今天小編分享的科技經驗：攜程問道，最好的旅遊“搭子”？，歡迎閲讀。
旅行的答案，由 AI 解答。
來源 |AI 藍媒匯
ID:lanmeih001
作者 | 伊柒
編輯 | 魏曉
7 月 17 号以前，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，查詢熱門遊記，然後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。最後咬咬牙，算了，去了再説，走一步看一步，随緣吧。
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，旅遊攻略似乎都很難在 " 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 日之後，這些問題都将由 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，螢幕上立刻彈出了一份詳盡的旅遊攻略：第一天，在成都市區，打卡一下錦裏古街，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 ……
七天旅遊行程，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，攜程集團發布了旅遊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，" 希望用户從包括‘攜程問道’在内的產品獲得旅遊行業‘可靠的内容，放心的推薦’。"
怎麼去理解？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遊建議，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确而出現的意外将不復存在。對于用户來説，它就是一個最好的旅遊 " 搭子 "。
這也很攜程。
區别于面向產業、日趨紅海的通用大模型，攜程将大模型的應用場景錨定在旅遊這一細分行業，面向最貼近用户的場景。
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，攜程問道這個旅遊 " 搭子 "，顯然更懂遊客，更懂旅行。
在這背後，AI 大模型 + 旅遊，這件事兒本身也有了新的想象空間。
旅遊 " 搭子 "，主打一個靠譜
如何規劃行程，找到最優的答案，一直以來都困擾着遊客。
作為一個涉及多個領網域的綜合性產業，每位遊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，給每位客户個性化的最優解，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适宜特種兵式旅行，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，為用户規劃着天津之行，老人和小孩都不會太累，走走停停也便于享受津城的街景。
對于一位确有需求的用户而言，問道給出的回答幾乎已是一份完整的行程規劃，跟着走即可。
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遊數據，再結合攜程現有精确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。
由每一位用户親身體驗，親自走出來的數據，才能夠對用户在旅行中的需求精準理解、快速響應。
有了這些準确、詳盡的 AI 攻略，用户不再需要花費幾天甚至幾周的時間，反復橫跳于其他各種内容平台去收集資料、删改計劃。将問題抛給攜程問道，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 餘年的旅遊行業行業數據監測，以及平台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，讓用户終于能收獲客觀的、最适合自身需求的攻略。
此前在小紅書等内容平台的種草模式爆紅後，用户時常會刷到由籤約博主或第三方機構制作的旅遊攻略。内容看似精致，卻也帶明顯的主觀色彩，為了放大某些特點而用詞誇張、将實景圖多次渲染調色。
這些帶有網紅濾鏡的攻略，拉高了用户的預期，但卻有可能與真實的情況大相徑庭。此外在這些平台上，基于用户 UGC 的内容生產方式，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。用户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，則相當于替用户 " 查了幾萬人的攻略 " 後，并且是基于真實用户體驗所做出的推薦，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，攜程提供給用户一套完整高效的 " 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後，用户避免被社交平台上五花八門的信息所誤導的同時，攜程也将實現從内容到交易的旅遊產業生态閉環。
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，在用户需求尚未确定時，攜程問道能為其提供出行推薦服務；如若用户已有相對明确的需求，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、寫小説相比，旅行更復雜。聽起來寫小説很難，但其實它不會計較對錯，這個可靠性可以差一點，沒有事。
旅遊攻略則不然——出門在外，最大的問題就是可靠性。
" 旅遊重在體驗，任何一個 5% 的行程規劃失誤都會造成 100% 的旅遊問題 "，攜程深知，AI 能否給出可靠答案，将直接關乎遊客的出行體驗。
AI 重構旅遊行業
出發前的行程規劃，往往是最耗費精力的環節，" 是客户花最多時間的，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 為旅遊行業帶來的變化，梁建章表示，質量與效率背後，AI 已然在重構整個旅遊行業。
攜程問道專注于服務出行前的場景，而在途中和售後環節，AI 同樣深入其中。
比如客服。
當前互聯網平台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。随着技術更新迭代，攜程已将成熟的 AI 客服系統與客户無縫對接。
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别技術，後台 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鍾級。
顯然，憑借公司自身在旅遊行業多年深耕積累的旅遊數據，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，提升着旅行全程的效率和體驗。
這背後，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淨收入比例為 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遊行業帶來了新故事、新想象。
具體到用户身上，則意味着更好的旅遊出行體驗。
畢竟，旅遊需求千差萬别，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遊數據和算力，讓旅遊更簡單，更可信，旅遊出發再也不用擔心做攻略耗費太多時間了。
