酒店业人工智能的发展历程与应用展望

1. 人工智能：古老而常新的领域

1.1 名词提出：源远流长的发展轨迹

图1 人工智能的发展历程

在大众认知里，人工智能仿若近十年才崭露头角的新兴技术，是当下炙手可热的“潮词”。实则不然，自 1950 年图灵测试提出，或是 1956 年 “人工智能” 术语正式诞生，这项技术已跨越了 70 多个年头。若再往前追溯，布尔和德・摩尔根提出 “思维定律”，巴贝奇发明差分机，人工智能的发展历程更是超过 200 年。其今日的火爆并非偶然，而是人类长期思想沉淀与实践积累的结晶。

1.2 算法推进：漫长的蛰伏期（1970 - 2015）

图2 深蓝计算机战胜卡斯帕罗夫是人工智能的里程碑事件

从学术定义来看，1956 年达特茅斯会议标志着人工智能正式诞生。在短暂发展，诞生第一台通用机器人 Shakey 和首个聊天机器人 Eliza 后，便陷入长期低谷。究其根源，人工智能试图以算法攻克 “智能” 难题，却受限于当时计算机的运算速度与存储能力。尽管期间涌现出专家系统、决策支持、商业智能等诸多概念与思想，整体发展仍难有重大突破。1997 年，IBM “深蓝” 计算机战胜国际象棋冠军，看似重大进展，可 “深蓝” 是配备 32 个 CPU、256MB 内存，运算速度等同于 1000 台普通计算机的定制超级计算机，成本高昂，难以推广应用。这一阶段历史的重要启示是：算法+数据是人工智能发展的两条腿，缺一不可，当一个企业、组织计划将AI应用推向深入时，大量、精准的数据具有基础性作用。

1.3 大数据：人工智能爆发的关键驱动力

2017 年前，人工智能的根基逐步稳固。理论层面，深度学习算法、神经元概念的提出完善了基础，GAN（对抗式生成网络）和 Transformer 架构相继问世，为大模型预训练算法架构奠定基石；硬件方面，计算机与互联网迅猛发展，大数据和云计算提供支撑。2016 年，谷歌 AlphaGo以4:1战胜世界围棋冠军李世石，将人工智能关注度推至新高潮，其最高配置达1920个CPU和280个GPU。此时，大数据和云计算将AI成本降至民用级别，成为人工智能再度崛起的核心因素。当下广受关注的AI领域主要包括：

AI 大模型：语言交互与思维能力革新

基于大模型技术，2018 年发布的 BERT、GPT 等大语言模型，2020 年的 GPT - 3，在自然语言理解与生成任务中表现卓越。2022 年 ChatGPT 更是在对话、翻译、写作等方面能力出众。不过，彼时 AI 成本居高不下，ChatGPT 和百度文心一言采用收费模式，应用范围受限。2025 年初，Deepseek 通过算法优化大幅降低训练成本，引发社会广泛关注。

图3 DeepSeek对算法的创新大幅度降低了大模型技术的成本

AI行动能力：民用机器人的普及

随着互联网、传感器等技术进步，机器人应用从工业领域拓展至民用，涵盖情感交流、清洁清扫、安保安防等。智能音箱只需几十元，就能实现语音控制、音乐播放、拨打电话等功能；千元左右的清扫机器人可长期保持区域清洁。2025 年 3 月，中国Monica推出Manus，具备软件操作、预订酒店等功能，可看做通用型AI智能体产品。

2. 酒店业人工智能发展历程

2.1 酒店业典型的早期智能化应用

酒店运营中的智能应用

Opera 作为酒店行业极具代表性的 PMS（Property Management System，物业管理系统）应用，早在2006年左右发布的Opera 5.0版本中，便已集成商业智能（BI，Business Intelligence）功能，尽管确切增加该功能的起始时间难以追溯。其核心在于对 Opera 系统内数据展开多样化操作，诸如数据统计、深度分析、精准图表绘制以及趋势预测等。借助这些功能，酒店运营者能够依据数据洞察业务状况，为决策提供有力支撑。例如，通过对历史入住数据的分析，精准预测不同季节、不同房型的入住率，进而合理调整房价与营销策略。

图4 Opera中的商业智能属于人工智能早期行业应用

智能化在酒店领域的另一典型场景是慧评的诞生。慧评运用语义分析技术处理酒店在线点评数据，开辟了酒店质量评价的模式。过去，酒店难以全面、深入地了解客人反馈，而慧评通过对海量文本数据的挖掘，能够提炼出客人对酒店各个方面的评价，从房间设施、服务质量到餐饮水平等。随着行业的发展，该领域应用已演进至客户体验管理（CEM，Customer Experience Management）阶段。以美国的 Medallia 和中国的华客为代表（如图5），它们不仅能收集、分析客人反馈，还能基于这些数据制定针对性的改进策略，实现对客户体验的全方位提升。比如，通过分析客人对酒店早餐的评价，及时调整菜品种类与供应时间，优化客人的早餐体验。

