李彥丨作者

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算超了，就是安排得不合理。

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)絡上的旅行攻略五花八門，但質量參差不齊，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，一面是服務鏈條覆蓋行前規(guī)劃、行中預訂、行后反饋，可沉淀全周期數(shù)據(jù)，利于大模型訓練。

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。

AI旅行助手不夠聰明？

大模型高調入場，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。

原因其實并不復雜。旅行是一件復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構、興趣偏好、預算限制，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判和景點間動線優(yōu)化都考慮在內。

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、引導甚至優(yōu)化旅行鏈路的每一個環(huán)節(jié)。

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底座。這套體系貫穿數(shù)據(jù)構建、模型調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、低質信息，以及一套完整的生成結果校驗機制，都是非常必要的。無論是官方視頻中飛豬技術團隊的解讀，還是從最終的體驗結果來看，問一問輸出的內容更接近真實可行，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)先篩選配備親子設施的酒店；路線定制師則串聯(lián)起這些點位，設計出輕松有趣的動線；預算管理師把控全局開銷；服務保障專員最后把好關，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。問一問不僅會生成日程表，還能繪制手繪風格的攻略圖：清晰標注各個?？奎c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。你可以直接拖動預算滑塊，或是點擊某一站修改，系統(tǒng)會迅速響應、重新規(guī)劃，不需要你從頭開始跟AI解釋一遍。

最關鍵的一點是：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，所有推薦內容都可一鍵預訂，無需跳轉其他平臺。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。

定制游或將走下神壇

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、旅行服務供給端的成本結構，或將產(chǎn)生蝴蝶效應。

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面則是行業(yè)的高度同質化和低價競爭。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)者苦供需失調久矣。

以問一問為代表的AI技術有望打破這個局限。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——你說出旅行目的、出行人數(shù)、興趣偏好，它在幾秒內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、預算等關鍵要素。

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)品的預算，體驗到定制級的服務。這不僅讓原本屬于高凈值用戶的旅行服務走向大眾，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、反復修改，而今，問一問能在幾分鐘內初步生成，后續(xù)還能支持精細化調整。服務效率提高的同時，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，到家庭用戶關注的兒童友好設施，再到銀發(fā)旅客在意的交通便利和醫(yī)療配套，AI能基于輸入內容自動判斷并進行差異化響應，形成一個因人而異、即時響應的旅行策劃助手。

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容服務。

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構正在悄然重塑。

過去，大量人力資源被消耗在基礎的信息匹配和供應鏈調度上，未來這部分將逐步被AI替代。而真正體現(xiàn)服務價值的，是那些基于深度理解和情感聯(lián)結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，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鍵詞。而這場改變，正在越來越多的問一問們里悄然發(fā)生。

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