人工智能赋能智慧旅游发展研究报告

目录 相关名词解释................................................................................................................I前言.........................................................................................................................III （一）技术基础：Transformer架构推动生成式人工智能崛起...............................1（二）实践突破：AI浪潮引发算力需求快速膨胀..................................................2（三）产业生态：国内AI大模型生态呈现井喷式发展.........................................4（四）经济动能：AI赋能百行千业新质生产力加速形成.....................................4（五）场景应用：生成式AI对智慧旅游的影响逐渐显现.....................................5 二、人工智能赋能智慧旅游的场景与成熟度研究...................................................6 （一）国内外人工智能与智慧旅游结合的应用与分类...........................................6（二）智慧旅游领域人工智能应用场景分类...........................................................7（三）AI智慧旅游场景应用成熟度分级................................................................10 三、构建AI+智慧旅游层次化结构生态体系.........................................................14 （一）底层开源大模型.............................................................................................14（二）通用大模型应用.............................................................................................15（三）垂直领域大模型应用.....................................................................................15（四）旅游行业企业AI应用...................................................................................16 四、AI赋能智慧旅游发展关键因素分析................................................................22 （一）以用户需求和服务场景为导向，更待AI旅游时代超级应用...................22（二）以AI服务性价比为目标，构建智慧旅游AI多元化生态.........................23（三）以旅游高质量数据集为目标，建设数据分级分类与共享机制.................25 五、AI赋能智慧旅游发展展望与预测....................................................................27 （一）具有深度推理能力的AI旅游智能体值得关注...........................................27（二）将持续形成通专结合的旅游AI大模型新局面...........................................27（三）旅游领域大模型将逐渐从“尝鲜”向务实化发展.....................................28（四）旅游数据要素化助力大模型生态早日成熟.................................................28 六、AI+智慧旅游发展的建议...................................................................................30 （一）营造AI与旅游结合的良好环境，建立健全AI+旅游的生态体系............30（二）探索建立旅游数据分级分类管理，构建旅游领域数模融合新范式.........31（三）提升旅游AI类产品的技术和体验，扩大旅游大模型应用范围频次.......31（四）筑牢AI大模型应用安全底线，促进AI+旅游应用良性健康发展............32（五）预判人工智能技术对行业冲击，强化人机协作能力与情绪价值培养.....34（六）建立旅游行业AI转型动态监测体系，强化行业发展量化指导...............34 附录2：旅游景区与OTA平台开发的AI产品调研.............................................47附录3：游客和商旅用户AI使用情况的调研........................................................59附录4：旅游景区AI大模型应用情况调研数据....................................................71附录5：旅游企业AI大模型应用情况调研数据....................................................75 相关名词解释 1.Transformer架构：该架构是由Google团队于2017年提出的深度学习模型，其核心采用自注意力机制（Self-Attention）替代传统循环神经网络（RNN），通过并行化计算高效捕捉序列数据的全局依赖关系，并基于编码器-解码器结构（Encoder-Decoder）实现特征提取与生成任务。