7月17號以前，如果你有一個七天年假，準備去心心念念的成都，逛一逛，玩一玩，看看大熊貓，再看一看風景。

提前制定一份詳細行程，是必備的。

為此，你問了身邊所有去過的朋友同事，搜索各種攻略，查詢熱門游記，然后在繁雜不同有時還互相打架的答案中掙扎糾結，畢竟打工人的年假很珍貴，難得的機會你不想錯過任何風景。最后咬咬牙，算了，去了再說，走一步看一步，隨緣吧。

等到了目的地，發現景區閉門改造了。打開手機再看之前的攻略，發現攻略發布是半年前，而景區閉門改造，一周前剛開始。

攻略過時，你的心估計也涼了大半——無奈，過去一段時間，旅游攻略似乎都很難在“最新”和“最好”之間找到平衡。去賞花發現花季已過，去觀景發現景點修繕……因攻略出錯而導致的意外在網上時常能夠見到。

7月17日之后，這些問題都將由AI迎刃而解。

圖/攜程問道

同樣是準備去成都玩7天，打開手機，輸入問題，屏幕上立刻彈出了一份詳盡的旅游攻略：第一天，在成都市區，打卡一下錦里古街，還有春熙路，第二天，離開鬧市，向周邊的群山、草原出發，感受四川地區的特色風土人情……

七天旅游行程，直接給你安排的明明白白的，不僅詳細，并且非常專業細致到每一天的規劃，甚至規劃行程中的每一景點，還能直接跳轉到門票酒店等具體信息，以方便出行。

這種場景，已經在攜程上成為可能。

7月17日下午，攜程集團發布了旅游行業的首個垂直大模型，名為“攜程問道”。發布會期間，攜程集團董事局主席梁建章表示，“希望用戶從包括‘攜程問道’在內的產品獲得旅游行業‘可靠的內容，放心的推薦’。”

怎么去理解？很簡單，從使用體驗上來看，比起先前各類通用大模型所提供的旅游建議，攜程問道最大的優勢就在于旅行攻略的直接、有效。從路線安排到行程價目，一目了然。

有了這些精準的實時信息，以往哪些因攻略不準確而出現的意外將不復存在。對于用戶來說，它就是一個最好的旅游“搭子”。

這也很攜程。

區別于面向產業、日趨紅海的通用大模型，攜程將大模型的應用場景錨定在旅游這一細分行業，面向最貼近用戶的場景。

據了解，攜程大模型包含了約二十年的旅行數據，每一位旅人用腳步投下的選票都被AI記錄、整合，整合成約200億個參數訓練的百億規模垂直大模型。

比起純粹的聊天，攜程問道這個旅游“搭子”，顯然更懂游客，更懂旅行。

在這背后，AI大模型+旅游，這件事兒本身也有了新的想象空間。

旅游“搭子”，主打一個靠譜

如何規劃行程，找到最優的答案，一直以來都困擾著游客。

作為一個涉及多個領域的綜合性產業，每位游客在途中需要規劃的衣食住行、吃穿用度向來差異極大，需求各不相同。

整理大量綜合性數據，給每位客戶個性化的最優解，大模型最擅長這個。

AI藍媒匯向攜程問道大模型求助了一個相當復雜的現實場景：全家出行，需要照顧老人和小孩，天氣炎熱，行程不宜過于密集，但希望能盡可能多留一些好看的照片，發朋友圈也有個素材。

攜程問道大模型給出的建議，信息真實，且行程合理。

考慮到老人和小孩不適宜特種兵式旅行，除了提供機票/火車票的引導外，問道大模型并未在第一天安排具體景點。從第二天開始，大模型以較低密度的每天一個景點，為用戶規劃著天津之行，老人和小孩都不會太累，走走停停也便于享受津城的街景。

對于一位確有需求的用戶而言，問道給出的回答幾乎已是一份完整的行程規劃，跟著走即可。

這種難得的“靠譜”，得益于攜程多年的專注——攜程問道在訓練期間篩選了200億個高質量非結構性旅游數據，再結合攜程現有精確的實時數據進行自研垂練，成為百億參數規模的行業垂直大模型。

