行业大模型之外，携程早已将AI技术落地到旅游产业各个场景，发挥出重要的生产力作用。
作者| Cindy
编辑|刘珊珊
生成式AI(AIGC）引发的“百模大战”如火如荼。
相关数据统计，当前国内已发布超过80多个大模型产品，各个大厂、中小企业、创业者、机构纷纷入局新蓝海，试图在“兵家必争之地”占据有利地位。
业界共识也在发生变化，意识到大模型想实现价值就必须落地应用，需要真正为千行百业服务，赋能产业升级。和垂直行业深度结的行业大模型，就此取代通用大模型，成为新的主流方向。
大模型浪潮下，不同大厂都有独特策略。
“坚持聚焦全球旅游行业，利用AI做好行前、行中、行后的智能助手服务。”7月17日，携程集团发布大模型产品携程问道，携程集团董事局主席梁建章如此定位。
这是首个旅游垂类大模型产品。“垂直大模型的机会在于：通用AIGC遇到了非常大的挑战—答案并不那么可靠。”在梁建章看来，旅游业体验感非常重要，即使规划节省半小时，但推荐的酒店或者行程结果可能有5%的几率是错的，那就得不偿失。
而携程问道作为垂直大模型，筛选200亿高质量非结构性旅游数据，提供的推荐可靠性要优于基础大模型。同时，为解决通用AIGC的问题，携程在智能算法基础上，对酒店、景点、行程常用主题推荐进行人工校验并形成了“携程口碑榜”。
当下，旅游业已经成为世界一大成熟产业。世界旅游组织秘书长祖拉布·波洛利卡什维利就表示，全球旅游业复苏正为世界各地的人们带来希望和机会，现在正是塑造新型旅游业的大好时机。
毋庸置疑，专注酒旅行业的携程，天生离产业更近。那么携程问道能给用户带来什么？各家大模型比拼的又是什么？如何产业落地结合？能否成为升级旅游业“可靠答案库”？
实测：携程问道真实能力如何？
产业场景是大模型最佳“练兵场”。有业内人士称，比起通用大模型，行业大模型需要针对具体场景，结合行业Know- How，或者引入知识图谱、有解决专业领域问题能力，以打造出更实用的智能服务。
就旅游产业而言，链条长，场景多样化，总体来说分为行前、行中、行后三大场景。而行前场景（行程规划），也是用户花时间最多、最难选择、最复杂的部分。
“携程问道”大模型，主要应用在行前这个环节。
虽然携程问道目前尚未正式推出，还在内测阶段，但从“极点商业”申请资格并实际测试来看，在行前具备什么真实能力已可见端倪。
一是对用户明确的需求，可提供查询和引导预订的服务。用户可直接发送文字、自然句长语音形式进行机票、酒店等产品预订。
比如，“帮我订去重庆仙女山的酒店和名宿”问题，不到1秒，携程问道直接根据用户点评、价格等“用户口碑榜”给出了仙女山景区酒店综合排名查询，进一步询问排在前列的“静山小院”民宿，则会弹出该酒店的详细介绍和用户点评，引导预订。
“7月20日杭州到深圳上午出行的机票价格”问题上，有目的地、上午时间、机票价格等几方面要素的明确需求，携程问道也立即自动给出了7月20日上午杭州到深圳的各航班信息。一目了然之下，用户可以马上得到最适合自己的出行航班。
如果是往常操作，大概率需要经历以下多个步骤：打开携程APP，点开机票频道，输入目的地、时间，然后查询—出现结果一般是推荐排序，用户还需按照时间排序、价格排序重新排列组合。
相比之下，携程问道却只需一步，在首页点击问道头像输入文字或语音，就可以马上得出答案。
“上海迪士尼价格多少”也是一个明确用户需求。携程问道同样根据不同人群，给出了明确价格—从上海迪士尼官方App查询到的价格一致，可以说答案相当准确。
二是对用户需求尚未确定的需求，进行智能化的出行推荐服务。用户提出想法，携程问道可推荐旅行目的地、酒店、景点等行程规划和优惠预订选项。
比如“重庆天气太热，应该去哪里避暑”，携程问道根据“目的地口碑榜”，给出了贵阳、秦皇岛、西宁等适合玩水避暑的不同目的地推荐。
值得一提的是，携程问道可以根据用户提问，聪明调整回答方式。比如“去巴厘岛旅游注意什么”，是用户不太明确的需求，而“巴厘岛酒店推荐”“在巴厘岛要准备多少现金”则属于较为明确的需求，携程问道可以“实时切换”，给出可靠答案。
同时，携程问道回答超出问题本身。比如“在巴厘岛要准备多少现金”，“携程问道”给出的答案是，建议每人每天准备200元至500元人民币的现金，用于支付餐饮、交通、门票等费用。
给出了“相比其他旅游地，巴厘岛属于中高级别”的解释，且建议携带一张Visa或Mastercard的信用卡或借记卡，还给出了注意汇率和手续费的提醒。
