AI旅游行程助手类产品能力评测报告

AI旅游行程助手类应用能力评测报告2025年11月 Ⅰ 一、研究背景 3 3 5 7 9 27 27 29 31 32 33 33 34 I业的深度融合正催生新一代的旅行服务范式——标准。这种多元化的探索状态，一方面展现了技术应用的无限潜力，隐私与内容合规保障。每一维度均配有详尽的、可操作的评分细则，1一、研究背景2样面临新的竞争压力与结构性挑战。随着AI大模型技术的成熟与落马蜂窝等主要平台纷纷推出自研AI旅行助手，国际市场上亦有当前市场上虽然涌现出大量AI旅行产品，但由于技术路径、数），3二、AI旅行助手市场发展现状与核心能力分析转型。AI旅行助手作为技术与场景结合的应用，已渗透到旅行的各旨在对这四类代表性产品的发展现状进行深入剖析，系统梳理当前AI旅行助手已形成的核心能力，为后续构建科学、客观的产品能力从AI旅行助手产品能力测评的视角看，OTA平台作为旅游产业链中与交易环节结合最紧密的部分，其AI战略普遍聚焦于“提升转在于，通过AI提升服务效率和个性化匹配度，从而在市场竞争中增强用户粘性，实现平台的商业目标。1.飞猪“问一问”4程规划、机票、酒店等多个AI智能体协同处理。其2.同程旅行“程心AI”处理如“五一假期5000元预算轻松出行”这类包含多重约束的模糊5指令，并匹配相应产品。其一个显著特点是具备文化IP整合与线路图2同程“程心AI”6心逻辑是通过AI技术深化平台的内容护城河，提升用户从“种草”小红书“点点”结果会直接引用并链接到相关的用户笔记，实现了从AI整合信息到图3小红书“点点”7并开始通过智能体（Agent）等形式，探索调用外部工具、实现更复1.字节跳动“豆包”），2.深度求索“DeepSeek”8支付宝“AI出行助手”9图4支付宝“AI出行助手”OTA平台AI应用)、灵感推荐）率Bot）三、行业挑战与项目意义与此同时，用户体验层面持续暴露短板。旅游场景高度依赖精确在服务交付层面，智能规划与实际履约之间仍存在脱节。旅游资更需要注意的是，隐私与安全治理基础薄弱。旅游数据广泛涉及快速扩散并形成规模效益。基于这一战略认知框架，AI技术在旅游AI旅行助手的实践落点在于改善用户决策效率与旅行体验库存波动等情况下提供及时替代，不再被迫频繁校验AI旅更重要的是，旅游行为具有强烈的个体差异性，用户需求往往呈AI旅行助手的发展不仅是技术创新的问题，更关系到公共安全。其次，旅游智能化高度依赖个人行为数据与服务履约数据，而用安全意义还体现在内容输出的合规性。旅游场景与交通、文化、公众安全密切相关，AI在生成内容时若误导用户进行违规行为或引 四、AI旅行助手评价体系构建面，行程智能规划AI工具作为直接面向C端用户的信息服务产品，要指标是:系统质量、信息质量、系统使用、用户满意、个人影响和（PerceivedUsefulness）和感知易用性（PerceivedEaseofUse）是影响个体对新技术采纳意愿和系统使用的主要因素。另一方面，众多需要满足规划的准确性与全面性、个性化程度、使用便捷性等方面。在众多用户需求中，这里采纳KANO模型概念，将用户需求做优先评价，对AI行程规划产品的一级测评指标首先提出“可用性”“易“可用性”feasibility契合KANO模型中基本型需求（Must-be 满足程度与满意度正相关：实现得越好，用户越满意；实现得越差，低，新用户能否快速上手使用行程规划AI，包括提示设计接输出错误方案）；界面美观与一致性（UI设计美观、信息布局清系统有用并愿意持续使用。在D&M模型中，系统质量关注易用性、“个性化”personalization，属于KANO模需求（AttractiveQuality）：用户未明确提及，甚至未意识到的“惊数据是否本地处理或经过脱敏匿名）、交易与支付安全（如通过AI和“流畅性”属于系统质量SystemQuality和部分服务质量ServiceQuality考察范围。而在用户接受理论中，系统质量越高会促进用户下一阶段，则需要将二级指标进一步细化并生成可量化的指标维度纳方法。通过对AI行程规划产品实际输出内容纳分析，最终形成了涵盖可用性、易用性、个性化等多个维度的24效评测数据，最终累计完成3000次人机交互评测。评测过程覆盖7款国内外主流AI行程规划产品，确保了样本的首先，数据来源从人类受访者转向AI产品输出，使分析过程更加标AI产品提供了实用的评测工具，也为更广泛的人工智能产品评价研究提供了方法论借鉴。