来源：酒店评论 ，作者朱明生 侵删

酒店人工智能的春天，真的来了吗？人们是不是“狂欢”得过早了？

在携程平台，国内长途游订单占比较去年提升3个百分点，长线深度游成为明显趋势。

人类对于人工智能（AI）的研究，始于20世纪50年代前后，其典型事件包括：1943年，麦卡洛克和皮茨提出人工神经元模型，奠定了神经网络的理论基础；1950年，艾伦·图灵提出“图灵测试”，探索机器能否思考；1956年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”概念，将其定义为“制造智能机器的科学与工程”，标志着AI正式成为一门学科；1997年，IBM“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2011年，IBM Watson在《危险边缘》问答节目中战胜人类冠军，使得机器学习引发关注。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中夺冠；2016年，AlphaGo击败李世石，深度学习革命正式爆发。

此前的研究，历时70年左右，起起伏伏，进展缓慢，且和普通人关系不大。直到2022年ChatGPT横空出世，以及2023年DeepSeek正式发布，大语言模型出现在公众视野，各种AI工具兴起，AI开始进入普通人的日常生活，讨论和使用AI的人越来越多，引发全民对AI的热情。也让酒店从业者产生了一个错觉，酒店人工智能的春天来了。

真的如此吗？

为了后面更好地展开讨论，我们先简单了解一下“人工智能”和“生成式人工智能”这两个概念的含义以及差异。这两个词，人人都在说，人人似乎都懂，但其实很多人是一知半解的。

通俗来说，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指任何能模拟人类智能的机器系统，例如感知、推理、学习、决策等等，从而让机器能够像人一样思考、行动和解决问题。而生成式人工智能（Generative AI），则是人工智能的一个狭义子集，依赖生成模型（如 GPT），通过数据训练，生成新内容，例如文本（如写诗）、图像（如画画）、音频（如作曲）、视频（如创作短剧）、代码（如编程）等等。

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10年或更久以后，AI将颠覆一切

AI和云计算、区块链一样，都属于战略性数字技术。所谓战略性数字技术，是指重大的、全局性的、决定胜负的关键性数字技术，是组成新型生产力的最核心的“生产工具”，将对企业的商业模式和管理体系带来颠覆式的变革，引发经营业绩的突破，并催生诸多行业创新，开启一个全新的时代。掌握战略性数字技术的中小企业，往往能加速增长、弯道超车、后发制人、赶超行业巨头。

AI对于酒店具有重要的战略意义，它将作为真正的“生产工具”或者“劳动工具”进入酒店，在管理、营销、服务、商业模式等所有领域全面落地。

在管理上，AI将显著降低各项成本，提高劳动效率，同时解决人才难题。例如，通过智能工牌或智能眼镜，对员工进行实时工作指导，降低对人的能力要求；通过质检机器人，完成质量检查、敦促整改等“不增值”（可参考6sigma流程变革相关理论）但在现阶段无法规避的工作；通过智能安防系统，进行人员异常行为分析，提高安保效率；利用人工智能HR，筛选简历，面试、招聘和培训员工，等等。传统酒店经营面临的房租、能耗和人工等三座成本大山，将被显著削减或优化。

在营销上，利用AI构建供需智能匹配体系，颠覆传统营销模式。营销的本质，不是流量的冲刷，而是供需的匹配（参见《酒店营销未来式：订单来自需求匹配，而非流量冲刷》文章）。AI将对OTA流量中介的商业模式（竞价排名）产生巨大冲击，它是破解低价恶性竞争的良药，也让酒店营销模式得以从低价倾销、欺骗式营销转换到价值营销的正轨上来。

在服务上，AI将大大提升客户体验。例如，智能客服可以更及时响应客户需求，妥善解决客人问题。智能行程规划将客人从行程安排、酒店预订等繁琐工作中解脱出来，更快、更便宜、更舒适地完成每一次出行；人脸识别门禁、AI前台等各种自助式智能服务，也将为客人提供更多的便利。

在商业模式上，AI能帮助酒店挖掘商机，创新业态，开辟第二增长曲线。例如，结合元宇宙、人工智能等技术，构建数字孪生酒店，扩大经营面积，丰富产品和服务种类，深化酒店的社交属性和电商属性（参见《畅享基于元宇宙的高端全服务酒店业务创新》）。再比如，开拓酒店心理疗愈新业态，线上由AI心理咨询师进行日常疏导，线下参加酒店心理疗愈营进一步稳固。