如果和通用大模型相比，携程问道给出的答案，在可靠性上的确更好。比如同样是“在巴厘岛要准备多少现金”，某通用大模型的回答没有具体金额，也没有其他建议和提醒。
对旅游行业而言，用户出行前规划越准确、越充分，就越能得到更好的出行体验。但是，这种垂直行业意图清晰、需要多轮对话和场景理解的问题，对于通用大模型来说，目前回答还有很大局限性，因为这需要将整个旅游链条信息深度打通。
行业大模型想要更好赋能产业，是一个长期过程。从实测体验来看，目前携程问道虽然还在内测阶段，但带给用户的数字化、智能化体验，相比之前明显提高。
200亿数据打造“可靠答案库
梁建章表示，携程问道在正式上线之后，将会满足用户在旅行方面的各类问题，例如旅游目的地咨询、机酒预订等等。
对携程而言，依然是基于行业大模型的可信、可用两个原则，去走通大模型落地最后一公里。不过，打造一个旅游行业的“可靠答案库”，并不容易。
众所周知，AI大模型三要素：算力、算法、数据，是喂养AI必不可少的“饲料”。而相比通用大模型，垂直行业大模型落地难度高得多，要求更苛刻，数据要求也要更精确。
简单而言，不仅需要长期积累高质量的数据、经验、流程和知识，利用行业积累对领域模型调优，利用业务反馈持续提升大模型，而且需要拥有基础领域模型、基础开发软件、基础工具软件，以保证行业领域大模型的持续提升。
其中重要的是，需要有高质量的数据集，才能确保返回结果的精准性和专业度。且不能有任何错误，否则就会“污染数据库”。
二十多年来，携程对酒旅场景、用户需求的触达与理解，让携程打牢旅游产业地基，也让携程积累了海量的高质量旅游数据，可以支撑携程问道的模型训练要求。
梁建章就表示，携程是筛选200亿高质量非结构性旅游数据，结合携程现有精确的结构性实时数据以及携程历史训练的机器人和搜索算法，进行自研垂直模型的训练，对用户在旅行前中后期的需求意图能实现更精准的理解，并实现快速响应。
“真正影响垂直厂商差距只有一个，即用于训练垂直模型的数据集。”此前多位行业人士曾如此表示。从这个角度看，携程行业大模型推出时间在互联网企业中并不是最快那个，但在产品的针对性、应用性、专业性和精准度上，却可能是最快那个。
如何解决通用AIGC“不可靠”问题，让答案更可靠。携程在智能算法基础上，对酒店、景点、行程的常用主题推荐进行人工校验并形成了“携程口碑榜”。由于旅行与热点趋势紧密相关，用户也希望避开价格高峰，“携程热点榜”和“携程特价榜”由此诞生。
携程集团执行副总裁、首席营销官孙波对此表示，榜单覆盖全球超3000个目的地，45个常用主题，推荐维度涵盖目的地、行程、酒店、机票、景点等。“‘放心的推荐’将成为携程继‘放心的服务、放心的价格’之外，致力于打造的第三大卖点。”
“平均每张榜单数据运算量达500万，经过全球30多个国家和地区的员工校验。”梁建章说。
具体到经典目的地的推荐，携程发现，基于“携程目的地游玩适宜度模型”的建立，对订单时序、历史气温、降水概率、闷热度等多纬度的数据分析，2023年上半年15%的用户去了当月适宜度低于0.3的目的地。
“用户决策效率并不会随着他们对旅行阅历增长而提升。”孙波坦言。针对六成用户想好了去哪但纠结不知道该具体怎么玩，以及四成用户没想好去哪里等问题，携程榜单能够帮助提高决策效率。
此外，携程行程口碑榜已将用户一次出行的决策时长从9小时缩短至6.6小时，提升了27%。目的地口碑榜和景点口碑榜则预计覆盖超过30%的行前灵感需求。
“携程特价榜”则为用户节约旅行预算，如携程特价机票榜通过亿级航班池智能筛选，能动态为用户提供平均省31%预算的航班推荐。
有资深旅游行业观察人士认为，这一系列携程系列榜单产品，其实是基于对供应链的深度理解、对旅行相关信息的长期扎实建设，以及以真实成交真实点评为基础，具有可信、可靠核心竞争力的有携程特色的内容产品。
其核心驱动力，离不开内容和技术两方面的积累沉淀。
早在2020年，携程就在“深耕国内 心怀全球”战略中首提“深耕内容”。此次榜单在携程旅行服务场景的应用，则是携程对内容沉淀的进一步延续。
梁建章在采访时也表示，把携程内容进一步提炼用榜单、算法等方式，将其做到可以让用户以最便捷的方式找到最适合的东西。“携程问道”、榜单等产品是对内容战略的延续，这是一个长期的摸索
