国内多家OTA、景区、酒店客服智能体宣布接入AI大模型，为游客提供人性化的行程建议；多个省级文旅智能体宣布接入AI大模型，让游客轻松实现“一机游”；越来越多文旅行政管理部门、旅游企业引入AI大模型，提升管理效率……当前，以“DeepSeek”为代表的AI大模型渗透到各行各业，正在悄然重塑着行业发展的底层逻辑，旅游行业也不例外。
AI大模型模仿人脑的信息处理机制，其数据处理量、处理速度远超人脑，可以说是妥妥的“新质生产力”。AI大模型的广泛应用也契合了旅游行业发展的需求，它可以及时精准地处理庞大数据、及时响应游客诉求，有利于进一步优化旅游服务质量，强化管理能力，提升旅游行业智慧化水平。当前，旅游领域应用AI大模型现状如何？有哪些机遇和挑战？
服务更智慧 管理提效率
以往，游客规划行程通常是自己收集“吃住行游购娱”信息，然后进行综合决策；如今，应用了AI大模型智能体，游客用自然语言提出需求，即可获得一份初步可用的行程规划。
以往，旅游管理者需要使用大量人力物力对安全风险进行监控；如今，应用AI大模型的智能体，便可以对各类风险辅助进行全天候自动监控。
……
随着科学技术的进步，AI大模型在旅游领域的应用越来越广泛。
AI大模型可分为语言类大模型（可以处理和生成文本）、视觉类大模型（可以处理和生成图像和视频）、多模态大模型（可以处理和生成文本、图像、音频、视频多种类型的数据），又可分为通用型大模型（如DeepSeek）、垂直类大模型（如携程“问道”、同程旅行“程心AI”）。
2024年全国智慧旅游解决方案优秀解决方案技术方之一的文都云（南京）数字科技有限公司总经理陈虹介绍，总体来看，旅游领域AI大模型应用主要包括两大类型：
一类是对客服务AI智能体。OTA推出的AI智能体，如携程“问道”、同程旅行“程心AI”；旅游目的地推出的AI智能体，如贵州的“AI游贵州”、杭州的“杭小忆”；景区推出的AI智能体，如江西庐山的“庐悠悠”、江苏连云港花果山的“齐天大圣”；酒店推出的AI智能体，如尚美数智酒店集团的“尚小美”、宏昆酒店集团的“宏小昆”。同时，上述AI智能体大部分已宣布接入DeepSeek。
另一类是辅助管理AI智能体。如江苏智慧文旅平台（多模态AI大模型自动识别和预测风险）、浙江临安天目安宿平台（多模态AI大模型智慧监测）、四川青城山—都江堰、乐山全域旅游平台（AI大模型智慧客流预测与精准管控）、甘肃省旅游数据交换平台（AI驱动智慧文旅治理）。
对客服务AI智能体方面，记者近日体验了同程旅行“程心AI”。打开应用程序，记者看到，用户界面采用家庭亲子主题，十分具有亲和力，界面布局类似DeepSeek，通过一个对话框进行对话互动。记者还尝试了行程规划、产品预订、攻略咨询等功能，均得到了较为满意的答案。
同程旅行相关负责人介绍，同程旅行通过混合部署（云端DeepSeek+本地数据）的方式接入DeepSeek，极大提升了客户服务系统运营效率，减轻了人工客服工作量，提高了游客的决策效率。
许多旅游目的地也推出了对客服务AI智能体，如贵州推出的“AI游贵州”。记者从贵州省文化和旅游厅了解到，“AI游贵州”的推出是贵州贯彻国家级、省级战略的生动实践。贵州此前发布了《贵州省推动人工智能高质量发展行动方案（2025—2027年）》等文件，明确提出要抢占智算、行业大模型培育、数据训练三个制高点。
今年1月16日，贵州召开“AI游贵州·智能新文旅——2025贵州AI旅游发布大会”，正式发布“AI游贵州”“AI游黔西南”“AI游西江”，贵州成为目前国内首个发布省、市、景区三级文旅AI应用生态的省份。“AI游贵州”上线后不久，又接入了DeepSeek大模型，实现全面升级。升级后的“AI游贵州”，可以让游客体验到更加便捷、精准、人性化的服务。
辅助管理AI智能体方面，我国文旅行政管理部门、旅游企业等也在积极应用AI大模型。江苏智慧文旅平台便是典型案例之一。平台利用视频类AI大模型，利用景区视频监控和节假日无人机视频监控，自动识别客流拥堵、火灾、文物安全等风险，每3.5分钟自动轮巡一次，极大提高了监管效率。
