在党的二十大和二十届四中全会精神的指引下，"十五五"时期将是我国数字经济与实体经济深度融合、培育新增长点的关键阶段。作为服务消费的重要领域，旅游业正迎来AI技术赋能下的深刻变革。人工智能不仅重塑着旅游服务的供给方式，更通过个性化推荐、智能运营和沉浸式体验等创新应用，推动行业从规模扩张向质量提升转型。在扩大内需、促进消费的政策导向下，AI技术与旅游产业的深度融合将有效提升服务效率、优化游客体验、激发消费潜力，为构建现代化服务业体系提供重要支撑。本报告从技术基础、应用场景、产业生态等维度，深入分析AI如何重构旅游行业价值链条，为"十五五"期间推动旅游业高质量发展、培育数字消费新业态提供决策参考。

一、行业发展基础：技术迭代与需求升级双轮驱动

1.技术环境：本土AI能力崛起，落地路径多元适配

中国AI技术已形成“基础层-应用层”协同发展格局，本土大模型凭借对旅游场景的深度适配，逐步超越通用模型。在垂直领域，针对行程规划、智能客服等场景的定制化模型，准确率可达95%以上，例如通过注入景区客流历史数据、酒店收益管理规则，模型能精准生成动态调价方案与客流预警建议。技术落地呈现“本地化主导、多元模式并存”特征，48%的旅游企业选择“本地化部署大模型+本地知识库”，保障用户行程数据、支付信息等敏感数据的安全可控;20%的中小企业倾向租用第三方MaaS服务，以2-3周的快速部署周期实现智能客服、营销文案生成等标准化功能，平衡成本与技术需求;另有部分企业尝试混合云部署，兼顾数据安全与模型迭代效率，成为中大型企业的折中选择。

2.市场需求：用户与企业需求分层，痛点导向明确

用户端需求呈现“年龄倒挂”与“城市分化”显著特征。18岁以下群体对AI旅游工具的付费意愿达74.28%，是56岁及以上群体(7.35%)的10倍，这类群体更青睐AR实景导航、虚拟试住等沉浸式体验;41-55岁中年群体高频使用AI工具占比30.1%，聚焦动态价格预测、家庭行程规划等效率型需求;银发群体虽对AR导航期待度高，但82.35%关注动态定价工具，反映出退休后对成本控制的重视。城市线级差异同样明显，一线/新一线城市AI工具经常使用率31.44%，四线城市“从未使用”占比35.11%，数字鸿沟制约下沉市场渗透。

企业端需求聚焦“降本增效”与“合规安全”。近七成企业差旅经理未使用AI商旅工具，核心痛点集中于技术整合门槛高(如与飞书、钉钉等办公系统兼容性差)、数据安全担忧(金融企业尤为突出)、ROI测算模糊。中等规模企业(1万-10万人)成为AI商旅工具的核心用户，智能报销、行程管家使用率超60%，这类企业既存在标准化流程自动化需求，又具备系统改造灵活性;而10万人以上大型企业受限于多地区独立财务系统等历史问题，工具普及率反而较低。

二、核心应用现状：用户与企业端分化，场景价值待释放

1.用户侧：工具渗透加速，但体验落差仍存

AI旅游工具使用呈现“功能偏好分层”，多语言翻译工具(55.12%)、AI旅行顾问(48.9%)、动态价格预测(46.16%)是用户使用最多的三类工具，覆盖跨境沟通、行程决策、成本控制等核心痛点。但用户期待与技术落地存在显著代际差，AR实景导航是最受期待的工具(63.1%)，实际使用率仅34.05%，核心瓶颈在于离线功能缺失、复杂场景定位精度不足(如景区室内展馆导航误差超5米)。

付费意愿与使用体验强相关，中等收入群体(月均可支配1万-5万元)付费意愿最强，1万-2万元区间“愿意付费”占比36.42%，这类用户注重服务效率与个性化;低收入群体(<5000元)40.97%选择“视价格而定”，需通过低价套餐激活需求;高收入群体(>5万元)对服务性价比评估更精细，36.53%关注ROI，倾向为“可验证的体验升级”付费(如AI专属导游、VIP行程定制)。当前用户对AI的认知仍以“辅助性工具”为主(65.57%)，仅7.97%认为其实现“颠覆性创新”，操作复杂、推荐同质化、数据滞后是主要体验短板。