此外，AI对于酒店的组织架构也将产生深刻的影响，主要是替代、赋能和新创三种模式。所谓替代，是指某些岗位会被AI完全取代，例如总机、文秘、礼宾、预订甚至前台。所谓赋能，是指AI将帮助某些岗位做得更好，例如辅助中高层做战略规划和管理决策，或者是实时指导基层服务人员高质量应对客人问询投诉。所谓新创，是指会出现一些以前没有的新岗位，例如AI训练师、数字品牌代言人、远程分身（由行动不便但经验丰富的老人实时操控酒店内的机器人工作）等等。

随着技术进步，人机边界在移动，工作在人和机器之间重新分配，形成一种全新的人机协同格局。人从事的工作包括有温度的服务、需要高情商的决策以及复杂的体力劳动等等，其他则交给机器来完成。

以人工智能为底色的未来酒店，对于员工的技能要求也发生了变化：一方面，AI赋能降低了对普通员工的能力要求，对员工更包容，人人有饭碗，不用担心被裁员，企业人工成本也随之降低；另一方面，AI的技术门槛提高了对白领员工的素质要求，他们需学习掌握关于如何用好AI的全新知识，训练和指导AI更好地为人类服务。

未来AI在酒店的应用价值，是巨大的、颠覆式的。现存所有酒店数字化应用系统，都值得重新用AI技术改写。但这一切要全面实现，至少还需要十年甚至更长时间，目前还做不到。

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现阶段的行业乱象：伪技术和伪需求

从历史经验来看，战略性数字技术在酒店业的落地过程，往往经历三个阶段，即惊艳、浮夸和务实：因最初的技术突破和超乎想象而惊艳，因后来的不懂装懂和投机取巧而浮夸，因最终的吃亏上当和痛定思痛而务实。云计算如此，区块链如此，人工智能亦是如此。目前酒店人工智能所处的发展阶段，是“浮夸”，夸大了AI的技术进展以及现阶段在酒店的应用价值，行业内也充斥着各种乱象。

其一，不懂装懂。

ChatGPT、DeepSeek的确取得了突破性进展，但这种突破，是点上的，不是面上的，有一定深度，但还不够充分。它们都属于生成式人工智能的范畴，是人工智能的子领域。这个点上的突破，只是意味着，我们在生成新内容这方面，有了前所未有的进步。例如，AI说话更像人了，写的诗更像诗了，可以修补图像了，等等。但不代表它在生成式人工智能这个狭义的点上的突破已经完备，更不代表它在广义的人工智能的所有领域都取得了重大进展。例如，现在的AI可以通过海量数据的学习，识别美女，但它能识别出的美女，是有局限的，是千篇一律的，符合一个统一的标准，它还无法识别出人类认可的所有类型的美女，无法从审美、文化、情感、个人偏好等角度精准判断多样化的美。目前的生成式AI无法真正理解人类情感和意图，无法保证事实准确性，常常产生AI幻觉，“一本正经地胡说八道”，无法进行真正的逻辑推理和创造，无法进行复杂决策，无法代替人类的专业判断（如医疗诊断），无法进行道德和伦理判断，等等。

不少人不懂装懂，以为这种点上的技术突破，是面上的突破，于是发挥自己的想象力，对AI能产生的价值进行了毫无根据的臆想和夸大。

其二，懂装不懂。

还有些人，是真懂，却装不懂。这些人往往是技术厂商，为了自己的利益，一方面，夸大AI现阶段能带来的价值，忽悠客户买票上船；另一方面，夸大自己产品的AI能力，实际上，他们的技术还不是真正的AI，而是一种“伪AI”。看上去是AI，其实底层技术并不是，是新瓶装旧酒，试图打着AI的旗号浑水摸鱼。

其三，为了AI而AI。

有些数字化系统，明明用传统技术开发效率更高，可为了赶时髦，非要用AI重新做一遍，这属于典型的“技术滥用”。例如，有人用类似于DeepSeek那样的对话框，来呈现酒店报表，效率反而降低了。报表这件事，用传统技术来做就很完美，为啥要用AI呢？现阶段AI的技术水平，并不能给传统报表带来更显著的优势。针对特定的场景，采用合适的技术，才是最正确的做法，而不要刻意追求所谓的先进性。这就好比用高射炮打蚊子，效率降低了，体验变差了，成本反而提高了。聪明的理性的用户只会为新系统带来的性价比、新商机或者好体验而付费，根本不在乎是否使用了最先进的技术。