青岛旅游集团则应用DeepSeek等AI大模型，有效提升了工作效率。集团数字信息部部长孙宇光介绍，DeepSeek提升了内部文件检索和应用效率；同时，DeepSeek的知识图谱技术能够自动构建制度间的逻辑关联，避免执行中的遗漏或冲突；可以优化内部协作与知识共享，打破部门“信息孤岛”，支持跨部门协作；降低运营成本，相比传统文档管理系统，DeepSeek的推理成本仅为每百万“token”（AI大模型文本处理最小单元）1元左右。总之，通过部署DeepSeek，集团内部管理实现了从传统文档管理向智能化知识服务的转型升级。
AI大模型在酒店行业的应用也日益广泛。中国旅游研究院3月26日发布的《中国旅游住宿业发展报告2025》显示，AI技术在酒店行业的应用正逐步成为提升运营效率和客户体验的核心驱动力。通过AI赋能，酒店在客户服务、运营管理和个性化体验等方面实现了显著创新，如语音助手、礼宾机器人、智能化服务系统等。
公众有疑问 业界在探索
AI大模型在旅游领域的应用，也引发了公众的一些质疑和忧虑？比如，AI回复内容是否准确？AI大模型是否会替代一些岗位？通用型AI大模型会不会分流OTA订单？
如何确保AI回复的信息的准确性？同程旅行副总裁余沛介绍，同程旅行“程心AI”通过混合部署方式接入DeepSeek。具体来看，“程心AI”可以从同程平台的海量数据中筛选出符合用户需求的目标数据，并将其作为输入信息提供给云端的DeepSeek，之后经由DeepSeek推理分析，并在与用户的交互过程中，满足用户的需求。“程心AI”在回复过程中所借助的数据是同程实时提供的数据，回复中的产品指向实际的产品页面信息，可以确保其时效性和准确性。
“同程旅行与DeepSeek实现了优势互补。”余沛说，“程心AI”拥有同程旅行丰富的行业数据、长期积累的行业经验以及对用户旅行需求的理解；DeepSeek拥有强大的推理分析能力。二者优势结合起来，可以更个性化、更主动地满足用户的需求。
“实体机器人+AI”“虚拟数字人+AI”逐步变为现实，它们可以为游客提供登山助力、导游、讲解等服务。因此，有人担心AI应用会让一部分旅游从业人员失业。
全国首批特级导游凌小榕，早在20世纪90年代便自主开发了旅游网站，也曾在多家OTA任职，如今专注于人工智能研究。凌小榕认为，AI和机器人技术在旅游行业的应用，确实可以承担一些重复性、标准化的任务，如基础的咨询服务、简单的讲解工作、一般的客房清洁等。然而，人类的创造力、情感洞察力、战略决策力以及对复杂问题的处理能力等，是AI所不具备的。AI会替代一部分工作岗位，但是也会创造新的工作机会，如AI智能体维护人员、数据分析师、优质内容创作者、AI旅游产品开发人员、智能旅游体验设计师等。
山东万达国际旅行社副总经理、高级导游佟晓红认为，AI在旅游领域的应用，确实带来了一些变革。但游客在旅行中，可能会因为旅途中的突发状况而焦虑，这时导游可以给予安抚和帮助，这是冷冰冰的机器无法给予的。导游和讲解员对当地文化的深刻理解和感悟，也是AI难以做到的。AI时代，旅游从业者可以从以下几个方面提升竞争力，一是提升服务品质，注重个性化、定制化服务；二是增强文化素养，更深刻地理解文化内涵；三是掌握数字技能，学习运用AI技术；四是培养应急处理能力，让游客在旅行中更安心。
“人与人之间的情感交流是AI难以完全替代的。”昆明花之城豪生国际大酒店总经理沈翊说，“AI效率”与“人文温度”之间要找到平衡，关键在于：明确服务定位，哪些服务适合由AI处理，哪些需要保留人工；加强员工培训与激励，让员工掌握与AI协同工作的技能；推动技术与人性的融合，利用AI技术收集数据，同时由人工进行解读和应用。
通用型AI大模型会分流OTA的订单吗？“AI大模型+旅游”融合发展必然会产生一些碰撞，触碰一些行业原有的“运行规则”。有业界人士提出，AI大模型可能会分流OTA等线上平台的订单，但是也并不容易。
“流量在哪里，订单就在哪里。”清华大学新闻学院、人工智能学院双聘教授沈阳认为，通用型AI大模型随着流量的增加肯定会分流一部分旅游订单。单从技术上来说，通用型AI大模型把流量转换成订单非常容易，只需要在回复结果中增加订单入口即可。从这个角度上来说，豆包、腾讯元宝等只要达到一定的流量规模，完全可能进行商业转化。然而，这仅仅是从技术角度来说，而从实际的商业操作来看，AI大模型要分流订单并非易事。比如，如何与OTA合作、如何获取动态且精准的旅游服务数据、如何培养用户习惯等。
