AI旅游行程助手类应用能力评测报告总结
一、研究背景
生成式AI技术推动旅游行业从“信息检索”向“智能规划”转型，AI旅行助手成为新一代旅行服务范式。然而，当前市场存在多元主体竞相布局、能力构建路径迥异、缺乏统一标准等问题，导致AI输出内容质量不高、用户体验参差不齐、产品优化方向不明。
二、AI旅行助手市场发展现状与核心能力分析
市场呈现四大主流产品形态：
- OTA平台应用（如飞猪“问一问”、同程“程心AI”）聚焦交易闭环，通过多智能体架构整合“灵感激发—行程规划—产品预订”全过程。
- 泛生活类平台应用（如小红书“点点”）聚焦内容生态与社区互动，利用UGC内容激发旅行灵感并增强社区互动性。
- 通用大模型（如字节跳动“豆包”、深度求索“DeepSeek”）聚焦信息生成，作为开放、中立的“信息整合与规划顾问”。
- 领域综合智能体（如支付宝“AI出行助手”）聚焦服务聚合与任务编排，通过“1+N”架构连接和调度海量第三方服务智能体。
四类产品核心能力分野明显：OTA平台侧重交易闭环，泛生活类平台侧重内容激活，通用大模型侧重信息生成，领域综合智能体侧重服务聚合。
三、行业挑战与项目意义
行业面临能力认知框架缺失、用户体验短板、服务交付脱节、隐私与安全治理薄弱等挑战。本项目构建评价体系，旨在统一行业认知，引导产品迭代，构建AI行业测评体系与安全防线。
四、AI旅行助手评价体系构建
构建包含五大维度的评价体系：
- 可用性：衡量信息与服务的准确性与完备度，包括需求理解、信息准确、规划合理。
- 易用性：评估交互过程的理解门槛与操作效率，包括语音交互能力、多模态能力、输出内容体验等。
- 个性化：考察需求理解与方案定制的精准程度，包括显性个性化推荐、隐性个性化推荐。
- 安全性：关注数据隐私与内容合规保障，包括个人数据脱敏、内容安全合规。
- 流畅性：检验多轮对话与任务执行的无缝体验，包括输出响应速度、工具调用速度。
五、评测方法与执行过程
采用人机交互评测方法，构建标准化评测数据集，对八款主流AI旅行助手产品进行评估。评测流程包括数据集生成、数据库构建、评测流程与标准、数据清洗与校验。
六、测评结果数据呈现
- 总体得分及场景排名：飞猪“问一问”领先，通用大模型产品得分靠后。细分场景中，活动及玩法推荐、路线推荐、景点推荐场景表现优异，出行方式推荐、行程安排、餐饮推荐场景表现乏力。
- 各分项能力对比：各产品在需求理解、内容安全合规、个人数据脱敏等基础维度得分接近满分，但在多模态能力、隐性个性化推荐、输出内容体验等方面存在共性短板。不同产品类型存在差异化瓶颈：通用模型弱于行程规划，OTA平台疏于隐性个性化，支付宝出行助手受限于外部数据准确性。
七、结论及建议
- 研究结论：OTA与泛生活类平台应用领先，场景呈现“强于灵感激发，弱于执行落地”特征，能力维度呈现“基础能力趋同，智能短板各异”格局。
- 优化建议：OTA平台应加强隐性个性化推荐和AI对话体验优化；通用大模型应优化行程规划能力和多模态能力；泛生活类平台应提升输出内容体验和增强多模态能力。
八、未来与展望
- 研究局限：评测对象和场景有限，需扩展评测范围和查询语句覆盖面。
- 未来工作展望：推动自动化测试与人工测试融合，优化和完善测试指标体系，丰富和更新评测查询语句测试集合，构建开放共享测试平台。
