随着人工智能技术的迅猛发展，智慧旅游正迎来前所未有的变革机遇。根据北京第二外国语学院数字文旅研究中心最新发布的《人工智能赋能智慧旅游发展研究报告》，生成式AI正从游客信息服务、企业服务模式重塑、政府治理方式转型等多个维度重构旅游业，其影响或可与在线旅游、移动互联网及社交媒体等技术所引发的行业颠覆性变革相提并论。2025年，以DeepSeek为代表的AI大模型已拥有活跃过亿的用户量，首次使得国内民众对AI大模型产生了广泛的兴趣和使用的认知，完成了AI大模型技术从实验室到大众市场的认知破圈。本文将深入分析AI赋能智慧旅游的市场现状、应用场景、生态体系及未来趋势，为行业参与者提供全面的发展洞察。
当前，AI与智慧旅游的结合已经成为旅游业发展的关键议题。从市场格局来看，国内外AI在旅游领域的发展呈现出明显差别。在国外旅游市场，AI应用更多围绕GPT展开，开发相关旅游插件和MCP(模型上下文协议)成为海外旅游OTA介入大模型的主要形式；而在国内市场，除了DeepSeek、字节豆包、通义千问等通用大模型所自带的文旅内容外，旅游领域的市场主体包括垂类旅游企业平台、旅游目的地文旅局、涉旅企业、初创科技类旅游企业等也都以不同形式参与到AI大模型对旅游的改造中来。
根据调研数据，AI技术在旅游企业中的普及度已接近半数，主要应用场景集中在智能客服、营销内容生成、个性化推荐三方面。其中，智能客服是应用最为广泛的AI场景，占比达到24%；营销内容和视频生成占比17%；个性化推荐占比15%。然而，AI大模型的应用效果评分均值为3.13分(满分5分)，整体上企业对AI应用效果的评价处于中等水平，表明企业对AI大模型的需求期望与模型产出效果仍有不匹配的情况。
从应用成熟度来看，AI+智慧旅游场景可明显分为三个梯队。成熟度较高的场景包括AI导航导览、AI旅游讲解伴游服务、AI旅游体验交互，这些领域技术成熟度高，市场需求稳定，已实现规模化应用。以黄山景区为例，其通过全面数字化转型构建的智慧旅游体系，显著提升了客服接通率(从50%到95%)，并实现了从咨询到交易的转化，带来了可观的交易额。
成熟度居中的场景包括AIGC辅助营销及数字人、无人化具身智能应用、旅游企业流程应用。这类应用虽有一定技术基础，但在实际落地中仍面临各种挑战。例如AIGC技术在内容生成上发展迅速，但生成内容的创新性和情感共鸣方面与人类创作仍有差距；数字人在互动流畅度和个性化服务深度上有待提升。
成熟度较低的场景则包括旅游监管治理决策、旅游行程规划类应用。这类应用受限于数据质量和技术瓶颈，尚未达到理想效果。调研显示，旅游景区对接入AI大模型的主要困难集中在：生成内容预期效果不达标(占比27%)、缺乏技术人才(占比24%)、接入及维护成本过高(占比22%)、对大模型理解和认知不足(占比18%)四个方面。
值得注意的是，在AI旅游工具的使用方面，不同年龄层中出现"两头热中间冷"现象。从高频使用的角度来看，41-55岁群体以30.10%居首；18岁以下"偶尔使用"高达68.57%。城市线级与AI旅游工具经常使用率呈阶梯式递减，一线/新一线城市(31.44%)>二线(27.67%)>三线(27.20%)>四线(23.78%)，四线城市"从未使用"占比(35.11%)是一线(21.22%)的1.66倍，揭示了数字鸿沟的城际差异。
随着AI技术的深入应用，智慧旅游行业正构建起层次分明的生态体系。这一生态体系从底层开源大模型到上层行业应用，形成了完整的价值链。以DeepSeek等为代表的底层开源大模型，已经成为行业部署和应用最广泛的开源底座大模型，是整个AI+智慧旅游生态的基础设施。它们通过对海量数据的深度训练，具备强大的自然语言处理、深度思考推理基础能力，为上层应用提供原始的技术支撑。
在通用闭源大模型应用层面，包含了字节豆包、腾讯元宝、通义千问等通用大模型。它们有的基于自研底座，有的接入Deepseek作为底层大模型，在此基础上进行二次开发和优化，增强了针对性的应用能力。以字节豆包为例，依托字节跳动的技术优势和训练数据优势，在自然语言交互上更加智能，能快速准确地理解用户需求，为智慧旅游中的智能客服、行程规划建议等功能提供支持。
旅游垂直领域大模型应用则包括两个基本类别：一是以携程、同程、飞猪等为代表的旅游垂直领域OTA平台，主要基于底层和通用大模型，结合自身在旅游行业积累的大量数据和业务经验，开发出适用于旅游垂直领域的应用。例如携程"问道"利用自身的海量酒店、机票预订数据，结合大模型的数据分析能力，为用户提供个性化的旅游套餐推荐；同程发布了基于DeepSeek的"程心"AI(DeepTrip.com)，能够实现"AI决策执行+预订执行"的闭环，同时支持9种不同语言对行程规划等应用进行支撑。
