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AI渗透旅游业后真正稀缺的是什么

更新时间 2026-09-22来源 虎嗅网正文 4962字阅读约 16分钟

AI Native新物种与产业底盘重构,旅游企业重新定义核心竞争力

本文来自微信公众号: 环球旅讯 ,作者:李超

过去的几年,AI在深刻影响着各行各业,包括我们每个人的日常生活。

作为一个与客户有着高频触点的行业,旅游业也在发生着深刻的变化。

一个贯穿始终的问题:当旅行搜索、计划、客服、开发、运营、供应链管理都被AI快速渗透之后,真正决定旅游企业核心竞争力的因素是什么?

核心结论:AI越强,旅游业的竞争优势越会从前台的信息与流量能力,进一步回到真实供给、库存价格、履约效率、体验设计、客户关系和商业模式这些产业底盘。

开场:当AI越来越强,人还剩下什么?

旅游行业几乎所有企业都在讲AI,但有一个问题反而越来越值得讨论:

当AI能力逐渐成为所有企业的标配,AI本身还会是竞争优势吗?

今年环球旅讯峰会的主题是“变”。

这一年真正发生的,是三个方向的变化:用户寻找和购买旅行产品的入口在变、旅游企业组织和运营方式在变、产业链里真正掌握价值的人也在变。

从AI Native到供应链重构,旅游业正在发生的变革,将如何重塑行业的格局?

喧嚣的背后,旅游业到底什么越来越值钱?

AI不再只是工具,

AI Native新物种出现

过去几年大量旅游企业的AI应用,比较常见的还是AI客服、聊天机器人、行程助手之类,对于旅游业这样一个劳动密集型的产业来说,提效成为了旅游企业应用AI的首要考量;

当其他行业已经出现AI native(AI原生)的公司,那旅游业离这一天还远吗?

中国案例:德胧AI Native酒店

  • 德胧集团所有系统代码已经实现超过99%AI产出

  • 客房电话已消失,客人与酒店之间的交互完全通过App的AI界面交互

  • 酒店收益管理100%基于AI实现

  • OTA投流100%基于AI实现

  • 会员发展逐步实现100%AI自动化。

当酒店从系统、组织、运营流程开始围绕AI重新搭建,经营模型是否会发生结构性变化?

以BCG的数据做行业对照:目前约25%的酒店企业进入AI规模化应用阶段,但真正达到AI Future-built(即面向未来的成熟型AI)的只有约8%。

也就是说:行业已经进入AI,但绝大多数企业还没有真正完成AI化。

BCG对AI-first酒店的判断也不是一个机器人或一个聊天助手,而是三大变化:

  • 商业效率提升

  • 成本结构重构

  • 开发建设效率提升

国际航空业案例:利雅得航空vs汉莎

一边是利雅得航空,从零开始设计一家数字原生、AI导向的航空公司。

它没有几十年的IT遗产、流程遗产和组织结构包袱,因此可以从成立之初就重新设计客户服务、会员体系、运营系统、员工协同以及数字体验。

另一边是汉莎。传统航空巨头的业务仍在增长,但开始主动压缩未来的人力需求。

2025年,汉莎集团:

  • 客运量1.35亿人次,同比增长3%

  • 营收395.97亿欧元,同比增长5%

  • 员工10.33万人,同比增长2%

但与此同时,汉莎宣布到2030年计划削减约4,000个行政岗位,明确将数字化、自动化和AI列为推动效率提升的重要原因。

这两个案例实际上是AI时代企业面临的两条路:

一条路是从白纸开始,另一条是把一家百年企业拆掉改造。

抛出问题:AI Native真正的优势,是用了更多的AI,还是它没有过去的负担?

AI转型最大的障碍,可能不是技术

为什么很多旅游企业做了很多年AI,却没有真正改变?

行业常把AI落地困难归因于:技术不够成熟、数据不好、系统太老、缺人才。

这些当然都存在。但BCG也指出,酒店行业目前仍受到数据割裂、系统复杂、ROI不明确和员工抵触等问题限制;甚至一个酒店集团不同系统之间可能需要上百个API连接。

但还有一个更深层的问题:如果AI真正发挥作用,会不会直接伤害企业原来的赚钱方式?

