一、AI + 旅游市场发展概况
1.1 市场规模与增长动力
2025 年中国智慧旅游市场规模有望突破 14.5 万亿元，人工智能在各旅游场景的实际落地与深化应用，已成为推动市场持续增长、实现智慧转型的核心驱动力。AI 正以 "技术 - 场景 - 效能" 三位一体的模式推进新质生产力在旅游行业渗透重构，加速行业智能化转型进程。
当前，AI 对智慧旅游的赋能主要基于两大支柱：一是 AI 技术的突破性进展为行业智能化提供了坚实的底层能力；二是以 DeepSeek 等平台为核心构建的应用协同体系，逐步形成了开放、联动的 AI 产业生态。与此同时，AI 向各行各业的深度渗透与业务重构趋势，也持续推动旅游产业将核心业务与人工智能紧密结合，加速整体转型进程。
1.2 AI 赋能智慧旅游的技术体系
AI + 旅游的技术体系遵循清晰的三层架构：底层是算力与基础模型平台，提供核心动力；中层是 AI 能力与业务中台，实现服务与流程协同；前端是面向游客、企业及目的地的场景化应用。这一架构共同驱动着旅游业向智能化、个性化与高效化的全面演进。
底层技术基础方面，底层算力与模型的根本性突破，为 AI + 旅游奠定了坚实的技术基础。大模型能力的平民化普及、云原生架构与算力成本的持续下降，显著降低了应用门槛并提升了运行效率。与此同时，中台化能力的成熟大幅缩短了开发周期、降低了技术门槛，智能体框架的兴起更实现了 AI 工具与业务流程的深度融合。而前端应用的集中爆发，则为各类智能交互场景的落地提供了广泛可能。
中层能力中台包括 AI 能力中台、应用中台和业务数据中台，分别支撑对话服务、推荐服务和预测服务三大核心能力，覆盖 C 端游客、B 端企业和 G 端景区的各类需求。
1.3 AI + 旅游产业生态格局
国内 AI 大模型产业发展火热，DeepSeek 的问世引起业界的广泛关注。现阶段，DeepSeek 已依靠其开源技术优势构建了特色生态，在国内初步形成了以其为核心的技术应用协同体系，全面激活了国内的大模型产业。从底层算力资源到通用开源大模型，从应用智能体到行业解决方案，已快速构建起围绕 AI 的产业生态。
在应用生态方面，形成了通用大模型、垂类 OTA AI 助手、内容平台 AI 工具、第三方独立应用以及深耕本地的垂类区域行程规划助手五大类产品格局，覆盖了从通用信息查询到专业行程规划的全场景需求。
1.4 AI + 旅游场景成熟度分析
"AI + 旅游" 的应用已渗透至游客、平台与目的地等全价值链。其中，在信息服务和体验提升等直接服务场景中，市场成熟度最高；行程规划其应用尚处于初步探索阶段，但市场热度与需求高涨。
从技术成熟度和市场需求两个维度来看，游客侧的导航导览讲解、旅游信息服务、旅游体验提升等场景技术成熟度和市场需求双高；无人化设施及巨量智能应用、AIGC 营销及数字人等场景技术成熟度中等但市场需求较高；政府治理应用、旅游行程规划助手等场景技术成熟度较低但市场需求正在快速增长。
二、用户行为变革：AI 重塑旅行决策链路
2.1 AI 成为新的旅行决策入口
传统路径 "搜索→OTA→预订" 正在被重构。用户通过对话式 AI 获取信息与方案，AI 开始成为旅行决策的前置入口。调研显示，超过 86% 的用户已经尝试过通过 AI 咨询旅行计划，这意味着 AI 已经开始进入旅行规划阶段，但当前仍处于探索期而非依赖期。
当用户计划前往一个陌生目的地时，信息获取的入口正在发生变化。用户最常使用的信息来源包括社交媒体占 65.40%，对话式 AI 占 59.51%，传统搜索引擎占 43.39%，向朋友咨询占 17.33%。超过 65% 的用户将内容平台与 AI 作为首要入口，这一数据表明，旅行决策入口正在从「搜索时代」走向「内容 + AI 双入口时代」。在这一结构中，内容平台负责激发旅行灵感，AI 工具负责整理信息与生成方案，两者正在共同构成新的旅行信息获取路径。
2.2 用户对 AI 的信任边界与使用习惯
