全民养虾的时代,你还在等客户打开 APP?

最近，全网都在「养龙虾」

从深圳腾讯大厦门口排队，到华强北Mac Mini三天售罄，连两会代表委员都在聊这只红色的小龙虾。

这款名为 OpenClaw（龙虾）的 AI 智能体，已经不再是一个简单的聊天工具，而更接近一个「操作层」。

以前AI只会”说”，它会”干”。你说一句话，它帮你操作电脑、收发邮件、整理文件、下单购物，甚至订机票。

以往航司赖以生存的 APP、官网、微信、抖音。。

本质上是「用户决策发生的场所」，而现在决策正在被前移到 AI 智能体中。

用户不用再进入你的APP，也就不再感知你的品牌，且这种变化不是渐进式的，而是「断层式」的。

如同地壳运动，你感受不到过程，但版图已经重构。

入口一旦被替代，航司就会迅速从「选择对象」退化为「履约方」。

流量没有消失，只是绕开了你

从数据上看，这种变化已经发生：

OTA 渠道占比持续提升（部分航司已超过 70%），超级 App（如支付类、出行类平台）正在成为交易入口，语音助手与 AI 智能体已经开始接管搜索行为。

用户没有减少，但访问航司路径正在发生结构性变化。

过去路径是线性的：搜索 → 进入航司APP → 比价 → 下单，整个过程，用户都在你的地盘上。

现在越来越多的路径变成了：需求表达 → AI 处理 → 收到确认短信。

全程没有打开任何航司APP，这个过程中，航司损失的并不仅仅是「渠道」，还失去了三项关键能力：

用户行为数据沉淀能力（你不再知道用户为什么买）

价格呈现与引导能力（你无法影响选择顺序）

品牌认知的构建能力（你跟用户已没有接触点）。

换句话说，航司正在逐步退出「决策环节」。

历史上，类似的事情已经发生过。

在 OTA 诞生初期，航司也曾认为：

OTA只是渠道补充，核心仍在线下渠道，然而用户逐渐习惯在 OTA 比价，最终形成对平台的依赖。

在AI 时代，这种改变将比 OTA时代更「快且彻底」，OTA 至少还会展示航司品牌，而AI 只返回「最优解」，而这个「最优」的定义权，并非航司。

怎样才能让我的航司出现在AI的答案里？

其实这也是当下最容易走偏的地方。

很多航司仍在加码：直播带货、内容种草。

这些手段在当下下是有效的，因为它们作用于「人」，但在 AI 时代，智能体不会理解情绪，它只会处理结构。

换句话说：未来航司要解决的核心问题可能不仅是「用户会不会来」，而是「如何让 AI 便捷的调用你的能力」，否则再多营销动作，都会「事倍功半」。

AI 不是魔法，她是动能的放大器

如果说外部入口的转移是航司不能失去的「战场」，那么内部效率的重构，则是航司完全可以主动掌握的「壁垒」。

不同航司间的效率鸿沟，同样正在被AI撕得越来越大。

飞机故障排查。机务手册动辄几千页，故障代码组合成千上万，历史案例散落在各种记录本里，有的还是纸质归档。一个资深工程师，查手册、调案例、做判断，平均40分钟起步。

而一些领先航司的 AI 应用已经取得不错的成果：

某航司机务系统在引入 AI 辅助诊断后，排故时间从平均 40 分钟缩短至 5 分钟以内；在复杂天气下，机型置换/恢复方案生成时间从数小时压缩至 10 分钟级；在线客服系统通过大模型，实现超过 60% 的自动应答率。

然而，这些成果很容易让人们产生一种错觉，认为「强大的模型=能力提升」。

但如果真往下捋一捋，就会发现机务系统之所以可以快速落地 AI 是有原因的：

机务领域的数据，很早就被充分治理过：

维修知识充分结构化（而不是 PDF 堆积）

历史工单非常清晰（而不是原始堆叠）

各系统口径早已统一（而不是各说各话）

在未来，每一笔维修日志、每一次客服对话、每一单退改签行为、每一条会员轨迹，本质上都会成为AI智能体的「训练样本」。

如果缺少这些基础数据和前置工作，AI 智能体要么无法工作， 要么输出将不可控。

只能说那句老话的含金量还在上升：

Garbage In Garbage Out

对于航司这种高安全可靠性、高复杂性的行业，AI 的「高效出错」比「低效正确」将更为致命。

为什么大多数 AI 项目“只听其声”？

近年，其实行业里已经有不少航司在吃 AI 的螃蟹了，但大多数还是“雷声大雨点小”。问题的关键，不在技术也不是钱不够，而在「断层」。

目前航司内部普遍存在两类人：

业务人员（熟悉业务流程与规则，但缺乏数字化表达能力）

技术人员（理解AI 模型与系统，但缺乏业务判断）

这中间缺失了一层关键角色：能够完成「业务 → 数据 → 系统」的翻译者。

这个角色，本质上是在做三件事：

将成熟业务经验拆解为可计算、可记录的规则

明确哪些数据是关键变量、哪些数据不那么重要

推动跨业务、跨系统的标准统一和流程衔接

然而现实是，这类复合型人才极其稀缺，也缺乏明确的培养路径。

这就导致一个现象：AI 项目很容易启动，买到强大的模型也不难，但智能体始终难以规模化落地产出。

航司推进 AI 应用的三步心法

如果一定要给出航司推进 AI 应用的路径，可归纳为三个阶段：

第一步：完成「数据资产化」（打地基）

目标不是「上 AI 」，而是要先解决内部数据质量问题：

建立统一的数据标准（命名、口径、字段）、清洗历史数据，优先处理高价值场景（如航网、收益、运控、客服）、将非结构化内容（文档、手册）转为结构化的知识。

以收益管理为例，将历史运价、竞品数据、客座率、节假日影响数据清洗对齐，形成可被 AI 模型调用的结构化数据集，远比直接把“脏数据”喂给“龙虾”来的有用。

第二步：构建「可被调用的能力」（接电源）

在基础数据可用的基础上，未来航司的重点工作不再只是APP的升级和美化，而是背后标准化 API 能力建设将越来越重要。

原子化的产品、价格、客规的查询、预订、改签等核心能力、快速的接口响应速度与稳定性、清晰明了的调用信息展示策略等等对 AI 的接入将至关重要。

哪家航司的 API 接口更全面、更稳定、响应更快，谁就更容易进入 AI 的候选序列。

第三步：重建「决策影响力」（回到牌桌）

当航司接入 AI 智能体后，才有资格谈「竞争」

航司将通过交易数据反馈优化产品排序逻辑（类似收益管理，但面向 AI）

构建差异化产品（不只是价格，而是规则与组合）

为部分关键场景中开发更复杂的组合能力（如高端会员、复杂行程）

这一阶段的核心，不再是争夺入口，而是在 AI 体系中提升「被选择的概率」。

结语：航司真正该养的，不只是龙虾

「龙虾」其实只是一个信号，它可能在提醒整个行业：

入口正在切换，秩序正在重建

真正决定航司未来竞争力的，可能不再只是机队规模、航线网络和营销策略，还要看航司背后多年积累的底层数据体系是否足够扎实。

如果基础数据是混乱的，那么 AI 只会放大混乱，而数据如果是清晰的， AI 才会成为竞争力的杠杆。

相信在不远的将来，航司面临的将不再是：

「如何获取用户和流量」，而是一个更现实的问题：

你的航班数据，是否还在 AI 的候选列表之中？