏈條覆蓋行前規(guī)劃、行中預(yù)訂、行后反饋，可沉淀全周期數(shù)據(jù)，利于大模型訓(xùn)練。

但直到上周，我們才看到了一款能被稱為“解決需求”的旅行AI應(yīng)用——飛豬“問一問”。

4月17日，“問一問”上線，首先面向飛豬F5及以上會員開放，其他會員也可通過F5及以上會員分享的邀請碼體驗。

這款產(chǎn)品推出即頂流。小紅書上，大量用戶參與討論，在線測評；二手交易平臺，甚至出現(xiàn)了一批黃牛開始賣起了產(chǎn)品邀請碼。

流量背后，我們發(fā)現(xiàn)，“問一問”確實和以往的旅行AI不太一樣。

01 AI旅行助手不夠“聰明”？

大模型高調(diào)入場，旅游行業(yè)的AI熱似乎正值風口。但回到現(xiàn)實，大多數(shù)所謂的“AI旅行助手”至今還停留在“技術(shù)展示”階段，真正落地的能力，遠遠跑不過它們的營銷聲量。

過去一段時間，行業(yè)普遍采用的解決方案可總結(jié)為“通用大模型 + 外掛POI插件”的組合。表面上，這類產(chǎn)品能實現(xiàn)對話式交互、信息整合、行程規(guī)劃，聽起來頗具“AI助理”的架勢。但在真實的旅行決策場景中，它們卻“使不上勁”。

原因其實并不復(fù)雜。旅行是一件復(fù)雜到“對話式問答根本裝不下”的事：你得考慮機票和酒店的實時價格，還要兼顧旅伴的年齡結(jié)構(gòu)、興趣偏好、預(yù)算限制，甚至天氣變化、節(jié)假日人流密度，哪個變量沒處理好，整個計劃就可能功虧一簣。

而這類“外掛式AI”缺乏對目的地的深層理解，也沒有行業(yè)專屬數(shù)據(jù)的實時調(diào)用能力。你想問兒童友好的路線，它給你推薦熱門景點；你想避開人多的時間，它永遠不會告訴你景區(qū)幾點開始排長隊。輸出結(jié)果基本停留在“熱門+模板”的層面，既不個性，也談不上貼心。

更關(guān)鍵的是，它們并沒有改寫用戶的行為路徑。用戶依然需要在小紅書、抖音刷攻略，然后回到OTA平臺下單，AI只是“整合信息的搬運工”，并沒有承接旅行決策中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。換句話說，AI并沒有真的幫你做決定——它只是讓你感覺“搜得更快”，準不準都是另一碼事。

“問一問”選擇了另一條路。

壹覽商業(yè)拿“杭州到成都親子游”這一問題，同時發(fā)送給包括“問一問”在內(nèi)的三個旅行AI產(chǎn)品。

三者的回答都包括了：行程規(guī)劃建議、交通建議、親子游需求的建議。在這里明顯能看到，第一款產(chǎn)品的答案相較后兩者略顯粗糙，也沒給出具體的航班建議。

第二款產(chǎn)品對于游玩的時間、地點介紹更為詳細，也在最顯處給出了掛鏈產(chǎn)品。但也僅限于“用戶要啥AI答啥”的程度。

“問一問”則不僅列出了基本行程安排，還補充用戶反饋，如“位置優(yōu)越”等標簽。還會對每一個景點“劃重點”介紹，列出詳細的駕駛時間、景點在當?shù)氐臒岫?、在平臺感興趣的人數(shù)等各項細節(jié)。甚至連“景點人流高峰預(yù)判”和“景點間動線優(yōu)化”都考慮在內(nèi)。

同一個問題，不同平臺的回答“深度差”一目了然。一個是“回答問題”，一個是“真的幫你在做選擇”。

“問一問”的底層邏輯已不再是“問什么，答什么”，而是“你沒想到的，我也提前幫你想好”。這正是旅行AI邁向“有工具理性”的關(guān)鍵一步：不再僅僅扮演信息檢索的角色，而是真正進入用戶決策過程，承接、引導(dǎo)甚至優(yōu)化旅行鏈路的每一個環(huán)節(jié)。

02 “懂旅行”的AI，是怎么煉成的？

能做到這一步，“問一問”靠的是一套扎實的技術(shù)底座。這套體系貫穿數(shù)據(jù)構(gòu)建、模型調(diào)度與交互體驗等多個層面，每一步都瞄準一個目標：讓AI真正“懂旅行”，更懂用戶。

