文旅領域的AI超級應用

超級應用，是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中用戶量龐大、功能豐富的一類應用。業(yè)內(nèi)普遍認為，月活用戶量超過1億是超級應用的基本門檻。微信、抖音、小紅書等是國產(chǎn)超級應用的典型代表，各垂直領域也有部分超級應用。根據(jù)QuestMobile公布的2025年2月AIGC APP行業(yè)月活躍用戶規(guī)模TOP10，DeepSeek以超1.8億排名第一，豆包以超1億排名第二。

過去近30年，在線旅游發(fā)展過程中，真正對大眾旅游行為產(chǎn)生深遠影響的超級應用，主要有以OTA為代表的在線旅游預訂APP、微信生態(tài)、抖音、小紅書這4類互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。后3類屬廣義上的超級應用，攜程作為OTA的代表，堪稱旅游垂類的超級應用。一個行業(yè)能夠誕生超級應用，是技術(shù)與該行業(yè)深度融合、產(chǎn)生真實巨量應用場景的標志，OTA類平臺對旅游行業(yè)的重構(gòu)作用顯著。

從用戶使用頻次和市場規(guī)模來看，在文旅領域，AI最有可能誕生超級應用的場景，依然是旅游行程規(guī)劃和預訂。目前，游前旅游攻略的流量入口，包括OTA及抖音、小紅書等內(nèi)容社區(qū)。AI時代的到來，必將引發(fā)互聯(lián)網(wǎng)流量入口的重構(gòu)。但客觀而言，AI在結(jié)果可信度、用戶采納意愿、使用體驗、商業(yè)交易閉環(huán)等方面仍不夠成熟，距誕生真正意義上的超級應用還有一定距離。長遠來看，若AI通用領域出現(xiàn)能夠很好解決用戶打車、訂餐、購物等日常高頻需求的“超級智能體”，且用戶逐漸形成對AI的信任和使用依賴，用戶習慣就可能從日?；哳l應用向旅游等低頻應用蔓延，進而深度影響旅游行業(yè)。后續(xù)，旅游目的地推薦、酒店查詢、預訂、景區(qū)攻略等信息的搜集，極有可能向某個AI大模型平臺遷移，使其成為旅游行程規(guī)劃和預訂的入口。

文旅領域AI應用場景

本文僅分析生成式人工智能技術(shù)（不包括判別式或具身智能等形式）在文旅領域的應用場景。目前，生成式人工智能主要應用于文本、圖片、視頻等多模態(tài)內(nèi)容生成，主要包括以下應用場景。

一是打造對客服務入口。文化和旅游企業(yè)利用AI賦能的最直接方式，是借助其內(nèi)容生成優(yōu)勢，結(jié)合本地知識庫，打造對客服務入口，逐步替代以往人工客服的服務模式。這種在有限問題范圍內(nèi)，基于文字交互的場景替代成熟度極高，已廣泛應用于文博、旅游景區(qū)、酒店、目的地公共服務等場景。

二是升級文旅服務場景。信息檢索和知識服務，是生成式人工智能在文化和旅游場景中另一較為成熟的應用，包括圖書館信息查詢檢索、非遺和文博場景下的講解介紹、旅游景區(qū)導覽講解服務、酒店智能機器人應用等。在當前AI發(fā)展水平下，這些場景中的知識服務和對答交互已具備較高成熟度，疊加多模態(tài)實時語音交互能力后，用戶與大模型的交互能達到與真人交流的程度，顯著提升用戶獲取自然、流暢、準確信息的體驗。

三是賦能文旅內(nèi)容創(chuàng)作。文旅領域，尤其是文化領域，內(nèi)容生產(chǎn)場景廣泛，圖片、視頻、音頻、3D特效等多模態(tài)內(nèi)容的生成，高度依賴AI提升效率。目前生成式人工智能技術(shù)雖在快速進步，但要生成高保真圖片、視頻等商業(yè)內(nèi)容仍有較大難度。以文生視頻為例，目前主要通過提示詞優(yōu)化控制初始生成內(nèi)容，但仍存在畫面不穩(wěn)定、內(nèi)容與預期不符、隨機性強、邏輯混亂等問題。當前商業(yè)應用的文生視頻，多需提供參考素材、專業(yè)優(yōu)化提示詞、后期拼接編輯加工，才能滿足基本使用要求，距離廣泛、便捷、準確的人工智能生成內(nèi)容多模態(tài)應用目標仍有一定差距，這也是未來技術(shù)發(fā)展亟須解決的問題。

