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第一批AI旅游的「受害者」,已经出现了

文 | 硅基研究室,作者 | kiki在春节和五一尝试使用DeepSeek做旅行规划后,Wendy还是决定重新用回Excel。


文 | 硅基研究室,作者 | kiki

在春节和五一尝试使用DeepSeek做旅行规划后,Wendy还是决定重新用回Excel。

今年春节带父母去北京的她,按照DeepSeek给出的旅行规划,从上午到晚上制定了精确到小时的行程。

但令Wendy没想到的是,最终她和父母仅完成了规划中的两个景点,原因在于不确定的路况、游览人数过多以及父母的疲惫,让DeepSeek错误预测了时间。

“这也不能怪DeepSeek”。Wendy认为,旅行途中的不确定太多了,AI难以做到实时动态且精准判断用户的状态。

Wendy并不是个例,一位旅行定制师告诉「硅基研究室」,在她接触的客户中,不少人都会提前拿着AI制定的计划向她询问意见,但很多都存在明显的错误,比如行程规划不符合用户实际人数,推荐景点信息过时等等,她认为,所谓的「AI旅游定制师」存在很多炒作和噱头。

随着AI深入落地旅行场景,各类OTA大厂和AI原生旅行企业的兴起,人们利用AI协助制定旅行行程也已不是什么新鲜事,在AI创业场景中红,有AI独立开发者更是笑谈,AI旅游已成为继AI搜索、AI绘画和擦边Bot「三件套」的新热门领域。

对AI旅游抱有信仰的人认为,从旅行行业的历史看,从PC到移动互联网,渠道的整合、体验的创新均伴随技术革新,生成式AI也将推动供给侧和需求侧的精准匹配。

但也有AI从业人士仍对这一领域保持观望,旅游看似垂直,但却是一个低频、强客资和强供应链的行业。

随着红杉近期对AI生意「从卖工具切换到卖收益」的预言,AI旅游的水面之下,其实也早就悄悄在整合与分化。

1、产品大乱斗:可用性有了,可靠性不足

如果想要制定一份旅行计划,现在你随手打开社交媒体搜索AI旅行产品,跳出的产品推荐可能不下二十个。

「硅基研究室」梳理和访谈部分用户发现,目前用户使用的AI旅行产品可以分为以下四类:

• chatbot类:chatGPT、豆包、DeepSeek等chatbot产品是多数用户在旅行时配合使用的工具。

• 传统OTA大厂类产品:此类产品往往内嵌于传统OTA大厂已有的工具和场景内,国外如Booking、Expedia等旗下的AI助手,国内如飞猪旅游AI应用「问一问」、马蜂窝的AI旅行助手「AI小蚂」等。

• 通用型AI产品:包括搜索和Agent类,搜索产品比如夸克、秘塔等,近期谷歌也宣布在Gemini上推出AI旅行功能,有用户提到期待其和谷歌地图的联动。Agent端,也有用户使用Manus、扣子空间等。

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• 旅行垂类产品:国内如圆周旅迹、指北旅行、轻舟旅记、四海轻旅等,国外用户提到较多的产品如Wanderboat、wanderlog、Mindtrip等。

从用户实际体验来看,「硅基研究室」也发现了现阶段AI旅行产品的用户使用特点:

一是,从使用频次来看,大多数用户不会使用一类AI旅行产品,而是组合式使用。

比如有用户提到会DeepSeek做前期攻略计划,后在配合圆周旅迹等产品,生成更详细的旅行规划,再根据实际出行情况,随机对地点进行排序。

二是,从AI渗透度来看,仅有少部分用户表示会将自己的旅行规划完全交给AI,大多数的用户都还是对AI的规划「半信半疑」。

有用户向我们提到,她会前期使用AI做大致规划,而后还是会寻求平台旅行定制师的意见,因为她并不相信AI给出的机酒报价。

三是,从产品可用性来看,用户一致的反馈评价是,AI旅行产品无论在信息整合、旅行动态管理、智能化交互等AI通用能力,还是在「非AI」能力,如社区内容推荐和分享上,可用性都明显提升了。

比如,我们可以看到,与此前利用AI整合信息不同,在输出形式上,很多AI旅行产品都可支持一键旅行地点排序,以地图可视化的方式生成直观的旅行规划。

第一批AI旅游的「受害者」,已经出现了

再比如,针对旅行管理编辑,一方面,大多数AI旅行产品集成了社区内容,用户可以参考和复制他人行程;

第一批AI旅游的「受害者」,已经出现了

另一方面,如wanderlog、Mindtrip也提供了旅伴管理(甚至精细到宠物)功能,你可以将行程分享给同伴,一同规划旅行。

第一批AI旅游的「受害者」,已经出现了

但可用性是提升了,可靠性还有待提高。

多位用户提到,目前来看没有一家AI旅行产品能实现「全知全能」,存在的体验问题包括但不限于:点位齐全度不足,导致行程推荐大众化;信息动态性、丰富性和准确定性不足,不能及时提供实时和更丰富的内容等。