尽管用户会使用 AI 获取旅行建议，但在涉及消费决策时，仍然会进行二次验证。当 AI 提供具体酒店或航班信息时，67.5% 的用户会复制信息后前往 OTA 平台核实，16.69% 会点击信息来源查看详情，12.59% 会直接预订，只有 3.20% 完全相信 AI 推荐。这表明，AI 在当前阶段更像是旅行规划的 "第一参考来源" 而不是最终交易入口，用户仍然需要看到实时价格、库存以及真实评价。
在对话式 AI 中，用户通常会获得一份推荐清单。调研显示，当 AI 列出推荐列表时，64.02% 的用户会认为排名第一的品牌更权威，35.98% 会认为这是广告。超过 60% 的用户会对 AI 推荐的首位品牌产生默认信任，这意味着，在 AI 搜索环境中，排序不仅仅是技术结果，也可能成为一种新的信任背书机制。
2.3 不同人群的 AI 使用差异化特征
收入越高，AI 使用频率越高。在月均可支配收入 5 万元以上的人群中，50% 已经将 AI 作为主要搜索工具，明显高于中低收入群体。高收入用户更看重效率与信息整合能力，针对高端旅游产品如高端酒店、定制旅行，应重点布局 AI 行程规划和智能推荐。
年轻用户对 AI 视觉反而更严格。18-30 岁人群中有 49.4% 对 AI 模特或 AI 视觉产生负面评价。针对年轻用户的品牌营销，应减少明显 AI 痕迹的素材，更强调真实博主内容、现场拍摄和原生社交媒体影像。
男性更容易被视觉冲击吸引，而女性更看重真实感与生活方式表达。旅游视觉内容可以进行性别差异化表达：男性用户强化视觉奇观与场景震撼，女性用户强调真实体验与生活方式感。
出游频次越高，AI 依赖度越高。53% 的极高频旅行者年 10 次以上经常使用相关工具。针对高频旅行用户，应重点开发 AI 行程规划、自动比价和自动权益申请功能。
收入越高，用户越容易接受 AI 推荐价格。22.4% 的高收入群体中会直接根据 AI 推荐价格预订。高端用户的 AI 推荐可以直接承接交易转化，而价格敏感人群仍需提供比价机制。
AI 使用频率与交易信任度呈明显正相关。30.7% 的经常使用 AI 的用户已经愿意在 AI 场景完成预订。随着 AI 使用频率提升，AI 推荐的交易转化能力将逐步增强。
值得注意的是，AI 时代反而放大了真人服务价值。在月收入 5 万元以上的人群中，75.86% 愿意为真人定制服务支付溢价。溢价意愿与收入呈显著正相关，在 AI 普及的未来，真人管家、人工定制与真实体验将成为高端旅游的重要差异化价值。
2.4 旅行全流程的 AI 渗透情况
从 2024 年下半年起，"AI + 旅游" 在社交媒体上的关注度与认知水平呈现持续攀升态势，至 2025 年节假日期间更出现显著的讨论高峰。2025 年声量同比增长 243%，AI 已不再停留于概念探讨阶段，而是真正渗透并重塑用户的出行决策与旅行体验中。
目前，在 AI 旅游工具的使用频率方面，超七成受访者已形成使用习惯，其中 "经常使用" 者占比达 27%。从年龄分布来看，使用行为呈现出两极化特征：41-55 岁人群的 "经常使用" 比例最高达 30.10%，而 18 岁以下群体则在 "偶尔使用" 区间以 68.57% 的占比占据主导。在地域上，用户使用频率呈现显著的阶梯式递减态势，一线城市经常使用率为 31.44%，二线城市为 27.67%，三线城市为 27.20%，四线城市为 23.78%，展现出城际之间的数字基建差异。
翻译工具是旅游场景下游客最常使用的 AI 工具，使用率达 55.1%，AI 旅行顾问、动态价格预测和签证助手等旅行前阶段的 AI 功能使用频率处于高位，分别为 48.9%、46.2% 和 40.0%。从不同旅行阶段来看，行前阶段 AI 工具使用占比达 57%，行中阶段为 43%，行后阶段占比较低。行前阶段已成为 AI 工具赋能旅行全流程中应用最广泛、使用最活跃的关键阶段。
三、游客侧应用：个性化体验全面升级
3.1 AI 旅游工具整体使用现状
AI 旅游工具的使用程度方面，翻译工具是旅游场景下游客最常使用的 AI 工具，AI 旅行顾问、动态价格预测和签证助手等旅行前阶段的 AI 功能使用频率处于高位，行前阶段已成为 AI 工具赋能旅行全流程中应用最广泛、使用最活跃的关键阶段。智能导览机器人、AR 实景导航、虚拟试住 / 试飞体验等行中阶段的 AI 工具使用率相对较低，分别为 37.0%、34.2% 和 34.1%。
