所有AI都想做好出行規劃，為何滴滴企業版機會更大？

不知道大家有沒有留意到一個現象：在吃穿住行喝玩樂中，“行”成了與AI結合最密切的消費場景。

基礎大模型（國外的ChatGPT、Gemini、Apple Intelligence，國內的DeepSeek、文心、豆包），以及AI應用（如Manus代表的超級智能體、AI手機廠商們發布的智能助理、甚至AI眼鏡）在發布新品時，都會不約而同地選擇“行”這一場景來展示智能化能力，比如蘋果在發布Apple Intelligence時，就演示了AI智能預訂機票、安排行程的能力——這就好像手機廠商發布新品時，必須玩一把《原神》來展示性能一樣。

（medium對智能體“旅行計劃”能力的評測）

根本原因在于，旅游規劃是生活中最常見的復雜消費行為。每逢規劃旅行，人們都需結合網上的攻略、筆記、游記等內容，以及交通、住宿、景點、天氣等信息，進行目的地選擇、行程規劃和機票/車票/船票/酒店/景點/餐廳預定，還需要規避交通擁堵、避免“人從眾”、避免坑人景點、省錢省時……這一過程往往需要大量的信息搜索，整體決策邏輯高度復雜，用戶個性化需求十分明顯。而AI最擅長的就是“化繁為簡”，比如搜集信息，選取產品與服務，進行智能旅行規劃，甚至通過智能體完成機票、酒店、景點預訂，努力給用戶提供高效、個性和最優的解法。

AI與旅游加速結合，專業平臺才是超級玩家？

不過，通用大模型以及智能體等AI應用在落地“AI+旅行”時卻存在天生短板。一則是基于通用數據乃至匿名信息訓練無法消除AI幻覺，進而生成結果難以做到100%準確；二則是很難實現從信息到服務的閉環，即便可以提供準確的旅行規劃與產品推薦，但很難打通車/機/酒/火等App完成預訂和支付，25年爆發的MCP理論上來說可實現服務預訂，不過當前還處在發展的早期階段。

正因為此，我們看到兩類平臺成為AI旅行的關鍵玩家。

一類是面向消費者的OTA平臺。

今年五一黃金周，旅游業掀起“DeepTrip潮流”，飛豬上線“由多智能體驅動”的旅行規劃產品“問一問”，集成通義千問，服務于用戶目的地推薦，機票/酒店預訂、規劃行程等需求。此外，攜程、馬蜂窩、同程、途牛等主流在線旅游平臺（OTA）紛紛接入DeepSeek，推出相似的AI旅游服務。OTA平臺擁有海量游記、機票、景點等數據沉淀，同時有著真實的用戶使用場景，布局AI+旅游提高用戶粘性、拓展新的商業模式，是順勢而為。

（飛豬“問一問”）

另一類是面向企業員工的商旅平臺。

日前，滴滴企業版基于目前最先進的開源模型Multi-Agent架構，在行業率先打造并發布了AI小滴商旅智能體（內測），分別解決員工與企業（具體用戶是行政、財務等后勤部門）的商旅痛點：面向員工提供差旅助手智能體，可基于IM聊天形式提供行程規劃、車/機（票）/酒（店）/火（車票）推薦、預訂、行中服務、大小交通銜接、咨詢等服務；面向企業提供管理助手智能體，讓企業基于AI數據分析與挖掘能力，實現更加精細化的商旅支出管理。

