作者｜任彩茹
編輯｜董潔
今年 2 月，ChatGPT 豔驚四座，一時間大模型風起雲湧。但在此之前，早有人嗅到了機會。
" 去年看相關論文和 demo 時，我們就非常興奮，它是區别于傳統流量分發模式的另一種可能 "，「視旅科技」CTO 惠芃瑞告訴 36 氪。事實上，他們從 2021 年 12 月創業初期起，就在研究基于 AI 的旅遊生态。
作爲先出發的人，視旅科技在旅遊大模型的落地應用上，已經走在了前面。
打開視旅科技旗下的小程序「樂派網旅行」，底部最明顯的 tag 是「旅行管家」，語音告訴 TA 想去的目的地，便能夠自動推薦攻略。
過程大緻是：自動規劃行程——生成行程所需的産品組合——下單及落地履約，在此過程中可随時互動修改、細化行程。這與傳統 OTA 平台有明顯不同。
對用戶來說，「自主規劃行程、動态生成定制産品包」成爲現實，它既不是從平台商家提前打包好的固定 SKU 中做選擇，也無需你一項項搜索預訂，真正實現了「端到端」——目的地的各項體驗産品直接對接消費者。
按照視旅科技聯合創始人李少華的說法，這是行業在過去 20 年發展中未能解決的問題，" 過去我們幹的事情，不一定是讓端到端的距離更近了，反而多了更多的中間環節 "。
「視旅科技」旗下小程序「樂派網旅行」的部分過程性界面
視旅科技的背後，是又一個殺入大模型創業的「明星團隊」。
李少華曾是一手打造「飛豬」的一号位，CTO 惠芃瑞是數學博士，也是原阿裏技術中台對抗智能高級專家，其他幾位核心成員也幾乎「全員老阿裏」。帶着光環，在項目醞釀期，他們便拿到了高榕、險峰的億元級天使輪融資。
阿裏的基因在這個新團隊中繼續流淌。公司内部，大家更多稱呼李少華爲 " 忽總 "，這源于他在阿裏的花名 " 忽必烈 "。惠芃瑞的花名 " 奇隽 "，也依然伴随着他。
除了這些表面細節，李少華還在公司今年的兩次戰略聚焦會議上，穿了那件印着 " 此時此刻，非我莫屬 " 的阿裏 20 周年文化衫，" 今天真正理解了馬老師當時創業的心境，就是非我莫屬，時不我待 "。
擔任飛豬一号位期間，李少華就帶團隊做過類似的事情，2017 年做自動生成攻略、上線出境超市，今天的很多模式那時就已得到驗證，" 我們把已被驗證的商業模式，用 AI 技術更好的實現 "。
他并不避諱與老對手們的競争，相信 "「AI 原生」會對行業有颠覆性改變，一定會有人沿着這條路成功 "，因此既強調團隊在技術、經驗上的絕對優勢，也坦誠在産品供給、流量、用戶認知等方面存在的缺陷。
" 今天我不可能像在飛豬時那樣，一夜之間獲得數百數千個供應商的配合 "，李少華告訴 36 氪。面對産品供給的現實問題，視旅科技選擇基于目的地去展開商業模式，也就是先把一個個目的地做透，再談快速地拓展，" 技術及運營的成本投入，與目的地拓展的收益，我需要去做平衡 "。
時至今日，視旅科技的發展已初見成效，上線了四川、雲南、香港、新加坡等目的地，其中香港、雲南這兩個目的地已實現盈利。