“AI大模型可能会通过更强的‘意图识别’重构消费链路，有望成为继直播、电商平台后的另一个流量入口。”2024年全国智慧旅游解决方案优秀解决方案技术方之一、中关村科学城城市大脑股份有限公司产品总监卓娜认为，AI大模型优势在于：更强的“意图识别”，实时捕捉用户潜在需求；自然语言交互模式，打破关键词搜索局限；更强的资源整合能力，如果可以整合OTA、景区、航司等分散数据源，就可以构建更强大的动态比价与库存管理系统。当然，当下还有许多瓶颈，如数据壁垒与利益博弈、准确率波动、伦理与合规风险等。
“目前用户已经习惯了通过OTA平台或直播带货等方式预订旅游产品，要让用户改变习惯也需要一定时间。”AI大模型如何才能在未来的订单竞争中“分得一杯羹”？凌小榕认为，要发挥AI大模型的独特优势，结合图像、语音等多模态推理能力，为用户提供更加丰富、直观的交互体验。比如，通过语音对话查询旅游信息、通过图像识别推荐景点等。
看好垂直类 数据很关键
目前，旅游领域的垂直类大模型正在加速发展。比如，基于在线旅行商数据积累的AI大模型，可以极大提高对客服务效率；基于某一省份旅游资源和产品服务数据的AI大模型，可以让游客轻松了解资源、获取服务。
对此，沈阳认为，AI大模型应用的两种模式中，通用型大模型的知识比较广博，垂直类大模型则比较专精，可以回答某个领域当中比较精细的问题。为什么需要垂直类大模型呢？除了用户需求，还有一个原因是各个垂直领域有一些“隐性数据”，比如旅游领域有许多一线工作经验，这是无法以数据形式上传到互联网上的，这种隐性知识可以用来训练垂直类大模型。展望未来，随着旅游领域垂直类大模型的发展，问答助手、旅行顾问等垂直类智能体将会更多地涌现。
未来服务智能体将如何演变呢？卓娜预测了几种基于旅游领域垂直类大模型的服务智能体，一是“多模态交互中枢”，形成沉浸式旅游体验；二是“个性化服务引擎”，基于用户画像提供分级分类服务；三是“生态协同平台”，连接OTA平台、景区管理系统、交通调度中心等上下游系统，实现从需求触发到服务落地的全链路智能化。
“旅游领域垂直类大模型将以‘极大’和‘极小’两种形态发展。”凌小榕说，所谓“极大”就是资金和人才积累雄厚的大型企业开发的垂直类大模型；而中小型旅游企业可以租用这些大模型，并对大模型进行微调，在细分市场体现自己的竞争优势。
AI大模型应用竞争的关键是什么？深入了解AI大模型会发现，AI大模型并非“自生”智能，而是人类数据“喂养”出来的智能，“喂养”的数据质量越高，AI大模型的“智力水平”越高，给出的答案越精准、越符合人们的需求。因此，AI大模型的技术竞争将越来越表现为“喂养”AI大模型的“语料库”的竞争。
2023年12月，国家数据局等17部门联合印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》明确提出，建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展人工智能大模型开发和训练。此前，国内业界已经开始合力推进高质量中文语料库建设。2023年7月在上海召开的世界人工智能大会上，便成立了大模型语料数据联盟。
阿里巴巴集团、数字中国研究院（福建）、阿里云智能集团编写的《大模型训练数据白皮书》认为，人工智能是以数据为中心的，而不是以模型为中心。有标注的高质量数据才能释放人工智能的价值，业界应将更多精力放在数据质量上，推动人工智能高质量发展。
“旅游语料库对于旅游领域垂直类大模型发展具有极其重要的意义。”凌小榕说，旅游语料库可以为旅游领域垂直类大模型提供海量的文本、图像、音频、视频等多模态数据，这些数据涵盖了旅游行业的各个方面，如景点介绍、酒店评价、旅游攻略、用户评论等。只有通过这些丰富的数据训练，模型才能更好地理解和生成相关的语言表达，从而提升性能和准确性。
《大模型训练数据白皮书》认为，在行业AI大模型中，用领域知识训练大模型仍面临困难，一是领域知识积累的专业门槛高、时间周期长；二是企业出于商业利益和知识产权考虑，对领域知识共享意愿度较低；三是我国公共数据开放不足，导致部分行业缺少优质的数据供给。