在旅行前阶段，尤其在节假日等出游高峰来临前，AI 旅行工具社媒声量呈现显著波峰，已成为用户安排假期出行时的重要辅助手段。从具体应用来看，用户更多依赖 AI 工具完成行程规划与个性化推荐，显示出用户在这一场景下对于 AI 工具的积极尝试。旅行前场景 AI 旅游工具细分使用中，行程规划占比最高达 46%，智能推荐占 36%，灵感激发占 10%，价格监控占 5%，信息助手占 3%。
3.2 行前阶段：行程规划与决策辅助
目前，市场上的 AI 行程规划工具已形成清晰的五大类别格局，主要包括：通用大模型、嵌入交易生态的垂类 OTA AI 助手、内容平台 AI 工具、第三方独立应用，以及深耕本地的垂类区域行程规划助手。
通用大模型以 DeepSeek 为代表，正被广泛用于旅行信息的智能查询与个性化行程规划，成为用户获取旅行灵感和制定方案的新型智能入口。在通用大模型中，豆包与 DeepSeek 已成为用户进行 AI 旅行规划时最常选用的工具。豆包凭借其多模态交互能力与整体体验占据领先地位；DeepSeek 则在文本生成质量上展现出明显优势。
垂类 OTA AI 行程规划工具由垂类 OTA 平台自主研发，通常内嵌于其官方应用内。这类工具将智能规划能力深度融入平台现有交易链路，实现从灵感激发到消费决策的商业闭环。在垂类 OTA 领域，携程与同程旅游的 AI 行程规划助手是用户最常使用的产品。携程 "问道" 聚焦行前规划场景，功能包含出行地点推荐、票价查询、住宿预定、旅游建议及行程规划；同程 "程心" 依托 DeepSeek 大模型和 "程心 AI" 系统，覆盖行前、行中、行后的智能服务生态，包括多语种问答、数字人交互、个性化行程规划等；马蜂窝 "AI 小马" 首创 "主动提问 - 需求校准 - 精准生成" 全流程，用户提交初步需求后，系统生成涵盖行程、住宿、交通、预算及实用贴士的完整方案。
内容平台内置的 AI 助手，其功能并不局限于旅行规划。它主要通过对平台内海量 UGC 内容进行智能解析与重构，从中提取关键信息，自动生成个性化的种草攻略。
第三方独立应用将其全部重心置于行程规划的专业体验上，致力于以中立、客观的立场，为用户提供纯粹且深度的智能规划服务。圆周旅迹是当前具有代表性的第三方独立 AI 行程规划应用，其核心驱动力在于深度整合海量社交媒体 UGC 数据，并依托 AI 技术实现内容的实时更新与精准推荐。其核心功能包括智能链接解析、多维度行程规划、地图路线视角 + 一键智能规划以及行程快速分享。
垂类区域 AI 行程规划功能的开发，主要依托两大路径：一是由景区或目的地管理机构自主开发；二是由垂类 OTA 平台提供技术赋能。这类规划工具的核心在于深度整合区域内的旅游资源，为用户智能规划游览路线，并覆盖交通接驳、门票预订及特殊人群票务等环节，提供一站式智能化行程解决方案。黄山景区 AI 旅行助手能够根据用户的个性化出游需求，智能分解行程要素，通过分析景区内的景点覆盖范围、推荐游览时长，为用户自动生成优化的游览路线、交通接驳方案及门票购买安排；贵州 "黄小西"AI 旅行助手是由贵州文旅部门打造的省级 AI 旅游行程规划助手，面向全省提供智能化服务，其功能涵盖从灵感激发到行程落地的全链条。
3.3 行中阶段：智能导览与实时服务
行中阶段 AI 工具主要应用于智能导览、AR 实景导航、实时信息服务等方面。AI 通过深度整合景区信息与提供智能导览，显著提升了景区的信息服务水平，使游客能够更高效、更便捷地获取所需信息。
AI 从根本上改变了信息传递的模式：它不再是简单的 "单向推送" 和被动接受，而是转变为一种主动感知、互动响应、并能实现 "个性化触发" 的智能信息服务。在大模型的驱动下，景区实现了信息的高度集成与智能化呈现。原本分散的门票政策、实时动态、交通指引等多源信息，被统一整合至智能服务平台。游客得以通过自然对话或一站式界面，高效获取所需信息，极大提升了信息获取的便捷性与体验的流畅度。
