作者 | 郭鸿云
编辑 | Sette
头图 | 豆包AI
最近，河北的李先生做了一件让全网热议的事——他把AI告上了法庭。
起因是李先生买了几张机票后改主意想自驾，便向AI助手“豆包”咨询退票。豆包言之凿凿：“放心退，手续费不足百元。”
李先生去咨询了预订平台，回程票没出票可以免费退，去程票已经出票就需要扣40%手续费，三张票就是600元。而豆包继续给他建议，让他先止损再维权，还承诺平台不把这600元退给李先生，豆包就直接赔他600元。
还白纸黑字出了一份《赔付承诺书》，承诺人处赫然写着两个字：豆包。可等到真该掏钱的时候，豆包翻脸了：“我是AI，没法转账。”
李先生一怒之下，使用豆包生成了一份起诉书，直接把豆包告上了北京互联网法院。
这件事情引发大家关注，不只是因为它足够荒诞。大家无法想象竟然真有人相信AI助手可以解决复杂的退票决策问题，还相信AI可以承担损失。
更折另一层需求与现实的差距——我们明明看到了AI改变旅行的巨大可能，却又在每一个决策的关键时刻发现，它好像总还差点什么，远不能全权托付。
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先别急着失望。一个更深层的问题是：为什么大厂们都在把AI往旅游场景里靠？
答案很直接，旅游可能是AI商业化落地最肥的一块田。
一个普通人出趟门，要解决“吃住行游购娱”六个环节，信息碎片化、决策繁琐、变量极多，几乎是为AI量身打造的应用场景。
过去旅行做攻略，要在好几个App之间来回横跳，查攻略、比价格、对时间。现在用户想要的是对着对话框说句话，等着方案递到面前。仅凭便捷省时就打动不少用户。
据中旅国际联合环球旅讯研究院发布的《2026上半年AI旅游应用趋势洞察报告》，消费者对AI旅游工具的认知普及率已超过90%，使用渗透率接近80%。在B端，超七成企业已将AI技术融入日常业务。
以携程为例，2025年其平台上使用AI规划旅行的用户比例增长270%，深度使用AI问答产品的用户规模暴涨367%。马蜂窝的AI旅行助手上线不到三个月，生成131.5万份深度攻略，覆盖55个国家416个城市，帮用户预订1.66万家餐厅，累计省下471万小时规划时间。
需求汹涌澎湃。整个行业都在同一个方向上加速奔跑。
纵观当前市面上能帮你解决旅行问题的AI产品，大致分为三个阵营，它们并非相互竞争，而是在不同维度上共同解决用户的问题。
第一阵营，超级信息助手。比如此前提到携程，还有飞猪“问一问”、同程旅行的“程心AI”，这类AI应用的最大亮点就是获取海量实时产品及目的地信息。可以充当行程助手、酒店顾问、预算管理师等多个AI角色协同工作，就像身边的旅行管家。
第二阵营，沉浸式体验向导。比如高德地图基于“空间智能”理念推出“一键智慧游”，可根据“亲子友好”“citywalk路线”等偏好智能生成行程方案。三毛游推出全球首款AI导游，覆盖1.5万多个景区，能实现“走到哪，讲到哪”的仿真人跟随讲解。
第三阵营，创意内容工厂。 比如马蜂窝的“AI路书”，基于攻略内容的“家底”，可以做更专业详细的定制旅行计划，甚至学会了“读心术”——当发现用户游记中出现某个关键词三次以上，下次规划会自动增加同类景点的权重。
这些产品从不同角度切入，合力把用户体验向前推进了一大步。但涉及金钱和售后服务等复杂决策，当前阶段的AI还难以独立承担完整的责任。
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这不是哪家企业的问题，而是整个行业需要共同跨越的技术与信任门槛。
虽然豆包是通用型AI，并非专为旅行设计，但这一事件仍折AI在旅游决策中的普遍困境——即便在全球专业旅行AI的广泛应用中，类似问题也难以完全避免。
去年红星新闻就曾报道过一则消息，有游客在秘鲁花160美元打车去AI推荐的景点，等到了才发现这个景点根本不存在。还有那些恨不得让用户一天横跨几座城市的离谱AI线路安排，更是总有人会“中招”。
浪费时间是其次，还很有可能让游客陷入危险之中。英国索斯伯里银行的一项调查就发现，2024年在旅途中需要专业救援的英国游客中，有24%使用了AI工具规划旅程。
问题出在哪？根源在于旅游是典型的长链条行业。 机票、酒店、景区、餐饮，每个环节都是相对独立的数据王国。标准不统一、库存不同步、价格每分钟都在变，产业链上游的数据协同尚未完全打通，下游的应用体验自然就会遇到天花板。
