之前，用AI干旅游攻略，懂的都懂，其实都处于不是特别能用的状态。
比如今年五一假期，我女朋友说，想去泰国玩。
她的需求很简单：想去曼谷，拍照好看海边，想学潜水。
如果我们去问ChatGPT的话，你其实会发现，虽然看着生成了攻略，但是没有任何的屁用。
比如第1天安排，下午：参观大皇宫、玉佛寺和郑王庙，感受泰国传统文化。晚上Asiatique河滨夜市。
大哥，你自己看看地图，早上刚从机场落地，入住酒店，下午三个距离不远都一起跑了我就不说啥，你究极特种兵你牛逼，但是你晚上安排去Asiatique河滨夜市？？？
嫌我这一天跑的不够累是吧，这特么是人能干出来的路线安排？？？
然后小红书有个AI叫点点，比GPT就强一些，毕竟数据来源都是真实的种草帖子，也更符合中国的人的喜好。但是说个实话，也没好到哪去。
旅游，咱是旅游啊，真规划过旅游的朋友都明白，买什么机票，几点的飞机，落地了怎么去酒店，住什么酒店，第二天要逛什么地方，怎么才能路线最优解不会折返跑。。。。。
这个攻略，上来就是让你玩，大哥，我住哪啊。。。
所以，这些就是问题，各个都说用AI做旅游攻略，我说句实话，一个能打的都没有，不要以为旅游这行没啥壁垒，旅游也是个行业，行业数据、行业Know how，才是最重要的。
垂直场景下的AI，要么是一个垂直应用给你开放他们API或者MCP，要么就只有垂直应用能做好，别指望通用型的AI，能干好这些事。
所以飞猪做旅游AI，太水到渠成了。
虽然携程更早之前接了个DeepSeek R1做了个问答，但是那个东西我就不评价了，实在是过于抽象了。
再来看飞猪这个。
比如还是泰国那个问题，因为我是真的五一准备去泰国玩的。
“帮我规划一个五一去曼谷的五天行程，想体验海边和学习潜水，拍照好看的地方，预算一万五。”
它会先按照我的需求去推理拆解。
预算也是根据机酒什么实时的，并且用我的初中数学水平口算了一下，也没啥问题，是对的上的。
比我在穿梭在各种app上漫无目的的翻来翻去强多了。。。
而且当我告诉它我女朋友怕晒，想尽量安排室内活动时，它立刻调整了推荐，增加了曼谷的画廊和购物中心。
就是这个上午13：00-15：00，飞猪你是不是偷看我手机了，别太了解我，知道我早上起不来。。。
但是坦率的说，在算钱上，飞猪的小BUG还有点多，有时候算钱会算不准，所以在实际使用的时候，我建议大家还是多roll几次，这样才容易roll到让女朋友满意的。
旅游不像其他领域，数据不仅要多，还要时效性，还要准。
一家餐厅的营业时间变了，一个景点临时闭园了，一个航班取消了，这些都会对旅行造成巨大影响。绝大多数的AI，往往依赖于互联网上的那些公开数据，而这些数据可能已经过时或不准确。
你去到一个地方，发现那个地方早已消失，这种体验我想，谁也不想有。
甚至还多维度、多约束，每一个旅游的行为，都是完全的个性定制化。
你还需要同时考虑预算、时间、个人偏好、天气、交通等等因素，并在它们之间找到平衡点。
有人喜欢拍照打卡，有人喜欢美食探索，有人则只想在酒店床上躺平睡觉，或者在阳台上晒太阳，对，就是我。
这些事情，你觉得通用的Agent，或者所谓的通用大模型，能做的了吗？
旅游这玩意，是所有消费品中，数据维度最碎、用户行为最随机、路径最无法预测的场景之一。
有多源异构的结构化和非结构化数据，比如天气、机票、酒店、游记、点评、规则等等。
用户需求的开放式自然语言输入，不是选项，而是“我想带我爸妈去云南玩三天三晚，最好别太累”。
还有实时的数据更新压，比如你推荐的航班五分钟前还在，五分钟后就没了。
这些东西，通用大模型干不了，行业外的AI也干不了。
只有行业里深扎多年的选手，才知道这些看不见的变量才是决定用户体验的真核。
所以我才一直说，行业 + AI，远大于 AI + 行业。
不是在答案中，给你十种选项，而是直接给你一种可以直接定下来的路径。
而且，是可以直接打通后续的闭环。
用户行为的闭环，这是AI产品里最难做到、也最容易被忽略的事情。
所有的产品，都可以用AI重做一遍，不是套个DeepSeek能对话，就完事了。
而是要尽最大努力，变成一个AI驱动的行业闭环平台。
这样的未来。
才是真正的。
星辰大海。
（文：数字生命卡兹克）