36氪专访｜飞猪前总裁李少华创业杀入旅游大模型_产业

作者｜任彩茹

编辑｜董洁

今年2月，ChatGPT艳惊四座，一时间大模型风起云涌。但在此之前，早有人嗅到了机会。

“去年看相关论文和demo时，我们就非常兴奋，它是区别于传统流量分发模式的另一种可能”，「视旅科技」CTO惠芃瑞告诉36氪。事实上，他们从2021年12月创业初期起，就在研究基于AI的旅游生态。

作为先出发的人，视旅科技在旅游大模型的落地应用上，已经走在了前面。

打开视旅科技旗下的小程序「乐派网旅行」，底部最明显的tag是「旅行管家」，语音告诉TA想去的目的地，便能够自动推荐攻略。

过程大致是：自动规划行程——生成行程所需的产品组合——下单及落地履约，在此过程中可随时互动修改、细化行程。这与传统OTA平台有明显不同。

对用户来说，「自主规划行程、动态生成定制产品包」成为现实，它既不是从平台商家提前打包好的固定SKU中做选择，也无需你一项项搜索预订，真正实现了「端到端」——目的地的各项体验产品直接对接消费者。

按照视旅科技联合创始人李少华的说法，这是行业在过去20年发展中未能解决的问题，“过去我们干的事情，不一定是让端到端的距离更近了，反而多了更多的中间环节”。

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「视旅科技」旗下小程序「乐派网旅行」的部分过程性界面

视旅科技的背后，是又一个杀入大模型创业的「明星团队」。

李少华曾是一手打造「飞猪」的一号位，CTO惠芃瑞是数学博士，也是原阿里技术中台对抗智能高级专家，其他几位核心成员也几乎「全员老阿里」。带着光环，在项目酝酿期，他们便拿到了高榕、险峰的亿元级天使轮融资。

阿里的基因在这个新团队中继续流淌。公司内部，大家更多称呼李少华为“忽总”，这源于他在阿里的花名“忽必烈”。惠芃瑞的花名“奇隽”，也依然伴随着他。

除了这些表面细节，李少华还在公司今年的两次战略聚焦会议上，穿了那件印着“此时此刻，非我莫属”的阿里20周年文化衫，“今天真正理解了马老师当时创业的心境，就是非我莫属，时不我待”。

担任飞猪一号位期间，李少华就带团队做过类似的事情，2017年做自动生成攻略、上线出境超市，今天的很多模式那时就已得到验证，“我们把已被验证的商业模式，用AI技术更好的实现”。

他并不避讳与老对手们的竞争，相信“「AI原生」会对行业有颠覆性改变，一定会有人沿着这条路成功”，因此既强调团队在技术、经验上的绝对优势，也坦诚在产品供给、流量、用户认知等方面存在的缺陷。

“今天我不可能像在飞猪时那样，一夜之间获得数百数千个供应商的配合”，李少华告诉36氪。面对产品供给的现实问题，视旅科技选择基于目的地去展开商业模式，也就是先把一个个目的地做透，再谈快速地拓展，“技术及运营的成本投入，与目的地拓展的收益，我需要去做平衡”。

时至今日，视旅科技的发展已初见成效，上线了四川、云南、香港、新加坡等目的地，其中香港、云南这两个目的地已实现盈利。

尽管如此，团队的创业氛围和紧迫感一点不少。谈到今年的目标时，李少华对「今年」二字有了迟疑，他解释称「变化太快，我现在只会确定三个月内要完成什么」。

以下是36氪与视旅科技联合创始人李少华、视旅科技CTO惠芃瑞的对话节选：

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「视旅科技」联合创始人、飞猪前总裁李少华

一个“此时此刻，非我莫属”的机会

36氪：创业做旅游大模型，促使你下定决心的那个最直接契机是什么？

李少华：视旅成立是在2021年底，我在阿里也刚好十年。原来我们在飞猪就提出要干这个事，通过大数据模型生成内容、组合商品，基本上在2017年就规模试验了。后来出来创业还是基于同样的思考。

惠芃瑞：去年11月底12月初，看到ChatGPT相关的学术论文和它早期的demo时，我们非常兴奋，因为真实地看到了一个区别于传统OTA，甚至传统电商的固有流量分发模式的可能性。

之前互联网生态的模式无非是通过搜索、推荐、广告去进行流量分发和精准匹配，但大模型拥有对自然语言的直接处理能力，这意味着AI算法能更本真地去抽取和理解用户本身的诉求，是非常不一样的逻辑和机会。