景区借助 AI 技术，构建智能交互环境，革新文化叙事模式，并深化体验形态，从而系统性地升级沉浸式游览体验。AI 结合 AR/VR/MR 技术，打破物理空间的限制，提供了全新的展示方式和互动体验，并通过调度多模态设备，营造全域沉浸氛围。AI 不仅深化了游客在游览中的沉浸式体验，更将过程中的互动与感知，转化为可分享、可传播的数字作品，实现了从现场体验到数字记忆的价值延伸。
3.4 行后阶段：体验分享与内容生成
行后阶段 AI 工具主要应用于旅行体验分享、内容生成、游记撰写等方面。AI 可以帮助用户快速整理旅行照片、生成旅行视频、撰写个性化游记，提升旅行体验的分享效率和质量。
同时，AI 还可以基于用户的旅行数据和反馈，为用户提供后续旅行建议和个性化推荐，增强用户粘性和复购率。
四、企业侧应用：商业模式与运营效率革新
4.1 旅游企业 AI 应用整体情况
酒店行业对 AI 技术的应用最为普及，占比达 26.6%，其次是航司占 21.1%，其他行业占 11.9%，邮轮公司占 9.2%，GDS 占 6.4%，旅游科技企业占 5.5%，旅行社 / 票务代理占 4.6%，在线旅游企业占 3.7%，景区 / 乐园占 2.8%，商务旅行管理公司占 1.8%，互联网平台占 1.8%，旅游局 / 协会占 1.8%，租车及用车公司占 1.8%，会奖旅游公司 MICE 占 0.9%。
在具体业务场景方面，智能客服是企业最为核心的落地场景，占比达 52.5%。同时，基于用户画像的个性化推荐，以及由 AI 驱动的营销内容生成，也已成为旅游企业普遍关注且需求迫切的功能方向，均占 41.0%。其他应用场景还包括行程规划 / 开发占 32.8%，需求预测占 29.7%，客户行为分析占 24.6%，动态定价与收益管理占 21.3%，门店运营管理占 19.7%，舆情监测占 14.8%，自动化流程占 8.2%，人才招聘占 8.2%，风险预警占 8.2%。
4.2 酒店行业 AI 深度应用
80% 的酒店已将 AI 与数据纳入长期战略中，客户服务、营销决策与运营管理是主要落地场景。
在酒店客户服务端，AI 的应用已深度聚焦于智能客服管家、个性化服务引擎与服务流程调度三大核心场景。依托大模型强大的语义理解与多轮对话能力，系统可精准解答客户各类问询；基于多维度客户数据分析，AI 能够洞察用户偏好，生成个性化服务方案；同时，借助其实时监控与调度功能，AI 还可高效追踪任务进度、动态调配服务资源，实现全流程的智能化运营。
华住会与腾讯云合作推出的 7×24 小时 "全能酒店管家"，打造酒店赛道首个大语言模型智能体开发平台标杆。该平台基于 Multi-Agent 架构，具备对复杂场景的分解与协同能力，并可通过 MCP 插件执行实际业务操作。智能体能 7×24 小时处理常见问询和客需，有效提升客服的响应速度和问题处理效率，同时解放人力、优化人力资源配置；智能体能提供即时、一站式、个性化服务，提升宾客服务体验和满意度；智能体能有效沉淀和分析宾客数据，为酒店优化服务项目、进行精准营销、开展个性化服务、提升运营效率等提供有力支持；智能体能扩展周边推荐、商品服务订购等功能，帮助酒店拓展多元营收渠道，提升非客房收入。
在营销与决策端，AI 基于酒店用户画像实现精准个性化推荐，并利用 AIGC 自动化生成营销内容。在决策层面，AI 驱动需求预测、资源优化与战略分析，使酒店从传统经验驱动转向数据智能驱动，最终在提升收益、优化运营与深化客户关系之间建立起系统化的竞争优势。
途灵旅游科技面向全球推出的 "酒旅 AI Agent" 平台，致力于为酒店提供一站式智能员工解决方案。该平台深度融合深度学习技术与酒旅行业知识图谱，构建覆盖酒店 "营销 - 运营 - 服务 - 品控" 全生命周期的 AI 赋能体系，基于实时数据采集与优化的复合大模型，系统能够实现动态决策优化，支持价格策略灵活调整、舆情智能监控与经营决策辅助，从而全面提升酒店的运营效率与收益水平。
在运营管理端，依托 AI 算力与强大的分析功能实现客源分析、定价建议、收益效果监测等功能，依靠实时更新数据，不断优化酒店盈利模型，确保酒店收益最大化。
