看完这份旅游攻略，P人和J人都沉默了

文 丨 阑夕

中秋、国庆黄金周将至，在这个出行集中的高峰节点，AI旅游总是不可避免地又要被拿出来重新讨论一遍。

为什么要说又呢？

从大模型爆发开始，各行各业就一直致力于拿着锤子找钉子，生怕错过任何一个AI可以应用到的场景。

从道理上讲，这当然是没毛病的，不止AI，任何一项新技术在诞生之初，都势必要经历一个漫长的试错乃至走弯路的过程。

就像工业革命初期，人们一度摆脱不了工厂需要紧靠水源的陈旧思维，直到电力系统普及后，生产力才不必再依赖自然资源。

对新技术需要抱有耐心，这道理我懂，但问题在于，有些事情光有耐心是不够的。

AI旅游就是这样一个场景，虽然跟以Coding为代表的生产力赛道比起来，它的热度一直算不上特别高，但却拥有着极高的确定性，既能看到近在咫尺的实用价值，又能满足未来人们对于AI的美好想象。

谁不想拥有一个万能的旅游搭子呢？

不过在真正实现这个设想之前，关于信任的矛盾依然很尖锐，根据去年Booking.com的调研显示，已经有近9成的人对AI辅助旅游规划表现出了高意愿，但完全信任AI的人群，只有6%。

那一年过去了，现状有变好吗？

虽然目前还没有数据上的佐证，但跟去年大家对AI的用法还普遍只停留在ChatBot层面比起来，今年Agent浪潮对于AI旅游的助益，可能比多数人想象中来得更大。

我要说的，就是元宝这两天刚刚上线的「旅游计划」。

在谈到元宝的新功能之前，我们首先得知道，让AI制定旅游计划已经远谈不上是什么新鲜事了，从模型本身到各种OTA平台和地图应用都有同样的能力，说是唾手可得并不为过。

而类似的功能一直不温不火，原因跟AI的智能水平倒是关系不大，而是在产品层面，它并没有像预想中一样减少做攻略带来的负担。

根据OTA平台Priceline与市场调查机构Harris Poll的研究显示，美国消费者平均要花16小时——相当于两个完整工作日——完成一次旅行的计划和预订，其中有22%的受访者，在形容制作行程规划时用到了「令人沮丧」这个词。

这就意味着，旅游本身已经变成一个复杂的信息协调工作，而一份文字版本的旅游攻略，是远远无法满足需求的。

况且在我看来，AI旅游得以成立的前提，是它不仅要帮助那些J人——也就是已经习惯了规划这件事的人群——省时省力，还要考虑如何说服像我这样率性而为的P人，如何去接受代表着苦脏累的攻略制定过程。

而元宝今年给出的答案，是在完全尊重用户主体性的前提下，已经可以实现自动驾驶般的脱手体验了。

还是直接上图吧，作为一个几乎没有制定过旅游攻略的人，起初我抱着来都来了的心态，只是给元宝抛了个一句话的提示词：

而元宝会根据这句信息进行详细追问，包括但不限于交通方式、出行人群以及路线偏好等，相当于主动补足了上下文：

从元宝开始干活的思维链来看，规划的条理相当清晰，中间还多次进行了搜索+skill调用：

结果也是不负所望的完全符合需求，先是把最重要的关键tips放在最前面，然后将每天的可视化行程，直接在对话框里展示了出来：

这意味着用户最终拿到的攻略不再是干巴巴的文字版本，而是一份路线合理、时间空间关系一目了然，并且支持任意局部细节修改的专业行程规划。

更重要的是，一手是实时联网搜索，另一手是同程等平台的丰富接口，两者叠加起来，完全弥补了模型本身可能会出现的信息滞后以及幻觉问题。

而最终的定版攻略，不仅是元宝端内带有地图卡片、按天规划、内容丰富的小应用，也通过刚上线的混元生图模型Hy Image3.5 preview一键生成便于分享的图片：

能理解了吗，只需要通过元宝对话框，便能从头到尾制定一份详细攻略、完成闭环，这种All in one的完整体验，才是我愿意把AI给的旅游规划真正用起来、而非只是当做参考的原因。

现实世界的数据之于AI很重要，元宝并不是第一个发现的，从去年开始，Google就在着手打通搜索、地图和模型，将这些服务统一集成到AI Trip Ideas让用户予取予求。

当时Google的官方发言里，是这么说的：

「行程规划不能只靠语言模型生成，还要结合实时营业时间、地点距离和交通时间」。

AI做旅游攻略这事之所以难，是因为它不仅是简单的内容生成题，更是一个小型的现实世界调度题，在涉及到时间、空间、个性化等方方面面时，总是会出现鱼和熊掌无法兼得的结果，而其中任何一个微小的差错，都可能会摧毁整个旅行体验。

换句话说，在旅游这件事上，AI是没有容错率可言的。

所以能看到，在AI高频犯错的「重灾区」，元宝基本都做了相应的设计来增加可信度。

比如接入地图数据后的一键跳转导航，为的是模型不会出现自己乱规划路线的情况，以前诸如「早上去城东、下午去城西、晚上回城东」的明显折返，已经不复存在了。

又比如景区门票、出游应急物品的购买，元宝也同样支持在应用内实现，背后直接对接了同程和京东等平台，确保所有在应用内的操作，都跟现实世界产生直接关系：

可以发现，元宝的思路在于解决而非回避问题，这也证明了只有把难而正确的部分实现，AI才会有进入现实世界的可能。

今年下半年开始，各家大厂都开始押注个人Agent，从Meta Muse到Grok Bot，各路新产品层出不穷，瞄准的都是为个人处理生活琐碎场景。

这倒不是说生产力不香了，而是AI的想象，不应该只死死捆绑在生产力这一个方面，很多时候我们要的，就是在生活里也实现言出法随的效果。

很大程度上，元宝其实也沿用了Agent在实现所谓「人机协同」时的当下最优解，那就是AI把所有苦脏累活包圆，将决策权充分交还给人类。

查资料、排路线、做比较、补信息、改计划，这些工作就应该交给AI去做，至于人类，只需要负责验收、判断，以及提出新的要求。

事实证明，当初「模型即产品」的教条主义完全是错的，模型的聪明与否很可能只是一个入场券，最终还是要靠产品来承接智能，解决问题。

在这些问题里，信任与可靠，永远都会排在第一位。