36氪：在2021年决定切入AI旅游创业，现在看来会有些“先见之明”的感觉？

李少华：不能说我们有先见之明，因为非常清楚年轻用户希望能自主组合旅游商品，但现有OTA平台无法提供，这是巨大机会。2021年左右旅游相关的内容诉求攀升，大量年轻人从内容平台去搜素甚至下单。另外，疫情期间，行业里大量机构和团队倒下，重新站起来需要时间和成本，留下了巨大的产业重构窗口和市场空白。

36氪：今年ChatGPT终于大火，你们有什么感受？

李少华：时不我待。我们中间开了两次AI战略聚焦的视频会议，两次我都穿了同一件T恤，背后印着“此时此刻，非我莫属”（阿里20周年文化衫上的文字）。以前即使在阿里，也没完全理解这八个字，现在反而特别能理解马老师创业的想法。

36氪：简单来讲，视旅科技做的事情是什么？

惠芃瑞：第一件事情，我们通过GPT、大模型的方式，去大规模生成式地构建内容体系。第二件事情，用同样的思路去打造生成式的产品，也就是说理解用户的需求、实时生成对应的产品包，这是非常不一样的商业逻辑。第三件事情，为用户在目的地提供AI化的智能履约及服务。

36氪：你们对它的定位是怎么总结的？

李少华：就是「AI驱动的新一代旅游平台」，一直不想公开去提这个说法，因为一家创业公司谈「平台」似乎太张扬。但我们自己没有变，就是要做这个事情。

36氪：为什么会选四川作为第一个目的地？

李少华：我们最初想做出境，香港是原定的首个目的地。但去年7月份，疫情影响持续，我们的系统、技术模型已经基本就位，需要一个业务场景来验证，四川的318川藏线是一个非常复杂的目的地，后来就选择它来做一个AI原生的目的地。去年底我们又去了云南，今年香港通关后作为第一个出境目的地上线，现在香港是跑得最好的。

36氪：所以未来的重心还是会放在出境上?

李少华：对，境内目前只有四川和云南。

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已上线的目的地之一「川西甘孜」的实景（摄：视旅科技团队）

当「生成式」旅行平台照进现实

36氪：跟当年在飞猪的试验相比，现在再做这件事情，区别会体现在哪些地方？

李少华：首先，技术底层逻辑不一样了。过去是基于大数据和机器学习算法，今天通用语义大模型的出现让我们能突破平台的限制，不再局限于一个平台自身的数据，而是整个社会的「海量、甚至无穷尽」的数据。第二，之前会更关注已有逻辑下的商业模式「微演进」，今天更关注如何去「重构」年轻用户的全流程体验。

36氪：更关注用户的全流程体验，这一点如何理解？

李少华：过去OTA平台虽然实现了旅行服务的线上化，但从目的地到C端销售，中间依然有很多人「搬砖」。旅游行业有个非常有意思的事情：其他行业在电商出现后都实现了终端和消费者直接连接，只有目的地旅游没做到，中间环节越来越多，一个东西要卖给消费者，需要经过几套系统的转发。

今天基于AI模型，不仅内容可以实时生成，同时我们可以对目的地的商品先进行数字化定义，然后平台再根据消费者的诉求去推断并做出商品的组合，这个SKU不是固定的，而是实时生成的。对于我们做电商的人来讲，这是一个巨大的颠覆。

36氪：端到端的生成式商品，具体会给用户带来什么不同的体验？

李少华：举个例子，假如你想去新加坡旅行，你需要成为「时间管理大师」，做大量攻略，知道需要订哪些东西，再一个个去选购交易，单是一篇篇地看攻略，对大多数人来说已经很累。

现在利用大模型，生成大量攻略、帮用户提取每篇攻略的核心要点，根据少数几篇TA感兴趣的攻略来生成定制化的行程，同时生成对应的产品组合，到达目的地之后的出入园电子凭证、当地餐饮推荐等也能实现智能化履约。

36氪：目前平台上的所有攻略都是自动生成的吗？

惠芃瑞：为了确保自动生成攻略的有效性，我们在每个目的地都有专门的运营、履约同学，承担「目的地专家」的角色，先去搭建底层原素材、校准数据，平台依托专家知识模型来生成内容。同时确保生成内容的精准度，这涉及到实时的数据反馈，我们引入了增强学习机制，无论是正样本还是负样本，都让模型去学习，一步步逼近最准确的效果。