四是重塑旅游規(guī)劃和線上交易。這是文旅領域?qū)I要求最高的應用場景。旅游規(guī)劃相對復雜，AI在滿足復雜決策場景需要時，面臨諸多挑戰(zhàn)。這不僅源于技術(shù)層面，更關乎用戶的信任度。盡管AI提供的內(nèi)容信息準確度不斷提升，但要獲得用戶的進一步信任，成為用戶決策的依據(jù)，還需在人機協(xié)同、交互體驗、決策心理學等層面進行適配。目前，通用AI大模型在旅游行程規(guī)劃方面雖有明顯進步，可通過引導用戶明確需求、多輪對話反復迭代、采用更生動文字風格等方式進行優(yōu)化，但距離構(gòu)建廣泛的AI驅(qū)動旅游決策仍有較大差距。這可能需要從產(chǎn)品設計、用戶信任等多維度入手，如同人們從線下到線上轉(zhuǎn)移旅游產(chǎn)品交易，需要較長過程。

文旅領域大模型發(fā)展存在的關鍵問題

一是高質(zhì)量內(nèi)容生成門檻依然較高。首先，大模型本身的“幻覺”短期內(nèi)難以徹底消除，即便推理能力出色的大模型在生成內(nèi)容時，也存在較高幻覺率，常編造假數(shù)據(jù)，或強行闡釋用戶觀點等問題。其次，大模型的提示詞編寫對普通用戶而言門檻較高，用戶需反復嘗試，摸索適合某款大模型的工作方法。最后，目前多模態(tài)圖片、視頻生成仍需專業(yè)人員操作，具有一定學習成本和技術(shù)門檻。

二是文旅數(shù)據(jù)訓練與數(shù)據(jù)開放問題。文旅領域大模型的發(fā)展，歸根結(jié)底是行業(yè)訓練數(shù)據(jù)開放共享及要素化的問題。目前，通用大模型訓練數(shù)據(jù)主要來源于互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)，部分文旅線上平臺企業(yè)擁有大量交易相關產(chǎn)品數(shù)據(jù)，并嘗試將AI智能體作為引導交易的入口。而圖書館、博物館、旅游景區(qū)等行業(yè)主體的數(shù)據(jù)多存在于線下，這些機構(gòu)多不愿將數(shù)據(jù)共享給大模型公司進行訓練，更傾向于本地化部署大模型，或依托自身開發(fā)的智能體自主使用。但隨著通用大模型用戶場景不斷豐富，使用頻次不斷增加，引入更多文旅行業(yè)數(shù)據(jù)，提升用戶黏性，將成為必然趨勢。圍繞大模型在文旅領域的應用，訓練數(shù)據(jù)的確權(quán)、定價、交易、流轉(zhuǎn)等問題將愈發(fā)重要。建立可信、開放、共享的行業(yè)模型數(shù)據(jù)訓練體系，將是行業(yè)大模型應用深入發(fā)展的關鍵。

三是文旅應用場景與大模型內(nèi)容管控問題。在文化領域和旅游信息服務領域，需對人工智能生成內(nèi)容的合規(guī)性進行常態(tài)化、實時化監(jiān)管。隨著在線數(shù)字人直播、文生圖、文生視頻日益普及，如何進行高效、智能化監(jiān)管仍面臨挑戰(zhàn)。近期，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等四部門聯(lián)合印發(fā)《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法》，要求利用人工智能技術(shù)生成、合成的文本、圖片、音頻、視頻、虛擬場景等信息，必須通過顯式或隱式方式標注來源，以保障公眾知情權(quán)和網(wǎng)絡信息安全。

