行业投资评级 - 餐饮旅游行业评级为看好（维持）[4] 核心观点 - AI技术深度赋能OTA平台，全面提升运营效率、优化用户体验并构建新的收入增长点[2][3] - AI技术已渗透至客服、定价、收益管理、行程规划等核心业务环节，成为平台降本增效和维持竞争优势的关键驱动力[2][3] - OTA平台通过AI实现从交易入口升级为智能旅行中枢，深度绑定用户决策过程[6] AI应用与效率提升 - OTA以AI智能客服实现降本增效与服务升级，同程旅行自主研发的"程心AI"系统使预定效率相比传统渠道提升超过80%[6] - 携程将AI技术定位为最高优先级，通过智能客服等应用已节省20%人力成本[6] - 旅游科技公司Hopper采用的AI算法预测机票价格波动准确率高达90%，响应速度远超Expedia等传统OTA平台[6] - Booking Holdings集团推出AI旅行规划器，超过六成用户会在预定或旅行中使用[6] - 飞猪"AI行程助手"可实现秒级生成包含地图视图的个性化路线，传统决策链路由30分钟缩短至20秒[6][7] - 携程自助解决70%问题，日均节省客服约1万小时工作时间[7] 技术架构与数据资源 - Booking Holdings采用OpenAI ChatGPT加自研优化技术架构，覆盖2800万住宿资源+54个国家和地区航班+52000个租车选择[7] - 飞猪集成DeepSeek+通义千问多模型协同，依托阿里生态数据+供应链实时信息[7] - 携程采用垂直大模型"携程问道"+知识图谱，整合480+航司/3万合作伙伴数据[7] - 同程旅行采用DeepSeek融合+本地化数据训练，覆盖国内30万酒店+景区直采数据[7] 差异化竞争优势 - Booking Holdings具备全球化资源+多语言支持优势[7] - 飞猪具有阿里生态联动优势（芝麻信用免押）[7] - 携程具备较强的供应链控制能力，拥有全方位产品矩阵[7] - 同程旅行具备模糊意图解析、多语言文化适配及全链路资源调度能力[7] 发展挑战与未来展望 - AI在旅行服务中面临三大挑战：难以完全替代人际沟通与共情体验、多源数据融合存在延迟、个性化服务精度有待提升、数据安全与隐私保护制约模型训练效率[6] - 随着多模态大模型技术成熟、实时数据处理能力增强及隐私计算技术应用，OTA平台有望实现从"精准推荐"到"预见式服务"的跃迁[6] - OTA将通过更主动的需求洞察、行中实时干预与行后智能反馈，构建真正"以人为中心"的智能旅行生态闭环[6]

财务业绩与预测 - 预计2025-2027年营收分别为620亿元/712亿元/809亿元 [1] - 预计2025-2027年Non-GAAP归母净利润分别为194亿元/224亿元/256亿元 [1] 业务表现与复苏情况 - 出境游业务GTV恢复至2019年同期的120% [1] - 机票订单量恢复至2019年同期的95% [1] - 酒店住宿订单量恢复至2019年同期的80% [1] - 度假业务订单量恢复至2019年同期的70%以上 [1] 竞争壁垒与行业地位 - 公司在供应链、用户心智及全球化资源整合方面建立深厚竞争壁垒 [1] - 公司是国内OTA行业龙头 [1] 增长驱动因素 - 国内旅游市场复苏为国内业务增长提供稳定支撑 [1] - 出入境及国际业务成为中长期业绩增长核心驱动力 [1] - 免签政策推动入境游增长显著 [1] - 出入境游已成为公司重要开拓点 [1] AI技术应用与成效 - 公司2013年开启大模型研发并发布首个旅游垂类大模型产品 [2] - 2024年发布AI驱动的"旅行热点"和"口碑榜"内容产品 [2] - 推出大模型"携程问道"和AI旅行助手"TripGenie" [2] - 智能客服等应用已节省20%人力成本 [2] - AI辅助内容生产工具将商家内容制作时间从8.5分钟缩短至15秒 [2] - AI生产内容合格率超98.9% [2] - AI技术对内赋能降本增效，对外提升用户体验 [2]