HBX集团2026年发布的行业报告也印证了这一点：人工智能正快速渗透旅游分销链条，但行业真实状态是广泛尝试、局部应用、仍待扩展。信任缺失、工作流整合困难和培训不足，是AI在B端落地的主要障碍。
这意味着，从“能用”迈向“敢用”，不能只靠前端产品的单点突破，还需要产业链深处更底层的能力建设。
而在这条路上，也已经有企业在不断发力。比如道旅科技，这家2012年成立于深圳的企业，是业内领先的智能驱动全球旅游资源分发服务商，业务覆盖200多个国家和地区，海外收入持续增长，是行业内增速较快的企业之一。
它就是在谋求重构旅游产业链上的“基础设施”——为全球酒店、机票资源提供技术驱动的分销服务，让上游的供应和下游的渠道更高效地连接在一起。而AI正是其重构资源渠道过程中非常重要的一环。
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先看看这家企业都做了什么。
2025年道旅在AI领域持续深化技术布局，推出多项AI应用场景，包括基于动态权重的多源酒店最优匹配、基于AI的酒店语义匹配等能力
同年10月，道旅推出全新集团架构，将“AI优先”确立为全球战略核心，把AI能力注入酒店供应链的多个环节。这让其成为行业AI化进程中一个差异化参与者和协作者。
更重要的，在今年4月份，道旅和清华做了一件事，与清华x-lab签署了一份五年战略合作协议。根据此协议，双方围绕旅游科技创新、产学研项目孵化和创新人才培养三个维度深度绑定，还宣布将联合打造环球旅游科技创新赛事，首站就落在欧洲。
这件事的分量，远超“企业赞助高校”的层面。
清华大学经济管理学院副院长何平教授接受采访时，用九个字概括了道旅作为合作伙伴的独特价值——“真场景、真问题、真落地。”
他说，旅游行业AI落地最大的瓶颈，是产业链长、数据标准不统一，很难为AI提供高质量的数据输入。清华可以发挥学术优势联合产业界推动建立数据标准，聚焦隐私计算等关键技术打通数据壁垒。而这一切的前提，是要有真实的产业问题作为靶子。
道旅的角色，就是把全球旅游供应链上最真实的痛点直接变成创新课题，让高校研究可以不悬空、不跑偏。
何平教授把这种模式总结为一个闭环：“问题从产业中来、人才到产业中去、成果在产业中应用”，产业端先提出真实问题，高校据此配置资源，过程中学术导师与产业导师联合指导，成果以产业落地效果为核心评价标准。
目前清华x-lab在孵的“旅游+AI”项目已覆盖智能分发、住宿体验创新、可持续旅行等多个方向，双方还计划开设旅游科技方向的专项课程和定制化实训营。
这一探索的意义，不在于某家企业借此弯道超车，而在于它提供了一种行业可以共同参考的协作范式。 当产学研的力量真正融合，受益的将是整个文旅科技赛道。
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当我们了解有这么多不同的旅企都在围绕AI这一新技术不断创新尝试和探索，再回头去看豆包乌龙事件，靠AI解决旅行所有事儿对于大众游客来说就真遥不可及，不值得期待吗？
答案是：可以失望于当下，但不必怀疑未来。
任何一个颠覆性技术在早期都要经历从“能用”到“好用”再到“敢用”的进化过程。今天的AI旅行助手，就像2010年的手机地图——你输入一个地址，它可能把你导到沟里，但没有人会因此否认手机地图最终彻底改变了人类出行方式。
且这个改变只会越来越快。据全球市场情报与研究机构The Business Research Company所做的一项调研显示，旅游业的机器学习市场规模将从2025年的37.8亿美元增长至2026年的44.5亿美元，复合年增长率达17.7%。
资本和技术的洪流已经启动，产业变革不可逆转。
不论是携程、同程这类旅游产品平台在前端体验上的重金投入，还是飞猪在多智能体架构上的持续探索，马蜂窝在内容生态上的Agent进化，以及道旅这类B端资源平台在供应链后台的技术筑基，以及它与清华联合开启的产学研实验。这些来自不同方向的力量，其实都在推动着同一件事：
让AI从一个能提建议的“顾问”，逐步成长为值得托付行程的“大管家”。
AI在旅游中的终极目标，从来不是取代人类对远方的好奇与探索。它要做的，是把我们从疲惫的比价、繁琐的规划和没完没了的确认电话中解放出来，然后把旅行的本真，那种说走就走的自由，对风景美食的享受，重新交还到我们手中。
我们应该相信，那一天的到来，可能比很多人想象的更快。
图片来源于摄图网及网络截图
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