21世紀經濟報道記者 高江虹 實習生 金小童 北京報道
“五一”假期在即，各大OTA紛紛升級AI旅行助手，希望迅速搶占這個未來巨量流量入口。
4月28日，馬蜂窩官宣上線其自研的AI旅行助手“AI小螞”正式上線，支持實時問答、行程線路規劃、在線旅行向導、個性化推薦等功能。而早先一步上線AI旅行助手“問一問”的飛豬旅行，盡管官方還處于少量用戶開放體驗階段、未大規模推廣，但其邀請碼已在社交媒體中引起高度熱議，甚至出現黃牛40元高價倒賣邀請碼的現象。
這背后，究竟是市場對新技術的過度追捧，還是AI確實具備令人矚目的強悍實力？攻略起家的平臺與交易起家的平臺在旅游AI的深度探索與落地上，誰的技術實力更強？
時值五一出行前夕，21世紀經濟報道記者就來測試一下，飛豬“問一問”和馬蜂窩“AI小螞”誰更懂旅行者？
飛豬實例分析：九智能助手協作+一站式服務，效率、體驗雙提升
當記者向“問一問”語音輸入指令：“4月28日，我將從北京去紹興進行4晚5天的旅游，往返都坐飛機。預計28-29中午在杭州看看特色景點，29下午到2號都在紹興，幫我規劃一下行程”，系統在5秒內就迅速做出響應。與其三月份出的AI旅行助手相比，“問一問”的思考過程與邏輯關系呈現出顯著的進化：通過四個智能助手——路線規劃師、交通調度師、酒店管家、攻略達人，分別從專業角度進行服務，這就類似于四位各有所長的旅行規劃師，分別從自己擅長的領域為消費者提供服務，最終再由AI完成內容整合與方案輸出。
“問一問”的產品經理伊丸向記者介紹，該功能最多可以同時調用九個智能助手，真正呈現出“術業有專攻”的服務邏輯。
輸出的旅行方案更是遠超預期。以“杭州紹興五日游”為例，“問一問”首先會用表格清晰呈現行程架構，并快速生成手繪行程圖，直觀展示行程動線，并附上西湖、魯迅故里、沈園等經典的照片，幫助游客快速建立起對行程的初步認知。
在景點安排方面，“問一問”是基于大眾的喜愛程度進行安排，并為景點附上“興趣人數”“榜單排名”等標簽。西湖風景名勝區中，“問一問”就主動標明，西湖是全國賞花景點榜第一名，有2.8萬人對該景點感興趣，并附小注“西湖是杭州的標志性景點，漫步湖邊，感受江南水鄉的寧靜與美麗”；紹興東湖則提示“湖光山色，適合乘船游覽”。這種既凸顯景點熱度，又精準傳遞其獨特體驗，可以便于游客預判興趣點，靈活調整行程。
“問一問”在酒店預訂與交通規劃進一步體現產品成熟度。酒店預訂中采取位置優先，評分與評價雙重參考的原則，兼顧位置便利性與性價比。如在杭州，“問一問”安排的是全季紹興魯迅故里酒店，強調“位于魯迅故里附近，步行即可到達景區”，節省時間成本；同時參考平臺評分4.7分及用戶評價，保障居住體驗，極大程度上避免“踩坑”。交通規劃更是覆蓋“大小交通”：大交通整合實時航班高鐵信息（如北京—杭州早班機600元、杭州—紹興高鐵1小時直達），提出跨城最優解；小交通標注景點間通勤距離（如魯迅故里至沈園距離645米，步行8分鐘），兼顧跨城銜接效率與市內出行的靈活性。
從預算規劃角度看，飛豬主打清晰，支持靈活調整。預算統計覆蓋交通、住宿、門票等細項。同時支持預算靈活調節，用戶可通過調整預算，一鍵重新生成方案，這種清晰透明且可調節的預算體系，可以最大程度上滿足不同消費需求游客的個性化需求。值得一提的是，“問一問”在方案結尾還整合當地旅游注意事項，且支持機票、高鐵票、酒店一鍵訂購，真正實現“一站式”旅游服務。