图5 慧评酒店点评平台和华客客户体验管理平台

酒店机器人和传感器应用

2014 年前后，国内酒店产业掀起一轮 “智慧化” 热潮，一批专为酒店打造的机器人应运而生，云迹物品递送机器人、擎朗餐饮机器人、九号、猎豹等纷纷崭露头角（见图 6），就此拉开国内酒店机器人应用的大幕。这些机器人的出现，极大地改变了酒店运营模式。以云迹物品递送机器人为例，它能够精准按照预设路线，将客人所需物品，如毛巾、洗漱用品等，及时送至指定房间，不仅提升了物品递送效率，还减少了人力成本。在繁忙时段，员工往往分身乏术，机器人的协助有效缓解了服务压力，确保客人需求能得到快速响应。

图6 物品递送和收餐机器人在中国酒店业应用广泛

从应用范围和数量来看，中国酒店在机器人应用方面已显著超越欧美同行，出货量占全球销量的60%。这一领先优势背后，得益于国内庞大的酒店市场需求以及对新兴技术的积极接纳态度。众多酒店纷纷引入机器人，覆盖从大堂服务到客房服务的多个环节。在一些高端酒店，机器人还承担起引导客人、解答简单咨询的任务，为客人带来新奇的入住体验。

与此同时，传感器在酒店中的应用也日益广泛。在客房内，温湿度传感器实时监测环境数据，自动调节空调、加湿器等设备，为客人营造舒适的居住环境。

智能收益管理和价格管理

酒店行业对收益管理和价格管理的探索由来已久，早期便基于需求预测进行价格调整，以追求利润最大化，这一领域极为契合AI 技术的介入，为酒店运营带来了新的突破与提升。比如华住酒店借助AI 算法，对历史数据进行深度挖掘与分析，涵盖了不同季节、不同时段、不同地区酒店的入住率、房价、市场供需情况，以及竞争对手的价格策略等多维度信息。通过对这些数据的精准分析，AI 系统能够精准预测未来一段时间内酒店的入住需求趋势。例如，在旅游旺季来临前，系统依据过往年份同期数据、当前市场热度以及周边景区活动安排等因素，准确预判出特定区域酒店的入住高峰时段与潜在客流量。

2.2 酒店大模型应用现状

大模型技术如浪潮般迅速普及，众多酒店及酒店从业者已敏锐捕捉到这一趋势，积极在工作中引入AI 技术，在多个领域展开了富有成效的探索与实践。

抢夺AI客户流量入口

图7 AI推荐酒店时基本上采取兼顾品牌酒店与单体酒店

在当下的消费市场中，年轻一代消费者的搜索习惯正悄然发生转变。部分年轻消费者不再单纯依赖传统的搜索引擎或在线旅游平台（OTA）来寻找心仪的酒店，而是将目光投向了 AI 工具。AI 工具在酒店推荐方面展现出独特的优势，其决策过程更为理性，不再过度偏向品牌因素，而是将性价比置于重要考量位置。从实际情况来看，AI 在推荐酒店时，会刻意在品牌酒店与单体酒店之间寻求平衡（如图 7 所示）。这一现象具有深远的行业影响，对于品牌酒店而言，过去凭借品牌效应积累的流量优势在 AI 平台上被短暂削弱，市场竞争格局被重新洗牌。而单体酒店则迎来了难得的发展契机，获得了与品牌酒店在流量获取上的平等对话权。

与此同时，大型OTA平台在这一新兴领域尚未建立起绝对的流量垄断地位。在AI技术主导的酒店搜索场景中，OTA平台的传统优势受到冲击。然而，未来的市场走向仍充满变数。一方面，OTA平台和品牌酒店拥有丰富的数据资源，若它们大量投喂数据，通过优化算法，有可能实现对 AI 平台流量的有效控制，重新夺回流量主导权；另一方面，AI 平台基于自身的技术逻辑和算法独立性，也可能持续 “偏爱” 单体酒店，根据消费者真实需求，提供更加多元化、个性化的酒店推荐，从而打破品牌与规模的壁垒。这种不确定性为酒店行业的未来发展增添了诸多想象空间，无论是酒店从业者还是行业观察者，都在密切关注着这一领域的动态，期待市场给出最终答案。

