最后登机：为何旅游业可能是人工智能的最后一块前沿阵地

【班加罗尔讯】印度最大的在线旅游社 (OTA) 之一 Ixigo 声称其新推出的人工智能助理能够“理解你、协助你、为你办事”。在最近一次出差中，我亲自对她进行了测试。

“全球金融科技节正在孟买举行，”我对助理 Tara 说，她说话带着印度口音，声音略带机器感。“我需要参加前两天的活动，住在会场附近，并且整个行程的预算要控制在 5 万卢比（约合 523 美元）以内。”

剧透一下：如果我把这次旅行完全交给 Tara，我可能连班加罗尔都出不去。

她一开始给我推荐的航班比活动早了一周。尽管我很喜欢孟买，但这时间也未免太长了。

然后，她让我手动选择航班、输入个人信息、选择座位并付款。酒店选项在我预订机票后才出现，而且我必须分开支付。

旅游业看起来特别适合代理式人工智能：规划旅行涉及比较选项、协调预订和做出决策，这些都是人工智能代理可以处理的。

但正如我的孟买之行规划经历所显示的，一个真正的端到端代理式人工智能预订体验仍是一个遥远的承诺。旅游业或许是一个由现有巨头设定人工智能采用步伐，而非被其颠覆的行业。

公平地说，我对 Tara 的期望确实不切实际。

公司联合创始人兼集团联席首席执行官 Rajnish Kumar 表示，公司目前并未计划推出完全由代理完成的发现和预订功能。

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他补充说，旅客们仍然希望亲自审查和批准关键决策，这是他们二十年来已经习惯的方式。这也减少了可能导致预订错误航班或产生取消费用的失误。

Kumar 承认，Tara 本应查明金融科技节的日期并推荐相应航班。查询失败的原因是 Ixigo 将该助理的信源限制在特定范围内，例如 Google Places（Google 的地点和商家数据库）以及网络上某些与旅游相关的搜索。

他表示，这些保护机制可以防止人工智能执行其不应执行的任务。

“你给人工智能的工具越多，它的不确定性就变得越强，”Kumar 解释道。“它可能会做出一些你不希望它做的事情。”

诸多障碍

根据世界旅游及旅行理事会的数据，2025 年国际旅客的消费额达到了创纪录的 2.02 万亿美元。

然而，麦肯锡的一项调查发现，尽管 90% 的旅游业高管表示其所在机构以某种形式使用生成式人工智能，但只有 2% 的人表示代理式人工智能已在其业务中广泛部署。

问题不在于技术本身，而在于其需要接入的行业生态。

航空公司和酒店的系统是分开建立的，通常历经数十年，其库存和价格会实时变化。这使得人工智能在旅游业的应用比其他电子商务场景更为困难，因为在后者中，价格更稳定，平台对费率的控制力也更强。

取消和修改政策通常以纯文本形式写成，而非人工智能代理可以轻松解读的标准化格式。支付是另一个绊脚石，涉及批准、支出限额和责任等更棘手的问题。

航空公司和酒店的系统是分开建立的，通常历经数十年，其库存和价格会实时变化。这使得人工智能在旅游业的应用比其他电子商务场景更为困难，因为在后者中，价格更稳定，平台对费率的控制力也更强。

取消和修改政策通常以纯文本形式写成，而非人工智能代理可以轻松解读的标准化格式。支付是另一个绊脚石，涉及批准、支出限额和责任等更棘手的问题。

对于行业内的人工智能原生初创公司而言，接入预订系统、获取机票价格和酒店费率仍然是一个挑战。

航空公司通过全球分销系统 (GDS) 和新分销能力 (NDC) 等既有系统向旅行社分销票价，这些系统需要审批和商业合作关系。

酒店业甚至更加碎片化，导致新兴公司要么依赖聚合商，要么背负着自行建立供应商关系的重担。

对于现有的在线旅游社而言，挑战在于整合旧有系统的同时，设计出一种真正优于客户已熟悉的筛选器、表单和结账流程的界面。

新加坡保险科技初创公司 Igloo 的首席执行官兼联合创始人 Raunak Mehta 表示，要让人工智能代理在旅游业可靠地运作，整个行业需要实现更高程度的标准化，让库存、定价和政策以人工智能代理可读的格式提供。

他补充道：“并非每一次酒店预订、每一次航班预订，都有着相同的关联条款和条件。”

此外还存在需求问题：旅游是昂贵、非经常性且非必需的消费。消费者可能不像购买日用品那样，愿意让人工智能直接从他们的银行账户付款。

变化中的市场

尽管存在局限性，人工智能仍在颠覆旅游业。如今，客户通过 ChatGPT 和 Claude 等可以规划行程的通用平台来做旅游决策。然而，这些平台通常会将用户引导到其他地方进行交易。

