李彦丨作者

“每次计划旅行，光是做攻略、比价就得花上好几天。有时候找了一堆信息，最后发现规划出来的行程不是预算超了，就是安排得不合理。”

对于经常旅行的田甜而言，规划一次满意的旅行总是充满挑战。在信息爆炸的时代，网络上的旅行攻略五花八门，但质量参差不齐，筛选信息耗费了她大量的时间和精力。

如今，数字化浪潮席卷旅行界。似乎每一个通用大模型的发布都要强调支持“旅行攻略”这一场景，在线旅游巨头敏锐地捕捉到了AI在旅行场景中的巨大潜力，携程问道、程心AI等旅行助手应运而生。

毕竟，与其他场景相比，旅行AI的商业化闭环似乎更易看得见。一面是用户决策后必然产生机票/酒店等消费，变现路径短，一面是服务链条覆盖行前规划、行中预订、行后反馈，可沉淀全周期数据，利于大模型训练。

但直到上周，我们才看到了一款能被称为“解决需求”的旅行AI应用——飞猪“问一问”。

4月17日，“问一问”上线，首先面向飞猪F5及以上会员开放，其他会员也可通过F5及以上会员分享的邀请码体验。

这款产品推出即顶流。小红书上，大量用户参与讨论，在线测评；二手交易平台，甚至出现了一批黄牛开始卖起了产品邀请码。

流量背后，我们发现，“问一问”确实和以往的旅行AI不太一样。

AI旅行助手不够“聪明”？

大模型高调入场，旅游行业的AI热似乎正值风口。但回到现实，大多数所谓的“AI旅行助手”至今还停留在“技术展示”阶段，真正落地的能力，远远跑不过它们的营销声量。

过去一段时间，行业普遍采用的解决方案可总结为“通用大模型 + 外挂POI插件”的组合。表面上，这类产品能实现对话式交互、信息整合、行程规划，听起来颇具“AI助理”的架势。但在真实的旅行决策场景中，它们却“使不上劲”。

原因其实并不复杂。旅行是一件复杂到“对话式问答根本装不下”的事：你得考虑机票和酒店的实时价格，还要兼顾旅伴的年龄结构、兴趣偏好、预算限制，甚至天气变化、节假日人流密度，哪个变量没处理好，整个计划就可能功亏一篑。

而这类“外挂式AI”缺乏对目的地的深层理解，也没有行业专属数据的实时调用能力。你想问儿童友好的路线，它给你推荐热门景点；你想避开人多的时间，它永远不会告诉你景区几点开始排长队。输出结果基本停留在“热门+模板”的层面，既不个性，也谈不上贴心。

更关键的是，它们并没有改写用户的行为路径。用户依然需要在小红书、抖音刷攻略，然后回到OTA平台下单，AI只是“整合信息的搬运工”，并没有承接旅行决策中的关键环节。换句话说，AI并没有真的帮你做决定——它只是让你感觉“搜得更快”，准不准都是另一码事。

“问一问”选择了另一条路。

壹览商业拿“杭州到成都亲子游”这一问题，同时发送给包括“问一问”在内的三个旅行AI产品。

三者的回答都包括了：行程规划建议、交通建议、亲子游需求的建议。在这里明显能看到，第一款产品的答案相较后两者略显粗糙，也没给出具体的航班建议。

第二款产品对于游玩的时间、地点介绍更为详细，也在最显处给出了挂链产品。但也仅限于“用户要啥AI答啥”的程度。

“问一问”则不仅列出了基本行程安排，还补充用户反馈，如“位置优越”等标签。还会对每一个景点“划重点”介绍，列出详细的驾驶时间、景点在当地的热度、在平台感兴趣的人数等各项细节。甚至连“景点人流高峰预判”和“景点间动线优化”都考虑在内。

同一个问题，不同平台的回答“深度差”一目了然。一个是“回答问题”，一个是“真的帮你在做选择”。

“问一问”的底层逻辑已不再是“问什么，答什么”，而是“你没想到的，我也提前帮你想好”。这正是旅行AI迈向“有工具理性”的关键一步：不再仅仅扮演信息检索的角色，而是真正进入用户决策过程，承接、引导甚至优化旅行链路的每一个环节。

“懂旅行”的AI，是怎么炼成的？

能做到这一步，“问一问”靠的是一套扎实的技术底座。这套体系贯穿数据构建、模型调度与交互体验等多个层面，每一步都瞄准一个目标：让AI真正“懂旅行”，更懂用户。

首先是数据。这不是简单地接入几个开放数据库那么轻松。壹览商业了解到，为了打造“问一问”的旅行数据和知识体系，飞猪不仅接入了平台原有的机票报价系统、酒店价库等实时信息，更在研发前期阶段做了大量实地调研。团队走访了大量旅行社、定制师，把行业从业者的经验提炼成标准化的知识颗粒，补足了通用模型理解旅游业务的“短板”。

再叠加飞猪作为行业里唯一一个开放属性的平台，多年来也积累了大量有特色的中长尾供给和商品信息，一套专业又丰富的旅行数据集就此成型。这套数据不止于“哪里好玩”，更延伸到“什么人、什么时候、怎么玩”，涵盖实时价格、库存波动、热门玩法、用户评价，甚至包含季节性旅游趋势与人群画像。

当然，数据越多越容易出错。一套严密的清洗和校验机制来过滤掉过期、重复、低质信息，以及一套完整的生成结果校验机制，都是非常必要的。无论是官方视频中飞猪技术团队的解读，还是从最终的体验结果来看，“问一问”输出的内容更接近真实可行，而不是AI“拍脑袋”的拼接建议。

