生态闭环 vs. 数据密度：通义千问与豆包春节旅游规划深度评测

TL;DR：

通义千问与豆包在旅游规划领域已从“聊天机器人”进化为“生活助手”。通义千问凭借阿里生态实现了“规划-导航-购票”的一键闭环，适合追求效率的“行动派”；豆包则以极高的数据密度和信息详尽度见长，更适合需要深度参考的“数据派”。

在 2026 年春节出行高峰的背景下，AI 工具的竞争已从单纯的语义理解转向了实用的场景落地。本次评测的对象是国内 AI 领域的两位顶流：通义千问 (Qwen) 与 豆包 (Doubao)。

通义千问背靠阿里系生态（高德、飞猪、饿了么等），其核心定位已向 AI Agent（智能体） 转型，强调对真实服务链条的调动能力。¹ 相比之下，字节跳动旗下的豆包则上线了“超能模式”，旨在通过大规模网页搜索和更强大的底座模型提供极高信息密度的专业建议。²

在实际测试中，我们将目标设定为“春节期间从广州到成都的出行与 5 天深度游规划”。

针对春运期间“一票难求”的痛点，两款 AI 展现了截然不同的策略：

通义千问： 侧重于可执行性。它不仅识别出少数仍有余票的车次，还提供了极其周到的“弹性方案”，例如根据 2 月 15 日起全国高速免费的政策建议自驾，并提示白云机场新航站楼的误机风险。其生成的 HTML 格式攻略支持手机直观预览。
豆包： 侧重于信息广度。在“超能模式”下，豆包列出了超过 10 个可购票车次及详尽的航班列表，数据准确度极高。但在灵活性上略显不足，例如未能自动关联高速免费的时间窗口。²

在旅游攻略生成上，AI 的进步显著：

通义千问： 提供了带有地理轨迹的可视化地图，并将景点间的物理距离（如武侯祠与锦里仅 453 米）纳入考量，行程安排逻辑严密。
豆包： 虽然缺乏精美的 HTML 页面，但其文字排版的信息量巨大。它为每天的行程提供了具体的门票价格预测和餐饮推荐，其预算明细（如交通费计算）在实测中比千问更贴合实际票价。²³

基于实际测试过程，我们对两款工具进行了核心维度的量化评价：

评测结果快照：

响应速度： 通义千问在算力扩容后，智能体生成速度提升明显；豆包在超能模式下搜索耗时略长，但输出质量更高。

生态整合度： 通义千问支持直接跳转飞猪购票、高德导航；豆包目前仍停留在建议层面，需用户手动跨 App 操作。

评测维度	通义千问 (Qwen)	豆包 (Doubao)	说明
功能完整性	9.5	8.8	千问具备跳转购票的完整闭环能力
易用性	9.2	8.5	千问的图文交互和 HTML 链接体验更佳
准确性与可靠性	8.6	9.0	豆包在底层数据和票价计算上更精准
性能表现	8.9	8.7	两者在大规模并发下均保持了良好的稳定性
适用场景	9.4	8.8	千问更适合处理复杂的、需要调用外部服务的任务
成本效益	9.8	9.8	均为免费工具，实用价值极高

通过本次评测，我们可以清晰地看到两者的市场定位差异：

通义千问的优势： 在于**“服务即触达”**。它不仅仅是提供一段文字，而是通过生态连接，将 AI 规划直接转化为购票、打车等具体动作。这种“AI Agent”模式极大地降低了用户的跨平台试错成本。¹
豆包的优势： 在于**“信息无死角”**。它的搜索增强能力（RAG）表现出色，能提供更充实的备选方案，适合那些希望掌控所有细节、倾向于“自己动手”的深度旅游爱好者。³

局限性分析：

推荐使用通义千问的情景：
- 需要快速预订机票、酒店，追求“一站式”解决问题。
- 第一次前往陌生城市，需要直观的地图导航和避坑建议。
- 需要将攻略分享给同行的朋友（HTML 链接极具分享友好度）。
推荐使用豆包的情景：
- 对价格极其敏感，需要比对大量的车次和航班实时数据。
- 需要深度了解当地文化历史背景（豆包的多模态识别与背景讲解能力较强）。
- 在规划过程中，需要 AI 提供更多元化的路线备选而非单一最优解。

综合评分：

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

专家建议： AI 已从“搜索引擎的替代品”进化为“生活流程的管理者”。在 2026 年的春节出行中，建议采取“豆包查明细、千问做闭环”的组合策略。利用豆包的详尽数据进行方案筛选，再利用通义千问进行最终的路线可视化与一键购票，将极大地提升出行效率。

参考资料