运通商旅Amex GBT:六年前就买了AI创业公司,却没有发生颠覆变革

2020年,GBT已经收购AI商旅公司30SecondsToFly。它的聊天机器人Claire可以完成预订、差旅政策匹配、退改签等。

但六年之后,它没有因此变成一家AI Native公司。

旅游业AI创新最大的阻碍,可能不是技术,而是传统商业模式。系统、人才都可以换,真正难改的是企业几十年形成的收入方式和KPI。

对于传统TMC来说,如果过去很重要的一部分收入来自人工服务费,那么:

AI把退改做到完全自助,用户体验变好了,但企业短期内可能少赚钱。

对于OTA来说也一样:

理论上的AI应该帮助用户找到最适合他的产品;

但现实中的平台,长期又依赖佣金、服务费、保险、广告和流量分发实现收入。

于是会产生一个非常现实的冲突:

AI究竟把客户满意度作为最优解,还是收入最大化?

一家企业最大的创新阻力,有时恰恰来自它过去最成功的商业模式。

Airbnb:一个反向的案例

AI正在进入它自己的产品生产和服务体系。

  • 2026年Q2营收同比增长17%,客服成本下降16%

  • 近60%的代码由AI协作完成,团队开发和迭代更快

真正成熟的AI应用,不只是给消费者一个聊天框,而是进入企业自己的成本结构和生产系统。

AI转型从来都不是IT部门装一个新工具,而是企业愿不愿意革自己的命,

愿不愿意重新设计自己的组织、KPI和赚钱方式。

AI抢走C端入口,

B端供应链却更值钱了

旅行入口正在发生一次大迁移

过去:消费者→OTA→搜索→比价→预订

未来:用户→豆包/千问/ChatGPT→描述需求→AI组织方案→调用旅游供给

关键在于:

AI可以告诉你,上海外滩附近适合一家三口住什么酒店。

但它无法凭空创造今晚还有没有房、卖多少钱、这个价格能不能成交。

也就是说:

信息越来越便宜,但价格和库存是真实世界的交易权;

AI时代,对库存和价格的掌控反而变得更重要。

万豪CEO Anthony Capuano也表达了类似判断:相比酒店品牌,AI预订代理对Expedia、Booking等OTA的冲击可能更大。因为AI一旦掌握用户偏好和会员数据,就可以直接连接酒店库存和实时价格,削弱传统搜索、聚合和比价平台的价值。

但酒店真正的护城河仍然在真实产品和入住体验。Capuano直言:“我们掌控入住体验。”当AI Agent把订单直接导入万豪系统时,万豪甚至有可能向其支付佣金或奖励。

近年来,Expedia、Booking等持续发力B2B:

Expedia集团2026年Q1:B2B收入提升25%;B2C收入增长只有8%

Booking集团已开始将其旗下Agoda、Booking.com和Priceline三大品牌的B2B业务进行整合,由Agoda CEO领导,全面基于Agoda的B2B技术构建。

过去很多人认为B2B只是“幕后生意”,但AI时代可能恰恰相反。

原因很简单。豆包、千问、Google、ChatGPT以及未来大量垂直Agent,不可能一家一家连接:几十万家酒店、航空公司、租车公司、景区、铁路和当地体验供应商。

它们需要一个巨大的后台基础设施。

AI入口越多,后面的供给聚合能力反而越重要。

OTA巨头未来可能越来越像旅游产业的一层基础设施。

未来消费者可能永远不知道:自己在某个AI助手里面预订的酒店,背后库存可能来自Expedia/Booking或携程。

AI时代,最性感的生意,可能重新变成“管道”。

B2B的价值也在变化:从库存本身,变成匹配度。

传统Bedbank的核心竞争力:我手上有足够多库存。

AI时代进一步变成:我知道什么时候、什么地方、什么价格的库存会被什么客户需要。

如果能够预测进博会期间,哪些位置、哪些价格带需求最高,需求量多大,就可以提前采购相应库存;预测越精准,包房越精准,推荐越精准,收益也越高。

过去B2B解决“有没有货”;AI时代B2B解决“有没有对的货,在对的时间,以对的价格给对的人”。

AI不会杀死旅行社,

它会让人们重新分工

如果ChatGPT几秒钟就可以:制定行程、推荐酒店、规划路线、控制预算。

为什么还有人需要旅行顾问?

