当 AI 技术逐渐渗透出行领域，如何平衡实用价值与用户需求成为关键。从个人旅行到企业差旅，AI 正尝试破解行业痛点，其落地效果既需技术支撑，也离不开对场景的深度适配，为出行生态变革提供新可能。

作者 | 郭鸿云编辑 | Sette

出行领域的AI，到底是真需求还是凑热闹？

这得看两点：一看你的用户——不管是B是C——有没有大规模、低成本、还得是个性化的场景和真实痛点；二看你的AI产品是真能解决问题，还是只会堆信息的“高级爬虫”。

行业里很多朋友不认AI服务，就是因为市面上“假AI”、“作秀AI”太多。

去年到现在，“AI热”在旅游圈里渐有降温之势。一开始各路OTA打头，创业公司接着蜂拥而至，一时间AI能否颠覆行业的讨论也热了起来。喧嚣过后，很多人都意识到，技术吹得再天花乱坠，解决不了实际问题，那就是企业自嗨。用户不买单，再炫的“自嗨”也很快凉透。

说到底，实用，才是一项新技术有没有价值的唯一标准。

真正被用户认可、体验还不错的AI产品，往往有几个共性，总结起来就是：精准（能落地）、有“人味儿”、务实。

就拿打工人最熟悉的商旅来说，很多人一听“出差”就头大。

因为你很可能又要被公司的差旅系统“硬控”——好不容易提好了差旅单，一个个去订机票、火车票、酒店、接送机，手机屏都快切冒烟了；到了地儿或者开完会，打车去酒店，来回输地址的时间估计都够搓盘麻将的。这还不算天没亮就赶飞机，到了还在七拐八拐开“酒店盲盒”。

交通方不方便、床舒不舒服、早餐好不好吃……这些需求基本是奢望。

公司越大，出差越“苦”。你要让公司照顾到每个人的偏好，自己都觉得离谱。

但现在，AI可能真能治好这个痛点。“每人一个虚拟差旅管家”——已经有企业在做了。最近，飞猪旗下的阿里商旅正式推出了一站式AI商旅解决方案。

这么看，目前同时在AI toC领域和AI toB领域都有主力产品布局的旅行平台，飞猪算头一个。估计其他OTA也快了。

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阿里商旅的AI在企业端、企业用户端都推出了AI产品。其中很重要的一个模块，就是帮企业做智能差旅推荐，覆盖行前预订和行中服务，同时还能辅助差旅部门智能决策。

有人一听到“解决方案”就PTSD，觉得不就是系统升级吗？“硬控”你的，无非是从同事换成了大数据。

但其实，订机酒车餐真是个技术活，公司要控费、算成本，流程要合规，过程中员工要安全，事后要审计，理论上交给技术比人靠谱得多。

如果把选择权完全交给员工，在差标限制下，他不一定真能选到最合适的。个人比价能力有限，不同平台来回切换、反复对比，不拿小本本记根本记不住，耗时又心累。

而AI来做，优势是能快速检索海量数据，用算法匹配出最优方案。

有人还是担心：现在AI满嘴跑火车，你要西瓜它给你桃子。但在差旅这个事上，AI反而更靠谱。

为啥？因为差旅不是为了玩得爽，它不是旅行。它的核心是：往返时间合适、工作方便、睡个好觉，最后才是顺便逛逛。

所以AI最重要的，就是把机酒这类标品精准匹配好，按标签选出最适合这个人的选项。

举个例子：有时候早出晚归的公务舱机票，因为牺牲了时间便利，或可省一晚住宿，反而比“晚出早归经济舱+酒店”更省钱；直达的一等座高铁，也可能比中转或飞机更划算。

酒店选得好、不超标，员工睡得好、状态佳，工作效率也更高。

对企业来说成本并没多花，这才是差旅的最优解。

据阿里商旅称，已经有很多大型企业客户在排队洽谈中了，“产技忙不过来”。

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老式的差旅管理系统最大的问题，是在体验和效率之间反复摇摆。

不管用不用AI，一个能打动企业差旅或采购负责人的新产品，起码要具备两个条件：一是标签明确，二是产品库足够大。除此之外，还要有“人一样的灵活性”。只会卡标准、执行死命令的系统，或全靠人力有限服务，都很难实现。

阿里商旅能做到，是因为它背后连接了飞猪的供给和经验，以及阿里巴巴的生态——基础设施层的技术够硬、数据库够大、产品够多。

只要企业、员工、平台目标一致，原本复杂的决策到员工这儿就有可能转化成简单的结果。

比如机票，阿里商旅接入全球超400家航司、4大GDS、数百家代理商，选什么航班、什么舱位更合理，系统自己就能筛选比对；酒店也是，覆盖200多个国家和地区、超170万家酒店；用餐更是有支付宝的1300万企业餐饮商户，总有符合差标还让员工喜欢的。