首旅如家推出的 "AI 数字店长" 项目，基于 AI 大模型与机器学习技术，为其旗下约 6300 家酒店提供精准的客房定价与收益管理支持。首旅如家采用了 DeepSeek、通义千问、豆包等多生态大模型的多模态组合打造 "AI 数字店长" 项目，利用 AI 大模型和机器学习技术，结合历史数据、商圈热点、竞争对手价格等多维度信息，为旗下 6300 家酒店提供精准的客房定价与收益管理建议。到 2025 年上半年已接管 90% 门店，替代 60% 重复工作，2025 年累计自动调价 42 万次。通过 AI 动态调价，项目有效降低了客房空置率，推动了门店平均入住率的提升。
4.3 OTA 平台 AI 转型实践
OTA 平台正在重新审视自身在旅行决策链中的角色。大模型在信息处理层 "聊" 和 "搜" 表现出强大的能力，但在旅游这样高度依赖线下履约的行业中，OTA 多年积累的供应链与服务体系仍然难以被替代。在这一前提下，行业的演进方向并不是被颠覆，而是发生转型：从 "撮合交易" 走向 "超级 AI 管家" 的底层操作系统。
在传统 OTA 模式中，用户需要通过搜索、筛选与商品列表逐步完成比较。而在 AI 环境下，用户可以直接通过自然语言表达需求，例如规划多城市行程或对比不同交通方案，AI 能够完成信息整理与方案生成，从而显著降低决策成本。在这一变化下，旅行交互方式正在从搜索式决策转向对话式决策。
与此同时，AI 时代的流量入口正在变得更加分散。用户可能通过 AI 助手、内容平台、搜索平台或各类智能终端进入旅行服务。但真正关键的能力仍然是完成 "用户意图→服务履约" 的闭环。大模型的能力已经不再局限于对话，LUI 自然语言界面与 GUI 图形界面的融合将成为趋势，OTA 也将从静态商品货架，转向可被 AI 驱动的动态服务平台。
AI 最先改变的不是交易，而是旅行规划本身。这意味着旅行决策的第一入口，正在从 "搜索" 逐渐转向 "对话"。在这一结构中，AI 负责需求理解与方案生成，而 OTA 负责库存、交易与履约。OTA 在产业链中的角色可能逐渐从流量入口转向履约基础设施。
4.4 其他旅游企业 AI 应用探索
航司、旅行社、景区等其他旅游企业也在积极探索 AI 应用。航司主要将 AI 应用于智能客服、动态定价、需求预测、客户行为分析等方面；旅行社主要将 AI 应用于行程规划、智能推荐、营销内容生成等方面；景区主要将 AI 应用于智能导览、客流预测、智慧运营等方面。
五、目的地侧应用：智慧管理与文化传承
5.1 景区 AI 大模型接入现状
景区目前大模型发展处于初级阶段，受访的景区中 50% 景区尚未接入 AI 大模型，41.7% 准备接入，只有 8.3% 已接入。景区大模型的应用主要面向三大场景：面向游客的信息服务与体验升级；面向景区运营与治理的智慧运营与调度；面向文化遗产的数字化保护与传播。
5.2 面向游客的信息服务与体验升级
AI 通过深度整合景区信息与提供智能导览，显著提升了景区的信息服务水平，使游客能够更高效、更便捷地获取所需信息。庐山 "一机游庐山" 实现了 AI 客服信息集成、实时天气卡片、动态显示云海概率、智能导览等功能。
景区借助 AI 技术，构建智能交互环境，革新文化叙事模式，并深化体验形态，从而系统性地升级沉浸式游览体验。AI 结合 AR/VR/MR 技术，打破物理空间的限制，提供了全新的展示方式和互动体验。在大报恩寺遗址博物馆，通过手机端微信扫描 AR 识别码或文物实体，可呈现文物 3D 模型与现实空间结合的实时图像；在莫高窟附近的 "寻境敦煌" 数字展厅观众只要戴上 VR 设备便能零距离观赏壁画，全方位探索洞窟细节；鹿城永嘉学派馆中将永嘉学派重要人物投屏，大家可以和虚拟薛季宣、虚拟叶适，进行知识问答，了解永嘉学派的相关知识。
AI 深刻改变了景区文化的叙事模式，将原本生硬、单向的讲解，转化为依托技术实现的生动、沉浸式演绎。洞头景区推出个性化文创纪念币，游客可将专属照片或文字刻印其上，打造独一无二的旅程 "信物"。
目前，景区打造 AI 数字人已颇为普遍，其形态多以信息引导型为主，专注于为游客提供信息服务。与此同时，越来越多的景区开始探索以 AI 技术活化文化载体，通过塑造文化形象 IP 数字人，开展更丰富多元的营销活动与文化表达实践。信息引导型数字人是当前景区数字人的主流形态，主要承担导览讲解、智能客服及个性化推荐等游客服务功能；文化形象 IP 数字人，是景区或地区文化的活化载体与形象符号，它通过参与多元营销活动，将抽象的文化内涵转化为具象、可互动的数字形象，从而实现品牌形象的高效传播与景区文化的生动呈现。以敦煌飞天为蓝本打造的国风虚拟数字人 "天妤"，全网视频播放量超过 5 亿，相关话题播放量超过 10 亿。