不過，測試過程中也暴露出一些問題。例如，往返杭州和紹興的過程中，沒有預訂返程高鐵票；受行程復雜性的影響，旅游行程生成時間較長，大約在4分鐘左右；預算中沒有酒店計算折扣；預訂行程時顯示有票，但是實際點進去卻沒有票等。
馬蜂窩實例分析：深度追問+系統化攻略，盡顯專業
當記者將上述需求輸入到馬蜂窩的“AI路書”中，“AI小螞”就會立刻追問具體細節，如行程天數、個人旅行偏好、同行人員、預算等，這避免了行程的泛化，使規劃更貼合用戶個性化需求，提升了實用性與契合度。
在行程安排上，“AI路書”充分詮釋“書”的特質——內容扎實，覆蓋面廣，呈現出系統性。在馬蜂窩的“AI路書”中，其依據記者選中的“喜歡悠閑放松，不想太趕路”的旅行偏好，將路書主題定為“五日杭紹文化慢游”，分別從行程概覽、預算安排、行程安排、景點指南、美食探索、交通方案、住宿建議、攝影指南以及伴手禮九個角度進行了行程規劃。
作為專業攻略起家的平臺產物，馬蜂窩在攻略的行程設置以及細節點上可以說是毋庸置疑。攻略全面細致，其中涵蓋行程概覽、天氣情況、預算規劃、每日詳細行程、各個景點深度指南、美食推薦、餐廳推薦、交通方案、住宿建議等多方面內容。游客能一站式獲取旅行所需各類信息，無需再多方查找。甚至在深度指南中，路書會列出核心景點以及周邊景點，開放時間以及游覽建議等。在攝影攻略中，也會羅列出各景點的最佳拍攝時間與推薦拍攝地點，像魯迅故里中，就建議“避開中午強烈陽光，在魯迅故居中，利用光影營造歷史感會更加出片。”
每日行程安排也是勞逸結合，既有景點游覽，也有休息和用餐時間。像第一天抵達杭州后，上午辦理入住休息，下午再漫步西湖，適應旅途節奏。城市間及城市內交通方案多樣且對比清晰，如杭州至紹興列出高鐵、汽車、網約車的票價、特點、用時及適用場景，方便游客根據自身需求選擇。
盡管“AI路書”展現出“一書抵所有”的信息集合優勢，但仍存在一些不足。路書整體視覺呈現欠佳，以文字堆砌為主，雖有一些小圖案，但缺乏圖片、圖表等元素輔助，沒有幫助游客在第一時間建立起對于陌生城市的初步認知，而且大量文字易讓游客閱讀疲勞，且信息查找不便，不能快速抓住重點。同時，可能由于尚在內測階段，每人每日只能生成一次路書，若需補充或調整需求，無法進行二次修改，且單次生成需等待約40分鐘，在時效上與交互上存在優化空間。
技術拆解：從電子書到智能助手的進化邏輯
把飛豬的“問一問”與馬蜂窩“AI路書”進行對比就可以發現，路書更像是一款攻略電子書的升級版，其本質仍是書，是一個向游客單方面輸出知識的過程。而飛豬的“問一問”已經在另一個維度了，其更像是一位真正的智能助手，AI味不濃，可以與游客進行真實對話，商量出一份完美的攻略。
上述實測結果的背后，是飛豬“問一問”在技術架構上的全面升級。無論是從產品還是使用情況來看，與之前的AI行程助手相比，“問一問”都能稱得上一句優等生，其核心在于“問一問”擺脫了傳統單一模型，采用“多模型融合+智能體協作+實時數據+不斷進化”的多元組合形式，構建更貼近旅行場景需求的產品。
飛豬“問一問”產品負責人劉洪敏介紹，其產品主要圍繞“提升用戶可信度”為核心，“在研發的過程中，我們用了一周的時間去不斷地探索用戶的需求，發現旅行產品最大痛點是增加用戶的可信度，所以本次思考鏈工作是我們設計的一大亮點，我們注意到思維鏈的可視化是提高用戶可信度的重要一點。同時，行程的可編輯和可交易，也是我們從用戶需求上提煉出的產品核心亮點。”
