写在前面
人工智能（AI）已经逐渐渗透到各个行业领域，酒店旅游行业也不例外。而在酒店旅游行业中，携程作为一家具有广泛影响力的头部公司，对其AI发展情况进行深入研究具有重要意义。
从行业代表性来看，携程在酒店旅游行业的市场份额举足轻重。截至2025年2月的最新数据，携程最新市值超过400亿美元（约合3000亿元人民币）。这一庞大的规模不仅体现了它在市场中的主导地位，更意味着它的发展方向和战略决策往往会对整个行业产生引领和示范效应。研究携程的AI 发展，能够让我们清晰地把握AI在酒店旅游行业的应用现状。
因此，笔者深入探究了携程在AI领域的投入与发展情况。通过梳理携程AI发展时间轴及重要事件，我们可以了解到它在不同阶段对AI技术的探索和应用轨迹；探究携程 在AI领域的投入，包括人力、物力、财力等方面的资源分配，有助于评估其对AI发展的重视程度和战略布局；分析其具体应用举措，像是AI在智能客服、个性化推荐、旅游行程规划等方面的应用，可以直观感受到AI技术是如何提升用户体验和企业运营效率的；最后了解携程 未来计划，则能让我们对整个行业在AI技术推动下的发展趋势有一定的预判。
在资料搜集方面，涵盖了携程的官方财报、官方社交媒体账号内容、权威的市场研究报告以及行业与科技媒体的相关报道等多种来源。同时，为了确保信息的准确性，对这些资料尽可能进行了核实。希望这一研究成果能够给行业内的从业者带来一些启发。
本文主要研究问题
携程AI发展时间轴及重要事件梳理
携程在AI 领域的研发投入与竞争对手相比如何？
携程在AI 方面有哪些具体应用及效果如何？
携程未来在AI技术上的战略规划和目标是什么？
数据收集方法：
公司公开报告：携程2022-2025年报、财报、技术发展报告等，收集其AI投资数据。
行业报告：查阅全球知名机构发布的关于AI在旅游行业应用的研究报告，了解行业趋势。
公开数据检索：通过生成式AI或其他数据工具，检索并分析携程公开发布的AI 相关新闻和信息。
1999年
携程成立，开始提供在线旅游服务。
2016年
携程收购英国旅游搜索巨头天巡(Skyscanner)，开启国际化征程。
2017年
引入亚马逊云科技，利用云计算提升技术能力，为后续AI应用奠定基础。
2023年2月
携程宣布成为百度文心一言（ERNIE Bot）首批生态合作伙伴，启动“AI + 旅行”场景探索，这是国内在线旅游服务首次引入生成式AI技术，旨在优化用户交互和智能推荐体验。
2023年3月
在OpenAI发布ChatGPT后不久，携程迅速开始思考生成式AI在旅游业的潜在应用，推出实时聊天机器人TripGen（同年7月升级为AI 旅行助手TripGenie）。
2023年4月
与亚马逊云科技联合成立“联合创新实验室”。联合创新实验室的成立为携程提供了强大的技术支持和创新平台，推动了AI技术在旅游业务中的深度应用。
2023年7月
发布旅游行业首个垂直大模型“携程问道”。整合200亿高质量非结构性旅游数据及实时业务数据，构建“可靠答案数据库”，提升用户决策效率。
2024年6月
携程商旅成立AI 专项小组，搭建内部智能学习平台“商旅智库”，辅助员工快速响应客户问题（如系统对接、政策解读）。
2024年8月
携程集团公布2024年第二季度财报，首次应用AI Agent形象与投资人交流，开创行业先例，展示AI技术与业务深度融合的成果。财报强调AI技术推动跨境游增长，并持续优化“携程问道”与TripGenie的协同应用。
2025年1月
携程在武汉举办全球合作伙伴大会，详细阐述了旅游平台3.0模式的内涵与旨归，强调技术、业务、内容三箭齐发，AI技术贯穿到平台每一个角落。携程旅游事业群CTO陈浩然在供应商大会上称：“携程依靠AI技术，在运营、营销、售卖、服务等经营全周期助力商家。例如，AI助力商品信息录入，可使行程录入时长平均降低10%左右；辅助内容生产时，生产时间从8.5分钟缩至15秒，合格率达98.9%以上；生成和美化营销广告方面，生产时长从30分钟减至3分钟；为用户答疑时，自助解决率超60%。”
通过携程发布的2023年全年财报，以及2024年第二季度和第三季度财报可知，携程在研发方面平均每个季度的投入大概为30亿，占净营收的比例约为三成。为了更深入地了解携程在人工智能（AI）方面的投入情况，笔者将从研发投入、技术团队配置以及AI应用场景这三个维度，把携程与Expedia、Booking.com等国际在线旅游（OTA）巨头展开对比分析。
对比结论：