有意思的是，似乎是为了增加“人”感，“问一问”的产品界面跟以前千篇一律的大模型聊天窗口不一样，而是一个多智能体协作的“旅行专家组”。它集成了通义千问的几个大模型，并引入了类“智能分工”机制：当用户抛出一个模糊的旅行愿望，比如“一家三口想五一去成都玩”，AI并不会只丢回来一串景点名，而是立即启动它的“幕后团队”，让使用它的用户瞬间有了“当老板”的感受。具体来说：

行程助手会先识别出这是一场亲子游；智慧交通顾问迅速匹配适合儿童出行的航班时间段和车次；酒店顾问考虑到带娃出行的实际需求，优先筛选配备亲子设施的酒店；路线定制师则串联起这些点位，设计出轻松有趣的动线；预算管理师把控全局开销；服务保障专员最后把好关，核查履约数据，防止旅途中“翻车”。这一整套流程几乎让人忘记，它背后是算法和数据，而不是一群真实存在的客服。

功能细节上也有惊喜。“问一问”不仅会生成日程表，还能绘制手绘风格的攻略图：清晰标注各个停靠点的顺序、交通方式、游玩亮点，甚至推荐的餐厅菜品，既实用又有“炫图”属性。地图还能一键分享给朋友，变身你的“社交谈资”。

如果哪一步不满意？也不必全部重来。你可以直接拖动预算滑块，或是点击某一站修改，系统会迅速响应、重新规划，不需要你从头开始跟AI解释一遍。

最关键的一点是：它不是只做“咨询”，还完成了闭环。从机票、酒店到景区门票，所有推荐内容都可一键预订，无需跳转其他平台。换句话说，你问的问题，它不仅能答，还能马上帮你“搞定”。

在旅行AI这个还未成型的新战场，“问一问”不是第一个登场的玩家，却可能是第一个跑通产品逻辑、锁定用户使用习惯的那个。

“定制游”或将走下神坛

在旅行行业正酣的智能化竞速中，飞猪“问一问”扮演的角色，不仅是一个工具产品，更像是一枚投向传统旅游模式的“变量”。用户的决策链路、旅行服务供给端的成本结构，或将产生“蝴蝶效应”。

长期以来，定制化旅游一直是“有人想，有人望，少人买”。一方面，用户希望摆脱“千人一面”的标准化路线，拥有一段独属于自己的旅行；另一方面，定制游的价格却高高在上：背后不仅是旅行顾问人力的时间成本，还有沟通、筛选、确认的长链条操作。传统定制游更像一门精细手工艺，而非大众消费品。

这个故事的另一个侧面则是行业的高度同质化和低价竞争。没人想打这种吆喝和买卖都难赚的价格战，但不得不打。归根到底，客户需求和市场动向是个盲盒，供给的改造又需要成本，双重夹击之下，旅游从业者苦供需失调久矣。

以“问一问”为代表的AI技术有望打破这个局限。这各产品虽不完美，但能让对AI感到迷茫的旅游人看到风向：借助AI的批量处理并发任务以及与智能匹配供需的能力，它实现了对个性化需求的“工业化规模响应”——你说出旅行目的、出行人数、兴趣偏好，它在几秒内就能从平台海量供给数据中生成一套具备可执行性的行程方案，覆盖交通、住宿、景点、预算等关键要素。

过去动辄上万元的“深度定制游”，现在至少获客成本可以被算法大幅压缩，消费者能用标准产品的预算，体验到定制级的服务。这不仅让原本属于“高净值用户”的旅行服务走向大众，也为平台打开了新的收入空间。

以一个典型案例为例：过去，一套涵盖专属司机、非热门景点深度游、小众住宿推荐的行程，可能需要数天沟通、反复修改，而今，“问一问”能在几分钟内初步生成，后续还能支持精细化调整。服务效率提高的同时，性价比也更具吸引力。

更重要的是，这套系统真正“读懂了消费者的心”。从年轻用户偏爱的网红打卡点，到家庭用户关注的儿童友好设施，再到银发旅客在意的交通便利和医疗配套，AI能基于输入内容自动判断并进行差异化响应，形成一个因人而异、即时响应的旅行策划助手。

这意味着，旅行不再是一组拼接起来的SKU，而是一种围绕“我是谁”“我喜欢什么”而生的内容服务。

当然，这一切还只是开始。作为AI旅行赛道的先行者，“问一问”仍面临诸多挑战，比如如何进一步提升数据的实时性与广度、如何在极端复杂需求下保证智能体的协同效率等。AI仍在学习，旅行也仍然是个高度情绪化、非标化的产业。

从“问一问”所引发的变局看，传统定制游商家依然有广阔的增长空间，但他们赖以生存的盈利结构正在悄然重塑。

过去，大量人力资源被消耗在基础的信息匹配和供应链调度上，未来这部分将逐步被AI替代。而真正体现服务价值的，是那些基于深度理解和情感联结所提供的个性化方案。换句话说，越能提供有温度、有创意、有审美的差异化服务，越可能在AI普及之后脱颖而出，成为“溢价”的核心来源。

可以预见的是，随着大模型持续进化、飞猪数据体系的扩展，以及多智能体协作机制的成熟，未来的“问一问”将越来越接近一个真正意义上的“数字旅行管家”。

更高效的探索、更具性价比的体验、更贴心的陪伴，正成为未来旅行的关键词。而这场改变，正在越来越多的“问一问们”里悄然发生。