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AI 旅行助手:潜力初显,但离“完全体”尚远
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本文作者 Li Yuan 分享了其完全依赖 AI 完成一次出国旅行的极限尝试。通过使用一款 AI 旅行助手 App,作者体验了 AI 生成旅行攻略和行程中的辅助预订功能。虽然 AI 在攻略的图文排版和信息详尽度上有所提升,但仍存在颗粒度不够细、缺乏实感等问题,难以完全替代用户个性化规划的过程。在实际行程中,AI 代理预订餐厅功能被认为是亮点,有效解决了语言障碍。然而,实时翻译的笨拙体验以及部分功能(如 AI 翻译菜单)的效率不高,也暴露了 AI 在追求“无缝”体验上的挑战。文章指出,AI 旅行的未来价值在于解决实际问题,而非仅提供虚拟攻略,赋能旅行者从想法走向物理世界的行动。

🤖 **AI 旅行攻略的进步与局限**:AI 旅行助手在生成攻略时,能够提供更丰富的图片、更好的排版和更详尽的每日行程、餐饮及预算建议,相比传统 AI 工具更具吸引力。然而,其生成的攻略仍存在颗粒度不够细、缺乏用户个性化语境和实感的问题,用户仍需进行大量个性化编辑,且在添加特定兴趣点(如桌游店)方面,AI 的效率不如传统工具。

📞 **AI 代理预订成为亮点**:在实际旅行体验中,AI 旅行助手最实用的功能是“AI Agent 代打电话预订餐厅”。这一功能有效解决了许多餐厅采用预约制且店员英语能力有限的痛点,尤其是在日本,AI 能够直接以餐厅人员熟悉的语言进行咨询和预订,极大地提升了旅行的便利性。

⚡ **追求“无缝”体验是关键**:文章强调,AI 在旅行中的核心价值在于实现“无缝”的语言互通和行为辅助。当前的实时翻译体验因其笨拙和延迟而显得不足,而像 AI 代理订餐这样能跨越信息与行动鸿沟的功能则潜力巨大。未来的 AI 旅行应用需要在速度和效率上做到极致,才能真正改变旅行方式,从“可行”迈向“无缝”。

🗺️ **AI 旅行的未来价值在于行动**:AI 在旅行规划方面的价值,可能更多是作为“第一步产品”,帮助用户快速搭建行程框架,而非提供“完全体”的攻略。其真正的机会在于赋能旅行者在物理世界的实际行动,解决“怎么办”的实际问题,如通过 AI Agent 克服语言障碍完成预订,从而跨越数字信息与物理行动之间的鸿沟。

原创 Li Yuan 2025-10-01 18:03 天津

AI 能成为合格的旅行搭子了吗?


作者|Li Yuan

编辑|郑玄

临近十一了,还有人在临阵磨枪,抓紧最后的时间做旅行攻略吗?

虽然笔者不建议任何人这么做,但这阵子笔者进行了一次极限尝试————什么攻略都不提前查,就靠 AI,看看一趟出国旅行能走到哪里。

笔者选择了一款叫 AI 旅行助手的 app 来进行了我的主尝试,它号称不仅能替用户生成旅行攻略,还能在行程中帮忙预订餐厅、酒店。

自 2023 年大模型开始「秀肌肉」以来,AI 做旅行搭子一直是不少大模型宣传自己能力的重点场景,可真正跑出来的现象级旅行 App 却不多。笔者想试试,只靠 AI 旅行,到底行不行?

一句话概括结果吧:一趟旅程下来,感觉 AI 有点用,能看见潜力,但是距离人类地陪这样的「完全体」还差得远。

AI 成为完全体的旅行搭子到底还差什么?笔者的这次体验,也许能说明一二。

01

AI 旅行攻略,图文并茂,

但是颗粒度不够细

对笔者来说,第一件重要的事,就是让 AI 帮我做一个攻略。

笔者之前使用 ChatGPT 的深度研究功能做过旅行攻略。攻略本身看起来还不错,但是即使我回答了一些 GPT 反向向我提的问题,感觉上还是不是很像一份个性化的攻略。

更多的感觉像是 AI 判断出我喜欢什么之后,直接给每天筛选出了三个景点。

我也用 AI 旅行助手试了试。

两个 app 相对来说的体验比较像,都是利用大模型的思考能力,对你进行一些反向提问,帮你找到最适合你的一些目的地景点。

AI 旅行助手在这里有一个小巧思,把大模型的简答题变成了选择题,直接点选,点选本身比较轻松,因此笔者也用更短的时间顺利地给出了更多的信息。

点选完成之后,大模型直接帮我生成了一段更加详尽的 prompt 再交给 AI 思考——从我最初简单写的 50 字左右的 prompt 扩充到了 600 字左右,开始自己进行了搜索和思考。

