文｜邁點

試想這樣的場景：凌晨三點的東京街頭，你的AI助手正用大阪方言與居酒屋老闆敲定最後一間和室；巴厘島的火山觀測數據剛刷新，它已同步調整了你明晨的觀星行程；而此刻你只需躺在馬爾代夫的水屋，靜候貝殼色浮潛鏡與AI議價後的最優匯率自動扣款——這不是科幻電影的橋展，而是大模型覺醒後正在重構的旅行圖景。

DeepSeek的橫空出世撕開了行業變革的裂縫，當人們驚歎於AI生成的京都賞櫻攻略時，文旅老兵們卻在嗅聞更深層的風暴：那些遊走於字節間的AI智能體，正試圖用算法手術刀拆解OTA的服務網絡，使之成爲可重組的數據模塊，爲用戶提供更加便捷、高效的一站式旅遊服務方案。

作爲一種“智能代理”技術，AI智能體能夠模擬人類行爲，執行復雜任務並輸出完整結果，如谷歌研發的Duplex AI已基本能一站式完成餐廳預訂、酒店諮詢等任務，其自然語言交互能力幾乎能夠以假亂真。這一技術標誌着AI正從被動響應轉向主動代理，對文旅服務行業的底層邏輯進行重塑。有業內人士分析稱，AI智能體發展到一定程度可能會實現繞過OTA爲用戶和商家進行對接，將OTA這個在文旅行業內盤根錯節的參天大樹連根拔起。

AI 智能體打通業務牆，對於OTA是替代還是補充？

AI智能體的核心能力在於，它可以通過快速整合和分析大量的旅遊信息，包括酒店、航班、景點等，實現全鏈條整合與個性化服務。它具有打通App的潛力，它可以直接將各個平臺的數據和服務集成到一個頁面中，這種模式跳過了OTA平臺的信息聚合環節，將分散的交通、住宿、本地服務直接串聯，用戶無需在多個平臺比價切換、在各個景區的小程序裏分別註冊賬號預約門票。旅遊科技公司Hopper的產品就能利用AI預測機票價格波動，其算法整合了歷史價格、季節性需求甚至天氣數據，準確率達90%，而OTA平臺如Expedia的同類功能通常滯後1-2天。AI智能體所提供的連貫性服務是傳統OTA平臺難以實現的。

此外，AI智能體通過持續學習用戶行爲（如通過智能插件記錄旅行偏好），能夠生成動態的“個人足跡數據庫”，爲後續行程提供更精準的推薦。以創業公司Layla（原Mighty Travels）爲例，其AI通過分析用戶社交媒體數據、歷史行程和實時偏好，自動生成包含機票、酒店、景點甚至小衆體驗的完整旅行方案，並直接對接供應商完成預訂。AI智能體的集成應用，或許也會成爲高端定製旅遊服務的下一個發展趨勢。

此外，和OTA主要服務消費者不同，AI 智能體還可以通過一站式的信息整合，將消費者的實時數據和市場趨勢（如人流量預測、羣體消費偏好）反饋給商家，商家可以根據這些數據對經營模式做動態調整。

以酒店行業的AI智能體運用爲例，AI智能體能根據實時入住率、周邊活動數據動態調整房價，直接繞過OTA的佣金抽成，擴大酒店的利潤空間；同時，通過AI 智能體在消費者中的使用，商家或許可以繞過OTA所提供的高佣金入駐模式而獲得同樣的流量。這也是商家（包括酒店、景區）希望AI智能體能夠替代OTA的最大原因。

但另一方面，我們也看到，現階段AI智能體還不能真正做到完全替代OTA：

第一，OTA的核心競爭力在於其所擁有的供應商網絡和用戶基礎，像是Booking.com在全球範圍內擁有超2800萬家住宿資源，其中70%爲獨家合作，這是其通過20年地推團隊積累的結果。而AI智能體若想直接對接中小酒店，需解決技術標準化與商業信任問題。Airbnb也曾嘗試用AI自動簽約房東，但因文化差異和法律風險，最終仍依賴人工團隊。

第二，大品牌OTA的背書所代表的用戶對品牌信任度，這是OTA持續多年運作積累的口碑的直接具象化。根據Statista的調查報告，68%的用戶在面臨行程變更時，仍傾向選擇OTA平臺而非AI工具，因其人工客服和保險賠付體系更完善。例如，疫情初期，攜程爲用戶墊付了超12億元退票款，這是AI智能體無法想象的。

第三，OTA在現階段能夠比AI智能體應用提供更加完善的過程保障服務。OTA已構建從預訂到售後的一站式保障：同程旅行推出“行程無憂”、“入住無憂”服務，若航班延誤導致酒店空置，平臺將自動協調退款並補償差價。AI智能體目前更多聚焦於“信息整合”，在糾紛處理和資源調度上仍依賴第三方服務。