凌小榕认为，目前，我国已经形成全球最大的国内旅游市场，成为国际旅游最大客源国和主要目的地，产生了大量的文本、图像、音频、视频等多模态数据，能够为旅游语料库提供重要支撑。我国旅游行业数字化水平不断提高，政府部门出台一系列政策措施支持智慧旅游发展，也可以为旅游语料库建设和共享提供良好的政策环境及行业基础。
延伸阅读
接入AI大模型的三种方式
各类机构接入DeepSeek等AI大模型的方式主要包括云端部署、本地部署、混合部署三种。云端部署，即通过第三方服务器获取DeepSeek相关服务，成本较低、易于实施，但是存在数据安全风险；本地部署，需要单位自己投入软硬件，成本较高、实施过程复杂，优点是数据安全有保障。混合部署，则是结合云端和本地部署特点，一部分系统在云端、一部分在本地，既可降低成本，也可以保障数据安全。
2024年全国智慧旅游解决方案优秀解决方案技术方之一、四川川投智胜数字科技有限公司文旅行业总经理王春鹏，分析了旅游机构接入DeepSeek较为可行的几种方式——
第一，云端部署。单位在DeepSeek官网注册账号即可获取API密钥，通过现成的开发工具（如SDK或插件）快速接入。例如，直接调用DeepSeek的聊天、行程规划等功能接口。如果企业没有技术团队，也可以通过腾讯云、阿里云、华为云等平台，选择“一键部署”DeepSeek镜像，按需租用算力资源，按使用量付费。这一方式适合中小型旅游企业快速上线智能客服、攻略生成等功能，由于数据需传输到外部服务器，隐私性相对较弱。
第二，本地部署。将DeepSeek模型下载到企业自己的服务器或机房，搭建运行环境，并在内部网络中使用。例如，景区、博物馆、文旅政府部门可以在本地部署AI助手，直接处理游客的实时咨询，数据完全不外传。这需要企业具备基础的IT运维能力，并配置符合要求的硬件。这一方式的特点是数据完全自主掌控，适合处理敏感信息（如游客身份、票务数据），缺点是硬件投入大、技术门槛相对较高。
第三，混合部署。将核心业务放在本地服务器，通用功能调用云端接口。高峰期可临时增加云端算力，避免本地服务器过载。这一方式的优点是平衡成本与安全，适合大型景区或全域旅游平台，缺点是需协调本地和云端资源，管理复杂度相对较高。
王春鹏说，对于中小型旅游企业来说，首选是云端部署，如旅行社、民宿上线智能客服，成本几乎为零，建议使用DeepSeek官方API或第三方平台（如腾讯元宝等），无需技术团队即可实现基础功能；对于大型景区或文旅集团，建议采用本地或混合部署，本地部署可以实时回答游客咨询，云端部署可以扩展知识、帮助游客规划行程；对于政府智慧文旅项目来说，建议采用混合部署，如旅游目的地智能体（小程序等），可以通过本地部署构建基础知识库，云端部署处理关联查询，实现从查询到预订的闭环服务。
三亚科技投资集团有限公司技术总监陈继先认为，DeepSeek的三种部署方式各具优势。旅游业的核心需求包括客流管理优化、个性化服务、数据安全合规以及成本控制，痛点集中在数据敏感性、业务波动性、技术门槛等方面。综合研判，云端部署适合中小型景区或初创企业；本地部署适合大型景区或强监管场景；混合部署适合平衡成本与安全的需求方，如核心票务系统适合本地部署保障数据安全，智能客服和推荐系统可以云端运行以应对流量波动。
凌小榕认为，对于大型旅游单位，如果对数据安全和隐私保护要求较高，且具有足够的技术实力和资金支持，本地化部署DeepSeek是一个值得考虑的选择。而对于大多数旅游单位，选择云端服务可能更为经济实惠。
卓娜认为，对旅游行业而言，DeepSeek本地部署需谨慎评估其适用性，一是需要注意本地部署的数据质量局限——旅游行业的票价、房态、交通时刻等数据具有高频变动特性，DeepSeek若未接入动态数据源，生成的推荐可能包含过时或错误信息；二是需要注意数据范围局限——景区、酒店等经营主体往往仅掌握自身数据，缺乏跨区域、跨平台的全局信息，而游客需要全网比价、实时客流；三是需要注意时效性局限——旅游决策依赖天气、交通等即时信息，本地化模型难以实现分钟级响应。
