2026 年上半年，AI 在旅游行业的渗透已经走完了市场教育的第一步。数据显示，消费者对专门用于旅游的 AI 软件或应用认知普及率超过 90%，使用渗透率接近 80%，其中 22.5% 的消费者已经成为经常使用者。这打破了此前 AI 旅游只是小众尝鲜的认知，它已经从极客的玩具变成了大众日常旅行中会用到的实用工具。
用户接触 AI 旅游工具的路径也和行业预期不同。地图导航类 APP 以 54.5% 的渗透率成为最大入口，然后是内容平占比 48.4%，而专门的垂直 AI 旅游 APP 使用率只有 33%。很多用户其实并没有主动去寻找 AI 旅游工具，他们只是在使用日常 APP 时，被动接入了内置的 AI 功能。AI 正在变成一种后台能力，而不是需要用户专门下载的前台产品。这种趋势也让垂直 AI 旅游创业公司的生存空间被挤压，超级 APP 凭借用户规模和生态优势，更容易收割高频场景的流量。
从用户群体来看，AI 旅游的核心使用者是 23 到 40 岁的中高收入女性。这个群体本身就是旅游消费的主力军，也是数字生活的原住民，对 AI 工具的接纳是日常习惯的自然延伸。让人意外的是城市层级的分布，四线及以下城市的经常使用率达到 28.4%，高于一线城市的 14.8%，也高于二线和三线城市。一线城市用户可选择的旅游服务渠道更多，旅行社、定制师、熟人推荐都是选项，AI 只是其中之一。而低线城市的专业旅游服务资源相对有限，AI 成了他们获取高质量旅游信息的最短路径，技术正在填补物理空间带来的资源不均。
不过高使用率背后，信任的鸿沟依然明显。66.2% 的用户在获得 AI 推荐的内容后，还是会回到传统 APP 二次核实，只有 15.2% 的用户会高度信任并直接购买，这个比例和选择半信半疑的 15.4% 几乎持平。用户愿意让 AI 帮他们发现新的目的地和玩法，却不愿意让 AI 替他们做最终的消费决策。这种发现与决策分离的模式，根源在于信息可信度的不足。51.2% 的用户曾因 AI 提供的信息不准确产生不好的体验，53.6% 的用户反感 AI 推荐中夹杂的广告和软文。
用户对 AI 旅游服务的核心诉求，排在第一位的不是更智能，而是更真实准确。用户还期待个性化的推荐，厌倦千篇一律的网红打卡地攻略，也希望 AI 能提供更人性化的交互，而不是冷冰冰的机械回复。在具体功能上，57.5% 的用户最希望 AI 能实现实时比价找到最优惠的渠道，48.2% 的用户需要行程中的实时翻译和导览，46.2% 的用户想通过 AI 发现小众个性化的玩法。
休闲旅行之外，商务旅行场景的 AI 应用呈现出完全不同的逻辑。59.3% 的商务旅行者表示，自己使用的公司差旅平台已经具备 AI 功能，还有 16.6% 的公司计划引入。76.3% 的用户认为 AI 对提升出差效率有帮助，但只有 22.6% 的用户觉得帮助很大，能显著缩短预订和报销的时间。商旅场景的核心痛点不是功能不够多，而是 AI 推荐和企业差旅政策不对齐。40.1% 的用户曾因为 AI 给出违规推荐，不得不重新操作，反而增加了额外的成本。用户需要的不是绝对意义上的最优解，而是在政策边界内的最优选择。
尽管存在痛点，用户对 AI 自动化的接受度依然很高，72.7% 的用户愿意授权 AI 根据工作日程自动预订差旅，不过其中 46.8% 的用户要求必须经过人工确认。不同行业和职级的用户表现出明显差异，科技和制造业的用户对 AI 的接受度更高，金融业则相对保守。职级越高的用户，授权意愿越强，高层管理者中非常愿意自动预订的比例达到 41.8%，而普通员工只有 20%。同时高层管理者对 AI 推荐出错的容忍度也更低，他们遇到政策对齐问题的频率远高于普通员工。
在企业端，AI 的应用同样进入了快速推进阶段。超过七成的旅游企业已经在业务中应用 AI 技术，94.2% 的从业者对 AI 持积极态度，没有人选择不太相信或完全不信。64.4% 的企业表示 2026 年对 AI 更加关注，67.8% 的企业计划在今年推出 AI 相关的新举措。企业对 AI 的应用分为对外赋能和对内提效两个方向，64% 的企业会为 C 端用户或 B 端企业提供 AI 解决方案，其中旅游科技企业主要面向 B 端输出，景区和乐园则几乎全部聚焦 C 端。
对内提效方面，智能客服是应用最广泛的场景，然后是营销内容和视频生成。从业者对 AI 带来的岗位变化也有清晰的认知，70.1% 的人表示有压力，但相信可以通过学习新技能转型，只有 8% 的人觉得自己的岗位可能被替代。正在试点 AI 的企业员工焦虑感更强，而已经实现多场景落地的企业，员工的担忧反而明显降低。
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