智慧旅游方兴未艾
致读者
2025年，中国经济时报开设《产业与市场》版，将重点围绕传统产业优化升级、新兴产业培育壮大、未来产业创新发展以及营造公平公正、竞争有序的市场环境组织报道。该版将以言之有理、言之有用、言之可操作的报道内容，努力提供有智慧、有价值的信息，赋能新质生产力发展。春节临近，旅游市场热潮涌动，《产业与市场》版首期聚焦智慧旅游的创新发展，以此作为与读者初次相识的“见面礼”。敬请关注！
产业前沿
图片来源：新华社
■中国经济时报记者 郭锦辉 李晓红
从提供智能导览服务、个性化定制服务、智能客服等新服务，到催生虚拟旅游、无人酒店、智能安全管理等新模式……随着大模型技术迭代升级，智慧旅游各种新场景加快落地。智慧旅游大模型与旅游场景的深度融合，将持续推动旅游行业生态变革，为旅游业发展带来新机遇。
应用热情高涨
服务创新，实现个性便捷；营销创新，实现精准高效；产品创新，助力沉浸式体验；治理创新，助力科学决策……以大模型为代表的人工智能技术（AI）在旅游领域加快探索应用。
据中国经济时报记者不完全梳理，应用于旅游行业的大模型包括马蜂窝的“AI小蚂”、同程旅行的同程“程心”大模型、携程的“携程问道”大模型、中科数旅的“如如”大模型、科大讯飞的“星火”大模型、中国电信的“星辰”大模型、海康威视的“观澜”大模型等。
目前，海康威视的观澜大模型在旅游安全、管理增效、服务提质等方面提供服务。以旅游景区的数智化管理为例，海康威视的观澜大模型的应用场景包括停车位的智能监测与导引、景区实时客流监测等的智能监测。
海康威视文旅行业总经理倪铁军在接受中国经济时报记者采访时说：“从政策环境看，目前是人工智能和旅游行业融合发展的最好时代。例如，文化和旅游部资源开发司组织发起智慧旅游产业图谱编制、智慧旅游优秀解决方案遴选、供需对接会等。我们希望此类活动逐步延展至全国各省（区、市），让场景需求方与大模型技术方的‘桥梁’更通畅。”
近年来，携程在人工智能方面的布局涵盖了服务、内容和环境等领域。携程研究院分析师周慧婕在接受中国经济时报记者采访时认为，人工智能对旅游行业的积极影响是多方面的，例如，提升用户体验、提高运营效率、提高旅游服务营销效率等。
马蜂窝创始人、CEO陈罡近日在贵州旅游AI智能应用“AI游贵州”发布仪式上表示，在AI时代，游客从传统的被动接收信息转变为主动获取信息。旅游产业“资源—服务—客源”的链条得以重塑。智能体将成为文旅内容与服务的核心载体，有力推动文旅行业向高效、多元化发展。
中国移动在持续推动5G深入赋能智慧旅游的同时，推出九天·川流出行大模型，为旅游业提供智能化解决方案。中国移动研究院作为中国移动5G和九天·川流出行大模型的技术策源地，对新技术在旅游行业的应用有自己的理解。
中国移动研究院用户与市场研究所所长林琳在接受中国经济时报记者采访时说，当前市场上已出现10余个与旅游出行相关的行业大模型。从大模型研发主体来看，旅游头部企业与基础大模型研发企业合作推出的大模型，如携程的“携程问道”大模型；新兴的互联网公司独立开发并以消费者用户为服务对象的大模型，如视旅科技发布的VtripGPT大模型。从大模型应用场景来看，主要涵盖智能推荐、智能行程规划、酒店智能预订、智能客服等场景。
“从技术创新的角度来看，旅游行业大模型主要有四个特点：一是多模态能力提升，大模型能够处理文本、图像、视频、音频等多种媒介信息，能够更好地与游客进行多模态交互；二是多种信息技术融合，大模型融合大数据、云计算、5G等信息技术，具备强大的数据处理、分析和决策能力；三是交互和反馈实时化，大模型根据信息输入和数据分析，能够实时决策并快速反馈；四是跨平台信息整合，大模型集成多社交媒体、旅游评论、历史档案等多种信息来源，为生成解决方案提供全面信息支撑。”林琳说。
林琳预计，人工智能和旅游业的融合发展有三个趋势。一是融合应用深度不断拓展。随着模型技术的迭代升级，以及旅游业高质量数据有效汇聚，全自动预订、无人酒店等人工智能深度应用场景将逐渐落地，实现旅游行业的全环节智能化渗透和深度应用。二是上下游生态整合加速推进。人工智能应用领先的头部旅游企业，进行产业链上下游企业和资源整合，构建统一的智能化系统，为游客提供一站式服务。三是无人化服务逐步兴起。随着技术的不断进步和相关产业的不断成熟，无人化服务将会落地更多应用场景，如景区无人巡查、无人驾驶观光车、无人酒店等。
打开新空间
目前，智慧旅游大模型的应用大部分集中在智能化服务、个性化推荐、精准营销、智能化内容创作等场景。例如，同程旅行的“程心”大模型提供智能导览、智能客服等智能化服务。中国电信的“星辰”大模型通过拟真语音还原、文物拍照识别、实时伴随讲解，为游客提供专属私人讲解员的体验。
从海康威视的“观澜”大模型创新实践看，倪铁军的感受是，旅游业态多样，既有通用场景，又有个性化场景，组织管理模式也千差万别。人工智能大模型与旅游行业场景的结合及落地，需要充分结合具体场景与需求。
在林琳看来，人工智能与旅游业的深度融合面临技术和应用方面的难题。从技术看，一是由于存在模型精准性问题，需要“完全正确”结果的酒店/票务预订等智能化场景，仍然需要人工进行审核和校验；二是政府机构、旅游企业、第三方供应商之间存在的数据孤岛，影响高质量行业数据汇聚；三是部分小众或偏远旅游景区和交通线路网络基础设施覆盖还不够完善。从应用看，一是数据治理、技术研发、系统建设等智能化投资成本高，许多中小型旅游企业难以承担；二是目前市场上既懂旅游业务又精通人工智能技术的复合型人才严重短缺；三是随着人工智能技术的应用，旅游业数据泄露风险和隐私保护问题更加凸显。
林琳建议，多方合力，加速人工智能与旅游业融合应用。
技术供给方要不断提升大模型性能，并提供更多场景的模型及服务（MaaS）产品；打造应用示范标杆，针对旅游业上下游打造成效显著的标杆应用，并加强市场推广。
旅游企业要提升数据治理能力，对企业数据进行有效治理，打造高质量数据集；成熟应用先行，小步快跑，加快智能化应用部署；提升数据安全保障，进行数据分类分级治理、完善数据访问控制机制、加强敏感数据脱敏处理、强化供应商安全管理等。
在政策供给方面，要支持智慧旅游基础设施建设，如网络基础设施建设、设备/平台系统的智能化升级等；支持旅游业复合型人才培养，鼓励高校、培训机构与旅游企业合作共同培养人才；完善旅游智能化标准体系，主管部门、行业协会、企业等共同努力；完善适应智能化服务的旅游景区数字化应用规范以及智能服务全流程服务标准等。
总 监 制丨王 辉车海刚
监 制丨李丕光陈 波王 彧
主 编丨毛晶慧 编 辑丨蒋 帅