可以看到,它把我的行程拆成了每日规划、餐饮选择、预算分配等多个类目,挨个进行了搜索和分析。完全没有做攻略的笔者,看着它在后台忙碌地「查攻略」,心里确实多了几分安心。

大概四十分钟之后,AI 给了我一份十分详尽的攻略。

相比于 GPT,好的地方显而易见——图片更多,排版更好,哪些景点从视觉上能让我种草,更一目了然。

整个攻略也更长,包含了具体到时间段的行程规划与路线安排,介绍了必打卡的景点和体验,提供了细到店的价格的美食和纪念品推荐。根据我的个性化情况,甚至安排了要进行哪些夜间文化体验和预算分配。

我很快就得出了行程的大致骨架:路线怎么走、去哪些地方——比如皇居和银座可以放在一天。需要做哪些行程准备——皇居不需要预约,而晴空塔建议提前网上买票。

连每一天吃饭的地方都给了位置临近的店名推荐,包含是否需要排队和人均价格的信息。

不过,这份攻略我最后用了多少呢?实际答案是,用了,但并不多。

我最后导出了它推荐的行程——软件里有一个功能能直接最后在地图上看到当想要取得所有地点,但仍然需要对行程进行大量的个性化编辑——包括给行程里添加一家当地的桌游店打卡。

我承认,这倒不是 AI 的错,在看到行程之前,我确实不记得给 AI 提这个要求。不过,在这里,我发现规划仍然变得复杂了起来。

在我的行程中添加一家我想去的桌游店,到现在也并不是 AI 非常擅长的事,还是得严重依赖传统软件——看评论、确认是否有英语环境、查 Meetup 上的活动日期等等。这些 AI 目前还做得不好,或者说即便能做,效率也并没有传统 app 高。

而在个性化探店需求之外,笔者看到 AI 给的行程,最后最大的感觉,竟然是有点缺乏实感。

人往往是通过搜索、比较,逐渐建立起属于自己的语境(context)。而当这个语境还没建立起来时,AI 直接抛出结果,我反而很难直接信任或采纳它推荐的任何一家店。

在今年,笔者其实已经常常使用类似的深度研究功能了,在非旅游场景,我通常对 AI 给出的回答还是比较信任的。而旅游场景——当天真的要去了而我并没有看过其他人类攻略的情况下,我看到这样一份攻略,突然有点犹豫。

AI 的快速攻略好像一份精致的预制菜,我好像迅速地「饱了」,但是满心期待 AI 提效的我,在整个过程结束之后,困惑地发现,我好像更喜欢有点人味儿的攻略。

02

带着 AI 游东京:AI 代订最实用,

无缝的语言体验比想象中的难

攻略在手,笔者对大致的行程规划已经心中有数。接下来,便是在东京的实地体验。

自从 ChatGPT 出现之后,笔者一向使用 AI 翻译各种材料,十分好用,所以笔者在此次旅行中,最为自信的是无缝的语言互通的感觉,不过这部分意外成了翻车的地方。

无论是哪款翻译软件,都无法绕开一个略显笨拙的交互:将手机递到对方嘴边。

这不仅打断了沟通的自然流畅感,更重要的是,慢。往往是对方的话音刚落,笔者还没来得及按下录音,沟通的关键信息就已经错失。这种体验上的延迟和尴尬,让笔者第一次真实地感受到,或许全程录音、即时做显示的 AI 硬件确实还有它的机会。

正是在实时翻译的笨拙体验对比之下,AI 旅行助手的「AI Agent 代打电话预订餐厅」功能,才显得格外实用。这几乎是笔者本次体验下来,认为最有价值的功能。

日本的许多餐厅都采用预约制,而打电话预约这个场景,对于外语能力有限的游客来说几乎是无解的。(尤其是在日本,笔者深刻感觉到许多店店员的英语真的非常堪忧)。

而打电话预约,则是最难使用翻译软件的场景——游客总不能一边在手机上打电话,一边开另一只手机进行翻译。

AI 旅行助手的「AI Agent 代打电话预订」则完美解决了这个痛点。

点进去之后,只需要输入店名和需要预定的时间,AI 旅行助手就会直接用餐厅人员最熟悉的语言直接咨询帮忙预定。

虽然实际体验下来。感觉这个功能还有优化空间——在一次体验中,笔者尝试预定了一家餐厅,虽然发现这家店其实无需预定,但 AI 反馈的这个信息本身,就帮我省去了不必要的麻烦,让我可以直接前往,这同样是一种效率的提升。