因为旅行行业存在两种知识:一种是信息。另一种是经验。

AI极大降低了获取信息的成本;但真正了解:哪家餐厅值得吃、哪条小路值得走、哪个街区晚上最好玩、带老人孩子应该避开什么,这些仍然来自真实体验。

Fora案例:旅行顾问变成“人+AI+供应链”

Fora代表了一种很有意思的新旅行社模型:

  • AI负责规划、报价、整理、比较、行程生成;

  • 平台负责酒店、机票、体验、支付和履约;

  • 人真正提供的则是品味、经验、关系和信任。

中国市场也在长出“新物种”:墨鱼旅行、享梦游等。

越来越多真正懂目的地的人来自:小红书达人、留学生、摄影师、美食达人、当地生活玩家、户外玩家。他们不是传统旅行社从业者。但他们拥有过去旅行社最缺少的东西:真实兴趣+在地知识。

AI让这些人第一次有机会低成本获得:行程设计、内容整理、报价、客服等能力。

平台再补上供应链和履约。于是一个新的旅行服务生产关系开始出现。

AI把目的地基础信息变得越来越普及,也让“深度理解一个地方的人”更加珍稀。

商旅AI的想象空间

Long Lake今年5月宣布以约63亿美元私有化收购运通商旅Amex GBT,这个案例最有意思的不是“又一笔并购”,而是:一家以AI改造传统服务企业为核心能力的资本,为什么会看上全球最大的TMC?

Long Lake看中的不是一家“订机票酒店的公司”。

它看中的是GBT拥有:

  • 全球企业客户

  • 海量商旅数据

  • 航空酒店供应链

  • 支付与履约能力

  • 高复杂度服务场景

也就是:AI最需要的大规模真实产业场景。

Long Lake专门寻找拥有大量客户和数据、但运营模式传统、成本较高的服务业龙头,再通过AI重构运营体系。

无独有偶——Google为什么要买一家破产航司的数据?

Spirit Airlines破产后,Google以约1000万美元购买其部分客户数据资产。

Google看中的并不是飞机、航线或机场时刻,而是Spirit长期积累的:

旅客数据+搜索预订行为+出行偏好+交易历史

它和Long Lake收购GBT其实指向同一件事:

AI时代,传统旅游企业几十年积累的客户、数据和真实交易场景,正在被重新估值。

Navan vs GBT:两种AI时代公司

Navan更接近数字原生、AI Native。

从产品、App、自助服务、费用管理开始搭建现代商旅平台。

GBT拥有几十年积累的客户、数据、供应链和全球服务网络。

但必须重新改造自己的技术和组织。

未来到底是AI Native的新公司更有优势,还是拥有深厚产业底盘的老公司完成AI重构后更有优势?

这个答案现在还不知道。但有一点越来越清楚:

只有技术,没有产业底盘,很难做旅游。

只有产业底盘,没有技术,也会越来越危险。

入境游:AI时代被低估的全新机会

外国游客正在重新回来,但真正的问题才刚刚开始

2026年上半年,外国人入境中国达到2,291万人次,同比增长20.4%;其中免签入境1,781.5万人次,占77.7%,同比增长30.6%。

人来了之后,我们有什么东西卖给他们?

外国游客未来可能在ChatGPT、TikTok、小红书甚至自己的AI Agent上问:

上海最值得体验的三件本地生活是什么?

这时候真正决定中国旅游产业能赚多少钱的,不只是免签政策,而是我们有没有:

多语言的产品、结构化的产品、实时价格、在线库存、即时确认、全球支付,以及真正有中国味道的体验。

所以,入境游其实恰好把前面所有逻辑重新汇合了:

AI入口+B2B供应链+在地体验+履约能力。

结尾:

AI越强,真正稀缺的东西越来越清楚

过去二十年,互联网解决的是:信息怎么更快地流动。

今天AI正在进一步解决:信息怎么被理解、组合,最后变成一个决定。

但决定能不能真的住进去、飞出去、玩得好,还要靠现实世界里的供给和服务。

很多过去非常值钱的能力都会迅速贬值:搜索、比价、整理信息、写攻略、基础客服,甚至很多知识型工作。

但另一边,有些东西的价值反而会上升:真实供给、库存与价格、供应链、履约、在地体验、信任、客户关系。

AI会让旅行行业的前台越来越聪明。

但决定交易最终能不能发生的,仍然是后台那套非常复杂、非常现实的产业系统。

入口会变。

组织会变。

商业模式会变。

真实的供给、履约、体验与信任,只会更值钱。

终有一天,AI会像互联网一样,成为所有公司的基础能力。到了那个时候,我们不会再问一家公司有没有AI。真正决定它价值的,是AI背后,究竟有什么。

AI巨头涉足旅游行业最缺的其实是耐心,而不是技术。

旅游企业依靠所积累的深厚供应链和运营经验,不会被轻易颠覆,但只有最快地拥抱变化的企业才会拥有更加光明的未来。

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