“AI+文旅”未來展望

一是文旅領域智能體的發(fā)展值得關注。以Manus為代表的智能體，引發(fā)人們對大模型實際應用的討論。除回答問題和生成內(nèi)容外，基于大模型獲取周邊數(shù)據(jù)、制訂計劃、使用工具改變環(huán)境等任務，都可由智能體完成。智能體的發(fā)展，可能形成復雜任務分步拆解，以及調(diào)用工具完成任務的一站式體驗（如在微信生態(tài)中實現(xiàn)超級智能體），這或許會催生AI時代的超級應用，最終影響文旅領域的智能化進程。因此，文旅行業(yè)要緊跟AI發(fā)展步伐，對可能誕生的AI智能體等超級應用和入口保持高度敏感，抓住AI快速發(fā)展帶來的互聯(lián)網(wǎng)流量重新分配機遇，從行業(yè)場景應用和數(shù)據(jù)整合兩個維度，支撐未來AI生態(tài)重構(gòu)。

二是將持續(xù)形成通專結(jié)合的文旅大模型新場景。以DeepSeek、豆包、通義千問等為代表的通用大模型企業(yè)，將憑借用戶和流量優(yōu)勢，主導大模型應用的入口端。通用大模型可滿足文旅領域基礎信息查詢需求?；ヂ?lián)網(wǎng)中能找到答案的一般性查詢，主要依賴通用大模型和智能體，預計可解決用戶80%以上的信息需求。而在文化和旅游特定場景下，深入、專業(yè)、本地化的查詢與服務，更適合由垂類大模型或各文旅機構(gòu)智能體提供，這部分信息需求約占20%。這種格局類似人們在抖音和小紅書上查找旅游攻略，而涉及門票預訂、游覽講解、項目排隊時間查詢等具體、本地化信息時，則會求助于文化和旅游場所的小程序、公眾號?？梢灶A見，通專結(jié)合的大模型格局，將在較長時間內(nèi)成為文旅場景的主流，這也為文旅行業(yè)在通用大模型和互聯(lián)網(wǎng)大廠之外發(fā)展局部和行業(yè)垂類小模型、智能體提供了空間。

三是文旅大模型將逐漸從“嘗鮮”向務實化發(fā)展。目前，文旅領域的大模型應用尚處于“嘗鮮”階段，眾多文旅行業(yè)實體接入DeepSeek，完成初步AI部署，但仍需遵循用戶規(guī)律、市場規(guī)律、技術(shù)規(guī)律，提升AI在行業(yè)內(nèi)的使用效率。此外，文旅行業(yè)需探索具體的AI落地場景，旅游領域信息查詢、行程規(guī)劃與預訂是頻次最高的剛需，如同當年OTA從Web端轉(zhuǎn)向移動端的趨勢。未來，各OTA可能在這些高頻功能上采用大模型優(yōu)化人機交互方式，引入語音互動、擬人化互動，借鑒小紅書、抖音等內(nèi)容社區(qū)的體驗，創(chuàng)造更多激發(fā)游客旅游需求的內(nèi)容形式?？傊诔浞肿鹬赜脩粑穆眯畔⑾M心理和決策規(guī)律的前提下，大模型有望完成對文旅高頻、核心功能的AI轉(zhuǎn)化。

四是文旅數(shù)據(jù)要素化助力大模型生態(tài)早日成熟。文化領域數(shù)據(jù)要素化，已基本打通文化IP資源確權(quán)、定價、交易、流轉(zhuǎn)、收益的完整流程，初步形成數(shù)據(jù)資源端到端的要素化鏈條。今后，利用博物館文物IP授權(quán)進行二次創(chuàng)作、訓練大模型，或生成可供文生圖大模型訓練所涉及的模板，在版權(quán)邏輯上已不存在障礙。而旅游數(shù)據(jù)方面，還需解決不同機構(gòu)間數(shù)據(jù)流動壁壘的問題，盡早建立數(shù)據(jù)分級分類應用體系，明確旅游數(shù)據(jù)流通用于大模型訓練的模式與路徑。大模型的發(fā)展，為文旅數(shù)據(jù)要素化機制的建立，提供了實際應用場景和驅(qū)動力。