盡管如此，團隊的創業氛圍和緊迫感一點不少。談到今年的目标時，李少華對「今年」二字有了遲疑，他解釋稱「變化太快，我現在隻會确定三個月内要完成什麽」。
以下是 36 氪與視旅科技聯合創始人李少華、視旅科技 CTO 惠芃瑞的對話節選：
「視旅科技」聯合創始人、飛豬前總裁李少華
一個 " 此時此刻，非我莫屬 " 的機會
36 氪：創業做旅遊大模型，促使你下定決心的那個最直接契機是什麽？
李少華：視旅成立是在 2021 年底，我在阿裏也剛好十年。原來我們在飛豬就提出要幹這個事，通過大數據模型生成内容、組合商品，基本上在 2017 年就規模試驗了。後來出來創業還是基于同樣的思考。
惠芃瑞：去年 11 月底 12 月初，看到 ChatGPT 相關的學術論文和它早期的 demo 時，我們非常興奮，因爲真實地看到了一個區别于傳統 OTA，甚至傳統電商的固有流量分發模式的可能性。
之前互聯網生态的模式無非是通過搜索、推薦、廣告去進行流量分發和精準匹配，但大模型擁有對自然語言的直接處理能力，這意味着 AI 算法能更本真地去抽取和理解用戶本身的訴求，是非常不一樣的邏輯和機會。
36 氪：在 2021 年決定切入 AI 旅遊創業，現在看來會有些 " 先見之明 " 的感覺？
李少華：不能說我們有先見之明，因爲非常清楚年輕用戶希望能自主組合旅遊商品，但現有 OTA 平台無法提供，這是巨大機會。2021 年左右旅遊相關的内容訴求攀升，大量年輕人從内容平台去搜素甚至下單。另外，疫情期間，行業裏大量機構和團隊倒下，重新站起來需要時間和成本，留下了巨大的産業重構窗口和市場空白。
36 氪：今年 ChatGPT 終于大火，你們有什麽感受？
李少華：時不我待。我們中間開了兩次 AI 戰略聚焦的視頻會議，兩次我都穿了同一件 T 恤，背後印着 " 此時此刻，非我莫屬 "（阿裏 20 周年文化衫上的文字）。以前即使在阿裏，也沒完全理解這八個字，現在反而特别能理解馬老師創業的想法。
36 氪：簡單來講，視旅科技做的事情是什麽？
惠芃瑞：第一件事情，我們通過 GPT、大模型的方式，去大規模生成式地構建内容體系。第二件事情，用同樣的思路去打造生成式的産品，也就是說理解用戶的需求、實時生成對應的産品包，這是非常不一樣的商業邏輯。第三件事情，爲用戶在目的地提供 AI 化的智能履約及服務。
36 氪：你們對它的定位是怎麽總結的？
李少華：就是「AI 驅動的新一代旅遊平台」，一直不想公開去提這個說法，因爲一家創業公司談「平台」似乎太張揚。但我們自己沒有變，就是要做這個事情。
36 氪：爲什麽會選四川作爲第一個目的地？
李少華：我們最初想做出境，香港是原定的首個目的地。但去年 7 月份，疫情影響持續，我們的系統、技術模型已經基本就位，需要一個業務場景來驗證，四川的 318 川藏線是一個非常複雜的目的地，後來就選擇它來做一個 AI 原生的目的地。去年底我們又去了雲南，今年香港通關後作爲第一個出境目的地上線，現在香港是跑得最好的。
36 氪：所以未來的重心還是會放在出境上 ?