（滴滴企業版推出AI小滴商旅智能體內測）

相較于通用大模型而言，滴滴企業版這樣的平臺做“AI+旅行”優勢明顯：

服務層面，其已實現了/機/酒/火等服務的打通，因而可一站式完成預訂；

數據層面，其基于真實的企業級商旅資源與數據，可減少甚至規避大模型的幻覺問題；

體驗層面，其基于員工海量真實的商旅行為，可以更好地學習其偏好，進而在智能規劃時給出更個性化的推薦；

規則層面，其可“套用”企業確定性的成本、合規、差標等管控規則，結合AI對差旅時間與資源價格的預測與分析智能規劃，讓整個差旅的預算可控。

25年，隨著“百模大戰”的結束，AI進入到工業化的新階段。在落地進程中，AI也從搜索、創作等通用場景，縱深到旅游、差旅、醫療這些細分行業的垂直場景中。

就AI旅游而言，商旅或許是更適合AI大規模應用的行業。因為相較于變化萬千的個人旅行而言，企業員工因公出差是更加“收斂”的旅行活動，管控制度明確、流程明確、目標明確，由A到B的出行路線與時間均是確定的，AI不需要考慮類似于景點錯峰、打卡點、行/住/吃/玩銜接的問題，只需聚焦在成本控制、合規管控、員工體驗、差旅效率等問題的解決上，而這些正是企業商旅面臨的痛點。

商旅市場超萬億，但企業與員工都不滿意

商旅也就是商務旅行一直是旅行市場大頭。相關數據顯示，2019年全球范圍內，商務旅行市場占整個旅游市場60%以上。中國商旅市場在2023年規模就已達3725億美元，2024年預計突破4062億美元，全面恢復至2019年水平。隨著經濟的強勁復蘇，作為經濟晴雨表的商旅市場正在強勁增長。

在數字化浪潮下，商旅行業已在一定程度實現了信息化、數字化，不過，對員工與雇主來說，商旅痛點依然存在。

來自環球旅訊推出的《2025Q1中國商旅市場趨勢洞察報告》顯示，60%的企業認為“員工出行管控不規范，存在一定漏洞”，此外還存在“費用支出看不清、降本難執行”、“員工報銷不合規、統計分析難”、“數字化程度不夠、公司人效低”等痛點。

（圖源：環球旅訊《2025Q1中國商旅市場趨勢洞察報告》）

企業不滿意，員工同樣不滿意，“墊資”與“貼票”等報銷流程嚴重擠占員工工作時間。更重要的是，已成為核心勞動力的Z世代年輕人更關注“工作體驗”，他們不只是需要報銷更省心，更關注出差工作的體驗感，對車/機/酒/火每一個環節的體驗與效率都有更高的期待。

深層次來看，在“反加班”的新潮流中，員工的工作時間和真實生產力成了企業的“黃金資產”。因此，提升商旅效率，避免流程瑣事耗時、盡量縮短在途時間，盡可能提升員工差旅舒適度與滿意度，激發其創造力，成了企業商旅管控必須關注的新課題。

而這一切，與企業愈發強烈的“降本”需求形成了直接沖突。企業合規與降本管控是剛性需求，但員工體驗提升則是柔性工程。企業合規、經營降本和員工體驗成了商旅新的“不可能三角”。

此外，當前企業面臨著不同差旅服務分散在不同平臺的問題，車/機/酒/火需要對接不同平臺，《2025Q1中國商旅市場趨勢洞察報告》顯示，40%的企業在選擇商旅出行平臺時，更看重一站式服務能力，也就是需要將多家供應商整合到一個體系里面。對接多家平臺不只是耗時耗力，更會導致企業的商旅數據分散在不同平臺，“數據孤島”和“隱蔽的角落”問題增加了商旅合規與降本管控的難度，更難以實現精細化管理，無法真正實現“將錢花在刀刃上”的目標。

當然也有少數企業嘗試自建商旅管控平臺，然而這樣的選擇實屬無奈：成本高不說，依然難解決數據、資源、服務分散的問題，而現有第三方SaaS供應的商交付能力又不令人滿意。在滴滴企業版組織的企業出行峰會上，金賽藥業CIO、數字研究院院長鮮翾就表示，作為一家藥企金賽自然是希望將核心甚至所有研發資源花在藥品研發、患者管理等核心業務的支持上。一個好用的商旅平臺，應該讓企業聚焦在業務本身。

截至目前，行業已出現多家一站式商旅平臺，且清一色地由互聯網公司主導。除了十年前面世的滴滴企業版外，攜程、阿里、同程、美團均已推出企業級的商旅平臺，不同平臺各有側重，比如滴滴具備“大小交通銜接”優勢，而美團在“餐飲因公消費”上具有不可替代的地位。25年，隨著AI與旅游業加速結合，加碼AI也成了頭部商旅平臺不約而同的選擇。而從滴滴企業版的最新動作來看，AI與商旅的結合，或許也是解決企業商旅管控痛點的一條明路。

