旅游AI的创富梦，终要给OTA打工？

壁垒来自于软实力

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近两年来，各类AI行程规划产品如雨后春笋般涌现，通用大模型、OTA和各创业公司先后登场，纷纷宣称以算法破解旅行痛点--输入一个目的地，几秒钟就能出一份攻略。

但这看似很酷的操作，你有多久没使用过它了？

• 信息滞后、幻觉致命、无法完成复杂履约，只能提供行程规划建议，对于预定支付以及行程中可能发生的情况，AI难以处理。

这是入境游创业者刘总对现阶段AI应用（包括通用大模型和OTA垂类产品）的评价。其中，最让用户吐槽的就是AI幻觉问题，以至于让很多人认为旅游AI可能是伪命题。

社交媒体上，有网友感慨：每逢节假日之前，都会有一波旅游AI冒出来，但他认为，旅行是最难做AI的方向之一。

理由大体是：旅行决策链条复杂，同时大家对旅游的要求非常高，但对AI的信任度却没那么高。

图源：小红书

不妨假设一下，如果盲信AI制定行程，会发生什么情况？

澳大利亚地接社Sun in Mel Pty Ltd的负责人黄总告诉笔者：

“现在出国旅游的人，有一半攻略不看、路不查，第一步就是打开AI，帮我做一份墨尔本大洋路三日游、帮我设计塔斯马尼亚7天行程等等，几秒钟，一份时间精确到分钟、景点密密麻麻、门票停车费全写上的行程就出现在屏幕上。”

“可问题是，它写得越详细，越离谱。比如去大洋路，AI行程可能会这么写，早上8点从墨尔本出发，10点到十二门徒，11点结束参观，12点在阿波罗湾吃午餐，下午返回市区。”

“但只要你真开过一次，就会发现这些时间安排根本就不合理，而且它默认你一家人都是铁人战士，一天跑500公里脸不红气不喘。”

黄总所言并不夸张。笔者尝试在某通用大模型查询从墨尔本到大洋路一日游路线，时间设定为早上八点出发，也得出相似的结论。

（行程总览）

比如地图显示，肯尼特河与十二门徒岩景区相隔100+公里，车程大约1小时40分，但AI规划的行程只给了30分钟。难道推荐的自驾车型不是SUV，而是QQ飞车？

更现实的还在于安全问题。

“AI不会提醒你大洋路太长容易疲劳驾驶，不会告诉你菲利普岛晚上回市区道路昏暗、袋鼠乱窜，不会告诉你山路没有信号、没有路灯。AI不承担后果，它只知道把网上表达过的内容复制、组合。”在黄总看来，AI做的规划，看起来像行程，本质是拼图游戏。

进一步来看，除了信任问题AI还不能解决，交易闭环也没有实现。

环球旅讯《2025下半年AI旅游应用趋势洞察报告》中指出，超六成消费者已使用AI规划旅行，且67%表示愿意直接在AI助手里完成机票、酒店或当地玩乐的预订。

但遗憾的是，在所有的AI应用里面，目前只有飞猪问一问明确是要打通从内容到交易的闭环。

所以无论是使用大模型、其他OTA的AI应用、还是创业公司开发的产品，最终大都还是回到OTA预定下单，消费者预期和技术落地之间还隔着鸿沟。

换句话说，AI行程规划的商业模式还没有走通，那创业公司开发这么多产品岂不是当炮灰？

“我觉得在当前的摸索试错阶段，旅行规划AI是不能用‘是否完成交易闭环’的单一维度来衡量的，这些创业公司是在做有价值的前置积累，包括培养市场习惯、收集结构化数据、验证交互逻辑。短期看或许难变现，但长期看，他们未来可能会重塑用户决策逻辑和流量分配格局，这个意义是重大的。”

“而且，AI从提升效率到实现交易转化本身就是一个渐进过程。现阶段的探索与试错是必经之路，必须有人持续推动。所有的炮灰和试错，其实都是在为未来的可行模式铺路。”