首先是數(shù)據(jù)。這不是簡單地接入幾個開放數(shù)據(jù)庫那么輕松。壹覽商業(yè)了解到，為了打造“問一問”的旅行數(shù)據(jù)和知識體系，飛豬不僅接入了平臺原有的機票報價系統(tǒng)、酒店價庫等實時信息，更在研發(fā)前期階段做了大量實地調(diào)研。團隊走訪了大量旅行社、定制師，把行業(yè)從業(yè)者的經(jīng)驗提煉成標準化的知識顆粒，補足了通用模型理解旅游業(yè)務(wù)的“短板”。

再疊加飛豬作為行業(yè)里唯一一個開放屬性的平臺，多年來也積累了大量有特色的中長尾供給和商品信息，一套專業(yè)又豐富的旅行數(shù)據(jù)集就此成型。這套數(shù)據(jù)不止于“哪里好玩”，更延伸到“什么人、什么時候、怎么玩”，涵蓋實時價格、庫存波動、熱門玩法、用戶評價，甚至包含季節(jié)性旅游趨勢與人群畫像。

當然，數(shù)據(jù)越多越容易出錯。一套嚴密的清洗和校驗機制來過濾掉過期、重復(fù)、低質(zhì)信息，以及一套完整的生成結(jié)果校驗機制，都是非常必要的。無論是官方視頻中飛豬技術(shù)團隊的解讀，還是從最終的體驗結(jié)果來看，“問一問”輸出的內(nèi)容更接近真實可行，而不是AI“拍腦袋”的拼接建議。

有意思的是，似乎是為了增加“人”感，“問一問”的產(chǎn)品界面跟以前千篇一律的大模型聊天窗口不一樣，而是一個多智能體協(xié)作的“旅行專家組”。它集成了通義千問的幾個大模型，并引入了類“智能分工”機制：當用戶拋出一個模糊的旅行愿望，比如“一家三口想五一去成都玩”，AI并不會只丟回來一串景點名，而是立即啟動它的“幕后團隊”，讓使用它的用戶瞬間有了“當老板”的感受。具體來說：

行程助手會先識別出這是一場親子游；智慧交通顧問迅速匹配適合兒童出行的航班時間段和車次；酒店顧問考慮到帶娃出行的實際需求，優(yōu)先篩選配備親子設(shè)施的酒店；路線定制師則串聯(lián)起這些點位，設(shè)計出輕松有趣的動線；預(yù)算管理師把控全局開銷；服務(wù)保障專員最后把好關(guān)，核查履約數(shù)據(jù)，防止旅途中“翻車”。這一整套流程幾乎讓人忘記，它背后是算法和數(shù)據(jù)，而不是一群真實存在的客服。

功能細節(jié)上也有驚喜?！皢栆粏枴辈粌H會生成日程表，還能繪制手繪風格的攻略圖：清晰標注各個停靠點的順序、交通方式、游玩亮點，甚至推薦的餐廳菜品，既實用又有“炫圖”屬性。地圖還能一鍵分享給朋友，變身你的“社交談資”。

如果哪一步不滿意？也不必全部重來。你可以直接拖動預(yù)算滑塊，或是點擊某一站修改，系統(tǒng)會迅速響應(yīng)、重新規(guī)劃，不需要你從頭開始跟AI解釋一遍。

最關(guān)鍵的一點是：它不是只做“咨詢”，還完成了閉環(huán)。從機票、酒店到景區(qū)門票，所有推薦內(nèi)容都可一鍵預(yù)訂，無需跳轉(zhuǎn)其他平臺。換句話說，你問的問題，它不僅能答，還能馬上幫你“搞定”。

在旅行AI這個還未成型的新戰(zhàn)場，“問一問”不是第一個登場的玩家，卻可能是第一個跑通產(chǎn)品邏輯、鎖定用戶使用習慣的那個。

03 “定制游”或?qū)⒆呦律駢?/h2>

在旅行行業(yè)正酣的智能化競速中，飛豬“問一問”扮演的角色，不僅是一個工具產(chǎn)品，更像是一枚投向傳統(tǒng)旅游模式的“變量”。用戶的決策鏈路、旅行服務(wù)供給端的成本結(jié)構(gòu)，或?qū)a(chǎn)生“蝴蝶效應(yīng)”。

