金九銀十，旅游業等來了好日子。
一面是數億人次的旅游計劃，直接制造數萬億的市場規模；一面是第四次消費結構升級，旅游休閑成為一種新常態。
但事實層面是，盡管旅游人次眾多，市場龐大，可多年來發展質量始終不高，過度依賴門票經濟，導致整體產業的商業價值和想象空間一直被低估。
不過，今年黃金周有兩個重要的變化，似乎能看到一些未來旅游產業的價值趨勢：門票大范圍做減法，景區普遍開始在產品服務上做加法；新技術的應用，人工智能技術在景區有了廣泛鋪開的趨勢，今年全國65個景區都在推行刷臉票務系統，這在去年都是很難想象的規模。
技術的應用也成了景區產品服務“加法”背后的重要驅力，尤其是，讓旅游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游業，成為一門好生意嗎？
價值被低估的旅游業
旅游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制約的因素。
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，各地已出臺實施門票降價政策，全國981個景區采取免費開放或門票降價措施，其中5A、4A級景區占比超過7成，這對游客來說是個好消息，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、休閑、娛樂等相關的個性化服務。但當下的痛點在于，很多熱門景區時常出現排長隊購票的現象，占用了游客太多無效時間，自然降低了二次消費的欲望和頻率。
另一方面，景區有著“閑時很閑，忙時很忙”的周期困境，客流上的不穩定導致了旅游資源的閑置，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營銷方式，開始從自然獲客轉向主動拉客，各大OTA平臺、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。要知道旅游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，社交平臺、搜索引擎、出行地圖等對游客的了解緊停留在線上，但旅游是一門線下的生意，線下的流量數據、用戶理解卻一直處于空白，盡管絕大多數景區引入了數字化系統，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、酒店數據、用戶畫像等互相孤立，在吸金能力上自然少了一些想象力，不過更值得注意的還有服務場景的割裂。旅游是典型的線性服務，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。
何況旅游是獨立于工作、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游業態。十年前，為了解決旅游行業的亂象，嘗試給出的解決方案是互聯網化，十年后似乎輪到了人工智能。
AI+旅游的賦能迭代
阿爾法狗戰勝李世石后，引發了AI應用的新一輪浪潮，旅游業也在范圍之內。最早的AI+旅游是從單一場景切入，以期推動旅游產業的智能化，即便到了現在，不少和旅游相關的旅游產品仍在繼續這一模式。
簡單梳理一下，AI在旅游場景上的應用可以歸結為六種形態（排名不分先后）：
1、語音翻譯、導覽。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游的功能；
2、AR/VR數字導覽。主要是一些博物館通過AR、VR技術做信息的附加服務、導覽服務，豐富游覽內容形態;
3、機器人客服。幫助用戶處理酒店預訂、機票預訂、退改簽等“入門問題”，目的在于提升客服效率；
4、人臉識別票務。基于人臉識別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、智能行程規劃。基于旅客的信息、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，常見于馬蜂窩、攜程等平臺；
6、禮賓機器人。一些酒店、景區等開始引入禮賓機器人，提供相關信息查詢、預約等服務，以提升服務效率和用戶體驗。
旅游的互聯網化，抓住了用戶的線上數據，人工智能的使命恐怕是打通景區的線下數據，畢竟這才是旅游亂象的本源。然而單一場景的AI+旅游未能解決旅游產業的癥結，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能等，都瞄準了旅游這一垂直場景，最大的不同就是全域旅游的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”，游客通過景區小程序或線下刷臉注冊購票，景區入口的人臉識別閘機對游客進行臉部掃描確認；在景區內可以打開小程序里的“AI拍一拍”，獲取相應景點名稱與詳細介紹，并自動生成景點圖文，方便分享給微信好友；游客在景區游玩時，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序，獲得景區門票、酒店、餐飲、娛樂、活動、購物等推薦。
從景區外圍到內核，或許人工智能的滲透還處于初步階段，至少讓我們看到了解決旅游痛點的可能：
一，打通線上線下數據，打破數據孤島。解決了線下的數據采集，為景區和當地旅游部門提供了全方位運營的前提，好比說刷臉多次入園、游覽過程的追蹤等等，也包括多元化的商業變現。
二，提高景區運營效率，優化游客體驗。數據推演一下：傳統購票、掃碼需要介質，對于攜帶介質的游客要求高，尤其對于需要多次出入景區的游客來說，體驗相對繁復；后期針對多次入園、實名入園所采用的生物識別方式——指紋識別，錄入和識別穩定性差（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；人臉識別錄入和識別的整個過程只需要幾秒時間。
三，連接“人、娛、購”，推動二次消費。線下數據打通后，景區可以利用推薦、彈窗等形式進行信息找人、服務找人，進而促進游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。用戶可以借助小程序等將照片在微信中與好友分享，景區也可以在運營上策劃一些有趣的活動，實現社交裂變和二次導流。相比于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的解決方案并不復雜，無非是計算機視覺、語音識別、自然語言理解、大數據分析等多模態AI技術，應用范圍也不過是從景區外延伸到了全域旅游，但真正快速并大范圍落地的“玩家”卻很少，人工智能在景區落地要義在哪？
AI+旅游的規模化落地
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游樣本。騰訊和重慶聯合打造的“一部手機游武隆”，涉及了物聯網、云計算、大數據、人工智能等技術，通過個性線路定制、達人推薦、智能定制、智能導覽等功能，為游客在旅游信息獲取、行程規劃、產品預訂、游記分享、特色電商購買等方面提供一站式智能化服務。
但旅游業當前的痛點不是從0到1，而是從1到N，如法炮制一份AI+旅游解決方案，或者打造一個樣本并不復雜，痛在規模化復制。
1.思路要對：AI+旅游是典型需要整體解決方案的場景。在AI導游、拍照識別、景區地圖等服務上需要針對每一個景區進行定制，時間和成本不言而喻。而以往AI+景區案例，人工智能和景區本身的結合較淺，范圍狹窄，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。以人臉識別為例，在黃金周等旅游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識別閘機，拿一兩家景區做實驗是常態。不過今年看到Aibee在全國65家景區鋪開人臉識別系統，證明思路對了，技術過硬，想要落地快，其實也并不會太難（畢竟這家公司開始做旅游業務也就半年時間）。
3.合作要強：垂直領域的渠道合作能力。數據上來看，Aibee的解決方案落地武當山、喀納斯、華山、云岡石窟等65家景區，與Aibee和深大智能的戰略合作不無關系，后者在旅游行業深耕20多年，產品和服務覆蓋了全國4600多家景區。
4.天時地利人和：政策背景支持、旅游業和游客擁抱。做旅游+AI這件事節奏很重要，今年國家旅游局發布的《“十三五”全國旅游信息化規劃》中，規劃研究確定了推進人工智能、社交網絡、旅游大數據等旅游業升級。而在發改委門票降價的“助攻”下，景區運營者也有必要改變思維，擁抱人工智能等前沿技術，打造新的旅游業態和盈利模式。這對AI在旅游業的滲透是不可多得的紅利。
當然，還不好斷言AI+旅游是不是一門好生意，至少在人工智能的背書下，旅游業終于多了幾分性感。