财务预测与业绩表现 - 预计公司2025-2027年营收分别为620亿元、712亿元、809亿元，Non-GAAP归母净利润分别为194亿元、224亿元、256亿元 [1] - 1Q2025出境游业务GTV恢复至2019年同期的120%，显著高于行业平均水平 [1] - 1Q2025机票订单量恢复至2019年同期的95%，酒店住宿订单量恢复至80%，度假业务订单量恢复至70%以上 [1] 业务驱动因素 - 国内旅游市场复苏为公司国内业务增长提供稳定支撑 [1] - 出入境及国际业务成为中长期业绩增长的核心驱动力 [1] - 出境游市场加速复苏，免签政策推动入境游增长显著 [1] 竞争壁垒与行业地位 - 公司作为国内OTA行业龙头，在供应链、用户心智及全球化资源整合等方面建立深厚竞争壁垒 [1] - 出入境游已成为公司的重要开拓点，为公司注入强劲的增长动力 [1] AI技术应用与效率提升 - 公司2013年开启大模型研发，发布首个旅游垂类大模型产品 [2] - 2024年发布基于AI驱动的"旅行热点"和"口碑榜"内容产品，推出大模型"携程问道"、AI旅行助手"TripGenie"等创新应用 [2] - 1Q2025通过智能客服、司导服务监控等应用节省20%人力成本 [2] - AI辅助内容生产工具将商家内容制作时间从8.5分钟缩短至15秒，内容合格率超98.9% [2] - AI技术对内赋能降本增效，对外提升用户体验，有助于公司用户粘性与盈利能力的双重提升 [2]

高管减持与股权结构变化 - 创始人梁建章计划出售100万份ADS 价值7375万美元 折合人民币5.27亿元[3][5] - 联合创始人范敏2025年累计减持套现3069.44万美元 折合人民币2.19亿元 包括四次减持动作[7] - 贝莱德新晋成为大股东 持股数量超3481万股 持股比例5.3% 与梁建章持平[5][8] - 百度持股比例从9.4%降至7.0% 仍为第一大股东[8] - 董事和高管整体持股比例达8.5% 核心管理层持股稳中有升[8] 财务业绩表现 - 2025年上半年营收287亿元 约40亿美元 经营利润76.65亿元 约10.7亿美元 净利润91.94亿元 约12.83亿美元[11] - 第二季度营收148.64亿元 约20.75亿美元 净利润48.8亿元 约6.81亿美元 同比增长近10亿元[11] - 现金及等价物等流动资产总额941亿元 约131亿美元[11] - 住宿预订业务收入62亿元 同比增长21% 交通票务收入54亿元 同比增长11%[12] - 跨境业务机票预订量同比增长超60% 入境游预订量翻倍 出境业务恢复至2019年同期的120%[12] 市场竞争与用户关系 - 京东推出酒店会员计划 提供三年0佣金政策[13] - 航旅纵横整合37家航空公司资源 推出民航官方直销平台[14] - 抖音通过内容优势发力OTA 预计2024年酒旅GMV达900亿元[14] - 黑猫投诉平台累计超十万条投诉 涉及大数据杀熟、默认搭售等问题[15] - 2024年毛利率达81.13% 远高于腾讯、快手、美团等平台[15] - 酒店供应商反映携程强制开通"调价助手"功能并干预定价[15] 战略布局与资本运作 - 梁建章强调人工智能为未来发展方向 已推出"携程问道"大模型和"TRIPGENIE"旅行助手[17] - 任命陈刚为首席产品官 谭煜东为首席科学家 强化AI产品与技术研发[17] - 董事会批准50亿美元股票回购计划 占市值超10%[18] - 2025年已累计回购700万股ADS 耗资约4亿美元[18]

