非共识or下一站？飞猪的旅行AI不卷规划卷琐事

最近聊起AI落地，大家总在说B端场景就是写代码、C端场景不是周报就是PPT，真正跑通闭环的赛道少之又少。尤其是涉及真实物理世界，比如旅行，让AI能执行、能做好，难度很大。

正好最近看到飞猪推出了个新的旅行AI产品“飞猪帮帮”，主打办事能力。试了几天，笔者现在觉得，AI能落地这事儿难归难，但也不是完全不可行，核心在于“泥腿子”的工作扎不扎实。大家也不要轻易被“困难叙事”给预期管理了。

飞猪帮帮的AI交互形式有点大胆

很多App做AI功能，都是在首页角落加个小图标，点进去是个聊天框，聊完就退出来，本质上还是附加功能，但飞猪帮帮有点剑走偏锋了。

打开飞猪App，它的智能面板直接落在首页下方，同时能力还嵌进了搜索栏、行程页、订单页，甚至机票、酒店、民宿、度假的每一个细分频道里。

你刷着酒店列表突然想改筛选条件，直接对着语音输入框说一句就行，App会自动根据你的语音指示开始咔咔地筛选条件、重排列表、跳转下单等等；你在订单页看到刚买的机票，随口说一句要选座，它就在后台开始执行直到帮你完成操作。

这个交互形式还是大胆的。换句话说，不是App多了一个AI入口，是AI给整个飞猪App衍生出了一种全新的使用方式。

如果从AI的能力优势来看，这种交互形式的陪伴感无疑更好，但挑战是，传统App的图像化交互方式（也叫GUI）毕竟经历了几十年的用户习惯培养过程。突然来了个新事物，App和用户两边都需要一个适应过程。

所以，飞猪帮帮这种交互界面值得持续关注，笔者也会看看它后续的交互改动（比如优化甚至回退）。无论如何，飞猪的产品经理这思路还是值得夸一句，很第一性原理。

从“能聊”到“能订”，AI能执行的背后是供给侧的“泥腿子”工作

过去市面上的旅行AI，大多停留在给你写个攻略，推荐几个景点的阶段，聊得再热闹，最后订机酒、办手续还是得你自己动手。大家总说“能聊和能订”之间差了十万八千里，实际上这中间隔的是一整个复杂的旅行供应链。

飞猪帮帮这次把旅行AI推进到了履约场景，相当于第一次让AI长出了能伸进真实世界办事的双手。现在它已经学会了十多项硬核能力：订单退改、酒店升房、值机选座、订接送机、填入境卡、开票报销……

以前你要切五六个页面、填十几项信息、对比半小时才能做完的事，现在一句话就能搞定。

比如，你可以直接跟它说：“帮我找1000元以下，能看东方明珠和黄浦江夜景的上海酒店”。它就会自动拆解所有条件，从海量商品里筛出完全匹配的选项，点一下就能直接预订。

你也可以搜杭州飞多伦多的机票，告诉它：“要不需要过境签的中转航班，中转时间大于10小时能睡觉，前后两段最好是同一家航司”，它会自动搭配出符合所有要求的航班方案，不用你自己对着时刻表算半天。

AI能执行、能落地的前提是“真”。AI生成的内容、方案是真实的。怎么保证真实？其实以终为始看这个问题，答案就很简单了——能直接下单的商品，有价格、有库存，下单即意味着签署真金白银的合约，这肯定假不了吧。

这就是为什么在旅行这个领域，大家总觉得AI不靠谱，那是因为大家的默认对象是通用大模型，而它们恰恰是没有那些有实时价格、实时库存的旅游商品的。

所以，回到前面说的，从能聊到能订，基础条件就是OTA十几年积累下来的数以百万计的真实供给，而且往往这些供给是一天天、一步步谈出来、接入进来的。

反复折腾的琐事最值得交给AI，但AI未必都接得住

飞猪帮帮这次主打的一个特色是“办事”，比如订单退改、值机选座、酒店升房、开票报销等等。当然，广义上的办事也包括行程规划、各种预订。总之，这些事的特征就是，脑子动不了太多，但手累，心也累。

比如很多人出去玩前最头疼的就是做行程。刷小红书刷到凌晨，存了十几篇攻略，里面的美食、景点、交通信息散得乱七八糟，要自己整理成可执行的路书，再挨个订对应的机酒门票，没两三个小时根本搞不定。

飞猪帮帮对这件事的解题思路堪称满分！现在你不用自己对着攻略一点点敲字，直接把攻略链接或者截图发给它，它几分钟就能把里面的所有关键信息梳理清楚，自动生成完全匹配攻略节奏的行程，连每一段的交通、住宿、预算都给你算好，里面的所有商品都支持一键加购预订。

再比如升房，订好一家酒店，想试试能否捡漏免费升个房？以前需要给酒店打电话或发邮件询问及确认，妥妥“I人”不友好，但你可以毫不客气地交给AI这个“E人”，升房申请的电话它去打，失败了无所谓，成功了就赚到了。

笔者试了几个办事能力，大部分都能成，但确实有些场景目前AI还做不到，比如说你让它用会员里程兑换个免费接送机就不行了。也能理解，虽然技术上没啥门槛，但功能和品类也是“泥腿子”工作，一点点积累起来才能最终用得丝滑。

据飞猪的人说，这次的AI因为很多场景涉及到交易和履约，他们在真实性和可用性上下的资源比较多，比如对模型做了大量的后训练，harness上也优化了不少。目前的数据是，生成结果可用率评分比上一代产品提升了70%，可比任务的平均耗时还减少了近10%。

技术底座上它基于阿里Qwen模型家族升级，在之前的多智能体架构基础上做了更轻盈通用的改造，既能快速适配更强的新模型、新工具，还搭了短期、中期、长期三层记忆架构，能记住你上次出行偏好靠窗座位、不吃香菜，跨会话跨时段都能给你更个性化的推荐。

目前，飞猪帮帮正以周为单位保持迭代，从用户的真实反馈中学习和进步。据飞猪透露，未来几周飞猪帮帮还将陆续上线一些全新功能，如多人出游规划、航班变动主动护航、行中点餐等。

其实AI落地从来都不是靠几个酷炫的概念，尤其是旅行这种和现实世界深度绑定的场景，就是要耐着性子把退改签、选座、升房这些别人看不上的脏活累活一个个做透。

毕竟对普通人来说，最好的旅行AI从来不是能给你写出多华丽的攻略，而是你只需要说一句，我下周想去大理玩。剩下所有的琐事，它都能帮你安排得明明白白，真正实现一句话就出发。