2.企业侧：头部先行与中小滞后并存，应用碎片化

行业AI应用呈现“结构性分化”，1000人以上大型企业应用率80.6%，互联网平台、航司、景区/乐园构成“第一梯队”，通过动态定价、客流预测、智能客服等场景实现降本增效——航司借助AI动态定价系统提升收益管理效率，景区通过客流预测优化资源调度，部分景区高峰期拥堵投诉率降低42%;50人以下中小企业应用率仅45.7%，酒店业尤为滞后(应用率25%)，数据孤岛(客户信息分散于PMS、OTA等多系统)、技术人才短缺(64.8%未应用企业提及)是主要障碍。

AI投入保守性凸显，场景依赖性强。25%的企业AI投入占IT预算不足10%，仅2%超30%，多数企业处于“小范围试点”阶段。应用效果评价呈现“中间集中、两极分化”，59%的企业给出2-3分中性评价，认可AI在流程优化(如客服响应提速30%)的基础价值，但尚未触及收益增长等核心指标;80%给出5分评价的企业为千人以上规模，场景深度直接决定价值释放程度。

三、场景深度价值：从服务优化到生态重构，六大场景引领变革

1.旅行顾问：多智能体协同，实现“规划-交易”闭环

AI旅行顾问已突破“单点推荐”局限，向“专业化协作”升级。领先实践通过构建“行程专家+交通顾问+酒店专家+预算管家”等垂直AI角色，模拟真实顾问团队协作流程——用户修改某一天景点后，系统自动同步调整交通接驳时间、周边餐饮推荐，避免传统工具“推倒重来”的低效问题。同时，实时数据直连成为核心竞争力，整合全球机票舱位、酒店库存、景点实时客流等专有数据，确保方案“可落地、可预订”，部分平台实现“行程生成-机票酒店预订-行中服务”全链路闭环，用户转化率较传统工具提升20%以上。

社交与UGC融合成为新趋势，AI可解析社交平台内容(如旅行视频、攻略笔记)生成行程灵感，结合用户历史偏好推荐“气质相似”的目的地，例如根据用户喜爱的“上海愚园路文艺街区”，推荐成都玉林路、杭州小河直街等同类目的地。可视化交互进一步增强体验感，自动生成标注抵离时间、景点特色的手绘地图，支持社交分享，部分产品因仪式感强，在二手平台出现“邀请码加价转让”现象。

2.虚拟导游与沉浸式体验：从功能化到情感化、IP化

虚拟导游正摆脱“机械讲解”标签，向“情感交互”转型。部分景区推出的AI导游可通过语音语调、面部表情分析游客情绪，实时调整解说风格——面对亲子群体增加故事化内容，面对老年群体放慢语速、重复关键信息;历史文化类景区则通过“数字IP活化”提升吸引力，如滕王阁“数字王勃”可与游客实时对诗，模拟古人创作风格，文化体验参与度较传统讲解提升3倍。

沉浸式体验通过VR/AR技术突破时空限制，在古迹景区，AR设备可实时还原历史场景，用户佩戴眼镜后，能看到古城门原貌、古人生活场景与现代环境叠加;主题乐园通过动态场景适配增强参与感，根据游客步行速度调整AR剧情节奏，避免“赶进度”式体验。数据显示，AR导览用户留存率比传统语音讲解高73%，二次消费转化率提升17%，成为景区差异化竞争的关键。

3.智能运营管理：全链路自动化，驱动精细化决策

AI在运营管理中的应用已覆盖“营销-服务-品控”全流程。在酒店领域，AI系统可实时抓取竞品房价、分析市场需求，生成调价建议，将人工数小时的决策压缩至分钟级;同时监控全球OTA平台口碑，自动识别负面评价并提供多语种回复模板，助力品牌形象维护。在景区管理中，智慧平台通过实时客流监测、VR预览、数字孪生技术，优化资源调度，部分景区实现“预订-结算”全流程自动化，游客排队时间缩短40%。

