在刚刚过去的世界人工智能大会（下文简称“WAIC”）上，一条黄色的机器狗，在展览馆中吸引了不少人的目光，甚至还来到各个展台“串门”，与其他机器人和游客打招呼。
这些机器狗，来自于许多人都很熟悉的一家旅行平台——马蜂窝，它是搭载了多语种讲解与环境感知能力的AI小蚂ROBOT四足机器人，不仅能带队探索各展台智能应用，还能实时解答“附近有哪些特色餐厅”等问题。
作为唯一独立参展的旅游平台，马蜂窝在本届WAIC上首次亮相了“旅游超级智能体”，即“AI旅行助手”APP。在“AI旅行助手”上，用户只需在左上角选定相应目的地，就可享受在该目的地旅行的全流程服务，堪称是目的地旅行“专属管家”。
图片来源：AI旅行助手
对大多数人来说，出去旅行做规划，从来都不是一件简单的事情，在各大旅游平台或社交平台上查找攻略，也要自己费时费力。而“AI旅行助手”通过集合单个目的地所需的实用AI工具以及全部攻略信息，直击自由行的痛点，在一个APP中就可以实现单个目的地旅行全流程覆盖。
“AI旅行助手”具体可以帮你做什么？据了解，从行前的签证指南、必备物品清单、当地最新资讯、电话卡、入境卡等准备工作；到行中的实时交通换乘、餐厅预订、多语言翻译及菜单翻译、购物退税攻略；再到挖掘在地小众玩法，如动漫迷专属的“圣地巡礼”、本地人私藏的Citywalk路线等深度体验环节，这款APP可以说真正做到打破边界，在同一应用中即可获得全链条服务，省去多个APP来回切换的繁琐环节。
比如说“餐厅预订”这个功能，点进去后，就能看到对应的搜索框和截图识别餐厅的选项，可以一键智能提取餐厅名称、地址、营业时间及人均消费，在选定日期、人数及时段后，AI可直接拨打餐厅电话完成预订，全程无需用户参与沟通，预订成功的凭证实时同步至手机。
图片来源：AI旅行助手
会议期间，DoNews采访了马蜂窝的业务负责人，当问到为什么马蜂窝会为何选择用AI来解决这一系列小场景中可能遇到的问题时，对方表示，在马蜂窝看来，真正的智能不是一味宏大叙事，而是在旅行中发现细小却影响体验的真实需求并予以解决。马蜂窝希望为游客打造一个好用的“AI旅行工具箱”，从行前到行中，从整体到细节的需求都能予以满足。
比如“AI路书”中新增的“旅行性格诊断”功能，用几道简单感性的问题锚定用户偏好，将其转化为个性化标签，并通过每一次使用逐步加深对用户的了解，融入到之后的服务细节中。能让用户在每次提问前，无需重复描述自己的偏好。以及“菜单翻译”、“实时翻译”等功能，既能帮用户轻松订到心仪已久的餐厅，点菜不踩雷，也能让他们跨语种交流不再手足无措，在每一个细节中，都能体验到AI技术的“温度”。
采访中，马蜂窝的业务负责人还向DoNews透露，在AI路书全面开放、AI代订餐厅等实用新功能上线后，用户反响积极，马蜂窝APP中AI旅行助手和AI路书的每日使用频次较之前呈现了几十倍的增长。还有不少使用AI代订日本餐厅功能成功预订的用户，在社交媒体上自发传播分享，吸引了大量暑期有赴日旅行需求的游客体验。
作为国内最早深耕在线旅游的互联网社区之一，以UGC起家的马蜂窝，正在全面拥抱AI。在今年5月份，接受《北京商报》采访时，马蜂窝创始人、CEO陈罡曾表示，过去在线旅游平台长期停留在信息聚合阶段，仅能为消费者提供部分信息参考，无法实现从种草到提供攻略再到预订的一站式服务，导致商业转化效率较为低下。在AI 时代，旅游攻略就需要升级为具有高度个性化且能够提升消费者决策效率的工具。旅游行业的竞争焦点，正从“资源占有”转向“决策效率”。
“游客正从传统的被动接收信息，转变为主动获取信息，旅游产业‘资源-服务-客源’的链条开始被重塑，而智能体就将成为文旅内容与服务的核心载体，推动行业向高效、多元化发展，实现个性化体验的规模化交付。”
如今，AI技术已深入到千行百业，成为驱动产业变革的核心力量。对企业来说，这既是机遇也是挑战，不止马蜂窝，携程、飞猪、美团等平台也在尝试用AI技术在行业抢占先机。从旅行社区到互联网大数据，再到如今AI技术的应用，马蜂窝始终以技术为驱动，走在旅游产业数字化创新的前沿，利用先进科技不断加强并巩固自身优势。
作为国内最大的旅游社区，马蜂窝上真实内容的积累是常年累月、聚沙成塔的。马蜂窝一直坚持与用户、旅游达人发生着真实的联系，自2018年开始，马蜂窝就不断帮助创作者实现商业化，利用“创作者开放平台”连接达人、商家和创作者，通过激励机制促进优质内容的生产，同时让更多用户从中获得收益。目前，马蜂窝拥有数以十万计的专业旅游作者，他们既有自己稳定的粉丝群体，也具备高质量旅游攻略等内容的创作能力。
十数年来积累的高质量内容，是马蜂窝能够提供高效攻略服务和个性化玩法体验的基础，是马蜂窝保持差异化和竞争力的关键，也是马蜂窝AI技术落地的关键支撑。马蜂窝的“AI旅行助手”在接入前沿大模型的基础上，还集成了自身的行业垂直精调模型，该模型如同一位严谨的“质检员”，当大模型生成
