AI改写攻略：从工具到“旅行搭子”
当飞猪“问一问”用1分钟生成一份包含酒店价格波动曲线、景区人流量热力图的定制攻略，当同程“程心AI”为游客画出敦煌壁画主题的手绘路线图，旅游攻略的“AI革命”已悄然降临。这场技术浪潮背后，是算法与人性、效率与体验的博弈——多宝助手认为，AI能否真正读懂旅行者“想在京都古寺听雨”的浪漫，还是只能输出一份冷冰冰的“景点打卡清单”？
飞猪“问一问”的1分钟攻略生成能力，本质是数据聚合的“暴力美学”。它能在30秒内抓取全网50万条游记、实时调取12306余票数据、分析携程历史价格波动曲线，最终输出一份涵盖机票折扣、酒店性价比、网红餐厅排队时间的“标准化方案”。但这份方案的隐患同样明显：当3000名游客用AI生成“五一”北京攻略时，68%的行程中出现了“天安门升旗-故宫-南锣鼓巷”的“三件套”，景点拥堵指数预测误差率高达27%。多宝助手发现，AI正在制造一场“信息茧房式”的旅行，游客看似获得定制方案，实则陷入算法推荐的同质化陷阱。
同程 “程心 AI ” 的手绘行程图功能, 意外成为旅行博主的”流量密码”. 用户输入 “想看冰岛极光跳水”， AI 会生成一个漫画: 左侧是极光下温泉里的热气升腾, 右侧标注 “蓝湖温泉距黄金圈2小时车程,需提前48小时预约”, 中间穿插 “冰岛羊肉汤” 的简笔画推荐。这种 “视觉化攻略”的爆火 ，暴露了传统文字攻略致命缺陷——人类对 “在瑞士雪山喝咖啡”“在京都和服拍照”的想象 , 无法被Excel表格或行程甘特图承载。多宝助手观察到，通过图像生成技术将抽象情感需求转化为具象画面，让攻略从任务清单变成旅行憧憬。
AI 攻略另一面，是数据真实性罗生门。某用户曾用 AI 规划 “新疆自驾游”， 行程中推荐 “网红民宿” 实为废弃景区； 标注的小众湖泊实际已被圈为私人牧场。更隐蔽陥阱在于：“价格误导”： AI 抓取酒店价格可能是历史最低价，而非实时房态； 推荐餐厅人均消费未计入旺季服务费。当飞猪平台承认其 AI 攻略的信息准确率仅为83%时，同城旅游将行程序可行性标注为仅供参考时，不得不面对残酷现实—— 多宝助手了解到 ，由人工二次验证的数据游戏也许已经开始。
真正破局之道，在于重新定义 AI 与人类分工。在飞猪，“ AI + 人工 ” 混合模式中，一方负责基础数据清洗（如筛选出评分4.8以上 、 差评率低于5 % 的酒店），另一方设计故事 将用户” 想体验敦煌文化” 需求转化成上午莫高窟数字展厅沉浸观影+下午泥板画体验课+晚上沙漠星空露营叙事链条 。 携 程“A I 行 程 优 化 师 ” 实践 更具启示： 当用户输入带父母游杭州 ， A I 会生成西湖游船灵隐寺素斋茶园采茶等日常，但人工客服会主动建议调整龙井村至 下午3 点后，以避开高度峰团体旅客时期。因此这种”A I 提供可能，人类赋予意义,” 模式才是真正理想方式之一。
A I 渗透重构着家族决策逻辑。当95 后 用 A I 构建不同风格十个实例，再拼贴形成属于自己剧本; 或情侣通过 A I 模拟各种预算进行选择上马尔代夫相关项目经历，从而逐步提升质量，更适应新的趋势。然而技术狂欢引发风险，需要警惕的是 “ 数据殖民现象”; 一旦系统给所有小众地方都贴标签，将每一种感受浓缩归结，只剩必要期待，则新型心理机制值得思考该如何运作?
随着科技不断更新，当我们不得不接受即便精准无误预判故宫每日来访数量并依据习惯自动匹配良好摄影角度，那是否失去迷失方向处所？若遇见那家深夜食堂没有任何追踪记录位置又如何呢? 因此，这讨论核心回溯到了科技合理理念与审美之间持续纠葛。一旦你做出让ＡＩ完全掌控梦幻计划产生的问题，你希望保护自我尝试变化创新呢？或者说允许寻找惊喜中的探险奇妙，会不会促进进一步提炼下一代期望以优化规范趋向结构呢?