研究公司 Third Bridge 的分析师 Albie Amankona 说：“即使你在一个代理式人工智能平台上搜索度假产品，你最终要么被导向在线旅游社……要么被导向住宿、酒店、Airbnb 或航空公司自己的网站。”

该行业也见证了像 Mindtrip 和 Layla（Expedia 于 2026 年收购）这样的人工智能原生公司的崛起。它们围绕对话式行程规划而非传统搜索表单构建，并利用成熟的旅游平台和供应商来获取大部分库存和完成交易。

Amankona 补充说，在线旅游社并未因这些新兴公司而面临“太大威胁”。

他回忆道：“当我问他们（在线旅游社高管）那些人工智能原生平台可能有哪些时，很少有人能给出具体的名字，我觉得这很有趣。”

重塑旧有系统

这个问题不仅限于在线旅游社，还延伸到了航空公司、酒店和其他供应商。如果一个平台上缺少小型酒店、旅游团、接送服务或其他本地服务，代理也无法进行规划或预订。

AirAsia 就是一个很好的例子，其母公司 Capital A 同时也拥有在线旅游社 AirAsia MOVE。

在该航空公司 2024 年的业绩报告中，首席执行官 Nadia Omer 曾表示，与 Google 合作开发的 AskBo 2.0 正在“从传统技术向人工智能驱动的旅行管家转型”。到 2026 年初，她仍在谈论对这个虚拟管家的持续投资。

随后，Omer 表现出更为谨慎的态度。

“我们宁愿等待，解决所有程序错误，然后在人工智能技术进入可规模化阶段时再使用，”她在一月份时说，并补充道，MOVE 在进行更广泛的部署时，会倾向于选择那些经过检验的成熟平台。

其他参与者则以不同的速度前进。

Klook 首席执行官 Eric Gnock Fah 最近谈到人工智能将“把碎片化的预订界面整合到一个单一的对话层中”。与此同时，Traveloka 自 2024 年以来一直在增加对话式人工智能功能，但迄今为止主要集中在搜索和规划方面。

混合模式

理论上，这个行业已经有了一种通用语言。

Anthropic 的 Model Context Protocol 将人工智能与数据和工具连接起来，而 Google 的 Agent2Agent protocol 则让代理能够跨系统通信。同样由 Google 推出的 Universal Commerce Protocol 则将此功能扩展到商业领域。

但这些协议的采用仍处于进行阶段。

对于在线旅游社合作关系的双方来说，彻底改造旧有系统并使数据准备好供代理摄取是一个缓慢的过程。要做好这件事，也意味着需要找到合适的人才。

“内部构建这些系统的主要成本驱动因素，实际上是招聘顶尖人才，将他们从那些大型人工智能公司吸引过来，让他们为 Booking 或 Expedia 工作，”Third Bridge 的 Amankona 解释说。

管理语音人工智能的运行成本，即便不具备代理能力，也是各家公司正在摸索解决的问题。

“目前我们也没有非常积极地强迫人们使用语音功能，”Ixigo 的 Kumar 说。“这些系统的运行成本不菲。”

他拒绝透露在 Tara 帮助下完成的预订数量。但根据该公司 2026 年的年度报告，在 2025 年末，由于印度航空公司 IndiGo 的航班中断和取消事件，该语音机器人端到端地解决了超过 15 万通电话。

正在兴起的模式是混合型的：并非由一个代理监督整个行程，而是由几个功能更专一的代理在现有用户体验中处理特定任务。

Ixigo 拥有能够监控票价、为乘客办理登机手续、检索登机牌、在抵达前致电酒店再次确认预订，以及向航空公司追讨退款的代理。

在线旅游社没有等待航空公司和酒店升级其后端系统或构建自己的代理，而是使用语音机器人直接呼叫航空公司的客服或酒店前台。

“消费者并不知道什么是代理，”Kumar 指出。“他们想要的只是事情能为他们办好。”

颠覆，但被推迟

端到端的预订已经成为可能。Ixigo 正在内部测试此类系统，但在“百分之百确定其具备极高精度”之前，不会发布这些系统。

更广泛的采用取决于降低人工智能成本、扩展到更多用户以及完成旅行的最后步骤，包括支付。

这些瓶颈正在为现有巨头争取时间，但这不会永远持续下去。如果行业有朝一日发展到每个参与者都使用同一种人工智能语言，那么现有巨头今天所享有的优势可能会开始消失。

“在线旅游社们颇为自信，认为未来几年内不会出现来自人工智能原生挑战者的重大去中介化，”Third Bridge 的 Amankona 说。“他们普遍认为，旅游业的客户相当保守。”

那么 Tara 和我之间的情况如何呢？我们还能说上话，但跑腿的活还是得我来做。TECH IN ASIA