其四，伪需求。

客户明明没有这样的需求，却用AI做出来一个新工具去满足。典型的例子是智能点评回复工具，即让AI自动回复客人在OTA或官网的点评。这种做法，正是一种伪需求。为什么这么说呢？首先，体验不好。当客人发现，他辛辛苦苦写的投诉，酒店居然是用AI回复的，他会怎么想？肯定很恼火，认为酒店拿机器来忽悠他，不重视自己。其次，效果不好。现阶段的AI只能回复问题，但无法像人那样，真正理解客户需求，安抚客人情绪，并解决问题。最后，错失改进良机。酒店管理和服务最重要的一件事是倾听客户之声，你让AI做了回复，员工还怎么能精确完整地听到客人的声音？现阶段的AI所能梳理、汇总的客户需求，其精准度还无法与人相比。于是，很容易错失重要的客户需求，以及提升产品和服务的机会。

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那么，我们现在究竟应该怎么做？

AI现阶段在酒店的应用，可粗略分成三类。

第一类效果较好，主要是文秘类应用，例如会议纪要、工作总结、PPT制作、促销文案撰写等等。应用效果好的原因，一方面是生成式人工智能技术的突破，另一方面是这些工作对错误的容忍度相对较高，即便错一点，也无伤大雅，人工还可以辅助修正，所以可以放心地推广使用。这类应用带给我们惊艳感的同时，也带来一种错觉，让我们错以为人工智能已成熟到可以全面普及了。

第二类效果一般，包括智能客服、客户点评分析、个性化推荐等对客服务类应用，以及身份识别、异常行为侦测等识别判断类应用。这类应用都已存在较长时间，普及率较高，但客户体验依然达不到要求。例如，做客服需要体察客户情绪，理解客户需求，且要能解决问题，但目前智能客服的对话表现，不像人工智能，倒像人工智障，只会僵硬地回答知识库里有明确答案的问题，而对于其他灵活的个性化的提问，经常答非所问。再比如，个性化推荐系统常常推荐些莫名其妙的东西，甚至有时候会让人质疑其是否“个性化杀熟”，知道你有钱所以卖给你高价。

第三类效果较差，包括动态定价、预测决策等技术难度大、精确度要求高的领域，尚处于实验室阶段，不建议商用。

引入AI系统时，要遵循一定的原则和方法，最重要、最基础的，我认为是以下三点。

首先，把握好需求。要重新理解客户需求，并关注客户体验，不自以为是，也不盲目跟风。例如，实践证明，很多酒店都实施了的智能音箱项目，使用率并不高，甚至招来投诉（有客人觉得它其实是关不掉的窃听器）。适合别人的，不一定适合你。一定要充分了解自己的能力，以及客户的需求，并加以匹配。

其次，找好领头人。项目落地一定要找一个既懂技术又懂业务的CIO来牵头，很多数字化项目不成功，就是领头人找错了（参见《中国酒店信息科技的虚假繁荣》）。

最后，看准切入点。先从容易落地且投入回报最明显的项目入手。评估投入回报主要包括四个维度：是否降低了成本，增加了收入，提高了员工和客户满意度。可以在第一类应用上积极推广，在第二类应用上小规模尝试，并密切关注第三类应用的实验进展。少量投入，小步快跑，单点突破，深度优化，持续迭代。既不贪功冒进，也不错失良机。

综上所述，目前AI在酒店行业有了一定的应用价值，但更多的还是一种表演道具、卖货策略、引流噱头或融资借口。

变革已经发生，但没那么快，全面落地还需要时间，我们还需等待技术的进一步成熟，以及应用场景的匹配性设计，另外从业者从认可到认知、从掌握到精通也需要时间。

现阶段，还是以观望和学习为主，不要轻易大规模落地。我们要充分理解技术原理，以及业务逻辑，小心规划和论证，寻找投入回报可控的落地项目。

当未来AI技术更像人，数字人、智能体在人类心理上被当成真人看待时（从而使得自动回复点评这种应用场景成立），在酒店这种注重情绪、体验和关爱的服务性行业，AI的春天才真正来临。

本文作者职务：米森实验室发起人

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