長期以來，定制化旅游一直是“有人想，有人望，少人買”。一方面，用戶希望擺脫“千人一面”的標準化路線，擁有一段獨屬于自己的旅行；另一方面，定制游的價格卻高高在上：背后不僅是旅行顧問人力的時間成本，還有溝通、篩選、確認的長鏈條操作。傳統(tǒng)定制游更像一門精細手工藝，而非大眾消費品。

這個故事的另一個側(cè)面則是行業(yè)的高度同質(zhì)化和低價競爭。沒人想打這種吆喝和買賣都難賺的價格戰(zhàn)，但不得不打。歸根到底，客戶需求和市場動向是個盲盒，供給的改造又需要成本，雙重夾擊之下，旅游從業(yè)者苦供需失調(diào)久矣。

以“問一問”為代表的AI技術(shù)有望打破這個局限。這各產(chǎn)品雖不完美，但能讓對AI感到迷茫的旅游人看到風向：借助AI的批量處理并發(fā)任務(wù)以及與智能匹配供需的能力，它實現(xiàn)了對個性化需求的“工業(yè)化規(guī)模響應(yīng)”——你說出旅行目的、出行人數(shù)、興趣偏好，它在幾秒內(nèi)就能從平臺海量供給數(shù)據(jù)中生成一套具備可執(zhí)行性的行程方案，覆蓋交通、住宿、景點、預(yù)算等關(guān)鍵要素。

過去動輒上萬元的“深度定制游”，現(xiàn)在至少獲客成本可以被算法大幅壓縮，消費者能用標準產(chǎn)品的預(yù)算，體驗到定制級的服務(wù)。這不僅讓原本屬于“高凈值用戶”的旅行服務(wù)走向大眾，也為平臺打開了新的收入空間。

以一個典型案例為例：過去，一套涵蓋專屬司機、非熱門景點深度游、小眾住宿推薦的行程，可能需要數(shù)天溝通、反復(fù)修改，而今，“問一問”能在幾分鐘內(nèi)初步生成，后續(xù)還能支持精細化調(diào)整。服務(wù)效率提高的同時，性價比也更具吸引力。

更重要的是，這套系統(tǒng)真正“讀懂了消費者的心”。從年輕用戶偏愛的網(wǎng)紅打卡點，到家庭用戶關(guān)注的兒童友好設(shè)施，再到銀發(fā)旅客在意的交通便利和醫(yī)療配套，AI能基于輸入內(nèi)容自動判斷并進行差異化響應(yīng)，形成一個因人而異、即時響應(yīng)的旅行策劃助手。

這意味著，旅行不再是一組拼接起來的SKU，而是一種圍繞“我是誰”“我喜歡什么”而生的內(nèi)容服務(wù)。

當然，這一切還只是開始。作為AI旅行賽道的先行者，“問一問”仍面臨諸多挑戰(zhàn)，比如如何進一步提升數(shù)據(jù)的實時性與廣度、如何在極端復(fù)雜需求下保證智能體的協(xié)同效率等。AI仍在學習，旅行也仍然是個高度情緒化、非標化的產(chǎn)業(yè)。

從“問一問”所引發(fā)的變局看，傳統(tǒng)定制游商家依然有廣闊的增長空間，但他們賴以生存的盈利結(jié)構(gòu)正在悄然重塑。

過去，大量人力資源被消耗在基礎(chǔ)的信息匹配和供應(yīng)鏈調(diào)度上，未來這部分將逐步被AI替代。而真正體現(xiàn)服務(wù)價值的，是那些基于深度理解和情感聯(lián)結(jié)所提供的個性化方案。換句話說，越能提供有溫度、有創(chuàng)意、有審美的差異化服務(wù)，越可能在AI普及之后脫穎而出，成為“溢價”的核心來源。

可以預(yù)見的是，隨著大模型持續(xù)進化、飛豬數(shù)據(jù)體系的擴展，以及多智能體協(xié)作機制的成熟，未來的“問一問”將越來越接近一個真正意義上的“數(shù)字旅行管家”。

更高效的探索、更具性價比的體驗、更貼心的陪伴，正成為未來旅行的關(guān)鍵詞。而這場改變，正在越來越多的“問一問們”里悄然發(fā)生。

李彥丨作者 木魚丨編輯 壹覽商業(yè)丨出品

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