“可用性指标”指AI行程规划产品需要可靠地理解用户需求，求力确忆能力”“行程调整或指定”六个二级指标。其中“输出内容体验”力力丰富度覆盖度并且AI旅行助手能够根据历史记录进行个性定个性化推荐”指AI能精准捕捉并严格遵循用硬约束是用户提出的必须满足的明确条件。如兴趣偏好，行程节奏，预算、团体类型、旅行经验、季节、天气、文化事件、安全、“流畅性指标”指系统快速响应用户请求并保持交互过程稳定无中断的能力，涵盖响应生成与工具调用效率，其中“输出响应速度”度度五、评测方法与执行过程）；）；）；）；同事、亲子家庭、多带家庭等类别，每类人群在旅行中的行为本次数据采集共生成了600条评测查询语句，共进行了4691次数据处理最终得出的有效数据量为799条；（2）出行方式场景下相关评测查询语句分布约8.33数据处理最终得出的有效数据量为400条；（4）购物点推荐场景下相关评测查询语句分布约3.33%，经废（6）餐饮推荐场景下相关评测查询语句分布约8.33%，经废弃数据处理最终得出的有效数据量为396条；（9）景点问答场景下相关评测查询语句分布约8.33%，经废弃数据处理最终得出的有效数据量为399条。在正式评估开始前，我们为所有参与专家组织了专项培训与标定常来说，本研究会随机选取数据集中约10%评测结果进行深度检查，六、测评结果数据呈现程）及领域综合智能体平台AI应用（支付宝出行助手）表现领先。飞猪问一问凭借其完整的旅行生态与AI功能结合取得最优；小DeepSeek）虽交互自然，但在个性化推荐与多模态能力上存在短其次，本次测评细分了9种不同的评测场景，从细分场景的评测然而，在需要精准实时数据与复杂逻辑判断的场景中，整体表现），程安排”和“餐饮推荐”得分也相对靠后，反映出AI在平衡多重因在活动及玩法推荐场景中，飞猪问一问以86.04分显著领先，这平台整体表现稳定在80分上下，泛生活类内容社区平台应用小红书与精准的垂直领域洞察位列前茅。传统OTA平台依托丰富资源稳定通用大模型产品普遍低于73分，因缺乏实时价格与房源数据支持，其在景点描述方面的语言生成优势，而OTA平台应用如携程问道相较于通用大模型丰富的语言描述与小红书点点从社区内容中提炼的鲜活体验，OTA的回答更侧重基础信息提供，在文化内涵挖掘与尤其程心AI（70.63）显著落后，反映出其在特色购物点数据建设与餐饮推荐场景高度依赖实时、真实的本地数据，包括用户评价、和传统OTA在数据实时性和内容丰富性上不足，普遍表现乏力，具分暴露了当前AI旅行助手在复杂决策方面的技术瓶79.66，排名第一，凸显了其作为综合出行平台的核心优势。通用大体表现优异，AI能够充分发挥信息聚合和创意生成的优势激发用户中，行业表现明显乏力（最低分仅64分）。这些场景要求实时数据异化竞争格局：OTA阵营凭借供应链优势在酒店、路线等可转化场从产品二级指标得分表现来看，各产品在二级指标上呈现“优势短板方面，多模态能力、输出内容体验是所有产品的共性弱项，携程问道、程心AI和飞猪问一问在预订选择多样性和预定链接可靠），总体来看，通用大模型在AI旅行助手功能性指标竞赛中稍显落后。解用户出行的实际需要。相比之下，OTA平台则展现了更强的实用性性33232030333003203323323323323200033003033300303330七、结论及建议势领先。本次评测显示，具备实时数据与成熟服务生态的OTA平台中，整体得分显著下滑，暴露出AI在多目标优化与实时服务落地方面的技术瓶颈。旅游行程规划也是相对复杂的应用，AI需要整合多时，OTA平台应优化AI对话体验，使AI旅行助手能够泛生活类平台AI旅行助手（如小红书点点）应提升输出内容体提升决策信心。为了优化隐性个性化推荐，AI旅行助手应深度挖掘八、未来与展望来可扩展评测范围，涵盖更多AI旅行助手产品，并增加更具挑战性交互体系的全面融合。它将系统性整合图像、视频、地图、AR/VR化为具备执行能力的智能体（Agent在未来，其功能将延伸至任程同步管理等全流程服务。借助与OTA平台、支付系统和交通供应端的深度对接，旅行助手类AI从将“给建议0.5分:AI旅行助手能够理解用户需求但是无法提供相致内容前后有重复）求间平息地）0.5分：能够根据用户行为、历史数据或上下文信息，秒