来源：艺恩，AI与旅游产业融合全景报告2026
5.3 面向景区的智慧运营与调度
AI 对景区智慧运营的赋能，核心体现在精准的客流预测、主动的智能安防，以及高效的智慧运维体系。
AI 景区客流预测，是利用机器学习模型整合历史数据、实时天气、节假日、社交媒体热度、交通状况等多维度信息，对景区未来客流进行科学、动态的精准测算。乌镇景区利用 AI 技术进行客流预测，通过景区内布设的闸机设备收集数据，分析不同景点的游客密度并调整分时段入园人数。
AI 景区智能安防通过三大核心功能：智能识别安全隐患、实时追踪风险轨迹、自动触发应急预案并调度救援资源，系统性地提升了景区的运营效率与应急调度能力。泰山 "机器狗" 巡逻队监测险峻路段，提供紧急救援指引并实时回传安全数据。
通过 AI 技术将传统依赖人工经验的被动响应式运维，升级为预测性、自动化、一体化的智能管理模式。上海博物馆东馆智慧运维系统整合建筑设备运行、管路监测等多源数据，生成可交互三维可视化界面，直观呈现设备机理与实时状态，让 "盲区" 变成 "可视可控透明体"。
景区借助 AI 技术，实现了多维度信息的系统性采集与整合，精准识别用户画像与行为偏好，从而提供个性化行程规划并实现高效的营销触达。与此同时，基于全网舆情的智能监测与口碑管理体系，助力景区在大数据时代下实现品牌形象的高效管理与持续提升。"AI 小蚂" 为贵州省文化和旅游厅提供的游客画像分析服务，助力优化区域旅游资源配置，通过分析游客的行程规划数据，根据游客的兴趣偏好，针对性地开发新的旅游产品和线路，推动贵州旅游业的多元化发展，带动当地旅游产业收入增长 8%。
5.4 面向文化的数字化保护与传播
AI 通过赋能文化遗产的数字化监测修复与数字化记录，推动文化保护工作的科学化与活态传承。
依托计算机视觉、深度学习等技术，可对文物进行高精度数字化扫描与实时环境监测，并基于历史修复数据辅助专家制定科学的修复方案。此外，AI 还可模拟文物修复过程中的关键环节，为修复提供数据支撑。针对非物质文化遗产记忆，通过动作捕捉、建模等技术，对传统技艺的制作流程、手法细节等进行数字化记录与建模，形成系统化的数据库。
曾侯乙编钟是战国时期的文物，被誉为 "古代乐器之王"。湖北省博用声纹 AI 分析编钟裂痕，借助声学建模与机器学习技术对其进行音律复原。研究团队先对编钟实物声学测量，构建虚拟声音模型，再采集大量古代乐器录音，通过深度学习算法，将编钟声学模型与音色特点结合优化，实现音色逼真还原。
六、AI 营销变革：从流量竞争到认知竞争
6.1 旅游企业 AI 营销应用现状
与用户侧的快速变化相比，旅游行业对 AI 的应用仍处于探索阶段。尽管 AI 在消费端迅速普及，但在旅游行业内部，其应用仍停留在早期阶段。9.88% 的企业尚未应用 AI，60.49% 处于初步尝试阶段主要用于写文案、修图，24.69% 达到深度应用阶段包括客服、视频、GEO，只有 4.94% 将 AI 作为战略核心驱动营销决策。超过 60.5% 的企业仅将 AI 用于基础内容生产，真正将 AI 纳入营销战略体系的企业不足 5%。这说明，AI 在旅游营销领域目前主要承担效率工具角色，尚未成为驱动增长的核心能力。
在实际业务中，旅游企业最先落地的 AI 能力主要集中在内容生产与搜索优化应用领域。AI 搜索优化 GEO 占比最高达 64.20%，内容生产自动化占 55.56%，私域客户运营占 32.10%，AR/VR 沉浸式体验占 25.93%，动态定价占 18.52%。在受访者看来，随着对话式 AI 逐渐取代传统搜索，品牌能否被 AI 推荐，将成为未来流量分配的重要机制。
6.2 GEO：AI 搜索时代的新营销范式
GEO 并不是搜索能力的简单升级，而是对旅游行业分发逻辑、渠道格局以及品牌存在方式的系统性重构。