用AI实现个性化的服务（如智能回复、投诉处理和方案制定等）

在过去，酒店服务流程中，问询答复、网评回复以及投诉处理环节常常呈现出千篇一律的模式。无论是面对商务出行客人的特殊需求，还是休闲度假客人的个性化诉求，酒店给出的回应往往缺乏针对性，给客人留下“不走心” 的负面印象。然而，AI 工具的出现为这一困境带来了转机。借助先进的算法与大数据分析能力，AI 能够深度剖析客户数据，精准把握每位客人的个性偏好，从而高效处理各类服务需求（如图 8）。

图8 面对不同背景的询问，AI会根据客户背景采取不同语言

例如，当来自不同地域、有着不同文化背景的客人进行询问时，AI 会依据客户过往行为数据、预订信息等，迅速判断其语言习惯与沟通风格，采用相应的语言表达方式予以回复。对于习惯简洁明了沟通的商务客人，AI 回复会直奔主题，提供精准信息；而面对注重情感交流的休闲客人，AI 回复则会更加亲切、富有温度，营造良好的互动氛围。

投诉处理方面，AI 同样展现出卓越的能力。它能够快速识别投诉内容的关键要点，结合客户历史数据，分析投诉背后可能隐藏的深层次需求。比如，若一位常客投诉房间隔音效果差，AI 系统可从其过往入住记录中了解到该客人对安静环境的高要求，进而在处理投诉时，不仅及时为客人更换安静房间，还可额外提供一些贴心补偿，如赠送早餐券或免费升级房型，以此有效化解客人不满，提升客户满意度。

图9  AI工具根据CRM系统中的客户数据自动生成接待方案和检查表

此外，AI 还能够根据客户数据制定个性化接待方案（如图 9）。通过整合酒店客户关系管理（CRM）系统中的客户数据，AI 能够全面了解客人的喜好、禁忌以及特殊需求，从房间布置、餐饮安排到活动推荐，为客人量身打造专属接待方案。同时，借助酒店知识库与组织架构图，AI 可自动将方案中的各项任务明确分配至具体责任人，确保每个服务环节都能落实到位。不仅如此，AI 还能自动完成表单制作等繁琐日常工作，极大提高工作效率，减少人工出错概率。

然而，要让AI 平台发挥最大效能，实现更深入、精准的服务分析，酒店需向其提供丰富且详细的数据，涵盖客户信息、销售渠道、价格策略、支付方式等多方面。这意味着酒店要将自身核心知识库交付给 AI 平台，而目前绝大多数酒店出于数据安全、商业机密保护等顾虑，难以接受这一做法。这一矛盾成为制约 AI 在酒店个性化服务领域进一步拓展的关键瓶颈，如何在保障数据安全与发挥 AI 优势之间找到平衡，成为酒店行业亟待解决的重要课题。

用AI实现文案生成与媒体处理

在文案生成方面，酒店面临着多样化的写作需求。个性化营销文案成为吸引客人的关键手段。借助大模型，酒店能够依据客户的历史消费记录、偏好以及当前市场趋势，生成极具针对性的营销内容。例如，针对频繁入住商务房型且对健身设施有较高关注度的客户，AI 可生成类似 “尊贵的商务精英，我们为您精心准备了配备高端健身器材的专属商务套房，助您在繁忙的商务行程中也能保持活力。现推出限时优惠，预订即享额外折扣，期待您的再次光临。” 的个性化营销文案，精准触达客户需求，提高营销转化率。

用AI开展运行监控和智能分析

比如AI 火灾预警系统以先进的图像识别技术为核心基础，经过大量火灾场景图像数据的训练，能够精准识别画面中的火焰与烟雾特征，比如黄龙饭店和海康威视合作对监控视频进行分析，实现了火灾监控、客户关怀、行为评估等功能，比如厨房的“动火离人”模块可以自动识别初起火灾，提高酒店安全性；客房部，通过电子工牌记录客房打扫过程，能够记录床单是否更换，是否有客人遗留物品等功能。

总结

从更宏观的角度来看，人工智能已成为社会发展的必然趋势，酒店业也积极投身其中，近期行业内涌现出大量探索和实践，彰显了AI领域的强大创新活力，然而，现阶段酒店业所呈现出的 AI 应用成果，仅仅只是其巨大价值体系中的冰山一角，许多潜在的价值尚未得到充分挖掘。一方面，现有的人工智能技术尚未完全成熟，在算法优化、模型训练等关键环节还存在提升空间，限制了 AI 在酒店业的应用效果；另一方面，行业知识库和酒店运营库的数据积累不够丰富、完善，数据的质量和可用性也有待提高。

展望未来，随着人工智能技术的持续迭代与升级，以及行业知识库、酒店运营库的不断充实与优化，AI 和机器人在酒店业的真正价值必将得到更为充分的释放，为酒店业带来全方位、深层次的变革。关于这些令人期待的发展趋势与应用前景，我们将在后续文章中展开更为深入的畅想与探讨，敬请期待下篇——从机器人GRO到智能MOD。