行业AI应用动态 - 2025年上半年各大在线旅游平台密集推出AI旅游助手应用 包括马蜂窝AI旅游助手APP和AI路书 途牛AI助手小牛 飞猪AI问一问 同程旅行程心AI 携程问道和TripGenie [1] - AI在在线旅游行业渗透速度相对较慢 主要因消费者需求高度个性化及场景数据复杂 但深度思考和学习能力进步提供了突破机会 [3] - 行业领袖携程创始人梁建章表示在线旅游AI智能体发展可能较慢但整体值得期待 同程旅行在财报中强调持续加大AI投入以实现从推荐到决策执行的闭环 [3] 功能对比分析 - 交通查询功能测试显示差异：同程程心AI提供高铁班次推荐并附时长、余票数量、停靠站点等详细解释 飞猪问一问以表格形式直观呈现并附加出行贴士 携程问道直接给出列车列表跳转预订 途牛小牛需精确指令才能识别 [4] - 酒店推荐功能对比：同程程心AI具记忆关联性 承接上文高铁查询推荐周边酒店并分析优劣势 飞猪按地理位置分类清晰呈现选项 携程按价位分层推荐并分析酒店卖点 马蜂窝选项简单需用户细化指令 [7][9][11] - 行程规划能力差异：马蜂窝注重景点餐厅打卡细节 如颐和园入口选择及餐厅景观位 同程关注出行保障 如长城装备建议和线路难度讲解 携程提供严谨地图路线并直接跳转预订 飞猪考虑出发日交通及落地午餐等前期安排 [14][15] 技术底层优势 - 携程拥有500万数据样本支撑推荐 能从500万个可能匹配中挑出5万个可靠推荐支持1次旅游决策 [11] - 飞猪和同程依托DeepSeek技术增强深度思考能力 飞猪集成DeepSeek和阿里通义千问后训练更细致 同程通过垂直数据拓宽思考维度 [11][13] - 途牛AI助手采用端到端多智能体设计 对接机票、酒店、火车票等子应用AI Agent相互协作 飞猪问一问内置行程助手、路线定制师等多专业助手共同驱动 [23] 行业挑战与应对 - 信息准确性受数据更新滞后和数据孤岛影响 航班景点信息变动快 中小景区及非连锁酒店数字化程度低加剧样本缺失 [18] - 场景化定制能力不足 攻略同质化严重 对带宠旅行、老年慢游等小众需求适配差 因训练数据源自模板化博主内容 [20] - 携程通过构建B-C两端AI生态网 借助AI能力帮助B端商家数字化升级并打通数据孤岛 马蜂窝AI路书通过多轮交互获取用户详细偏好生成个性化路书 但需20-30分钟响应时间 [22][24][25] 用户行为与需求 - 年轻用户趋向千人千面个性化规划 成为主流需求方向 [21] - 用户对AI推荐持谨慎态度 调查显示AI预订、比价等功能使用率较低 行程规划功能仅作参考而非完全信任 [18]

旅游业与AI融合趋势 - 旅游业成为AI落地的重要试验场，数字技术如AIGC、3D建模等正在重塑文旅产业格局[1] - 生成式AI激活文旅内容创作，拓展消费场景，如虚拟人物互动、数字孪生空间重构[1] - 预计2025年全球旅游行业AI市场规模将突破7500亿美元（约5.3万亿元人民币）[3] 行业实践与案例 - 携程推出垂类旅游大模型"携程问道"，支持酒店预订、行程规划、菜单翻译等AI服务[4] - 联通在小程序中打造旅游智能体，提供AI搜索和智能客服功能[4] - 上海广播电视台发布"AI+文旅"案例，包括AIGC光影竞赛、MR互动系统等[3] - MiniMax通过文本和视频生成技术落地旅游导览、动态视频打卡等应用[5] 市场潜力与消费趋势 - 中国内地旅游GDP贡献率为4.3%，低于全球平均水平（10%）和北美（11.3%），存在结构性增长空间[9] - 居民人均文旅消费从2018年2.8万元增至2024年4万元，可支配收入增长推动旅游消费释放[9] - 文旅产业具有强拉动性，可带动餐饮、购物等千行百业，是实体经济流量入口[6] 技术驱动的商业机遇 - AI解决文旅业专业生产力供给不足痛点，如广告、影视制作能力普惠化[4] - Agent技术催生个性化内容与服务供给，孵化新商业模式和企业增长点[4] - 企业需将技术势能转化为商业动能，抢占万亿级文旅消费升级先机[9]