首先，GEO 不是工具演进，而是底层逻辑的变化。传统 SEO 围绕关键词优化，规则透明、路径固定；而生成式 AI 是一个无公开规则的推荐体系。在这一体系中，品牌不再被 "抓取"，而是需要被 AI"理解"，这代表着完全不同的技术逻辑与运营方式。
其次，这一变化正在改写旅游行业的渠道格局。过去，用户依搜索引擎、OTA 与内容社区获取信息，品牌通过投放争夺流量；而在生成式 AI 环境中，用户直接向 AI 提问，并基于结果完成决策甚至交易。流量入口向 AI 集中，分发逻辑从 "平台竞价" 转向 "AI 推荐"，传统渠道话语权被削弱。
更深层的变化，在于品牌存在方式的改变。过去，品牌依赖官网、门店或平台店铺实现 "在线存在"；而在 AI 时代，必须在模型中形成清晰的认知标签、口碑资产与价值表达，才能被识别与推荐。如果无法被 AI 识别，就难以进入用户决策路径，这本质上是品牌生存逻辑的变化。
真正长效的被推荐逻辑，要抓住三个核心：首先，AI 更倾向于引用真实、可验证、合规的信息来源，虚假或夸大内容难以被采纳，甚至带来负面影响；其次，场景化、深度化、结构化内容更容易被模型识别，例如亲子游、老年游、小众目的地及在地体验等细分内容，以及具备清晰逻辑与真实反馈的信息；第三，具备口碑资产、专业标签与用户信任的品牌，更容易被优先输出。AI 会基于市场认知与用户评价形成综合判断，因此构建清晰标签体系与口碑体系至关重要。
在行业实践中，对 GEO 存在三类典型误解：一是将其视为内容数量竞争，但 AI 更关注优质与结构化内容，低质量内容反而稀释品牌认知；二是沿用 SEO 思路，依赖关键词与外链优化，但生成式 AI 逻辑已发生变化；三是将 GEO 理解为对模型的 "破解" 或 "对抗"，而忽视其本质是基于真实内容的长期优化过程。
6.3 AI 舆情与品牌认知管理
在舆情层面，变化更为深刻。舆情不再只是影响用户，而是影响模型认知。AI 基于 "语义共识" 形成长期判断，高频评价会被固化为事实，甚至可能因情绪表达产生认知偏差。这意味着，舆情从短期问题转变为长期认知问题。
因此，品牌必须从 "舆情应对" 转向 "认知管理"：通过结构化表达、权威信息、持续输出正向内容，并主动修正 AI 认知。本质上，这是一场围绕 AI 的认知权竞争。
6.4 AI 营销面临的挑战与风险
尽管 AI 可以显著提升营销效率，但行业对 AI 在旅游场景中的应用仍保持明显谨慎。
AI 视觉内容存在品牌风险。当被问及 AI 视觉内容对品牌高级感的影响时，56.79% 的从业者认为灵感阶段有益，但产品展示存在风险，28.40% 认为可以提升品牌创意表现，8.64% 认为会削弱品牌真实感。在涉及房型图、景区实景图等展示时，行业态度更加谨慎。53.09% 的从业者非常担心，目前仅用于意境图，35.80% 有一定担心，只有 8.64% 不担心。超过一半的从业者认为，AI 图像在交易场景中可能带来客诉风险。
AI 主动营销可能冲击价格体系。当 AI 代理用户自动申请权益如升房、折扣时，60.49% 的从业者认为存在价格体系风险，37.04% 认为有助于提高用户忠诚度。
调研显示，绝大多数从业者已经感知到传统搜索流量正在向 AI 迁移。59.26% 的从业者已明显感知流量流失，34.57% 已调整预算应对，只有 6.17% 尚未感知。94% 的从业者已经意识到 AI 对搜索流量结构的冲击。
在推进 AI 营销过程中，企业面临的最大挑战并非技术，而是组织能力。落地阻力分布中，复合型人才缺乏占 34.57%，合规风险占 24.69%，数据孤岛占 22.22%，ROI 不明确占 9.88%。其中，最核心问题是缺乏既懂旅游行业又懂 AI 技术的复合型人才。
七、行业趋势与企业战略建议
7.1 AI + 旅游产业发展核心趋势
AI 不仅是营销工具的升级，更可能正在重构旅游行业的三条核心链路：用户决策链、营销分发链和交易履约链。当 AI 逐渐成为用户获取信息和做出选择的重要入口，旅游行业也将进入一个新的阶段。
AI 正在成为新的旅行入口，传统路径 "搜索→OTA→预订" 正在被重构。用户通过对话式 AI 获取信息与方案，AI 开始成为旅行决策的前置入口。
