编者按：2025年9月16日，“2025年中国饭店数字化运营专题会”在杭州黄龙饭店顺利召开。中国饭店数字化运营专题会由中国旅游饭店业协会与携程共同发起、主办，会议凭借深厚的专业积淀与广泛的影响力，成为连接我国旅游饭店业与数字技术服务平台的重要纽带。人工智能如今已成为全球技术创新和生产范式变革的决定性力量，智能技术正在重构旅游饭店业价值创造机制与产业组织架构体系。本次活动旨在在市场环境不断演变、各饭店集团技术部署持续加速的大背景下，AI如何赋能酒店，围绕AI如何重构运营效率，AI如何加速酒店打造国际化服务体验，AI驱动下的酒店全域增长新引擎，人工智能对于酒店管理影响，为新质生产力持续注入活水。以下是去哪儿旅行国内酒店CTO吴昊在2025年中国饭店数字化运营专题会上的讲话：

吴昊 去哪儿旅行国内酒店CTO

吴昊：

首先非常感谢饭店协会给予这次机会可以和业内大佬交流数字化及AI，在酒店经营方面这次会议给了我们一个很好的沟通交流的机会。这两年我们在AI赋能酒店方面也做了很多探索性工作，后续也希望和大家合作一些对酒店行业有帮助的落地场景。给各位领导汇报一下“从 OPEN AI 到 deepseek, 人工智能对于酒店管理的影响体现在哪些方面？如比：降低人工成本、提升管理效率、处理繁杂的工作流程、重构组织架构、审核工作等方面”这个主题的思考。

首先在技术架构上，从openai的稠密模型（如Transformer）到deepseek的混合专家模型（MoE）使AI使用的成本极大地降低：训练成本变为原来1/14；微调成本极低，推理成本变为原来的1/30--1/100；同时结合算力的发展，响应速度性能也大副提高了很多。

其次从价格影响上，因为价格的变化，让中小企业酒店也可以使用AI技术。同时在业务场景上提高覆盖，拿到增质提效的结果：例如作为Qunar，之前的客服、商服的服务工单是抽查样本审核，现在可以通过AI做到全面覆盖审核并找到极端案例，同时给出综合性报告及改进建议。通过定量的覆盖提升，可以让定性的结论更加精准。这是增值提效的部分。

第三是能力的变化，在我们OTA酒店和酒店经营场景下，有两个变化：多模态的支持和记忆能力的变化。

在多模态的能力支持上：从原来的仅能支持文本能力，到现在可以同时支持图片、视频等能力：

拿点评审核来举例，每天用户会提交大量的点评数据，在这其中，AI从仅能支持文本的审核、到现在同时能支持图片的审核，都体现了多模态能力变化驱动工作场景的变化。目前视频审核支持在准确性、成本、ROI等方面还不能满足我们的要求，所以我们还留下2名点评审核同学来专门做视频审核。相信未来AI技术的发展，也会让视频审核落地。

在点评审核速度上也有很明显的体现：之前整体点评审核时间长，用户平均提交后10小时才能在APP上看到，现在结合AI审核之后，用户提交后1分钟之内就可以看到自己的点评。同时我们点评审核团队也解放了生产力，可以做更有价值的事情。

在记忆能力的变化上，AI变得越来越聪明了，现在支持的短期、中期、长期的记忆能力都很完善。比如我们最常使用的长文本，长期记忆，如RAG的向量数据库、知识图谱等。还是接着上面的点评审核例子讲，审核的点评也会被抽检标记，哪些是goodcase，哪些是badcase，通过长期的记忆存储，让AI每天都随着数据增加而变的更聪明。

第四个是部署能力及开源能力上需要保证数据合规。Openai数据要存储在海外，deepseek可以私有化部署。对于我们像有出海的酒店，或者要有数据合规安全要求的，这点还是蛮重要的。同时因为deepseek是开源的，我们可以企业内部进行微调及定制，使用AI能力占比高的酒店和业务，也可以私有化部署，边际成本也会越来越低。