科技创新与产业创新双轮驱动 - 科技创新与产业创新互相驱动，加速核心技术攻关与成果转化，构建开放协同的人工智能创新生态 [1] - 2023年中国人工智能核心产业规模达5784亿元，同比增长13.9%，生成式AI企业采用率达15%，撬动关联市场规模14.4万亿元 [1] - 北京、深圳等创新高地构建产学研用协同生态，孕育智能网联汽车、智能制造等19个创新集群 [1] 基础研究赋能产业升级 - 哈尔滨工业大学7项专利通过产学研协同助力企业缩短研发周期12个月，节省成本超500万元 [2] - 搭载技术的"数智乡村管理一张图系统"等产品销售额超1100万元，预计2025年营收突破5000万元 [2] - 广州天河区打造从基础研究到产业落地的全链条体系，广州数科集团依托重点实验室研发核心技术 [2] 关键技术攻关突破瓶颈 - 中国联通"联数网"和"可信数据资源空间"平台提升医疗AI模型训练效率40%，诊断准确率从82%升至91% [3] - 零次方机器人ZERITH-H1集成多类传感器，抓取易碎物成功率从65%提升至95% [3] 场景创新推动产业跃升 - 海尔合肥冰箱工厂运用生成式AI优化注塑参数，实现一键智能调参，显著提升设备效率 [4] - 2025年AI医疗市场规模预计达385亿元，AI助理"小红"和陪诊师"安诊儿"月均服务60万人次 [4] 教育与文旅行业智能化转型 - 智慧教室产品实现外语课实时翻译、数学课精准定位知识短板，教育部布局184个人工智能教育基地 [5] - 携程垂直大模型"携程问道"生成"口碑榜"，日均节约近万小时人力，推动文旅元宇宙等新业态崛起 [5]

科技创新与产业创新双轮驱动 - 科技创新与产业创新互相驱动，加速核心技术攻关与成果转化，构建开放协同的人工智能创新生态 [1] - 2023年中国人工智能核心产业规模年增13.9%至5784亿元，生成式AI企业采用率达15%，撬动关联市场规模近14.4万亿元 [1] - 北京、深圳等创新高地构建产学研用协同生态，孕育出智能网联汽车、智能制造等19个创新集群 [1] 基础研究赋能产业 - 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心的7项专利通过产学研协同，助力企业缩短产品研发周期12个月，累计节省成本逾500万元 [2] - 搭载基础研究技术的"数智乡村管理一张图系统"等产品已创造超1100万元销售额，预计2025年营收突破5000万元 [2] - 广州天河区打造从基础研究到产业落地的全链条体系，广州数科集团依托重点实验室聚力关键核心技术研发 [2] 关键技术攻关突破瓶颈 - 中国联通牵头建设"联数网"并发布共享数据集，医疗AI模型训练效率提升40%，诊断准确率从82%跃升至91% [3] - 零次方机器人ZERITH-H1人形机器人集成多类传感器，抓取易碎物成功率从65%提升至95% [3] 场景创新驱动产业跃升 - 海尔合肥冰箱工厂运用生成式AI与机器学习优化注塑参数，实现一键智能调参，设备效率显著提升 [4] - 制造业领域AI融入解决效率低下、资源浪费、定制困难等痛点，促成生产系统与消费数据的实时交互 [4] 医疗领域AI应用 - 预计2025年AI医疗市场规模将达385亿元 [6] - 复旦大学附属妇产科医院与钉钉共创AI助理"小红"，浙江省卫生健康委的AI陪诊师"安诊儿"月均服务60万人次 [6] 教育变革与文旅创新 - 教育部布局184个人工智能教育基地，智慧教室产品实现外语课数字翻译、数学课智能系统精准定位知识短板 [6] - 携程垂直大模型"携程问道"生成"口碑榜"，日均节约近万小时人力，推动文旅元宇宙、数字藏品等新业态崛起 [6] 人工智能与千行百业深度融合 - 人工智能与各行业场景深度融合，为新质生产力注入动能，持续开拓产业新疆域 [7]