旅游决策链正在被 AI 缩短，AI 在同一界面中完成信息整合与方案生成，使 "灵感 - 规划 - 决策" 的链路被压缩，营销触点随之前移。
GEO 正在成为新的品牌搜索战场，在生成式搜索中，品牌竞争从 "关键词排名" 转向 "被 AI 理解与引用"。语义相关性与信源权威性成为关键。
AI 舆情正在成为品牌认知的新变量，舆情不再只影响用户，也影响 AI 模型。品牌管理从 "影响用户认知"，升级为 "影响模型认知"。
OTA 的角色可能正在发生变化，AI 负责需求理解与方案生成，OTA 强化供应链与履约能力，平台角色从 "信息中介" 走向 "服务承载者"。
整体来看，AI 在旅游营销中的角色正在经历三个阶段：效率工具、流量入口和交易平台。目前行业仍处于第一阶段向第二阶段过渡期。
7.2 不同类型企业的战略定位建议
对于旅游资源方如酒店、景区、目的地而言，应重点关注 GEO 优化，建立结构化信息资产，强化场景化内容表达，构建稳定的口碑与信源，确保品牌能够被 AI 理解与推荐。同时，应积极探索 AI 在客户服务、运营管理和营销推广方面的应用，提升效率和用户体验。
对于 OTA 平台而言，应从 "撮合交易" 走向 "超级 AI 管家" 的底层操作系统，强化供应链与履约能力，打造 AI 驱动的动态服务平台，实现从 "用户意图→服务履约" 的完整闭环。同时，应积极探索 AI 交易模式，提升 Agentic 交易达成率。
对于 AI 技术服务商而言，应深入理解旅游行业的业务场景和需求，开发针对性的 AI 解决方案，帮助旅游企业降低技术门槛，快速实现 AI 落地。同时，应注重数据安全和合规性，确保 AI 应用的可持续发展。
对于内容平台而言，应加强 AI 与内容生态的融合，提升内容的智能化生产和分发能力，为用户提供更加个性化、精准的内容推荐。同时，应积极探索 AI 在内容创作、内容审核和内容变现方面的应用。
7.3 AI 落地实施的关键路径
企业在 AI 落地实施过程中，应遵循以下关键路径：
第一，必须建立专属知识语料库。通用模型只能生成通用内容，而品牌的历史、文化、服务与用户反馈，才是差异化的核心资产。
第二，是否做专属模型要分阶段。中小企业无需自研模型，应基于通用模型 + 语料库实现快速落地；大型企业才具备训练专属模型的条件。
第三，AI 接入必须遵循 "80% AI+20% 人" 原则。标准化工作交给 AI，涉及决策、服务与情绪价值的部分必须由人完成。
第四，建立结构化信息资产。核心不是内容数量，而是信息结构。品牌需要将产品、服务、评价与场景标签进行统一整理，使信息能够被 AI 稳定理解与引用。
第五，内容从 "覆盖" 转向 "场景"。减少泛化内容，强化具体场景表达，让内容具备被引用的价值。
第六，构建稳定的口碑与信源。AI 基于全网信息形成判断，品牌需要在媒体、平台与用户评价中建立一致认知，持续积累信任资产。
第七，建立人机协同的长期机制。GEO 不是一次性优化，而是持续过程。AI 负责效率，人负责策略与质量，形成长期运营能力。
第八，建立 AI 认知监测与修正机制。定期通过主流 AI 工具检索品牌信息，识别偏差与负面认知，并通过内容更新与信源优化进行修正。
7.4 未来展望与挑战
从更长周期来看，AI 的角色正在发生转变。过去，AI 可以被视为一种工具或技术；而未来，AI 更接近一种基础环境，类似互联网与移动端，对行业运行方式产生持续影响。在这样的环境中，企业不再是 "使用 AI"，而是必须在 AI 逻辑之下重新定义自身的增长方式与竞争路径。
综合来看，AI 对旅游行业的影响，并不仅仅是效率提升，而是在重构用户决策、营销分发与品牌竞争的底层逻辑。未来的竞争，不再只是 "谁获得更多流量"，而是 "谁更容易被 AI 理解与推荐"。真正具备优势的企业，并不一定是最早使用 AI 的企业，而是最早理解 AI 如何改变 "被选择方式" 的企业。
然而，AI + 旅游产业发展仍面临诸多挑战，包括技术成熟度有待提升、数据安全与隐私保护问题、复合型人才短缺、行业标准缺失、商业模式不清晰等。这些问题需要政府、企业和科研机构共同努力，通过政策引导、技术创新、人才培养和行业合作等方式逐步解决，推动 AI + 旅游产业健康、可持续发展。