相比之下,AI 旅行助手提供的另一个功能,稍显用力过猛。

在点餐环节,AI 旅行助手提供了一个 AI 翻译菜单的功能,拍照日文菜单,能够直接生成一个全新的带有图片的新 UI 界面。

在大部分场景下,它似乎并不如直接用手机拍照翻译来得快捷,后者的翻译结果也更能与实体菜单一一对应。这种「慢」对于笔者这样的「i 人」来说,尤其致命——让服务员在一旁等待 AI 生成一份全新的菜单,无疑增加了一份不必要的社交尴尬。

当然,这个功能只是尚未进化到它的「完全体」,笔者了解到,它的理想形态应该是在用户选择完菜品后,能一键生成一段可以直接展示给服务员的日语点单文本。只有这样,AI 才算真正完成了从「翻译」到「辅助行为」的效率闭环。

这一趟东京之行给我的最大感受也正在于此:当下的 AI,确实已经抹平了旅行中的许多硬性障碍。即使一句日语都不会,靠着翻译软件,你也能完成点单、问路、购物这些基本操作。但这仅仅是让旅行从「不可能」变成了「可行」。

未来的竞争焦点,将是如何从「可行」迈向「无缝」。

而对于任何与语言交互相关的功能而言,「无缝」体验的核心,有且只有一个——那就是极致的实时性。任何以牺牲速度为代价的炫酷功能,在真实的跨文化交流场景中,最终都可能沦为一种体验上的负资产。未来的 AI 语言应用,必须快到让人忘记它的存在,才能真正改变我们的旅行方式。

03

AI 旅行的下一步:

从虚拟攻略到物理世界的行动

在此次旅行开始前,笔者对 AI 旅行的最大想象,是它能为我生成一份完美无瑕、无需动脑的攻略。然而在东京街头亲身体验之后,我的看法有了一些改变。

AI 做攻略的诱惑力很大,但它似乎永远无法完全替代人类自己规划的过程。因为对我们来说,一份真正实用的攻略,是在搜索、比较、权衡的过程中,逐步建立起个人「语境」(context)的产物。AI 直接给出的「标准答案」,往往因为缺少这个过程而难以让人完全信任。

喜欢做攻略的用户,原本可能就是对个性化行程要求比较高的用户。更难以想象这类用户,能够盲目地跟着任何一个攻略去旅行——无论 AI 生成的还是别人走过的。

不过 AI 的攻略,仍然可以作为非常好的第一步产品来使用——正如现在很火的 AI 编程可以先给你生成一份有问题的代码,你在上面继续修修补补就行。

除此之外,在「做攻略」这个存量市场里,AI 似乎仍然面临着难以逾越的壁垒。像 Google Maps 和 Booking.com 这样的应用,在路线规划、信息查询和用户评价上已经做得太好,体验极其成熟。AI 想要在这些基础功能上超越它们,难度极大;而想要调用它们的数据,又会撞上「信息孤岛」这堵高墙。

但是,当我们将目光从虚拟的行前规划,转向真实的物理世界时,AI 的机会似乎豁然开朗。它最大的价值,或许不在于告诉你「该去哪」,而在于当你身处异国他乡时,帮你解决「怎么办」的实际问题。

这次体验中,最有价值的并非那份 70 分的 AI 攻略,而是 AI Agent 代打的那个订餐电话。这完美地解决了一个典型的旅行痛点:你拥有信息(想去的餐厅),却缺乏行动能力(语言不通无法预约)。这正是 AI 能够大展身手的地方——它跨越了数字信息与物理行动之间的鸿沟。

在这次旅行中,笔者也对「AI 旅行助手」这款 App 的背景产生了好奇。深入了解后发现,它的开发者,正是我们印象中专做旅行攻略的社区——马蜂窝。

目前,他们做了很多 AI 方向的探索,还有不少笔者没来的及体验的,包括 AI 酒店砍价,或者把一整份旅行攻略一键转成播客。

一次旅行下来,笔者觉得他们的有些尝试,方向其实很对:AI 的价值不只是停留在生成一份计划,而是要真正帮助旅行者跨过去,从想法和纸面,走到现实世界的行动。

尽管这条路依然充满挑战,但回看整个体验,以 AI 旅行助手为代表的 AI 旅行应用确实已经比一两年前的同类产品体验好了太多。它成功地抹平了旅行中的一些硬性障碍,让「不做攻略出门」从一个鲁莽的冒险,变成了一种可行的选择。

AI 时代就是如此,看似没有太多变化,但实际已经走过沧海桑田。对于那些有出行需求,又苦于繁琐规划的人来说,这款 App 值得一试。它或许并不完美,但它所代表和探索的方向——赋能旅行者在物理世界的每一次行动——可能就是旅行的未来。

*头图来源:极客公园

本文为极客公园原创文章,转载请联系极客君微信 geekparkGO

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