李少華：對，境内目前隻有四川和雲南。
已上線的目的地之一「川西甘孜」的實景（攝：視旅科技團隊）
當「生成式」旅行平台照進現實
36 氪：跟當年在飛豬的試驗相比，現在再做這件事情，區别會體現在哪些地方？
李少華：首先，技術底層邏輯不一樣了。過去是基于大數據和機器學習算法，今天通用語義大模型的出現讓我們能突破平台的限制，不再局限于一個平台自身的數據，而是整個社會的「海量、甚至無窮盡」的數據。第二，之前會更關注已有邏輯下的商業模式「微演進」，今天更關注如何去「重構」年輕用戶的全流程體驗。
36 氪：更關注用戶的全流程體驗，這一點如何理解？
李少華：過去 OTA 平台雖然實現了旅行服務的線上化，但從目的地到 C 端銷售，中間依然有很多人「搬磚」。旅遊行業有個非常有意思的事情：其他行業在電商出現後都實現了終端和消費者直接連接，隻有目的地旅遊沒做到，中間環節越來越多，一個東西要賣給消費者，需要經過幾套系統的轉發。
今天基于 AI 模型，不僅内容可以實時生成，同時我們可以對目的地的商品先進行數字化定義，然後平台再根據消費者的訴求去推斷并做出商品的組合，這個 SKU 不是固定的，而是實時生成的。對于我們做電商的人來講，這是一個巨大的颠覆。
36 氪：端到端的生成式商品，具體會給用戶帶來什麽不同的體驗？
李少華：舉個例子，假如你想去新加坡旅行，你需要成爲「時間管理大師」，做大量攻略，知道需要訂哪些東西，再一個個去選購交易，單是一篇篇地看攻略，對大多數人來說已經很累。
現在利用大模型，生成大量攻略、幫用戶提取每篇攻略的核心要點，根據少數幾篇 TA 感興趣的攻略來生成定制化的行程，同時生成對應的産品組合，到達目的地之後的出入園電子憑證、當地餐飲推薦等也能實現智能化履約。
36 氪：目前平台上的所有攻略都是自動生成的嗎？
惠芃瑞：爲了确保自動生成攻略的有效性，我們在每個目的地都有專門的運營、履約同學，承擔「目的地專家」的角色，先去搭建底層原素材、校準數據，平台依托專家知識模型來生成内容。同時确保生成内容的精準度，這涉及到實時的數據反饋，我們引入了增強學習機制，無論是正樣本還是負樣本，都讓模型去學習，一步步逼近最準确的效果。
36 氪：對于一個平台而言，内容隻是一方面，更重要的産品豐富度怎麽去保證？
李少華：我們的商業模式是基于目的地展開的，在拓展每一個目的地時，都先完善這個目的地的内容體系，把領域模型上線，然後找到 90% 用戶需要的 POI，所以每進入一個地方，我們基本上都會把 TOP30 的 POI 全部拿到，甚至去給一些更頭部的 POI 做代運營，比如香港昂坪 360、新加坡聖淘沙名勝世界等等。
36 氪：現在有盈利的路線嗎？
李少華：香港已經盈利了，一個月已經能服務 4～5 萬人，每個月的交易在 1000 萬元以上。另外是雲南，我們服務的人不多，幾千人，但也盈利了。所以目前是境内外各有一個目的地盈利，四川今年預計也可以盈利。
已盈利目的地之一「香港」的頭部 POI ——迪士尼（攝：視旅科技團隊）
36 氪：基于現有的底層架構和經驗，再去拓展新的目的地，過程會輕松一些嗎？
惠芃瑞：香港我們大約花了兩個半月時間把它變成 AI 化的目的地。後來去做甘孜，花了兩周時間就上線了。其實底層的算法體系和架構已經成型了，基于這個又研發了一套目的地拓展平台，可以按照同樣的路徑和方案去快速拓展。
李少華：目的地拓展可能有幾個要素：AI+ 的技術、内容、算法等等，供給和履約體系的挖掘，全渠道的運營方法。過去我們在四川花了比較長的時間去覆蓋這些能力，産生了一定規模的交易，會發現後續拓展目的地的邊際成本越來越低。
36 氪：在這個用戶心智已經比較成熟的領域，要怎麽去獲取用戶？
