文旅領域的AI超級應用

超級應用，是互聯網產品中用戶量龐大、功能豐富的一類應用。業內普遍認為，月活用戶量超過1億是超級應用的基本門檻。微信、抖音、小紅書等是國產超級應用的典型代表，各垂直領域也有部分超級應用。根據QuestMobile公布的2025年2月AIGC APP行業月活躍用戶規模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，在線旅游發展過程中，真正對大眾旅游行為產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、抖音、小紅書這4類互聯網產品。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。一個行業能夠誕生超級應用，是技術與該行業深度融合、產生真實巨量應用場景的標志，OTA類平臺對旅游行業的重構作用顯著。

從用戶使用頻次和市場規模來看，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、小紅書等內容社區。AI時代的到來，必將引發互聯網流量入口的重構。但客觀而言，AI在結果可信度、用戶采納意愿、使用體驗、商業交易閉環等方面仍不夠成熟，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常化高頻應用向旅游等低頻應用蔓延，進而深度影響旅游行業。后續，旅游目的地推薦、酒店查詢、預訂、景區攻略等信息的搜集，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（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、視頻等多模態內容生成，主要包括以下應用場景。

一是打造對客服務入口。文化和旅游企業利用AI賦能的最直接方式，是借助其內容生成優勢，結合本地知識庫，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，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、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、旅游景區導覽講解服務、酒店智能機器人應用等。在當前AI發展水平下，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。

三是賦能文旅內容創作。文旅領域，尤其是文化領域，內容生產場景廣泛，圖片、視頻、音頻、3D特效等多模態內容的生成，高度依賴AI提升效率。目前生成式人工智能技術雖在快速進步，但要生成高保真圖片、視頻等商業內容仍有較大難度。以文生視頻為例，目前主要通過提示詞優化控制初始生成內容，但仍存在畫面不穩定、內容與預期不符、隨機性強、邏輯混亂等問題。當前商業應用的文生視頻，多需提供參考素材、專業優化提示詞、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容多模態應用目標仍有一定差距，這也是未來技術發展亟須解決的問題。

四是重塑旅游規劃和線上交易。這是文旅領域對AI要求最高的應用場景。旅游規劃相對復雜，AI在滿足復雜決策場景需要時，面臨諸多挑戰。這不僅源于技術層面，更關乎用戶的信任度。盡管AI提供的內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，還需在人機協同、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化，但距離構建廣泛的AI驅動旅游決策仍有較大差距。這可能需要從產品設計、用戶信任等多維度入手，如同人們從線下到線上轉移旅游產品交易，需要較長過程。

文旅領域大模型發展存在的關鍵問題

一是高質量內容生成門檻依然較高。首先，大模型本身的“幻覺”短期內難以徹底消除，即便推理能力出色的大模型在生成內容時，也存在較高幻覺率，常編造假數據，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，目前多模態圖片、視頻生成仍需專業人員操作，具有一定學習成本和技術門檻。

二是文旅數據訓練與數據開放問題。文旅領域大模型的發展，歸根結底是行業訓練數據開放共享及要素化的問題。目前，通用大模型訓練數據主要來源于互聯網開放數據，部分文旅線上平臺企業擁有大量交易相關產品數據，并嘗試將AI智能體作為引導交易的入口。而圖書館、博物館、旅游景區等行業主體的數據多存在于線下，這些機構多不愿將數據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，引入更多文旅行業數據，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，訓練數據的確權、定價、交易、流轉等問題將愈發重要。建立可信、開放、共享的行業模型數據訓練體系，將是行業大模型應用深入發展的關鍵。

三是文旅應用場景與大模型內容管控問題。在文化領域和旅游信息服務領域，需對人工智能生成內容的合規性進行常態化、實時化監管。隨著在線數字人直播、文生圖、文生視頻日益普及，如何進行高效、智能化監管仍面臨挑戰。近期，國家互聯網信息辦公室等四部門聯合印發《人工智能生成合成內容標識辦法》，要求利用人工智能技術生成、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，以保障公眾知情權和網絡信息安全。

“AI+文旅”未來展望

一是文旅領域智能體的發展值得關注。以Manus為代表的智能體，引發人們對大模型實際應用的討論。除回答問題和生成內容外，基于大模型獲取周邊數據、制訂計劃、使用工具改變環境等任務，都可由智能體完成。智能體的發展，可能形成復雜任務分步拆解，以及調用工具完成任務的一站式體驗（如在微信生態中實現超級智能體），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，文旅行業要緊跟AI發展步伐，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快速發展帶來的互聯網流量重新分配機遇，從行業場景應用和數據整合兩個維度，支撐未來AI生態重構。

二是將持續形成通專結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，將憑借用戶和流量優勢，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。互聯網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、本地化的查詢與服務，更適合由垂類大模型或各文旅機構智能體提供，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。可以預見，通專結合的大模型格局，將在較長時間內成為文旅場景的主流，這也為文旅行業在通用大模型和互聯網大廠之外發展局部和行業垂類小模型、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，眾多文旅行業實體接入DeepSeek，完成初步AI部署，但仍需遵循用戶規律、市場規律、技術規律，提升AI在行業內的使用效率。此外，文旅行業需探索具體的AI落地場景，旅游領域信息查詢、行程規劃與預訂是頻次最高的剛需，如同當年OTA從Web端轉向移動端的趨勢。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、抖音等內容社區的體驗，創造更多激發游客旅游需求的內容形式。總之，在充分尊重用戶文旅信息消費心理和決策規律的前提下，大模型有望完成對文旅高頻、核心功能的AI轉化。

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