Traveling with Ai - Part 1: Arrival in Paris!
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來源：Alter聊IT
金九銀十，旅遊業等來了好日子。
一面是數億人次的旅遊計劃，直接製造數萬億的市場規模；一面是第四次消費結構升級，旅遊休閒成為一種新常態。
但事實層面是，儘管旅遊人次眾多，市場龐大，可多年來發展品質始終不高，過度依賴門票經濟，導致整體產業的商業價值和想像空間一直被低估。
不過，今年對岸中國黃金周有兩個重要的變化，似乎能看到一些未來旅遊產業的價值趨勢：門票大範圍做減法，景區普遍開始在產品服務上做加法；新技術的應用，人工智慧技術在景區有了廣泛鋪開的趨勢，今年對岸中國65個景區，都在推行刷臉票務系統，這在去年都是很難想像的規模。
技術的應用，也成了景區產品服務「加法」背後的重要驅力，尤其是，讓旅遊產業從體驗到消費，都開始有了升級的苗頭，這樣的改變會讓一直被低估的旅遊業，成為一門好生意嗎？
價值被低估的旅遊業
旅遊業是個綜合性很強的產業，食、住、行、游、購、娛等每個環節，都有可能成為價值點，當然也可能成為價值限制的因素。這點我們台灣也類似！
一方面，傳統意義的景區盈利模式相對單一，大多數景區依靠門票盈利，導致很多5A級景區的門票動輒數百元。但在今年，各地已頒布實施門票降價政策，其全國981個景區，採取免費開放或門票降價措施，其中5A、4A級景區佔比超過7成，這對遊客來說是個好消息，但不可避免地影響大部分景區的營收。
但萬事萬物皆有「雙面」屬性，門票降價也就迫使景區去推動產品服務，刺激門票消費之外的二次消費，比如購物、休閒、娛樂等相關的個性化服務。但當下的痛點在於，很多熱門景區時常出現排長隊購票的現象，佔用了遊客太多無效時間，自然降低了二次消費的慾望和頻率。
另一方面，景區有著「閒時很閒，忙時很忙」的週期困境，客流上的不穩定導致了旅遊資源的閒置，圍繞景區展開的食、住、購、娛等有著同樣的問題，間接導致了宰客、黃牛、假票等惡性事件。
互聯網的出現在一定程度上，改變了景區的行銷方式，開始從自然獲客轉向主動拉客，各大OTA平台、微信朋友圈、資訊類APP等不乏景區的定向廣告，卻也面臨著精準度不高、效果隨機等諸多不確定性。要知道旅遊APP的獲客成本，就高達幾千元，景區的廣告轉化率可想而知。
究其根本，社交平台、搜索引擎、出行地圖等，對遊客的瞭解緊停留在線上，但旅遊是一門線下的生意，線下的流量數據、用戶理解卻一直處於空白，儘管絕大多數景區引入了數位化系統，但對用戶的理解，也都十分單薄。
由此導致的結果就是數據孤島，出行數據、景區數據、飯店數據、用戶畫像等互相孤立，在吸金能力上自然少了一些想像力，不過更值得注意的還有服務場景的割裂。旅遊是典型的線性服務，需要用一個時間軸把機酒、門票、住宿、娛樂等場景有條理的串聯起來，某一環節的數據缺失，勢必會破壞整個產業鏈的連續性，也決定了用戶最終會消費哪些服務。
何況旅遊是獨立於工作、生活之外的第三空間，更強調舒適性，用戶體驗上的不滿意，最終將影響整個旅遊業態。十年前，為瞭解決旅遊行業的亂象，嘗試給出的解決方案是互聯網化，十年後似乎輪到了人工智慧。
AI＋旅遊的賦能新世代
阿爾法狗戰勝李世石後，引發了AI應用的新一輪浪潮，旅遊業也在範圍之內。最早的AI＋旅遊是從單一場景切入，以期推動旅遊產業的智能化，即便到了現在，不少和旅遊相關的旅遊產品仍在繼續這一模式。
簡單梳理一下，AI在旅遊場景上的應用可以歸結為六種形態（排名不分先後）：
1、語音翻譯、導覽。對岸目前已經出現了逸豆、有道、科大訊飛等多家產品，功能上主要是語音翻譯，或者是實現一些語音導遊的功能；
2、AR/VR數位導覽。主要是一些博物館透過AR、VR技術，做資訊的附加服務、導覽服務，豐富遊覽內容形態；
3、機器人客服。幫助用戶處理飯店預訂、機票預訂、退改簽等「入門問題」，目的在於提升客服效率；
4、人臉辨識票務。基於人臉辨識技術，快速實現身份認證，機場、高鐵以及一些景點，已經應用了相關產品；
5、智慧行程規劃。基於旅客的資訊、目的地、時間等數據，利用算法處理幫助用戶推薦合理的旅行路線，常見於馬蜂窩、攜程等平台；
6、禮賓機器人。一些酒店、景區等開始引入禮賓機器人，提供相關資訊查詢、預約等服務，以提升服務效率和用戶體驗。
旅遊的互聯網化，抓住了用戶的線上數據，人工智慧的使命恐怕是打通景區的線下數據，畢竟這才是旅遊亂象的本源。然而單一場景的AI＋旅遊，未能解決旅遊產業的癥結，數據孤島依舊存在，服務依舊被割裂。
這兩年出現的創業者，似乎想要改變現狀，比如原百度研究院院長林元慶博士的Aibee，老牌解決方案商深大智慧等，都瞄準了旅遊這一垂直場景，最大的不同，就是全域旅遊的AI解決方案。