綜合以上三點，我們不難看到，儘管AI智能體潛力巨大，OTA的資源壁壘與生態模式仍是其在現階段難以跨越的護城河，短期內文旅行業的業務模式依然在很大程度上依賴OTA的存在。

OTA正用AI武器守衛鐵王座

儘管AI智能體現如今作爲一個紙面概念還構不成對傳統OTA的致命挑戰，但在過去的幾個月裏，我們也看到，OTA並非沒有意識到AI智能體的潛能，像是攜程、美團、去哪兒、同程等OTA巨頭在近期紛紛開啓了AI戰略的長期佈局：就在2月17日，攜程宣佈多名高管調整，陳剛出任集團首席產品官，將牽頭AI相關產品的戰略制訂，此舉在業內被廣泛解讀爲攜程繼續加碼技術領域，探索新技術在旅遊行業的應用；美團CEO王興就公開表示美團將積極擁抱 AI、大數據等新技術，探索無人機配送和自動配送的前景；同程旅行聯合騰訊元寶推出的AI大模型“程心”已經內嵌在App中，可以提供智能化的機酒方案和行程規劃……

未來，AI智能體與OTA很可能會實現深度融合：OTA利用AI技術提升效率，吸收AI作爲自身服務的基礎設施；而獨立AI公司聚焦細分場景（如商務旅行或戶外探險），形成“大平臺+垂直工具”的共存生態。

數據安全與盈利模式：AI智能體面臨的落地挑戰

第一，現階段AI智能體應用的數據安全與權責關係尚待規範。早在2022年，歐盟以“違反GDPR”爲由叫停意大利的智能旅行助手TripWhistle，因其未明確告知用戶數據如何用於商業合作。作爲集成了用戶隱私和商家數據的智能應用，若是部署到本地，是否會影響AI智能體的實際性能？若是聯網使用，其數據安全如何保證？權責關係是否明確？這就要求AI服務提供方做好平衡。

第二，當前AI智能體的商業化路徑尚不明晰。參考“AI遊貴州”小程序是由政府與OTA平臺聯手開發和運營的模式，未來的AI智能體很可能依附於OTA平臺的底層數據而從地方財政中獲得運營資金補貼，本質仍是傳統模式的技術升級。

若AI智能體應用想獨立盈利，其抽成模式可能重蹈OTA覆轍。例如，初創公司JourneyMate試圖向用戶收取訂閱費，但僅3%的付費轉化率迫使它轉向B端，爲酒店提供AI客服系統。這印證了AI智能體面對的尷尬局面：直接to C易被OTA吞噬，變爲OTA進一步加強壟斷的工具；to B則淪爲技術供應商，類似於賣“使用權”，被集成到其他公司的產品或服務中，收取一定的許可費用作爲收益。

以上兩點在具體的落地上都還不難解決，AI智能體的終極挑戰實則是避免成爲“下一個OTA”。

和OTA服務一樣，AI 智能體的應用同樣需要一個平臺來爲其實現數據的彙集整合，如果AI 智能體成長爲一個壟斷式的中介方，那它只會成爲下一個OTA。如谷歌嘗試過地圖、Gmail和搜索數據的整合，直接完成行程規劃與支付。若這一嘗試取得成功，谷歌就將成爲首個顛覆OTA的AI巨頭，但其壟斷風險也隨之而來——2023年，法國已對谷歌旅遊服務發起反壟斷調查。相比之下，亞馬遜的AI語音助手Alexa本可整合Booking.com、Uber等服務，但爲避免與合作伙伴競爭，Alexa僅扮演“入口”角色，將流量導回OTA，這也是一種妥協之舉。

若AI智能體成長爲一個坐擁消費者和商家的信息巨頭卻在商業模式上比傳統OTA並無二致，這無異於屠龍之人成爲惡龍，是消費者和商家都不希望看到的局面。AI 智能體能否開源，能否在避免成爲壟斷中介的情況下很好地將先前圈地自萌的App服務和平臺信息彙總起來，將決定了它在未來能不能真正成爲OTA的有力撼動者。

結語

在短期內，AI智能體與OTA將形成一種“協作性博弈”——OTA主導資源整合與保障體系，AI智能體優化用戶的個性化體驗。例如，消費者可能通過OTA預訂機酒，同時調用AI工具規劃小衆路線。但長期看，若AI智能體突破數據壟斷與信任瓶頸，其“去中介化”的模式將徹底改寫行業規則。終極勝負手在於：誰能以更低成本滿足“千人千面”的需求，同時建立跨場景、跨鏈路的信任機制。唯一的確定的是，這場戰役的終點不會是簡單的“AI與OTA之爭”，而是整個旅行服務生態的重構。