从刘总那里了解到，还有一些来自顶尖高校的团队创业做旅游AI，却在商业化落地时受到了阻力，最终选择转型入局传统入境游。

由此可见，AI行程规划的想象力虽然很大，但现阶段的市场并不买账。

02

硬币的另一面就比较有意思了。

大厂们对AI+旅游的态度，是既怕错过，又怕是泡沫。所以他们对AI应用的开发更多作用于B端，在C端的应用似乎只是让自己先上牌桌。

比如携程在23年推出携程问道之后，很久没有下文了，直到最近才在土耳其大会上宣布新的应用亮相，但目前还不太清楚具体的情况。不过在今年环球旅讯峰会上，还是很关注AI。

同时，Agoda、京东、阿里商旅也都在不同程度聊到了AI；飞猪和同程两家公司都是首次派出CTO参会，讲的主题也相当一致，就是AI。他们大都是把AI作用于内部的降本增效。比如：

• 同程的说法是，他们的内部管理系统，还有财务、法务、HR，都实现了AI化。

• 携程的说法是，他们已经把三千名工程师的基础代码测试实现了AI化。

这其实是个很重要的信号。他们利用AI有效降低研发和行政管理费用，可以换来利润和营销迅速增长。

这就会体现在，同程在国内市场，以及携程在全球市场的迅猛扩张。最终的结果是，OTA现在已经很强大了，但AI可能会让他们跑得更快。

于是存在这样一种情况：等C端AI应用出现了重大变革，拥有庞大的用户数据、会员数量和供应链资源的OTA们，完全有能力后发居上，收购或者复制都可以加速布局。而创业公司们所做的努力，都可能是在给OTA打工。

所以有些企业开发产品之初，就是奔着取代OTA去的。

例如，上海亿纵信息技术有限公司CTO路宽，近期在接受环球旅讯的采访中表示，自己今年打造的垂直大模型--AI旅行助手产品TripSeek，有可能会替代80%的OTA流量入口。

刘总坚信这样的机会肯定会到来，但她认为，AI能否真正成为流量入口，关键不在技术本身，而在信任和生态连接。

“用户是否信任AI的推荐，AI是否有足够多的内容、供应链、品牌资源去支撑高质量的答案，以及AI是否能真正帮用户完成从想去哪到马上能订的全链条执行。如果不能在这些关键节点上积累足够的独特价值，就没办法摆脱被取代的命运。”

“我们公司选择了入境游，但并不意味着放弃了AI，而是认为在真正做旅游AI之前，必须先深入理解这个行业，知道供应链怎么运作、客户真正关心什么、产品交付要解决哪些痛点。如果没有这些积累，直接去做AI产品，很容易脱离实际需求。”

“那作为从业者，如何才能让自己的产品被AI推荐？” 对于这个问题，刘总似乎早有深入研究：

• 结构化内容与数据接口化：未来AI在为用户推荐产品时，依赖的是可被机器读取、理解和调用的内容与接口。对旅游企业来说，就需要把自己的资源、产品、体验内容变成结构化、标准化、API化的数据，以便于AI调用和推荐。

• 做品牌和口碑的人机共识：除了机器算法的选择，用户的反馈、评价、社交口碑都会成为AI训练模型时的重要参考维度，品牌必须在真实用户中积累正向口碑和稳定信任，让AI在学习过程中自然识别到品牌价值并推荐给用户。

• 产品标准化和预订便捷性：要让AI真正推动交易，前提是要有足够多的标准化产品且能即时预定，这不仅可以缩短用户的决策路径，还能提升交易闭环效率，这对于AI产品推荐与成交都是至关重要的。

但若无法做到这些，旅游AI创业公司们也只能将产品提供给OTA、旅行社或企业客户使用，帮助他们提升服务效率和客户体验，最终仍然逃脱不了给OTA打工的宿命。

值得一提的是，也有一些旅行社已经在将自己的数据整理成型慢慢喂给大模型，痛恨OTA低价推荐优先的黄总便是其中一员，他期待将来在新的流量入口中，有自己旅行社的一席之地。

在新的市场还没培育好之前，不知道有谁坚持到最后，我们拭目以待。