携程研发费用占收入比例23%-27%，远超Expedia的8%和Booking的10%，体现更强的技术投入决心。但国际OTA更依赖外部合作与数据生态整合，技术扩展成本更低。
对比结论：携程更注重人力替代与降本（例如客服自动化），其技术成果能直接转化为财务收益。而Expedia和Booking Holdings则侧重于数据驱动的用户体验优化（像动态定价、个性化推荐等），借助AI提升用户粘性。
典型案例对比：携程的AI客服与行程规划工具，更贴合中国用户的高频需求，例如实时行程调整；而Booking 的AI定价工具（需求预测误差小于3%）以及Expedia的房型推荐算法，则更契合欧美用户的长周期决策习惯。
总结
携程在AI研发上投入显著，2024年Q2达30亿元，占净收入23%。其AI技术应用广泛，如“旅行热点”、智能客服等，提升了用户体验和运营效率。携程还与亚马逊云合作，优化海外市场服务。AI技术助力业务创新，如“携程问道”和TripGenie，实现数字化、自动化。但携程需突破全球化技术壁垒，提升欧美市场本地化能力。
这个部分详细剖析了携程目前在AI方面的具体应用及现状。可以看到携程在AI技术应用方面已形成多维度布局，包括用户端优化、智能客服、商家赋能、垂直大模型、司导平台、内容生成和研发投入这几个方面。具体情况如下：
行程规划与个性化服务。推出垂直大模型“携程问道”，整合结构化数据和历史算法，构建“可靠答案库”，提供精准行程建议。AI助手“TripGenie”则实现订单转化率翻倍，用户留存率显著提升。
携程的AI 旅行助手TripGenie有哪些具体功能？
个性化行程规划：TripGenie利用大型语言模型技术，根据用户的旅行偏好（如目的地、预算、旅行时间等）生成详细的行程计划。用户可以调整计划或让AI助手为其做出最佳选择。
即时预订：用户可以通过文本或语音与TripGenie互动，直接进行航班、酒店和其他旅行产品的预订。
智能问答：TripGenie能够理解和回答用户的各类旅行相关问题，提供实时的信息和建议，如景点推荐、餐饮选择、当地文化解读等。
多语言支持：目前，TripGenie支持英语、日语、韩语、西班牙语、法语和德语等9种语言，并计划上线更多新语种服务，如意大利语、荷兰语和马来语。
实时监控与调整：在旅行过程中，TripGenie会实时监控用户的行程，并根据实际情况进行调整，确保旅行计划始终保持最佳状态。
语言翻译和菜单助手：TripGenie提供多语言翻译服务，帮助用户克服语言障碍，并通过拍照翻译菜单，推荐合适的菜品。
旅行清单和即时提醒：用户可以使用TripGenie生成旅行清单，管理出行行李，并通过即时行程提醒功能，确保不错过任何重要安排。
综合预订服务：TripGenie不仅提供机票和酒店预订，还能推荐旅游景点和购物目的地，并在对话界面中提供相关链接和地图，方便用户保存和继续未完成的行程计划。
用户体验优化：TripGenie通过图文结合、卡片、链接等方式提升用户体验，并引导用户快速找到相关信息，从而提高效率。
AI客服系统在多个场景实现高效自助服务：
自助解决率超60%：覆盖用户咨询、机票及酒店售后问题；
细分领域表现突出：机票自助解决率达78%，酒店达68%；
人力节省：日均节约客服时间超1万小时，相当于解放千名人力。
携程AI客服的工作原理
自然语言处理（NLP）
领域分类：将用户输入分类到特定的业务领域，如机票、酒店、火车票等。
意图识别：识别用户在特定领域内的具体需求，如查询价格、预订服务、咨询退改政策等。
槽位解析：提取用户输入中的关键信息，如时间、地点、人员等，为后续的决策和响应提供依据。
机器学习（ML）
意图识别模型：采用基于深度学习的方法，如Bi-LSTM、Transformer等，提高意图识别的准确率和泛化能力。
对话管理：利用强化学习等技术，优化对话流程，提高机器人的对话效率和用户满意度。
语音识别与合成（ASR/TTS）
语音识别（ASR）：将用户的语音输入转换为文本。
语音合成（TTS）：将机器人的回应合成为语音输出，提供更加自然、便捷的服务体验。
携程AI客服的具体应用
“一站式”服务体验：用户可以在单一入口中解决旅行中遇到的各种问题，提高服务效率和用户体验。
跨业务线咨询：机器人能够处理来自不同业务线的咨询请求，提供全方位的服务支持。
智能推荐与预订：基于用户的历史行为和偏好，机器人能够提供个性化的推荐和预订服务。
实时反馈与监控：智能客服机器人具备实时反馈和监控功能，能够及时发现并解决用户问题，并通过数据分析不断优化智能客服的性能和服务质量。
智能工单系统：对于无法直接解决的问题，机器人会自动生成工单并转交给人工客服处理。