由每一位用戶親身體驗，親自走出來的數據，才能夠對用戶在旅行中的需求精準理解、快速響應。

有了這些準確、詳盡的AI攻略，用戶不再需要花費幾天甚至幾周的時間，反復橫跳于其他各種內容平臺去收集資料、刪改計劃。將問題拋給攜程問道，只需幾秒就能生成最優路線。

與大模型同步推出的，還有攜程榜單——基于20余年的旅游行業行業數據監測，以及平臺獨有的優惠指數計算公式，攜程推出了攜程口碑榜、攜程熱點榜和攜程特價榜。

和過去營銷帶貨式榜單不同，攜程榜單完全基于真實數據客觀分析，旨在為不同人群、不同意圖的行前決策提供相應的旅行“可靠答案庫”。

不止省時省力，大模型推薦與攜程榜單的結合，讓用戶終于能收獲客觀的、最適合自身需求的攻略。

此前在小紅書等內容平臺的種草模式爆紅后，用戶時常會刷到由簽約博主或第三方機構制作的旅游攻略。內容看似精致，卻也帶明顯的主觀色彩，為了放大某些特點而用詞夸張、將實景圖多次渲染調色。

這些帶有網紅濾鏡的攻略，拉高了用戶的預期，但卻有可能與真實的情況大相徑庭。此外在這些平臺上，基于用戶UGC的內容生產方式，存在很明顯的個人色彩，這也可能會導致彼此給出的攻略具有明顯的差異性。用戶可能需要花費大量時間、比對無數帖子，才能在繁雜的信息中做出自己的決定。

攜程榜單的推薦，則相當于替用戶“查了幾萬人的攻略“后，并且是基于真實用戶體驗所做出的推薦，提高效率的同時，大大降低了攻略出錯的可能性。

從計劃到下單，攜程提供給用戶一套完整高效的“一站式”旅行準備體系。習慣于在攜程APP完成從種草、制定行程到下單的過程后，用戶避免被社交平臺上五花八門的信息所誤導的同時，攜程也將實現從內容到交易的旅游產業生態閉環。

根據官方介紹，“攜程問道”大模型目前已經具備了“前置推薦”和“智能查詢”兩項能力：首先，在用戶需求尚未確定時，攜程問道能為其提供出行推薦服務；如若用戶已有相對明確的需求，問道也能提供智能查詢結果。

相較于ChatGPT等通用大模型，梁建章認為，垂直行業大模型關鍵就在于先前提及的“靠譜”，所謂“可靠性”：與AI寫文章、寫小說相比，旅行更復雜。聽起來寫小說很難，但其實它不會計較對錯，這個可靠性可以差一點，沒有事。

旅游攻略則不然——出門在外，最大的問題就是可靠性。

“旅游重在體驗，任何一個5%的行程規劃失誤都會造成100%的旅游問題”，攜程深知，AI能否給出可靠答案，將直接關乎游客的出行體驗。

AI重構旅游行業

出發前的行程規劃，往往是最耗費精力的環節，“是客戶花最多時間的，最復雜的”。攜程問道大模型出現，用算力解決了這個前置問題。

但前置，并非全部。

“大模型帶來的體驗提升和效率提高，會是最明顯的”，談及AI為旅游行業帶來的變化，梁建章表示，質量與效率背后，AI已然在重構整個旅游行業。

攜程問道專注于服務出行前的場景，而在途中和售后環節，AI同樣深入其中。

比如客服。

當前互聯網平臺主流的客服回復方式，無外乎線上咨詢、電話語音和電子郵件。隨著技術升級迭代，攜程已將成熟的AI客服系統與客戶無縫對接。

據了解，在中文渠道或是涉及多語種對話的場景中，攜程AI的自助率已經達到了約75%，50%的電話咨詢能夠通過AI解決；利用文本抽取和意圖識別技術，后臺25%的郵件反饋，也已交由AI進行回復。

數據顯示，AI客服上線至今，日均可節約10000+小時客服工作時間，郵件回復速度已從小時級降低至分鐘級。

顯然，憑借公司自身在旅游行業多年深耕積累的旅游數據，訓練語義理解、信息抽取、信息摘要等模型，攜程正在用AI技術，提升著旅行全程的效率和體驗。

這背后，當然是多年的持續深耕。

過去五年，攜程在產品研發費用上的投入累計達452億元。以2022年為例，該年，攜程的產品研發費用占凈收入比例為42%，達到83.41億元。

也正是在這種長期投入下，攜程持續不斷地為旅游行業帶來了新故事、新想象。

具體到用戶身上，則意味著更好的旅游出行體驗。

畢竟，旅游需求千差萬別，不同人在不同季節、不同地方的需求都有較大差距。攜程問道借助專業的旅游數據和算力，讓旅游更簡單，更可信，旅游出發再也不用擔心做攻略耗費太多時間了。

來源|AI藍媒匯 作者|伊柒