在最上层的旅游行业企业AI应用中，目的地和包括旅游景区、旅游饭店、旅行社等在内的旅游企业对AI的应用主要体现在对外开发智能体开展智能化对客服务、AI客服等；对内进行企业资源管理与效率提升。值得注意的是，在旅游行业企业所开发的AI应用方面，绝大多数均为涉旅的IT科技类公司协助其在通用大模型基础上进行的二次研发。
从企业应用现状来看，AI技术在企业中的普及度接近半数，但预算投入相对保守。调查数据显示，有相当一部分企业(39%)不清楚AI大模型投入预算占总IT预算的比例，大部分企业(24%)的AI投入预算占比小于10%，只有1家企业的AI投入预算占比大于30%。这表明整体上企业对AI投入的预算相对保守，可能是对AI大模型应用的效果和回报存在疑虑，或者受限于企业的资金状况。
在酒店行业，AI大模型的应用已经构建出了较为完整的体系，主要的应用模式为AI RaaS(Result as a Service)服务商提供的智能体矩阵一体化全链路服务。具体应用场景包括酒店建造与设计、人员培训与考核、酒店经营管理、酒店客户服务四大领域。云迹科技推出的复合多态机器人"UP"，创造了一种全新的具身智能机器人形态，单日最高任务180次，平均节约10-12小时/天，相当于人效1.25人，为酒店业带来了显著的效率提升。
旅行社方面，AI大模型的应用在产品开发、产品营销、产品维护三个环节已初具规模。在产品开发侧，AI工具替代传统经验与人脉，通过数据分析挖掘消费者需求、热点趋势及增长点；在产品营销侧，AI生成针对性宣传文案，并基于营销目标、预算、人群等参数输出初步方案；在产品维护侧，智能客服高效处理游客咨询与投诉，24小时AI客服降低人工成本，提升服务响应效能。
展望未来，AI赋能智慧旅游将呈现四大发展趋势。首先，具有深度推理能力的AI旅游智能体将成为关注焦点。以Manus为代表的智能体，引发人们对大模型实际应用的讨论。近段时间更是先后出现了诸如智谱"沉思"、豆包"扣子空间"、百度"心想"等多智能体应用，外加旅游领域的飞猪所推出的"问一问"。智能体的发展，可能形成复杂任务分步拆解，以及调用工具完成任务的一站式体验，这或许会催生AI时代的超级应用，最终影响文旅领域的智能化进程。
其次，将持续形成通专结合的旅游AI大模型新局面。以DeepSeek、字节豆包、阿里通义千问等为代表的通用大模型企业和产品，将凭借用户和流量优势，主导大模型应用的入口端。通用大模型可满足文旅领域基础信息查询需求，约占用户需求的80%；而在文化和旅游特定场景下，深入、专业、本地化的查询与服务，更适合由垂类大模型或各文旅机构智能体提供，这部分信息需求约占20%。这种通专结合的格局，将在较长时间内成为文旅场景的主流。
第三，旅游领域大模型将逐渐从"尝鲜"向务实化发展。目前，文旅领域的大模型应用尚处于"尝鲜"阶段，众多文旅行业实体接入DeepSeek，完成初步AI部署，但仍需遵循用户、市场与技术规律，提升AI在行业内的使用效率。未来，各OTA可能在这些高频功能上采用大模型优化人机交互方式，引入语音互动、拟人化互动，借鉴小红书、抖音等内容社区的体验，创造更多激发游客旅游需求的内容形式。
最后，旅游数据要素化将助力大模型生态早日成熟。文化领域数据要素化，已基本打通文化IP资源确权、定价、交易、流转、收益的完整流程，初步形成数据资源端到端的要素化链条。而旅游数据方面，还需解决不同机构间数据流动壁垒的问题，尽早建立数据分级分类应用体系，明确旅游数据流通用于大模型训练的模式与路径。大模型的发展，为文旅数据要素化机制的建立，提供了实际应用场景和驱动力。
在技术演进的同时，行业也需要关注AI带来的挑战。一方面，需要加强旅游服务领域人员情绪价值创作能力，提升旅游接待业从业人员的同理心、沟通能力和服务意识；另一方面，要根据市场需求和技术发展，培育AI定制师、AI引导员、AI游学导师等新职业，开展相关培训课程，培养从业者与AI协同工作的能力。调研显示，AI客服机器情感交互与共情能力的缺失，以及"AI幻觉"的产生，降低了顾客的服务体验，这也是未来需要重点突破的方向。
以上就是关于2025年AI赋能智慧旅游行业的全面分析。从市场现状来看，AI+智慧旅游已形成多层次生态体系，应用场景成熟度分化明显；从技术发展来看，Transformer架构推动的生成式AI正深刻改变旅游行业的服务模式和运营方式；从未来趋势来看，智能体与数据要素将成为驱动行业深度变革的双引擎。尽管面临技术、数据、人才等多重挑战，但随着AI技术的持续迭代和应用场景的不断拓展，智慧旅游行业正迎来前所未有的发展机遇。对于行业参与者而言，把握技术趋势、深耕场景应用、强化数据治理，将是赢得未来竞争的关键所在。
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