商品管理与内容生产。AI帮助商家录入行程信息，时间减少10%；辅助生成营销内容（如广告、产品描述），生产时间从30分钟缩短至3分钟，合格率达98.9%。内容生产时间更从8.5分钟压缩至15秒。
生态支持与就业促进。推出“旅游司导平台”，为11万名司导人员提供入驻审核、培训认证等服务，并向个人开放求职通道，每年为大学生创造上千就业岗位。
研发重点：资金持续投向AI技术开发、客户服务优化及合作伙伴赋能；
生成式AI融合：将问答大模型集成至商旅、住宿等场景，提升交互体验；
低碳与可持续发展：结合ESG战略推出量化低碳酒店标准，推动行业绿色转型。
总结
携程的AI应用已形成“用户-商家-平台”三方共赢生态：用户决策效率提升15%，商家运营成本降低10%-30%，平台客服效率翻倍且资源匹配更精准。未来，携程计划开放AI技术给更多供应商，进一步巩固其在旅游行业的科技引领地位。
携程在AI领域的布局已然相当全面，探究巨头未来的发展方向与布局，对整个行业有着重要的启发意义。基于我搜索到的资料，携程未来在AI技术上的战略规划和目标可归纳为以下几个核心方向：
携程以旅游垂直大模型“携程问道”为核心，构建了一套覆盖底层模型、产品研发能力和AI Agent等新技术的体系化解决方案。该模型已应用于行程规划、商品信息录入、客服服务等多个场景，目标是提升运营效率、降低成本并优化用户体验。例如：
通过AI技术将商品信息录入时间平均缩短约10%；
推出个人AI旅行助手，支持自然语言交互，简化传统预订流程。
携程未来会继续把AI 技术更深入渗透至业务全链条，包括：
内容与营销：推出基于AI的“旅行热点”和口碑榜产品，结合用户搜索数据与真实评价生成内容，提升广告转化效率；
客户服务：智能客服系统高峰期可处理百万级咨询，75%以上通过ChatBot自助解决；
跨境与海外业务：利用生成式AI优化航班舱位预测、多语种翻译及海外市场本地化服务，加速全球业务拓展；
商家赋能：为合作伙伴提供图生视频工具、数字人直播等AI工具，降低运营成本并提升流量获取效率。
携程计划通过开放API平台和AI能力共享，构建共赢生态：
推出Open API平台实现景点玩乐内容标准化，与内容平台形成共生关系；
与亚马逊云科技合作，优化海外业务部署效率，缩短新业务上线周期。
携程明确将AI技术作为核心战略，持续加大研发投入：
2024年Q2研发费用达30亿元，占净收入的23%；Q3达36亿，长期看研发投入营收占比近三成。
探索AI在可持续发展中的应用，如电动车租赁、清洁能源技术推广，平衡经济效益与社会责任。
总结
综合这些信息，携程的AI战略规划主要集中在几个方面：构建垂直大模型和AI解决方案；AI 应用于多场景如信息录入、客服、营销；推动海外业务和生成式AI应用；支持合作伙伴和中小商家；持续投入研发，探索AI在可持续发展中的作用。同时，目标包括降低成本、提高效率、增强用户体验、扩大生态圈，并在广告和业务模式上创新。
携程视AI为“新质生产力”的核心要素，持续推出垂直行业大模型，例如“携程问道”，并且计划借助AI进一步优化供应链以及国际化服务。尽管短期投入颇高，但公司高层坚信AI是提升长期竞争力以及实现降本增效的关键所在。携程的长远目标是运用AI技术重塑旅游生态系统，不过在此过程中可能会遭遇以下挑战：
其一，需要在个性化服务与用户隐私保护之间达成平衡。在提供个性化服务以满足不同用户需求的同时，必须严格遵守隐私保护相关规定，确保用户信息安全不被泄露。
其二，量化AI技术的财务效益仍然颇具难度。AI技术的投入涉及到多个方面，包括研发、设备更新等，而其产出效益往往难以精确衡量，这给公司成本控制和效益评估带来一定挑战。
其三，要应对用户需求多样化以及市场竞争加剧的压力。随着旅游市场的发展，用户需求日益多元化，同时竞争对手也在不断涌入市场，携程需要不断提升自身竞争力以适应这种复杂的市场环境。
通过对携程AI发展情况的深入探究，我们清晰地看到AI在酒店旅游行业的巨大潜力。AI不仅为企业带来了更高效的管理与运营模式，也在重塑着用户的消费体验。在这个科技迅猛发展的时代，AI赋能企业与赋能个人的浪潮正汹涌而来且加速推进。无论是企业还是个人，都不应在这股浪潮中犹豫观望，而应积极投身其中，抓住AI带来的无限机遇，共同创造更加智能、高效、美好的未来。毕竟，任何人都难以精准预测AI的未来走向，此时最佳的应对策略无疑是：先上车，再调整姿势。
本文来自 AI-Lohas实验室，侵删。
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