2026上半年AI旅游应用趋势洞察报告

神灯在手Al数字100中旅国际数字1002026年的AI,恰如这盏灯：技术本身没有立场，但使用技术的人，决定了它将带来惊喜还是困扰。中旅国际数字100中旅国际案例深访趋势研判案例深访趋势研判我们将调研数据与行业实践置于四十年的技术变革史中审视，从信息化时代到生成式AI时代，梳理出每一次技术跃迁的核心矛盾与产业效半年及未来趋势的理论框架。我们深度访谈了多家在Al应用上走在前列的旅游企业，包括酒店集团、我们将调研数据与行业实践置于四十年的技术变革史中审视，从信息化时代到生成式AI时代，梳理出每一次技术跃迁的核心矛盾与产业效半年及未来趋势的理论框架。我们深度访谈了多家在Al应用上走在前列的旅游企业，包括酒店集团、司等，并收集了多场行业AI研讨会的实录，从中提炼出AI落地的一线经数字100中旅国际数字100从四十年的技术变革史切入，回答“技术究竟如何改变旅行”这一根本问题。我们梳理了信息化、移动化、智能化、生聚焦消费者。我们从休闲旅行与商务旅行2个场景切入分开论述，分别揭示用户对Al的认知、使用、体验与期待。旅行者追求“灵感”与“个性”,商务旅行者追求“效率”与“合规”。■第四章“神灯在手，前路何往”数字100中旅国际数字100执行摘要核心判断一：消费者对专门用于旅游的AI软件或应用的认知普及率超过90%,使用渗透率接近80%,其中22.5%的消费者已认知普及率使用渗透率经常使用者然而，用户愿意让AI帮他们“发现”,却不愿让AI替他们“决定”。66.2%的用户在获得AI推荐的内容后仍需需回到传统APP二次核实高度信任并直接购买半信半疑数字100中旅国际数字100中旅国际已在业务中应用AI技术的企业认为AI能提升工作效率或为公司创造价值的从业者已在业务中应用AI技术的企业认为AI能提升工作效率或为公司创造价值的从业者战、员工抵触如何化解、AI“翻车”谁负责——这些问题将在真正的爆发，取决于能否跨越从“灵感”到“交易”的信任鸿沟，取决于能否让AI从“信息的搬运工”进化为“可靠的旅行伴侣”。数字100全域数据洞察中旅国际数字100全域数据洞察中旅国际站在技术变革的坐标上站在技术变革的坐标上C端用户的AI使用现状神灯在手神灯在手B端企业的AI应用实践中旅国际中旅国际站在技术变革的坐标上中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察要理解2026年上半年AI在旅游行业的位置，我们需要先回答一个根本问题：技术究竟如何改变旅行?核心矛盾：信息不对称GDS全球分销系统将机票、酒店库存数字化，旅行者拥有了实时、准确的信息获取能力。技术变革的起点2010s末-2024核心矛盾：需求匹配效率核心矛盾：需求匹配效率推荐算法让流量逻辑从“人找货”变为“货找人”,平台试图在用户尚未表达需求时，就将可能感兴趣的内容推送到面前。◎流量逻辑的颠覆口口智能手机让旅行决策从"行前一次性规划"分解为"行中连续的碎片化决策",预订、查地图、看评论可以随时随地进行。◎决策场景的重构2025-至今可能的突破方向与前三个时代不同，生成式AI在旅游行业的真正突破尚未发生。当前Al试图做的事情——理解模糊意图、生成个性化行程、提供对话式服务——与过去十年间的尝试有神似之处，但这一次能否突破技术瓶颈，实现规模化落地?②突破尚未发生，未来可期那么,这一次的突破可能在哪里?这不仅仅是技术问题，更是对旅游行业底层服务逻辑的重新审视。中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察历次技术变革不仅改变了“旅行者能做什么”,也改变了产业的分工与利润分配。从产业链视角看，传统旅游链条是线性的：资源方→批发商→零售商(旅行社/OTA)→消费者。每一次技术变革都在重塑这条链条上的权力分布。1990s-2000s信息化时代：打破信息不对称GDS(全球分销系统)与各类CRS(中央预订系统)不仅解决了信息不对称问题，更重要的是改善了此前分散化信息与操作流程的低质、低效问题。互联网技术的发展催生了OTA,代理人将客票销售业务搬到网上，形成了在线旅游平台。利润从线下代理向线上平台转移。中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察2010s移动化时代：打破时空限制UGC平台掌握了流量入口，目的地营销的主导权从让旅行决策从"行前一次性规划"分解为"行中连续的碎片化决策"2010s末-2024智能化时代：提升需求匹配效率让流量逻辑从"人找货"变为"货找人",平台试图在用户尚未表达需中旅国际中旅国际全域数据洞察最直接的变化：信息流层面AI作为新的信息聚合与分发入口，正在改变用户获取旅游信息的方式。过去用户通过搜索、浏览笔记、比价来完成信息收集，现在可以直接与AI对话获得整合后的方案。尚未深度介入的领域资金流和服务流，AI尚未深度介入中旅国际中旅国际在第一章，我们回顾了技术如何重塑旅游产业的供给方式。现在，我们将视角转向需求侧的核心—“许愿的人”,即消费者。2026年上半年，生成式AI已从新奇的概念渗透至日常生活的缝隙。但具体到旅游场景，AI工具究竟在多大程度上被接受?是谁在热情拥抱，又是谁在观望迟疑?他们在旅行的哪些环节向AI“许愿”,这些愿望是否被很好地满足?