DeepSeek是最近主题的重点。就在几天前，Tongcheng Travel和Fliggy宣布了完全进入DeepSeek，将AI技术大力整合到旅游业中，并提供智能旅行解决方案。
但是，有些企业担心AI大型模型目前可能不是100％准确的，有时可能会出现物理逻辑错误，并且过度使用AI大型模型来智能服务会影响相关员工的业务。
DeepSeek可以为旅游业做什么？
最近，Tongcheng Travel宣布，Tongcheng Chengxin Big Model将完全连接到DeepSeek，成为第一个连接DeepSeek Big Model的OTA平台。 Tongchchengxin是Tongcheng Travel独立开发的旅游业的独家模型。将来，它将与DeepSeek进行深入的工作，为用户提供专业且智能的旅行解决方案，并在3月初正式向用户开放。
据报道，Tongcheng Chengxin AI可以为用户提供与旅行相关的咨询建议和预订功能，例如行程计划，游戏策略，酒店，景点门票，运输和其他与旅行有关的咨询，从而帮助用户通过信息咨询，资源检索，决策分析对产品预订的信息咨询，资源检索，资源检索，决策。连接到DeepSeek后，Tongchengchxin AI将根据DeepSeek强大的推理能力为用户提供更精致和智能的决策服务。
巧合的是，Fliggy的“ AI行程助理”本周刚刚推出。该产品集成了DeepSeek-R1和Alibaba Cloud Tongyi Qianwen的主要模型的功能。 Fliggy说，“ AI行程助理”可以在几秒钟内响应用户需求，帮助用户找到灵感，计划行程，推荐游戏玩法，选择产品，生成真实而详细的个性化旅行计划，从而大大缩短用户收集信息并在各地组织策略的时间。 “ AI行程助手”不仅提供简单的文本问答。它还根据答案生成独家路由图。
接下来，“ AI行程助理”将与Fliggy的酒店，运输，度假和其他供应链数据有更深的联系，涵盖了机器和葡萄酒预订等场景。 Fliggy开发的文化和旅游垂直模型也进入了调试阶段，一些酒店和旅游商人已经与Fliggy进行了与Fliggy的联系。
同时，Huazhu最近还进行了AI智能升级。 “新的前台模型”重建了服务过程和智能设备组合，将酒店的入住时间压缩至10秒钟，使传统的酒店前台“隐形”将手动服务投入其他链接，以便客人需要更多，以便通过AI服务未能实现前台。华兹告诉第一名财务记者，该公司已经在关注DeepSeek，并将考虑将来介绍像DeepSeek这样的AI合作伙伴。
AI旅行服务的挑战
实际上，这不是AI与旅游业结合结合的第一次。 2023年，CTRIP推出了“ CTRIP询问”大型模型。在进行大型模型计算和分析之后，“ CTRIP询问”的能力包括在尚未确定用户需求时提供旅行建议服务；用户提出想法并推荐旅行目的地，酒店，景点和行程计划；并在用户需求相对清晰时提供智能查询结果。
从第一次财务日报中学到的一名记者从采访中学到的“ CTRIP询问”是100亿个垂直模型，当时对200亿个非结构化旅游数据进行了分类和筛选，并与CTRIP的现有实时数据相结合，用于自我开发和垂直培训。但是，自己开发如此大型模型需要巨大的成本和技术人力。相对而言，其他OTA（在线旅行社）同行没有足够的条件来进行此类研究和开发。现在，随着DeepSeek的出现，将DeepSeek连接到OTA是这些业务的便捷选择。
“但是旅游业与其他行业不同。旅游过程非常经历。大型模型确实可以迅速做出响应，但是AI可能无法完全理解旅游经验和个性化要求的细节。就像当时Sora所制作的视频一样，这是惊人的，但一些物理逻辑仍然是错误的。” Jinlu.com的创始人Wei Changren分析了。
在这方面，Fliggy说AI有时会有“幻想”。 “ AI行程助理”的培训和开发结合了Fliggy对用户体验细节和供应链的大量见解，以改善信息的真实性和新鲜感，并减少“幻觉”的影响。
Tongcheng Travel CMO Bai Zhiwei透露，在实际应用中，旅游垂直模型面临模糊需求和长尾服务等问题。 Tongchchengxin可以为用户的个性化意图以及平台文化和旅游资源创建快捷渠道，而DeepSeek可以以其推理能力来实现高精度答案的生成。两者的组合可能会突破传统的旅行消费推荐精度问题。在工业链中，汤庄旅行创建的数字人与大型模型等技术相结合已应用于目的地的智能建构，并已在包括苏州在内的20多个城市实施了相关项目。
Fliggy认为，开发面向行业的垂直模型是旅游技术公司的必然选择。对业务逻辑的深刻适应是关键，所有功能都需要整合复杂的行业法律和规则，例如对风景秀丽的人们的开放时间和人流的限制，非高峰季节价格和库存的变化以及在不同条件下实时旅行路线的合理性。这些细节是确定旅行体验的关键。
“目前，AI大型模型在旅游业的早期阶段仍处于早期阶段，并且需要解决许多细节。OTA应该注意分析语义，“单词”等，以更好地了解用户的需求。此外，AI的干预会或更少的雇员会在某些人的情况下进行调整。目前，AI不太可能完全取代大型培训，并且必须改进个性化的旅游服务。 Wei Changren相信。