有这种规模的专有数据支撑，用技术在“成本、合规、体验”之间找最优解——AI解决方案才显得有看头。

更关键的是，怎么让AI有“人样儿”，能说人话、理解人话。

有供应链数据的企业不少，搞AI的公司更多，但未必每个选手都做得出来。

拆解差旅AI的本质，其实它既有toB服务里的合规、效率要求 ，又有toC服务里的体验要求。所以C端产品的经验，很重要。

实力也好、运气也罢，阿里商旅恰好出现在了这个身位。AI toC这块儿，母公司飞猪正好试过了。

今年4月份，飞猪推出AI“问一问”时，尚在测试阶段的邀请码就一码难求，甚至在小红书被炒到99块一个。

后来暑期全面开放，面对暴增的提问，“问一问”也没让人失望。不少网友发帖夸它“靠谱”，不像很多跟风做AI的产品。

比如“问一问”暑假上线了一个新功能：为用户推荐目的地时，提供“旅行热力地图”，实时显示人流热度。

要知道，暑期出游最头疼的就是人挤人。什么时候人少、怎么避开高峰——这种现实又细节的需求，以前只能靠猜，到了现场才知多恐怖。现在热力图一眼可见，几万人在景区？那就调整计划，先去人少的地儿。

类似的细节还有“清凉指数”、“性价比指数”……这些都是真正游客才会关注的视角。

测试期间我们就总结过：这个AI工具最大特点就俩字——丝滑，有人性。

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功能做到“丝滑”或许不难，但让AI有“人一样的思考视角”，而不是无情的网络爬虫，那就难多了。

飞猪“问一问”之所以有“人味儿”，是因为它在产品路线上更实在，选择了多个大模型，由多个AI智能体（Agent）驱动——不是接入个流行的单一模型、讲个AI故事就完了。能根据问题难度，由智能体自主决策、随时切换最适合的模型来应对。

更重要的是，它真的调研了行业的工作方式，有一套合理的工作思维：一趟旅行里，什么重要、什么次要？哪些需要快速决策，哪些要多给选择、让客人多挑一挑，乍看普通，细究下去都是门道。

飞猪问一问启动测试的时候，体验让人耳目一新：用户看到的不是AI在一个聊天框里自说自话，而是化身不同专业角色——行程助手、攻略达人、预算管理师、本地导游……基于自身专业性给出更靠谱的回答，看起来有服务的味儿了。

阿里商旅AI解决方案也用了类似的逻辑。

出差前，员工只需提供事由、时间、地点三个信息，系统就能自动生成差旅行程和审批单，同步规划机、酒、车等服务，甚至细致到出发地和目的地的天气、检票等待时间……

员工可一键合并下单，企业统一支付，不用垫资。到达后还能一键打车、订餐。

实用为先，这也和问一问早先成为黑马的方向一脉相承。

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闻旅一直认为，AI要落地旅游，挑战还很大。

一方面，人的喜好个性化很难被标准化，AI可控变量有限，准确性和信任仍需时间沉淀。

另一方面，技术研发与实践需持续投入，纯旅游企业做AI，短期很难直接见效。在AI与业务深度融合、推进实用化这方面，速度还是偏慢。

但这并不改变一个事实：AI必将重塑出行体验、改变整个在线旅游行业——无论现在做到什么程度，这项技术必须学、必须跟。

就像酒店机器人，5年前还被当噱头，如今没有机器人送物，客人反而不习惯。包括智能客控、语音助手控制灯光窗帘……我们也越用越熟练。

未来AI在更广出行领域的作用，也会这样从“可用”走向“好用”。

尤其在企业商旅这种标准化、规模化场景，AI落地的速度可能比消费场景更快。一旦AI能融合“大规模、低成本、个性化”优势，在细节上抠成本、全流程自动化降本增效——效果会更快、更明显。

甚至可能改变企业思考和管理的方式。就像上面举例的差旅公务舱方案未必成本高于经济舱方案，以及当人人都有一个AI旅游定制师的时候，真人定制师的更大价值是不是就能激发出来？

而对大众来说，越来越理性、看重“有没有用”的时代，AI一定会成为被看见、被期待的新方式——就像从线下买票到电话预订，再到线上平台、小程序……进步是渐进的。

AI也一样，就算不是唯一入口，也会逐渐成为重要入口。只要更便捷、效果更好，剩下的只是时间问题。 从新鲜到习惯，没有准确时间点，也不必急着判断。

常说一口吃不成胖子，AI这块蛋糕不管大小，先吃下去一定没错。

至于怎么吃更快、更饱，怎么让AI更快被接受、产生价值——无论toC还是toB，还是那几个关键词：可执行、务实、以人为本。以这个为方向，肯定不会错。

目前来看，除了众所周知的那些科技巨头，在出行这个领域，飞猪们已经在打样了。