旅游第一天早晨，小李收到了飛機延誤的消息，于是瘋狂在幾個 APP 之間來回切換，試圖搶救被延誤的后續(xù)行程；旅游第三天下午，因為展覽場館的游客增多，觀看展覽的時間比預(yù)計長了一個小時，錯過了期待已久的餐廳預(yù)約……

小李在個人出行中遇到的種種困境，也是許多旅游企業(yè)在行程設(shè)計與資源調(diào)度上的真實瓶頸。旅游體驗的質(zhì)量高度依賴實時信息與資源的協(xié)調(diào)匹配，而傳統(tǒng)旅游規(guī)劃方式往往缺乏動態(tài)響應(yīng)能力。據(jù)Skift Research在2022年發(fā)布的行業(yè)報告指出，超過65%的自由行游客曾因信息更新滯后或資源調(diào)配僵化而遭遇體驗斷層。

這主要集中在幾個方面：

傳統(tǒng)旅游產(chǎn)品大多依賴靜態(tài)計劃，交通、酒店、景區(qū)門票等資源往往提前數(shù)月以套餐形式鎖定，難以應(yīng)對臨時變動，一旦發(fā)生突發(fā)狀況，人工協(xié)調(diào)效率低，退款、改期、替換方案不僅流程繁瑣，還可能互相沖突。

行程設(shè)計同質(zhì)化，多數(shù)旅行社依賴模板化方案，缺乏對個體偏好與實時狀況的及時響應(yīng)。

協(xié)同效率低下，跨機構(gòu)、跨平臺的數(shù)據(jù)隔離導(dǎo)致信息傳遞延遲，例如景區(qū)人數(shù)已超負(fù)荷但線上票務(wù)系統(tǒng)仍未同步更新，進一步加劇資源錯配。

而智能決策技術(shù)與AI模型的出現(xiàn)，為上述困境提供了可行的技術(shù)解決路徑?；趶娀瘜W(xué)習(xí)的動態(tài)資源分配模型，可結(jié)合歷史客流、天氣事件、社會熱點等實時數(shù)據(jù)，預(yù)測未來24-72小時的資源需求峰值，整合跨平臺的資源數(shù)據(jù)輔助進行彈性庫存分配。例如，新加坡旅游局自2021年起試點運行的“智能景區(qū)管理系統(tǒng)”，通過接入交通、酒店及門票數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對濱海灣花園等熱門景點人流的動態(tài)調(diào)度，平均等待時間減少18%。

另一方面，自然語言處理與生成式AI使得個性化行程設(shè)計成本更低。大語言模型LLM與優(yōu)化算法可以幫助旅游平臺依據(jù)用戶偏好，如“親子友好”“避開人群”，根據(jù)其體力水平、消費區(qū)間等參數(shù)快速生成多個彈性方案，并在執(zhí)行中根據(jù)實際情況實時調(diào)優(yōu)，如突發(fā)閉館、天氣變化。不同于傳統(tǒng)打包方式，在 AI 模型和智能決策平臺的支持下，旅行社能夠更靈活地進行資源組合。

當(dāng)然，無論是 AI 模型還是智能決策平臺都是輔助動態(tài)調(diào)優(yōu)的工具，遠不能替代旅游規(guī)劃師的創(chuàng)意與情感判斷，但它的應(yīng)用已顯著提升旅游規(guī)劃的韌性與響應(yīng)速度?；蛟S不久的將來，AI 模型和智能決策技術(shù)能為人們帶來更加多元方案選擇和更舒適的旅游體驗。