36氪：对于一个平台而言，内容只是一方面，更重要的产品丰富度怎么去保证？

李少华：我们的商业模式是基于目的地展开的，在拓展每一个目的地时，都先完善这个目的地的内容体系，把领域模型上线，然后找到90%用户需要的POI，所以每进入一个地方，我们基本上都会把TOP30的POI全部拿到，甚至去给一些更头部的POI做代运营，比如香港昂坪360、新加坡圣淘沙名胜世界等等。

36氪：现在有盈利的路线吗？

李少华：香港已经盈利了，一个月已经能服务4～5万人，每个月的交易在1000万元以上。另外是云南，我们服务的人不多，几千人，但也盈利了。所以目前是境内外各有一个目的地盈利，四川今年预计也可以盈利。

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已盈利目的地之一「香港」的头部POI——迪士尼（摄：视旅科技团队）

36氪：基于现有的底层架构和经验，再去拓展新的目的地，过程会轻松一些吗？

惠芃瑞：香港我们大约花了两个半月时间把它变成AI化的目的地。后来去做甘孜，花了两周时间就上线了。其实底层的算法体系和架构已经成型了，基于这个又研发了一套目的地拓展平台，可以按照同样的路径和方案去快速拓展。

李少华：目的地拓展可能有几个要素：AI+的技术、内容、算法等等，供给和履约体系的挖掘，全渠道的运营方法。过去我们在四川花了比较长的时间去覆盖这些能力，产生了一定规模的交易，会发现后续拓展目的地的边际成本越来越低。

36氪：在这个用户心智已经比较成熟的领域，要怎么去获取用户？

李少华：我们现在的交易大概来源于三个渠道：40%来自内容新媒体和直播等，30%来自传统的公域，30%来自小程序这样的私域运营。没流量，就到内容平台去「对接流量」，它们有流量，我有数字化的供给。旅游行业的数字化供给太难了，OTA干了20年都没能完全解决，那我就专题解决这个问题，尤其要解决目的地的「牛皮藓」，以数字化旅游供给承接内容化流量背后的用户需求。

尽管最终的主角未必是我们，但AI原生的逻辑一定会成功

36氪：携程前段时间刚发布“携程问道”，你们的竞争力在哪里？

李少华：数码相机最早是柯达发明的，拥有智能手机专利最多的是诺基亚，新能源汽车领域也存在类似的事实，但后来的市场发展情况大家都清楚。我们最大的不同，是「AI原生」的模式，从底层的商业架构、商品模型到目的地策略、整体运营方案，这一套都是基于AI化的方式去构建的。

36氪：他跟现有的模型有什么不同？

李少华：现在的大模型应用主要分为三类，另外两种：一是插件式，基于一个特定大生态，以插件方式去接入到模型，比如大量品牌商到OpenAI那里去；二是内置式，把大模型的一些功能内置到一个成熟的业务体系或产品体系里，比如我们有友商做榜单、智能客服，来优化既有流程。

36氪：大公司在新事物上可能会更易受到现有业务、投入产出等的局限？

李少华：这更多是颠覆式创新的窘境。有友商提出说，大模型、AI可能会让行业效率有很高的提升，他的关注点还是效率逻辑。在旅游行业或未来很多行业，AI原生的逻辑一定会成功，它不一定是我们，但我相信有人会顺着这条路成功。

36氪：团队对目前模型表现出的稳定性满意吗？

惠芃瑞：这个领域模型的架构分三个环节：基于开源模型集的对抗式生成训练，相当于让一个婴儿快速读完小学，具备通用型的自然语言理解和基础的逻辑推理能力；第二，解决领域的问题，把大量目的地的攻略和知识喂给模型，针对性地让模型学习特定目的地的领域知识和专家经验。

最后，把我们自有的数据集关联到模型里，比如商品库、线路、攻略、内容、POI等等，把这些多模态的数据引入进来。最终，一个资深旅游专家来到视旅快速熟悉业务和产品，既保证行业精准度，也保证他和我们的产品服务、履约各个环节相匹配。

36氪：除了刚刚提到的产品供给可能还需要花精力，目前能够预见的难点还有什么？

李少华：我们今天在供给和用户认知上有非常多不足，所以我只能选择聚焦特定目的地。为什么当时想先做香港，因为去的人多，很难找到一个像香港这样DAU十万级的场景。