為增加用戶可信度將思維鏈可視化，乍一聽感覺是虛無縹緲，讓大家“摸不到頭腦”。其實簡單來說，就是將代理推薦選擇的依據與飛豬平臺的數據直觀結合呈現，也正是上述提到的西湖景區上所標注的“興趣人數”“榜單排名”，或者是酒店的評分與評價，這都是在旅行中影響用戶做決策的重要參考依據。當游客看到高人氣榜單和真實好評時，會在潛移默化中提升用戶對該行程推薦的信任度。行程的可編輯是什么？這就源于用戶需求的動態特性——人的需求很難一次性完全明確。因此，當用戶產生新需求時，只需點擊行程后的小鉛筆符號，即可實現顆粒度級的編輯修改，支持對行程內容進行精細化調整，確保方案始終貼合用戶不斷變化的需求。記者為測試該功能，在行程中追加老年人出行需求，“問一問” 迅速根據環境、老年人休息和放松需求，推薦了靈隱寺及博物館等景點。
在旅行場景中，合理的行程安排離不開精準的數據支撐，馬蜂窩是在DeepSeek的基礎上精調出了自身的行業垂直模型，該模型如同一位嚴謹的“質檢員”。當大模型生成相關推薦時，精調模型會立即通過馬蜂窩的攻略、游記等經過檢驗的數據庫內容進行交叉驗證，確保信息準確無誤，結合來自馬蜂窩旅行定制師、指路人等的專業信息，生成更符合目的地特點的行程規劃內容。“旅行是最不能容忍‘幻覺’的領域，”馬蜂窩AI項目負責人強調，“我們的雙模型架構，就是要讓AI既擁有秒問秒答的效率，又具備腳踏實地的可靠性。”
而非以攻略起家的飛豬面對復雜多樣，真假不一的數據來源，究竟是如何處理？飛豬技術負責人倪生華解釋道，飛豬在行程規劃中，構建了三層思考架構，其中需要的數據也各不相同。第一層“標品”拆解至“景點好玩程度”等最小數據單元，是最細顆粒度的；第二層“行程骨干”以商家真實出團數據為基準，再去結合全網數據并進行人工標注，確保信息準確性；第三層是“內容個性化”，基于用戶細分需求、公網數據以及自己社區數據，去做補充，實現“千人千面”行程描述。
關于個性化方面，倪生華進一步強調“內容平臺最具有競爭力的是玩法以及個人化的描述，AI根據用戶輸入的喜好，拿到基礎信息之后進行發揮，這恰恰是大模型最擅長的，容錯率也非常高。但我們的產品關鍵在于如何做到真實可信。‘問一問’產出的內容不僅要可讀性好，還要準確。”
行程規劃的落地環節，可交易性是最大技術難點。像這種實時快速變化的數據，很容易一不小心就出現誤差，對此，倪生華以飛機票為例進行了回應，“大模型取的是用靜態數據預訓練，而飛豬“問一問”在后臺有個機票智能助手，背后對接的是機票的報價引擎，它會實時拿到報價。”同時，倪生華也坦言“由于實時價格庫存不能用離線數據，機票、火車票的票庫存每天都在變化，甚至高峰期每秒都在變化。所以，當我們從引擎里邊獲取到整個大模型展現層面，中間會有幾十秒到幾分鐘的差異，可能會出現讀的時候已經有庫存，但等到預訂時就沒有庫存了。接下來，我們會不斷優化，使調用到展現的時候耗時越短，遇到此類的情況會減少，但仍然不可能百分之百解決掉。”
面對實測中出現的問題，倪生華表示，“問一問”會不斷迭代，加強與阿里通義大模型進行緊密合作，結合場景去不斷地訓練模型的底層能力。同時，倪生華強調，“我們的初衷并不是代替某一類產品或服務，而是給消費者一個更可信的產品。在未來，也希望可以跟更多的旅游企業伙伴合作，AI并不是替代從業者，而是放大其能力——將定制師的服務邏輯復刻后，可以從每天服務5人擴展到5000人，讓行業更聚焦‘創造美好體驗’的本質。”