该架构凭借对长序列的建模能力、可扩展性及跨领域适应性（如自然语言处理、计算机视觉），成为驱动大模型及生成式AI发展的基石。 2.摩尔定律：该定律由戈登·摩尔于1965年提出，指出集成电路上可以容纳的晶体管数目每隔18到24个月便会增加一倍，处理器的性能大约每两年翻一倍，同时价格下降为之前的一半。 3.数据蒸馏技术：该技术是一种机器学习优化技术，旨在从大规模数据集中提取关键信息，生成一个更小但信息量高度浓缩的合成数据集，使得用该数据集训练的模型能接近或达到使用完整数据训练的效果。 4.MLA+MoE架构：该架构是一种结合了记忆增强线性注意力机制（Memory-AugmentedLinearAttention，MLA）和混合专家系统（Mixtureofexperts，MoE）的神经网络架构，旨在提升模型的处理效率、扩展性和长序列建模能力。其中混合专家模型（MoE）是一种机器学习方法，将人工智能（AI）模型划分为单独的子网络（或“专家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务，能 够在预训练期间大幅降低计算成本，并在推理时间内实现更快的性能。 5.AIGC:生 成 式 人 工 智 能 （ArtificialIntelligenceGeneratedContent），是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。 6.MaaS:模型即服务（ModelasaService，MaaS），是将机器学习模型部署到企业端提供给用户使用的服务。通过MaaS，开发人员可以简单调用模型，无需了解复杂算法和实现细节。 7.Token:可翻译为“词元”，指在自然语言处理过程中用来表示处理文本的最小单元或基本元素，可以是单个字符，也可以是多个字符组成的序列。 8.MTP:Multi-TokenPrediction(MTP)是一种用于大型语言模型（LLMs）训练的技术，旨在提高模型的训练效率、数据利用效率以及生成质量。 9.MCP：模型上下文协议（ModelContextProtocol，MCP），是由Anthropic公司推出的开源协议，旨在实现大语言模型与外部数据源和工具的集成，用来在大模型和数据源之间建立安全双向的连接。 前言 党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视新一代人工智能发展。习近平总书记立足世界科技发展前沿，深刻洞察人工智能的战略价值，强调其具有“溢出带动性很强的‘头雁’效应”，明确指出“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革战略机遇的关键问题”。作为典型通用技术，人工智能已成为培育新质生产力的重要引擎。习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时进一步强调，要立足新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。 智慧旅游是以数字化、网络化、智能化为特征，促进数字经济与旅游业深度融合，推动旅游治理、服务、营销、体验创新，提升旅游品质和产业竞争力的新型发展模式。《“十四五”旅游业发展规划》提出国家智慧旅游建设工程；2024年5月，文化和旅游部联合五部委发布《智慧旅游创新发展行动计划》，全面系统地阐释了智慧旅游治理、服务、营销、体验四个方面的发展思路与理念，其中特别强调了人工智能在智慧旅游中的场景应用。 人工智能与智慧旅游的结合已经成为旅游业发展的关键议题。如今，人工智能正从游客信息服务、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。为深刻分析旅游行业与人工智能结合的历史性机遇，厘清旅游+人工智能发展的行业生态与相关问题，强化科技与旅游实际场景的融合机制，促进人工智能赋能智慧旅游在新的历史阶段进一步创新发展，特开展此项人工智能赋能智慧旅游发展相关的课题研究。本课题研究将从人工智能对经济社会发展的影响、人工智能目前在旅游领域的主要应用场景与应用成熟度、“人工智能+旅游”生态系统构建、人工智能赋能智慧旅游发展的关键问题及对策建议等方面展开，辅之以多项行业调研数据与分析，尝试建构一套人工智能赋能智慧旅游发展的理论框架与未来行业发展的全景视图，为以人工智能为核心的技术驱动旅游业高质量发展提供坚实的理论支撑。 一、生成式AI发展及其对宏观社会经济的影响分析 （一）技术基础：Transformer架构推动生成式人工智能崛起 伴随Transformer架构（图1）所引发的新一轮AI革命，生成式AI发展迅猛，在众多领域大放异彩。Transformer架构所特有的注意力机制，使生成式AI具备了对海量数据进行全局关联和动态解析的能力，使模型能够从文本、图像等多元信息中提炼深层规律，生成逻辑严密、语义连贯的创新内容。这种超越传统代码规则的“泛化生成”特性重塑了人类对AI“思考能力”的认知边界。自2022年12月OpenAI发布ChatGPT以来，两年多时间内，AI技术迭代路径已从初期的模型参数竞争，快速跨越至推理能力突破阶段，并加速向具备环境感知与自主任务规划的智能体形态演进。这一持续的技术跃迁标志着生成式AI正从工具属性向具备准自主决策能力的系统范