9月22日,2026环球旅讯峰会上,北京视旅网络科技有限公司联合创始人兼CEO李少华在《旅游AI应用与投资的下一个风口》主题演讲中,分享了他对旅游AI应用与投资趋势的观察和判断。
这场演讲本身,也是一次AI应用的现场展示。包括PPT在内,全部内容均由AI生成,李少华几乎没有修改一个字,希望以此呈现一次“原汁原味”的AI应用案例。

(李少华)
如果只用一句话概括他的判断:AI加旅游已经进入执行层的竞争。
模型负责理解用户意图,智能体负责组织任务,但真正的履约仍然需要旅游企业完成。AI正在改变旅行服务的流程,但还没有真正接管交易和履约。
大模型进入旅游业,已经走到第三阶段
过去几年,AI在旅游行业的应用大致经历了三个阶段。
2022至2023年,生成与对话能力开始被大规模应用;2024年,多模态能力进一步提升,恰好契合旅游行业高度依赖内容消费的特点,加上MCP协议出现,使工具之间的连接以及进一步的任务执行成为可能。
到了2025至2026年,竞争的重心开始从“谈技术”转向“拼应用”,而应用背后的共同技术载体,就是智能体。
一个变化已经出现:智能体之间的协同,开始能够直接进入交易流程。
以美国一家航司的AI对话产品为例,用户可以在同一场对话中完成航班搜索、选择、预订与实时支付,不再需要人工在多个环节反复确认。
从模型能力来看,几家主流厂商在旅游领域也逐渐形成不同侧重:OpenAI更偏向通用对话入口,谷歌在旅游领域有更长期的行业积累,Anthropic则在编程能力上更具优势。
这种变化甚至已经开始影响企业的技术团队。
视旅科技计划在春节后将技术团队从65人缩减至约30人。按照现场分享,95%的代码工作已经可以由AI完成,这一比例在中国互联网行业内也相当普遍。
而在旅游决策链条上,当前大模型已经能够覆盖约六成所需能力。
GPT亲测之后,旅行规划这件事已经变了
真正能让人感受到变化的,是两个亲测案例。
今年暑期在美国旅行期间,李少华只使用GPT-5.6进行对话,没有借助任何第三方工具。
第一次是一趟从纽约前往华盛顿周边、包括白宫和国会山在内的家庭短途游。
GPT给出的行程精确到5分钟,并主动否决了原本租车的计划,建议改乘火车。最终,他完全按照这份行程执行。
唯一还需要人工完成的,是购买火车票和景点门票:GPT能够完成规划,但仍需要点击链接跳转购买,无法直接代为下单支付。
第二次则是一趟15天的入境游,从纽约出发,覆盖深圳、广州、桂林、成都、上海等九站,恰好与视旅科技内部正在灰度测试的一款入境游产品同期进行。
作为一名从业二十年的旅游从业者,李少华表示,他几乎挑不出这份AI行程的问题。反而是AI提前提醒了几个容易被忽略的风险,包括国庆黄金周期间的车票紧张、阳朔船票安排,以及成都中转上海的行程衔接。
这让他得出一个更直接的判断:GPT已经重写了个人旅行服务的流程。
过去,用户需要自己搜索信息、比较方案,再不断修改行程;现在,这些工作可以通过连续对话完成。用户只需要说清楚自己的意图,研究、规划和修订都可以交给AI。
目前留下来的缺口,主要集中在预订和支付。
但在他看来,这并不是一个难以解决的问题。航空业已经证明,AI最终可以进入更深的交易环节。
旅游AI最大的缺口,可能不是能力,而是信任
模型能做多少,已经不再是唯一的问题。
李少华在演讲中引用调研数据对比中美市场:中国是全球第二大旅游市场,美国市场规模比中国大约35%至40%。据其引用的一份调研,美国已有61%的消费者在使用智能体服务,83%的旅游企业已经在使用通用AI能力,39%的消费者会用AI进行行程规划。
但另一份调研显示,真正直接通过AI完成预订的消费者只有8%。
从“使用AI”到“把交易交给AI”,中间仍然存在一道明显的鸿沟。
在李少华看来,核心原因是信任尚未建立起来。消费者可以接受AI帮自己做攻略、查信息,却未必愿意把最终的交易交给AI,交易环节因此仍然更多掌握在品牌方手中。
分行业来看,OTA和GDS等在线旅游平台、数据分析类企业的AI成熟度已经相对较高;航空、酒店、景区等线下履约较重的业态,还有更大的提升空间。
目前,这些企业的AI应用更多集中在内部效率提升。
一个很小的细节,也让他感受到这种变化。
有一次在酒店等电梯时,他看到一台正在充电的服务机器人,机身上印着类似“让劳动者从重复劳动中解放出来”的标语。在他看来,这种场景本身就很有AI时代的气息。
美国旅游AI创业者正在做什么
在美国市场,一些公司的变化也印证了这一趋势。
一家原本提供企业商旅连接与SaaS管理服务的公司,已经开始向AI执行整个商旅流程的平台转型。
另一家原本相对传统的旅行顾问公司,近两年增长很快。据李少华了解,该公司的交易规模已经达到30亿美元,最近新增的10亿美元交易规模仅用了8个月,并于今年6月完成6000万美元融资。
这家公司采取的是“AI+垂直人类顾问”的模式:超过92%的顾问本身没有旅游行业经验,主要依靠AI工具连接客户。
在他看来,这类案例说明,AI与人的结合已经开始从“辅助”走向“执行”。
从投资角度看,美国资本目前更关注两类旅游AI公司:一类是提供基础设施能力的公司,另一类则是能够真正形成执行闭环、拿到结果的公司。
视旅科技押注的,也是“连接”
这也是视旅科技过去五年一直在做的事情。
公司核心团队出身阿里算法背景,创始团队早在2017、2018年就开始做基于大数据的动态打包。
过去五年,公司逐步将旅游数据、多模态模型训练与智能体执行连接起来。2024年初之后,又进一步聚合行业内可调用的智能体能力,并逐步聚焦三个方向:面向C端的定制服务;与中国电信等此前并未深度涉足旅游行业的大型渠道合作,打造AI商旅平台;以及为旅游企业和OTA团队提供AI服务能力。
目前,公司维护着一个数字化供给平台,拥有超过5000万个实时在线的标准化SKU,并已完成向量化处理。这些供给既可以被内部智能体调用,也可以被外部平台直接调用。

模型够用了,旅游企业真正要解决的是“怎么接进去”
从这场演讲来看,模型本身可能已经不是旅游AI最大的变量。
对于旅游这样的垂直行业,大模型已经具备相当程度的通用能力。接下来更关键的问题,是旅游企业能否把这些能力真正接入自己的业务和真实世界。
这包括交互层、执行层,也包括最终的履约层。
过去,旅游企业比拼的是产品、供应链、渠道和获客效率。下一阶段,还要回答一个更具体的问题:
当用户把一次完整旅行交给AI时,企业有没有能力让AI真正替他完成这趟旅程?
这可能才是旅游AI进入下一阶段之后,真正需要解决的问题。
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