中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察一、休闲旅行高达90.2%的用户知晓AI旅游工具，77.8%的用户尝试使用过，这无疑说明市场15.4%,而“经常使用”的用户却达到22.5%——这意味着有相当一部分用户在这种“用而不自知”的现象背后，有一个原因是用户正Al。地图导航类APP以54.5%的渗透率成为最大入口，内容平台以48.4%紧随其后，而垂直AI旅游APP的使用率仅33.0%。这说明用户或许并没有主动寻找“Al旅游工具”,他们只是在用其他应用时，被动地接入了这些应用内置的AI功能。AI正在成为一种“后台能力”,而非“前台产品”。知晓AI旅游工具90.2%数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察这对于行业意味着什么?如果AI旅游的价值最终由高频场景的超级APP(如微信、抖音、美团)收割，那么垂直创业公司的生存空间将被严重挤压。用户需要的是更便宜的价格、更全超级APP往往凭借已有的用户规模和生态优势更容易实现。垂直AI旅游工具如果不能在某一环节提供不可替代的价值，就很难说服用户专您是否用过或计划使用以下AI旅游工具来服务于您的旅行?【多选】数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察31-40岁经常使用率31-40岁经常使用率26.3%她们是旅游消费的主力军，也是数字生活的原住民，对AI工具的接纳是日您是否使用过AI旅游工具(如智能行程规划、语音导游、VR旅游体验等)?【单选】年龄交叉50岁以上41-50岁31-40岁23-30岁50岁以上41-50岁31-40岁23-30岁18-22岁27.94%■从未使用偶尔使用■经常使用■从未使用偶尔使用■经常使用数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察低线城市"弯道超车"低线城市"弯道超车"真正打破预期的，是城市层级的分布。四线及以下城市的经常使用率达28.4%,高于一线城市的14.8%,也高于二线(25.3%)和三线(24.7%)。一线城市的用户身边有旅行社、定制师、海外网站、熟人推荐……AI只是众多选项之一。而低线城市的用户，可获得的“最短路径”。技术正在填补物理空间的资源不均——让一个四线城市的用户，也能像一线用户一样，快捷地获取优质的旅游决策支持。这或许正是Al技术最值得期待的社会价值。数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察您在哪些旅行场景中使用过AI工具?【多选】34.77%数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察⑨用户并不排斥AI推荐，但他们排斥的是“被商业利益操控的推荐”和“过时错误的高度信任，直接点击购买信息“。当Al无法证明自己的“客观性"时，它就永远只能是一个”灵感工具”,而无法中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察这是被提及最频繁、情绪最强烈的诉求。用户反复强调“真实”、“准确”、“及时更新”,表达着对虚假信息、过时数据、夸大宣传的深度焦虑。“不要夸大其词”“不要虚假宣传”“不要过度美化”“推荐内容明显是广告/软文”“信息真实不编造，不欺骗”“真实性!可靠性!““信息真实不编造，不欺骗”“真实性!可靠性!中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察个性化与去同质化——用户渴望被当作“独特的人”个性化与去同质化——用户渴望被当作“独特的人”“希望可以更加细化一点，因为有好多都是简约概括”“满足用户个性化需求，推荐的方案要一人一案，不要推荐那种通用型旅游方案，要让用户有难忘感”“不要千篇一律，夸张虚假宣传”“推荐结果千篇一律，缺乏个性”“AI应根据用户偏好实时调整路线，推荐小众景点，避免千篇一律的攻略”“根据个人情况，推出多个线路以供参考”用户原声摘录“希望可以更加感性不要冷冰冰”“让用户感觉到关怀。不是冰冷的回复”“希望可以更加感性不要冷冰冰”“让用户感觉到关怀。不是冰冷的回复”温度与用户信任”“像个靠谱的本地朋友，能秒懂我的隐藏需求，解决“像个靠谱的本地朋友，能秒懂我的隐藏需求，解决突发麻烦，而不是机械地念百科”“需要更多朋友之间的关怀和诚心的表达”中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察用户不仅需要AI“知道”,更需要AI“做到”。实时比价、实时调整、一键预订、无缝衔接——这些功能的缺失，正是用户从“灵感”到“交易”的阻碍。避开拥挤”避开拥挤”“实时比价提供最优惠的方案”“提前安排的路线规划，能够在突发情“实时比价提供最优惠的方案”“提前安排的路线规划，能够在突发情况下自动重排路线”智能旅行管家，而不是只会查资料的工具”“打通预订、出行、途中、售后全链路，做到一问到底、即时响应、主动提醒，而非碎片化工具”“不要偷窥，不违规收集数据”“不要偷窥，不违规收集数据”“懂我的需求，但不会利用大数据杀熟”“要保护隐私的同时多一些真实“懂我的需求，但不会利用大数据杀熟”“要保护隐私的同时多一些真实的评价”“注意客户的个人信息安全”“收集隐私信息太多了，不够安全”“用户可控授权：明确告知数据用途，支持一键撤“注意客户的个人信息安全”“收集隐私信息太多了，不够安全”“用户可控授权：明确告知数据用途，支持一键撤回、删除数据”中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察当用户向AI“许愿”时，他们最想要的三件事指向同一个方向：用户希望Al能帮他们”穿透信息迷雾”,直接触达真实、有用、个性化的内容。