垂直领域AIAgent崛起成为新方向，针对旅游零售场景，专属AI可整合30万+产品特征矩阵，通过文本/语音解析用户需求，匹配精准度达95.6%;同时实现“行程上传-智能解析-合规校验-自动发布”全流程自动化，将传统人工1天的发品时间缩减至10分钟，供应商上线成本降低65%，解决通用工具“水土不服”问题。

4.服务流程自动化、营销自动化与智能客服：全场景渗透

服务流程自动化从“无接触”向“情感化”延伸，酒店场景中，AI机器人覆盖入住登记、客房送物、退房结算等全流程，部分高端酒店的“情感化机器人”通过仿生肢体动作、智能光效系统建立情感连接，识别客人疲惫状态时主动推荐放松类服务;机场场景探索“全流程无人化”，通过AI视觉识别替代传统行李标签，错误率降低90%，生物识别通关逐步普及。

旅游营销自动化实现“洞察-创作-投放-优化”闭环，通过分析用户社交行为构建细分客群画像，针对“Z世代文艺青年”自动生成“小众美术馆+独立书店”主题内容;AI批量生成适配多平台的图文、短视频，部分企业营销内容生产效率提升3倍，敦煌“壁画盲盒”、甘南诗意营销等案例通过文化IP赋能，转化率分别提升78%、用户粘性突破82%。

智能客服超越“咨询响应”功能，向“全旅程助手”转型，酒店场景的AI管家支持跨设备语音联动，景区场景的AI助手覆盖多语言讲解、照片识景，准确率达99.9%，24小时响应解决游客即时需求，企业客服负荷降低50%，投诉处理时长缩短40%。

四、未来挑战与方向：突破瓶颈，构建可持续发展生态

1.核心挑战：三重困境制约行业爆发

“效果-数据-成本”三重困境凸显，37.7%的企业认为AI应用效果未达预期，核心源于数据质量不足(34.4%)——客户数据分散、非结构化导致模型训练效果受限;同时初期投入高(29.5%)、技术落地难度大(26.2%)，中小企业难以承担，形成“投入-回报”负向循环。组织内部阻力加剧落地难度，管理层决策保守(28%企业提及)、跨部门协作低效导致业务需求与技术方案错位，部分员工因担忧岗位替代对AI工具消极使用。用户接受度分层明显，下沉市场与银发群体对AI认知不足，四线城市35.11%的用户从未使用AI旅游工具，老年群体因操作门槛高、信任度低更依赖人工，部分用户反感“过度AI化”，认为虚拟体验缺乏真实感。

2.发展方向：技术深化与生态协同并重

场景纵深化将成为核心趋势，AI从“通用服务”向“垂直领域深度渗透”，酒店业的AI收益管理系统可结合天气、赛事等多变量，动态调价精度提升至5%以内;景区的AI客流预测整合高铁数据、社交媒体热度，提前72小时预判峰值客流。人机协同模式逐步成熟，AI承担重复性劳动(数据录入、标准化咨询)，人类聚焦创新服务(高端定制、危机处理)，实现效率与温度的平衡。数据合规化进程加速，企业采用“数据脱敏+本地计算”保障隐私，行业标准逐步建立，AI推荐透明度、服务可追溯性成为竞争新维度。生态一体化打破数据壁垒，实现“目的地-酒店-交通-体验”数据互通，用户预订酒店后，AI自动同步至交通系统推荐最优接驳方案，景区客流数据共享给周边餐饮提前调配资源。

AI已成为旅游行业变革的核心驱动力，但其价值释放需“技术适配+场景需求+组织能力”协同。对旅游企业而言，应优先落地ROI明确的场景(智能客服、营销内容生成)，再向复杂场景延伸;根据规模选择技术路径，大型企业布局本地化模型构建核心竞争力，中小企业通过MaaS服务降低门槛;重视数据治理与跨部门协作，让AI融入业务流程。对行业而言，需加强标杆案例推广与技术普惠，通过政府补贴、协会培训帮助中小企业突破瓶颈，建立AI旅游服务标准规范数据安全与服务质量。未来，AI将重构旅游价值链条，只有精准把握用户需求、深耕垂直场景的企业，才能在行业变革中占据先机。