美团AI战略布局 - 公司首次公布美团旅行AI新进展 发布国内首个面向酒店商家的AI工具"美团既白" 该工具从高效获客 长效经营 重塑服务三方面帮助酒店从业者转向数据决策 [1] - 公司AI策略从默默布局转向主动进攻 创始人王兴强调利用一切资源主动应对颠覆性技术 认为这是唯一有效的策略 [1] - 公司预计6月发布针对C端的"AI旅行助手" 为用户提供旅行规划等服务 实现更精准供需匹配 [3] 美团既白AI工具功能 - 解决酒旅行业人效问题 如将品牌门店SOP 应急预案 服务标准接入AI大模型 提升一线服务响应速度 [2] - 整合本地活动实时数据(如演唱会 考试 节假日流量)和历史预订曲线 生成动态经营建议 [2] - 通过AI自动识别客人历史偏好(如房型 餐饮忌口) 结合天气 交通信息响应个性化诉求 帮助提高深度服务能力 [2] - 杭州黄龙饭店使用后节省70%分析时间 管理者无需手动翻查历史数据即可获得结果 [2] 行业竞争格局 - 酒旅业务一季度收入643.24亿元 同比增长17.8% 但市场竞争激烈 [3] - 同程旅行3月推出"程心AI"接入DeepSeek 提供"AI+实时预订"服务 [3] - 携程2023年7月发布旅游行业首个垂直大模型"携程问道" [3] 公司AI技术能力 - 内部已有52%代码由AI生成 基础大模型能力接近GPT-4o水平 [6] - 一季度研发投入58亿元 同比增长15% [6] - 免费AI编码应用NoCode进入灰度测试 年内将推出多个AI应用助手 [6] - 外卖"神抢手"接入DeepSeek 提供商品缘分测试功能 [7] 投资布局 - 通过投资并收购"光年之外"抢占先机 同时投资智谱 月之暗面等大模型头部企业 [6] - 硬科技投资项目占比过半 覆盖机器人 人工智能 半导体 自动驾驶等领域 [6] 行业分析师观点 - 大模型技术可提升用户体验(精准匹配需求)和商家经营效率(提供建议) 还有智慧城市应用潜力 [4] - 公司已投资多家AI企业 未来将迎来各业务应用自研大模型技术的爆发期 [5] - 本地生活涉及的物流 服务业具有劳动力密集 高频互动特点 是AI改造潜力领域 [7]

财报表现 - 2025年一季度公司整体经营收入138.5亿元，同比增长16.18%，归属股东的净利润42.77亿元，同比微降0.81% [6] - 住宿预订业务收入同比增长23%，成为营收增长主要驱动力，票务业务收入增速放缓至8.4% [6] - 海外市场总预订量同比增速超60%，入境旅游预订同比增长超100%，APEC免签国家酒店预订量激增240% [7] 业务结构 - 住宿与票务为两大支柱业务，国内酒旅业承压明显：华住集团RevPAR同比下降4%至208元/晚，经济舱平均票价同比下降15.1%至845元 [7] - 海外业务成为增长引擎：出境酒店和机票预订恢复至2019年120%水平，Trip品牌营收占比或从10%提升至18%，远期目标达1/4-1/3 [7][8] - 国际化布局基础：2016-2019年收购MakeMyTrip、Skyscanner等平台，亚洲市场供应链优势显著，抽佣率低于同行 [8] AI战略进展 - AI助手"Trip Genie"使平均用户会话时长增加50%，AI工具处理超80%售后咨询，日均节约客服人力超1000人 [10] - 推出垂直模型"携程问道"，但实际应用场景有限，行业痛点仍集中在客服效率提升而非核心行程规划 [11] - 高管调整强化技术方向：首席产品官与首席科学家均技术出身，负责AI战略制定与技术并购 [12] 竞争格局 - 对比国际龙头Booking，其2024年净利润58.8亿美元远超公司的236万美元 [7] - 亚洲市场通过差异化低佣金策略避开与Booking正面竞争，分析师认为纯海外业务增长潜力更大 [7][8] - 行业普遍面临AI技术瓶颈，当前优势在于数据沉淀，但需加速产品迭代以应对竞争窗口期 [11][12]