“AI+一體化”或成企業商旅的終極解法？

滴滴企業版推出AI小滴商旅智能體內測，我認為這或許會成為打破“企業合規、經營降本和員工體驗”不可能三角的解法。

其中，“AI小滴”差旅助手是解決問題的根本。作為商旅預訂智能體，其基于對70萬企業客戶累積的B端服務數據的學習訓練，形成了強大的智能搜索、規劃、決策和預測能力。基于商旅資源實時價格、庫存等數據，用戶歷史偏好數據與企業事先明確的差旅規則數據，結合對車/機/酒/火的時間與成本預測，可給出對員工和企業綜合最優的行程規劃、車/機/酒/火推薦、行程預訂。員工可在多輪對話中補充完善信息、選擇推薦的航班/車次/房型，最終直接在購物車確認訂單。

（“AI小滴差旅助手”商旅預定智能體）

相較于傳統商旅平臺而言，“AI小滴”差旅助手有多個維度的突破：

1.員工不再需要來回切換搜索、比價、分析，省時省力省心；

2.全程聊天式互動，員工就像與公司貼心行政小姐姐一樣溝通，更具體驗感、被服務感；

3.智能分析決策能力可實現全局最優，在員工體驗與企業合規/降本訴求間尋覓到一個最佳平衡點。

一般來說，在幾十人或者幾個人的小微企業，一個行政往往就能服務好所有人的差旅需求。以筆者公司為例，行政妹紙一年只需要在少數幾次報道CES等大型展會時，給員工預訂差旅，她會基于經驗進行精心規劃，往往能夠在盡量給公司省錢的同時，盡量讓出差員工滿意。

然而，對于上規模的企業來說，員工數量眾多，且差旅頻次也會隨著業務規模而急劇提升，再像小微企業一樣靠“人”來做好差旅服務并不現實。而滴滴企業版“AI小滴”的差旅助手本質就是讓更多企業擁有比行政妹紙更精準、更細心、更高效的“差旅規劃師”，基于AI預訂模式，既能滿足公司差旅規則，也可盡量滿足員工的個性化需求，實現剛性管理與柔性服務的結合，在嚴格滿足合規管控要求的前提下，讓員工體驗到人情味，化解“不可能三角”。

“智能體”英文為Agent，其本質就是將人的能力延伸，同時還可無限復制，正如“AI小滴”的差旅助手體現的一樣。不過對企業來說，商旅管控在“減少人工化的商旅規劃”外，更需要實現對商旅的精細化管理，包括每一次的合規與降本，以及公司/部門/業務等維度的全局優化。

滴滴企業版“AI小滴”提供的管理助手，就意在助力企業管理者（如高管、HR、行政、部門負責人等）更準確地了解、分析商旅情況。

更準確的數據挖掘可發現潛在的不合規行為。24年，包括微博、網易、字節在內的大廠均曾公示員工“虛假報銷”的違規案例，比如字節就有員工使用虛假材料違規報銷、違規打車。據行業統計，31%大型企業因超標費用和違規訂單，年損失超百萬。同時，更精準的差旅管控則可助力企業降本，企業高層可據此優化差旅政策，比如一些非必要的出差可轉線上遠程化，長期“拿不到結果”無RoI的差旅可重點關注并深挖原因……

必須要提到的一點是，滴滴企業版的AI商旅方案并不是平地起高樓，它可以率先在商旅行業應用AI推出商旅預訂智能體和商旅管理智能體，離不開前兩年打下的“一站式”基礎。

（滴滴企業服務事業群總經理蔡曉鷗發布滴滴企業版“AI+一站式”商旅解決方案）

十年前，滴滴企業版從“讓企業員工打車更便捷”切入市場，在解決好員工打車問題后，整合酒店、機票、火車票等差旅資源，已逐步發展為企業員工出行場景全品類需求的“一站式”平臺，實現了“車、機、酒、火”從出差第一公里到最后一公里的全程服務銜接，并在這一過程積累了超過上萬條管控規則以及積分/獎勵金等創新運營體系。

