实测飞猪AI：真正的突围才刚刚开始？

2026 年上半年，AI 行业的风向又变了。 在经历一轮疯狂堆算力、不计成本砸研发的扩张周期之后，全球科技巨头都不得不直面同一个现实问题：“AI砸进去的钱，究竟该如何收回来？” AI Coding 或许是一个“标准答案”，过去很长一段时间里行业目光都集中于此。 2025 年 5 月，Anthropic 正式推出 Claude Code，产品上线仅 6 个月，年化收入便突破 10 亿美元，把编程 Agent 的商业化叙事推向高潮。据悉，到 2026 年 2 月，这一数字进一步飙至 25 亿美元。 不过 AI Coding 的所谓范式，很大程度得益于封闭纯粹的数字环境：代码环境是确定的，结果可被客观校验，更容易形成 Agent 迭代闭环。 如果将这套能力迁移到充满不确定性的物理世界呢？具身智能目前尚且遥远，那些线上线下结合紧密的领域或行业，比如旅游，落地可行性或许要高一些。日前，飞猪宣布升级其面向消费级市场的AI能力，推出「飞猪帮帮」。这提供了一个观察AI在细分领域落地的切口。 要知道，旅游场景用户需求高度个性化，服务链路冗长，信息繁杂零散，同时又受制于实时供给、线下履约、现实环境的各类变量，是落地难度极高的垂类。 另外，摆在 OTA 玩家面前的还有一个残酷的现实：站在产业周期视角，传统 OTA 的旧商业模式早已走到边界。过去尚有增长红利这块 “遮羞布”，现如今红利褪去，赛道持续坠入刺刀见红的低质内卷周期。 而链条上的参与者大都被裹挟其中，用户对同质化的平台服务失去新鲜感；商家负担不断加重；赛道格局固化，新玩家大多铩羽而归，如此一来，OTA 玩家转型重构已经不是选择题，而是行业的必答题。 倘若 AI Agent 注定要改写 OTA 行业的游戏规则，何不先自我完成一场彻底的内核重构？ 一、一句话帮你搞定旅行琐事 出趟门，让 AI