以Aibee和武當山景區的合作為例，最先打通的是「AI刷臉入園」，遊客透過景區小程式，或線下刷臉註冊購票，景區入口的人臉辨識閘機，對遊客進行臉部掃描確認；在景區內可以打開小程式裡的「AI拍一拍」，獲取相應景點名稱與詳細介紹，並自動生成景點圖文，方便分享給微信好友；遊客在景區遊玩時，還可以掃描線下標識牌上的二維碼，或景區公眾號，進入景區小程式，獲得景區門票、飯店、餐飲、娛樂、活動、購物等推薦。
從景區外圍到內核，或許人工智慧的滲透，還處於初步階段，至少讓我們看到瞭解決旅遊痛點的可能：
一，打通線上線下數據，打破數據孤島。解決了線下的數據採集，為景區和當地旅遊部門，提供了全方位營運的前提，好比說刷臉多次入園、遊覽過程的追蹤等等，也包括多元化的商業變現。
二，提高景區運營效率，優化遊客體驗。數據推演一下：傳統購票、掃碼需要媒介，對於攜帶介質的遊客要求高，尤其對於需要多次出入景區的遊客來說，體驗相對繁複；後期針對多次入園、實名入園所採用的生物辨識方式——指紋辨識，登錄和辨識穩定性差（指紋磨損率高，指紋錄入的隨機性大），平均需要30秒以上的時間；人臉辨識登錄和辨識的整個過程，只需要幾秒時間。
三，連接「人、娛、購」，推動二次消費。線下數據打通後，景區可以利用推薦、彈窗等形式進行資訊找人、服務找人，進而促進遊客在景區內外的二次消費，在門票價格下降或免費的背景下，無疑踩準了景區的痛點。
四，加速景區社交裂變，實現二次導流。使用者可以借助小程式等，將照片在微信中與好友分享，景區也可以在營運上策劃一些有趣的活動，實現社交裂變和二次導流。相比於線下廣告和大規模的廣告投放，在成本和精準度上都是更優選擇。
事實上，諸如Aibee的解決方案並不複雜，無非是電腦視覺、語音辨識、自然語言理解、大數據分析等多模態AI技術，應用範圍也不過是從景區外，延伸到了全域旅遊，但真正快速並大範圍落地的「玩家」卻很少，人工智慧在景區落地要義在哪？
AI＋旅遊的規模化落地
不只是Aibee之類的創業公司，BAT等行業巨頭，也在打造一個個旅遊樣本。騰訊和重慶聯合打造的「一部手機游武隆」，涉及了物聯網、雲計算、大數據、人工智慧等技術，透過個性線路訂制、達人推薦、智慧訂制、智慧導覽等功能，為遊客在旅遊資訊獲取、行程規劃、產品預訂、遊記分享、特色電商購買等方面，提供一站式智慧化服務。
但旅遊業當前的痛點不是從0到1，而是從1到N，如法炮製一份AI＋旅遊解決方案，或者打造一個樣本並不複雜，痛在規模化複製。
1．思路要對：AI＋旅遊是典型需要整體解決方案的場景。在AI導遊、拍照辨識、景區地圖等服務上，需要針對每一個景區進行客製化，時間和成本不言而喻。
而以往AI＋景區案例，人工智慧和景區本身的結合較淺，範圍狹窄，在投入和產出上與重模式相悖。諸如Aibee等新興企業已然意識到了這一點，給出的是整體化的解決方案，深入到景區的核心環節，加之高效的部署速度，景區的態度逐漸從抗拒轉向擁抱。
而以往AI＋景區案例，人工智慧和景區本身的結合較淺，範圍狹窄，在投入和產出上與重模式相悖。諸如Aibee等新興企業已然意識到了這一點，給出的是整體化的解決方案，深入到景區的核心環節，加之高效的部署速度，景區的態度逐漸從抗拒轉向擁抱。
2．技術要硬：這對服務商AI能力是考驗。以人臉辨識為例，在對岸中國黃金周等旅遊高峰期，單日客流量可能達到數十萬，更考驗服務的穩定性、數據庫能力、算法準確性、計算能力等等，此外還有成本和收入的平衡。
過去一家公司很難在十一黃金周這樣的旺季，同時支持幾十家景區的人臉辨識閘機，拿一兩家景區做實驗是常態。不過今年看到Aibee在全國65家景區鋪開人臉辨識系統，證明思路對了，技術過硬，想要落地快，其實也並不會太難（畢竟這家公司開始做旅遊業務也就半年時間）。
過去一家公司很難在十一黃金周這樣的旺季，同時支持幾十家景區的人臉辨識閘機，拿一兩家景區做實驗是常態。不過今年看到Aibee在全國65家景區鋪開人臉辨識系統，證明思路對了，技術過硬，想要落地快，其實也並不會太難（畢竟這家公司開始做旅遊業務也就半年時間）。
3．合作要強：垂直領域的通路合作能力。數據上來看，Aibee的解決方案落地武當山、喀納斯、華山、雲岡石窟等65家景區，與Aibee和深大智慧的策略合作不無關係，後者在旅遊行業深耕20多年，產品和服務覆蓋了其全國4600多家景區。
4．天時地利人和：政策背景支持、旅遊業和遊客擁抱。做旅遊＋AI這件事節奏很重要，今年中國政府旅遊局發佈的《「十三五」全國旅遊信息化規劃》中，規劃研究確定了推進人工智慧、社交網路、旅遊大數據等旅遊業升級。
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當然，還不好斷言AI＋旅遊是不是一門好生意，至少在人工智慧的背書下，旅遊業終於多了幾分性感。
不知我們台灣一直在推展觀光，是否把這些 AI 技術也向對岸ㄧ樣，納進政策中去發展？
不知我們台灣一直在推展觀光，是否把這些 AI 技術也向對岸ㄧ樣，納進政策中去發展？
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