相較于OTA商旅平臺而言，滴滴企業版最大優勢是大小交通銜接能力，可實現出發/到達后的接駁與機票/火車票的大小交通無縫銜接，在省錢和省時中找到最佳平衡點。同時，企業員工外地出差往往會有更高頻的當地打車需求，滴滴企業版可基于酒店等預訂信息，助力企業做好合規與降本管控。

（一站式提供車/機/酒/火服務是商旅平臺的大趨勢）

可以說，滴滴企業版的“一站式”與“AI”是不可分割的。在“一站式”的商旅底座上，滴滴企業版實現了資源、數據和服務生態的打通，基于此AI小滴才得以實現智能規劃、智能預訂、智能管理，而這是單一旅游服務平臺，或者手機、搜索這樣的信息類平臺難以做到、做好的。對商旅行業的數字化升級來說，“AI+一站式”或許也將成為一種新的范式。

商旅AI化的終極目標不是降本，而是增長

降本只是節流，企業要實現可持續增長，必須開源，也就是實現業績增長。

站在這個角度看商旅的管控，其實企業并不應該謀求“盡可能減少員工出差”——如果員工出差少了，市場活動少了，拓展客戶少了，鏈接資源少了，企業恐怕會面臨更嚴峻的問題。因此，AI商旅的終極目標絕非省錢，而是要避免浪費（不該花的不花，合規；該花的少花，降本）的同時，力爭讓每一份商旅投資都有回報，甚至超預期的回報。如果一分錢的商旅投資確定能帶來超過一分錢的回報，那么，企業應該鼓勵員工出差，多多益善。

因此，滴滴企業版們要做的，不只是讓商旅數據更加透明化、可視化，更需要讓這些數據可被AI深度挖掘，與企業內部辦公協同平臺、供應鏈平臺等等信息化系統和數據打通，實現差旅與管理、業績之間的深度關聯和挖掘洞察，進而實現差旅回報可度量。同時，商旅數據也可更好地輔助企業決策，從業務策略到企業戰略，從組織架構到員工福利體系，不斷地針對性優化。

比如AI小滴洞察員工出行的時間、動線，出差的“熱點”高頻區域等，給出優化效率的建議、捕捉企業運營的趨勢……

筆者就從滴滴企業版團隊了解到一個通過滴滴避免浪費的真實故事：一家來自杭州的科技公司一直使用滴滴企業版，他們的財務負責人通過平臺數據發現，員工在部分城市之間往返“跨城高鐵+市內打車”的費用，竟然比直接跨城打車費用要高。這樣的組合出行方案讓員工費時費力，也讓企業花了更多錢。后來這家公司對這類鄰近城市出行中，開通了跨城打車的權限，并引導員工直接打車，既提升了員工差旅體驗，成本也得到了壓縮。

其實這樣的情況應該不少，比如廣州到深圳東南部不適合打車，但廣州南沙到深圳靠近東莞的區域如寶安區，打車就比“跨城高鐵+市內打車”要便宜。但如果沒有數據洞察能力強大的AI工具，企業就很難發現這些降本細節。

在筆者看來，這正是滴滴企業版“AI小滴”管理助手的長期價值：基于海量商旅數據和AI能力形成智能建議，讓企業可實現降本增效、精益管理和高質量增長。正如滴滴企業版技術負責人所說，“我們不是給用戶提供一個工具，而是直接交付用工具降本增效后的成果”。

目前，滴滴企業版也已支持主流IM/OA/費控/HR平臺的簡易集成和快速上線，給企業實現“AI商旅驅動企業數字化升級”打好了基礎。

相較于美國等商旅數字化發達國家而言，我國商旅電子化、信息化、數字化起步都較晚。近年來，隨著互聯網巨頭的加碼、企業數智化進程的推進，我國商旅數字化進程已在顯著加速。隨著AI的深入應用，我國商旅行業或將迎來新一輪脫胎換骨的變革。在企業出行峰會上，來自消費電子、家電、金融、制造、互聯網等行業的高管也給滴滴企業版提出了不少商業數字化和智能化的需求，這也意味著在AI商旅的路上，滴滴企業版還有許多事情要做，還有很長的路要走。