李少華：我們現在的交易大概來源于三個渠道：40% 來自内容新媒體和直播等，30% 來自傳統的公域，30% 來自小程序這樣的私域運營。沒流量，就到内容平台去「對接流量」，它們有流量，我有數字化的供給。旅遊行業的數字化供給太難了，OTA 幹了 20 年都沒能完全解決，那我就專題解決這個問題，尤其要解決目的地的「牛皮藓」，以數字化旅遊供給承接内容化流量背後的用戶需求。
盡管最終的主角未必是我們，但 AI 原生的邏輯一定會成功
36 氪：攜程前段時間剛發布 " 攜程問道 "，你們的競争力在哪裏？
李少華：數碼相機最早是柯達發明的，擁有智能手機專利最多的是諾基亞，新能源汽車領域也存在類似的事實，但後來的市場發展情況大家都清楚。我們最大的不同，是「AI 原生」的模式，從底層的商業架構、商品模型到目的地策略、整體運營方案，這一套都是基于 AI 化的方式去構建的。
36 氪：他跟現有的模型有什麽不同？
李少華：現在的大模型應用主要分爲三類：一是插件式，基于一個特定大生态，以插件方式去接入到模型，比如大量品牌商到 OpenAI 那裏去；二是内置式，把大模型的一些功能内置到一個成熟的業務體系或産品體系裏，比如我們有友商做榜單、智能客服，來優化既有流程。
36 氪：大公司在新事物上可能會更易受到現有業務、投入産出等的局限？
李少華：這更多是颠覆式創新的窘境。有友商提出說，大模型、AI 可能會讓行業效率有很高的提升，他的關注點還是效率邏輯。在旅遊行業或未來很多行業，AI 原生的邏輯一定會成功，它不一定是我們，但我相信有人會順着這條路成功。
36 氪：團隊對目前模型表現出的穩定性滿意嗎？
惠芃瑞：這個領域模型的架構分三個環節：基于開源模型集的對抗式生成訓練，相當于讓一個嬰兒快速讀完小學，具備通用型的自然語言理解和基礎的邏輯推理能力；第二，解決領域的問題，把大量目的地的攻略和知識喂給模型，針對性地讓模型學習特定目的地的領域知識和專家經驗。
最後，把我們自有的數據集關聯到模型裏，比如商品庫、線路、攻略、内容、POI 等等，把這些多模态的數據引入進來。最終，一個資深旅遊專家來到視旅快速熟悉業務和産品，既保證行業精準度，也保證他和我們的産品服務、履約各個環節相匹配。
36 氪：除了剛剛提到的産品供給可能還需要花精力，目前能夠預見的難點還有什麽？
李少華：我們今天在供給和用戶認知上有非常多不足，所以我隻能選擇聚焦特定目的地。爲什麽當時想先做香港，因爲去的人多，很難找到一個像香港這樣 DAU 十萬級的場景。
隻争朝夕，以 3 個月爲周期來談目标
36 氪：今年有什麽目标？
李少華：市場變化太大了，我現在隻看 3 個月，最近這 3 個月的核心目标，交易規模超千萬的成熟目的地要實現盈虧平衡、盈利，這非常關鍵。
遠一點來講，我希望用兩年左右的時間覆蓋 30+ 個目的地，從規模上攤薄成本；第二，鏈接 3000～5000 個商家，AI 原生化解決方案的最終價值就體現在支撐商家、服務好消費者；第三，最終目标還是目标用戶覆蓋，希望服務千萬級的消費者。
36 氪：下一輪融資目前提上日程了嗎？
李少華：目前融資需求比較低，因爲已經有目的地盈利，繼續跑一跑數據表現會更好。但從「給用戶提供更多目的地選擇」的角度，又要跑得更快，所以我們需要借助一定的資本力量，這是個比較困難的選擇。
36 氪：目前公司有多少人？
李少華：150 人左右了。
36 氪：對你們來說，人才至少在現階段還不是問題？
李少華：因爲我們不是去做一個通用大模型，而是去跟通用模型相互成就，所以在這方面不會有太大困擾。
36 氪：如果不考慮現階段的資源和技術限制，大模型對行業的改變應當不止于此吧？
李少華：我還沒辦法去探讨終極，這個可能是更多的大牛們才能探讨的，比如馬斯克等等（笑）。我作爲在線旅遊的老兵，看到的是一個相對開放的新市場上的巨大機會，以及我們身上的責任。AI 的技術未來可以支撐一個新的目的地生态系統，「旅遊」這個詞會被改變，可能會被「目的地體驗」替代。
