两年前，当大型语言模型初露锋芒时，许多人开始憧憬用AI来制定旅行计划，期待它能成为贴心的虚拟导游。然而，这种期待很快被现实打破——AI生成的攻略常常漏洞百出，甚至让人哭笑不得。
比如，有用户收到一份包含“西湖十景”的行程，却发现西湖本身并不需要门票；又或者，从杭州到千岛湖的170公里路程，被AI轻描淡写地标注为“仅需50分钟”，除非驾驶者开的是赛车，否则显然不可能实现。这些荒诞的错误，暴露了早期AI在规划旅行时的致命缺陷：它无法准确理解交通方式、预算和时间限制，甚至会凭空捏造信息。
为什么擅长写诗、聊天的AI，在制定旅行计划时却频频“翻车”？原因在于，规划一条合理的旅游路线需要处理海量且复杂的数据。从景点的趣味性、交通方式、开放时间，到每个景点的停留时长，都需要精准的信息支持。然而，这些数据在互联网上往往分散、不完整，甚至根本不存在。AI缺乏这些专业数据，只能“瞎编”，导致结果不可靠。
要让AI真正胜任旅行规划，必须为其提供精准的地图数据。在这方面，地图软件具有天然优势。近期，百度地图推出的“小度想想2.0”功能，正是基于这一思路的升级。它声称能将出行规划变得简单直接，那么实际效果如何？
为了验证其可靠性，我们以国庆假期为例进行了测试。打开百度地图，点击左上角的“小度想想”，直接说出需求，AI便开始加速思考。它结合了各类旅行地点的深度信息、出行方式的成本考量，以及其他用户发布的攻略，最终生成了一份详细的行程计划。
从结果来看，这份行程在时间安排上较为合理，避免了“特种兵式”的紧凑节奏。例如，第一天聚焦西湖周边，上午游览北侧景点，中午在附近用餐，下午继续深度游览西侧，甚至涵盖了茅家埠和九溪烟树等相对小众的景点。后续几天的安排也各有侧重，第二天游览灵隐寺和龙井茶园，第三天专程前往宋城，第四天则集中在良渚古城遗址公园和良渚博物馆，晚上在附近的玉鸟集用餐。
除了行程规划，百度地图还新增了手绘地图功能，用户可以根据生成的行程直接创建手绘地图，直观展示每天的游玩路线、景点距离，以及步行或打车的建议。这一功能不仅便于个人查看，也适合与朋友分享，共同调整计划。用户还能一键导入多个景点，自动生成每日路径规划，并直接分享到聊天软件，方便与旅伴协作。
百度地图的升级不仅限于行程规划。其默认搜索框也集成了AI功能，用户无需记住具体名称，只需通过大致描述，即可找到目标地点。例如，询问“余杭区附近有哪些好公司”，或“下班后附近有没有带跑道的公园”，AI都能快速响应。甚至在已有行程的基础上，用户可以继续提问，如“河坊街附近有什么好吃的火锅”，AI也能结合上下文给出推荐。
这种高效响应的背后，是百度采用的百亿至千亿参数规模的MoE（混合专家）模型架构的端到端语音语言大模型。传统地图软件依赖三套独立系统：语音转文字、文字搜索、路径规划，信息传递容易出错。而百度将语音理解、自然语言处理、检索、推荐和路径规划整合为一个端到端模型，能够边听边理解用户意图，不仅识别用户说了什么，更理解用户想干什么。
该模型还融入了百度多年积累的超过3亿个POI（兴趣点）数据，涵盖店铺的营业时间、客流情况、用户评价和交通方式等信息。这使得AI能够处理更复杂的任务，例如当用户表示“饿了”时，模型会自动将其转化为“找附近能吃饭的地方”，并推荐符合口味的餐厅。
在导航功能上，百度地图也进行了升级。车道级导航能够根据实时路况推荐车道，例如前方车道拥堵时，会提前提醒用户换道。行驶途中若需更改目的地，用户可直接唤醒AI调整路线。这种交互方式类似于车机系统，甚至让人联想到OpenAI发布的GPT-Realtime的实时对话功能，体现了行业对无缝互动的探索。
从行前规划到途中伴行，百度地图的升级展示了AI技术与地图数据的深度融合。如今的地图软件不仅能听懂用户的需求，还能在海量数据中快速给出合理建议。这种体验让人联想到科幻电影中的智能助手，如《钢铁侠》中的贾维斯、《霹雳游侠》中的KITT，或《流浪地球》中的MOSS。过去只存在于银幕上的幻想，如今正悄然走进现实。
随着AI的加入，地图软件的角色正在从单纯的工具转变为更像“伙伴”的存在。下一次旅行，或许你真的可以放心将攻略交给它了。