这也难怪,一位平台旅行定制师向「硅基研究室」提到,她并不认为AI旅行产品会取代她的工作,因为,客户除了看重所谓的定制外,其实还有定制背后的交付和执行能力。

2、「无人谈及的残酷事实」

AI搜索、AI绘画和擦边Bot曾被视为AI独立开发者「三件套」,现在又多了一个AI旅游。

早在2023年,AI旅行领域就出现了一批创业潮,包括目前用户所熟知的Wanderboat、Mindtrip、Layla等AI原生旅游创业公司均诞生于这一节点,据「硅基研究室」了解,AI旅游也同样是独立开发者投身的热门领域之一。

创业者们押注AI旅游的原因也并不难理解,一是旅游是典型的生活场景,很容易发现痛点,快速找到PMF;二是创业者也很容易「上头」,因为个性化需求属于非标,在调研市场时,创业者也发现,旅游行业永远缺少一款真正好用的产品。

但创业者涌入的背后,很容易遮蔽AI旅游的「残酷真相」。

不到两年间,AI旅游市场一方面也已出现了「大鱼吃小鱼、独角兽吃掉独角兽」的现象,整合速度在加快。

Layla收购了人工智能行程规划机器人Roam Around,Mindtrip在近期也吃下了旅行指南平台Thatch。

另一方面,一些创业者的真实体感也体现了「AI旅游这一赛道并不如想象中那么美好」。在Product Hunt,AI旅行项目Tern的开发者写下了行业「无人谈论的残酷事实」。

她提到团队面临的问题——每天都为钱焦虑,花了数周不断调试产品的错误,货币化之后仍在继续烧钱等。

第一批AI旅游的「受害者」,已经出现了

上述旅行定制师告诉「硅基研究室」,旅游低频消费的本质没有变,用户最终看中的也还是履约和交付能力。“制定计划之后,需要的是执行。”有开发者也表示,供给端确实有很多机会,但用户交互门槛相对较低。

海择资本创始人罗海资也提到:“旅游行业的核心,仍是与同业在资源与客源的竞争。”创业公司通过切入细分需求和智能化交互,在获取客源上有先发优势,但在用户数据积累、上游资源与传统OTA巨头存在差距。

与创业公司颠覆传统旅行企业的激进愿景不同,传统OTA巨头至今对AI持保守意见。

Airbnb联合创始人兼首席执行官Brian Chesky也在近期提到:“我觉得现在还很早,这可能类似于……90年代中后期的互联网。”Booking Holdings首席执行官Glenn Fogel也表达了类似的看法,尽管Booking目前在与OpenAI、亚马逊等共同打造垂直领域的智能体,但他并不认为人工智能是旅游规划的未来。

“我对绝对的未来到底会是什么样子没有足够的信心。”他坦诚说道。

3、是成果优先,还是社区优先?

和基础大模型的「天才」创业画像不同,AI旅行创业者群体更丰富,既不乏从谷歌、微软等科技大厂走出的人才,也有连续创业者,在内容社区、旅游行业深耕已久的专家。

Wanderboat背后的CEO兼联合创始人You Wu曾在微软Bing和Copilot团队担任首席应用科学家;wanderlog的联合创始人兼CEOHarry Yu曾在谷歌担任产品经理;Airial Travel背后的CoInvent AI,其联合创始人Archit Karandikar也曾在谷歌、Meta从事深度学习领域的工作。

Mindtrip的CEAndy Moss则是一位连续创业者,曾创建过Roadster、FabKids、PopSugar等多家企业。

国内的AI旅游创业者如圆周旅行创始人郑逸凡此前为小红书UED负责人,他从0到1参与了小红书用户体验设计部的建立,视旅科技则有前阿里巴巴副总裁、飞猪创始人李少华等人联合创立。

这群AI旅游的创业者也遵循了应用层创业者的典型特征——AI大模型给了「套壳创新」的机会,发现场景痛点、懂用户增长的产品、应用和社区专家都可以找到用武之地,除此以外,他们在简历里还会写上一点:热爱旅游。

Archit Karandikar就在社区帖子中这样写:“我们选择打造AI旅行代理的另一个原因是,我们都是狂热的旅行者。”

但这群AI旅行的狂热创业者线下面临一个拷问:是成果优先,还是社区优先?

这是两种不同的赚钱逻辑。前者是高举高打的商业化,从业者需以产品驱动,在C端快速制定付费壁垒的同时,落地B2B解决方案。

比如,Mindtrip在去年12月就宣布推出B2B解决方案——Mindtrip for Business,率先为旅游局和营销组织提供定制化解决方案。

而以社区优先,则意味着它们注定要坚持做较慢的生意,对商业化保持一定的克制。

两条路线并没有优劣之分,但留给创业者的窗口期正在缩减,正如红杉资本合伙人Pat Grady曾预言:“下一轮AI,卖的不是工具,而是收益。”

这句话同样适用于AI旅游行业。

参考资料:

1、硅星人:Wanderboat AI:这个华人团队开发的AI旅行app,是大模型时代的小红书+马蜂窝?

2、TechCrunch:Airbnb CEO says it’s still too early for AI trip planning

3、国信证券:海外OTA龙头财报跟踪 与国际视角下的“AI”应用观察

本文来自网络,不代表冰河马新闻网立场,转载请注明出处:http://ctuot.cn/28128.html

作者: wczz1314

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