以上是AI在上面主题中提到的“降低成本、提高管理效率、审核工作”等实际落地业务场景的应用；其实AI对于工作流程及组织的影响也有很多，下面也分享下这方面的落地场景。

先说工作流程，我们内部会议讨论过，我们到底是要做机器人炒菜还是炒菜机器人。这两个看文字是类似的，实则方向发展很不一样：机器人炒菜偏重炒菜的过程，即现有流程加入AI节点，进行替换现有流程节点；炒菜机器人则偏重机器人，例如各种品牌出的炒菜机器。是新的形态，并且是打包在一起的形态，是在用新的多个流程替换旧的流程。

我认为进行现有流程的节点替换和用新的流程替换旧的流程，这两部分在企业或者平台中都会存在，但是在平台实践下来，可能做机器人炒菜的成功率更大一点：把现有的部分节点进行替换，而不是整体的流程替换。节点替换有一个前提，是已经有人跑通了流程，人运营这个流程本身是通顺的，并且是有固化下来的SOP等等这些，基于这个前提“机器人炒菜”更容易做到。

再分享一下关于杜总和何总说的数据连通问题的思考，这里面随着技术的发展，现在我们也会发现在使用AI的时候可能会传给它一个经营表格，让AI给予一些分析和洞察，输出的还是比较浅的AI东西，是基于此次提交数据的分析，相当于单层的数据。真正好一点的有深度的问题，应该是可以下钻数据和连通其他强相关性数据整体分析的，比如可以连通到运营人房比的数据，餐饮的经营，甚至溯源到采购成本，应该是整个报表的连通综合分析。

我们现在也在做一些尝试，之前和微软和华为的数字化技术负责人沟通过Agent的不同阶段的方向及价值，和刚才辛秘书长提了AI的版本类似，现在用1.0阶段拿AI当辅助工具、个人助手。2.0阶段是让AI智能体加入到流程节点当中。智能体做为数字同事，融入到组织结构中。加入流程节点，可以在人类指导下独立完成工作。现在我们在去哪儿旅行也在尝试这些技术，完全替换对应的节点，把Agent加入到流程节点当中。3.0阶段要给Agent设定目标，它可以协调多个Agent协同工作，这里面的互通是多个智能体的互通，即我们在工作中设定目标及方向，智能体运行完成的业务流程和工作流，并可自检查及总结汇报。

现在技术上可以实现了，使用今年开放的MCP协议。MCP协议会完成什么事情呢，比如现在我们问大模型：“我们现在出发，去机场要多久”。大模型用历史的知识库会告诉你：30-40分钟。高德地图的MCP或者百度地图的MCP已经开放了，我们再问大模型的时候，就会拿现有的数据实时问大模型。它会回复用户包括堵车的时间、最新的路况等。时效性和准确性都提高很多，做到了AI的增强。MCP让这些Agent和Agent之间的交互数据具备更新鲜、实时和准确的特征。

现在我们也在使用Multi-Agent技术，搭建了我们去哪儿旅行自己的业务运营数字员工；我们按照业务领域划分的有溯源Agent、工单Agent、优惠券Agent、热点事件Agent、流量Agent等等，通过中控Agent来进行整体调控。它们是一组互相协调工作的多种角色的员工。从"经验驱动"向"数据智能驱动"转型，可以相互协作完成工作目标，同时可以定期总结。

在AI探索方面，我们平台和酒店未来也有更多的深入合作，举一个例子，例如刚才金陵周总分享他们的客房收益，他们有AI收益管理、商圈数据分析等等，基于这些我们平台还有热点事件，对于集团来讲和酒店可以把这些热点的事件如考试，商圈、演唱会、会展等等的事件进行实时互通，酒店经营上根据这些事件有计划的全局调控和部署。这也是平台的数据对酒店经营做一些赋能的事情。

我们目前处在1.0和2.0之间，随着这些技术上的变化，给我们提供了更智能化更符合实际应用场景的底层基建能力。同时去哪儿旅行做为携程集团一员，也希望在AI探索方面可以和酒店有更多联合的AI项目在酒店和平台落地。我的汇报就到这里，谢谢大家！