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2025 年，人工智能技术与旅游业的融合进入深度落地阶段。从游客的行程规划到景区的智能治理，从企业的运营优化到行业生态的重构，AI 正以 “技术 + 场景” 双轮驱动的模式。
当前 AI 在旅游领域的应用已形成八大核心场景，覆盖 “吃住行游购娱” 全链条，且成熟度呈现明显分层。
在成熟度较高的场景中，AI 导航导览讲解服务已广泛落地。博物馆、景区等场所引入 AI 语音合成与识别技术，提供多语言、个性化讲解，基本取代传统人工导游的基础讲解工作。AI 旅游体验提升类应用同样表现突出，基于 AIGC 的变脸、换装、旅拍动图等功能，在各大景区形成标准化服务，既满足游客打卡需求，又为景区创造新消费增长点。AI 旅游信息服务则通过自然语言处理技术，整合目的地地理、气候、景点等数据，实现游客查询的快速响应，成熟度稳居前列。
中等成熟度场景以无人化设施及具身智能为代表。无人机景区航拍、无人车接驳、酒店服务机器人等已在张家界、黄山等景区试点应用。AIGC 营销及数字人应用也处于快速发展期，旅游企业通过 AI 生成宣传文案、图片，并推出虚拟代言人，不过内容的情感共鸣与互动流畅度仍需提升。
而 AI 行程规划助手和政府旅游治理类应用成熟度相对较低。前者虽需求旺盛，但因算法难以精准捕捉游客复杂偏好，行程灵活性不足，用户采纳率偏低；后者受限于各地文旅数据质量参差不齐，AI 决策辅助、智能监管等功能尚未形成标准化落地模式。
AI + 智慧旅游已形成清晰的四层生态架构。底层以开源大模型为基础，凭借强大的自然语言处理与推理能力，成为整个生态的技术底座。其中 DeepSeek 凭借架构创新，训练成本仅为 GPT-4o 的 1/10，推理成本低至 GPT-4 Turbo 的 17%，成为国内涉旅企业的首选底座模型。
第二层为字节豆包、腾讯元宝等通用闭源大模型应用。它们基于底层模型二次开发，融入自身生态优势：字节豆包依托海量用户数据优化交互体验，腾讯元宝借助微信生态实现流量触达，为智能客服、行程建议等功能提供支撑。
第三层是旅游垂直领域大模型应用。OTA 平台成为主力军：携程 “问道” 整合供应链数据，提供可实时调整的智能行程规划；同程 “程心 AI” 基于 DeepSeek，实现 “行程规划 + 预订” 闭环，支持 9 种语言服务；飞猪 “问一问” 通过多智能体协作，20 秒内即可生成含机票、酒店实时数据的家庭游方案。马蜂窝则将 “AI 小蚂” 接入贵州、西江千户苗寨等项目，强化区域化服务能力。
第四层为旅游行业企业直接应用。黄山景区联合途马科技开发智能体，整合客流量、天气数据，为游客推荐实时路线；庐山 “庐悠悠” 数字人通过 RAG 技术，将云雾茶制作工艺、景区天气等本地化数据与大模型结合，实现 “问答 + 视频 + 预订” 一体化服务。
课题组对 100 余家旅游企业、20 余个景区的调研显示，AI 技术在企业中的普及率接近半数，智能客服、营销内容生成、个性化推荐成为最主要的应用场景。但企业对 AI 应用效果的评分仅为 3.13 分（满分 5 分），需求与效果的匹配度仍有差距。
从投入来看，超半数企业的 AI 预算占比低于 10% 或无固定预算，投入保守成为普遍现象。景区层面，85.71% 的景区计划接入 AI，但 41.67% 的景区能接受的预算低于 30 万元，成本顾虑显著。
落地障碍集中在三方面：一是数据质量不足，文旅行业垂类私域数据（如文博馆藏、学术研究数据）开放度低，影响模型训练效果；二是技术人才短缺，60% 的中小景区表示缺乏专业团队维护 AI 系统；三是系统兼容性问题，酒店、旅行社等企业的 AI 系统多为独立部署，跨平台整合难度大。