57.5%实时比价找到最优惠的渠道行中实时翻译和导览发现小众个性化的玩法您最希望AI旅游工具为您提供哪些功能?【多选】48.23%行程中提供实时翻译、导览等便利46.23%发现小众、个性化的目的地/玩法突发情况预警(如天气、人流、安全)数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察数据揭示的“悖论”与行业启示01高频使用vs低度信任用户愿意高频使用Al,但不愿意完全信任Al——77.7%的使用率与15.2%02渴望理解vs反感“被营销”用户希望AI更懂自己，但拒绝Al背后的商业动机——54.4%的用户认为"能记住我的偏好"是好体验，但53.6%的用户反感"广告/软文"。03渴望个性化vs困于同质化低线活跃vs一线保守四线及以下城市的用户对Al旅游工具的经常使用率达到28.4%,一线城市的决定"。这既是挑战，也是机遇。中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察数据揭示的“悖论”与行业启示当我们把目光从"技术能做什么"转向"用户真正需要什么"时，数据给出了清晰的回答：Q用户需要的是现有工具变得更智能用户需要的是更真实的信息用户需要被当作"独特的人"来对待2026年的AI旅游市场，正站在一个临界点上：认知普及已完成，使用习惯已养成，信任基础已初步建立。但真正的爆发，取决于能否跨越从"灵感"到"交易"的信任鸿沟。实现角色进化实现角色进化中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察与休闲旅行不同，商务差旅是一套完全不同的决策逻辑——目的地不由自己选择，预算受制于公司政策，时间被工作日程框定。AI能否在提升效率的同时确保合规?AI推荐是否会增加用户的操作成本?目的地约束受制于公司差旅政策标准时间约束中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察AI功能普及率已近六成，但普遍停留在“基础配置”阶段"功能不多"的占31.0%。另有16.6%的公司计划引入，而真正完全没有AI功能的仅占9.9%。您目前使用的公司差旅预订平台(如公司指定的App、网站或系统)已具备的Al功能有哪些?【多选】智能客服/咨询(如自动解答员工差旅政策问题)智能推荐/预订(如根据差标自动推荐酒店/航班)动态定价/成本预测自动化报销/发票识别智能审批(如超标申请自动审核)合规风控预警(如异常预订自动识别)报表自动生成/数据分析 数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研您目前使用的公司差旅预订平台(如公司指定的您目前使用的公司差旅预订平台(如公司指定的App、网站或系统)是否具备Al功能?【单选】有，且功能很丰富28.27%没有，但听说公司计划引入16.60%数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研当前AI应用仍处于初级阶段②主流功能覆盖率超半数，但深度功能明显偏低数字100全域数理洞察中旅国际数字100全域数理洞察中旅国际当被问及AI对出差效率的帮助程度时，53.7%的用户选择“有些帮助——部分环节更方便”,22.6%选择“帮助很大——显著缩短预订、报销时间”,两者合计“反而更麻烦”。这个分布揭示了一个事实:当前的商旅AI应用,确实在提升效率,但尚未形成碾压性的体验优势。从年龄来看，从年龄来看，23-30岁用户中“帮助很大”的比例最低（18.6%而31-40岁用户中这一比例最高（25.2%）。这可能是因为31-40岁群体出差频率更高、流程更复杂,因此对AI带来的效率提升感知更强烈;而23-30岁群体可能仍处于“摸索期”,对传统流程尚未形成固化认知。从行业来看，科技/互联网行业“帮助很大”的比例最高（29.9%），金融业最低（16.3%）。这或许反映了不同行业数字化转型程度的差异——），着女性用户对AI的体验更加两极分化一一用得好的会感受到显著提升,用不好的则更容易遇到麻烦。中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察AI推荐的酒店再好，如果超出差旅标准，用户依然无法预订。与公司政策对齐，就会从"帮手"变成"添乱"。从企业类型来看，地方国企中“偶尔遇到”的比例高达40.5%,显著高于其他类型企业。这可能反映了国企差旅政策更为复杂、标准更多元，导致AI难以精准匹配。而外企中“经常遇到”的比例最高(10.0%),可能与外企差旅政策更新频繁、对合规要求更严格有关。用户需要的是"在政策边界内的最优解",而非"绝对意义上的最优解"。24.8%“很少遇到”。这个分布说明，部分企业或平台已经在政策对齐方面做得较好，而另一些则存在明从职级来看，高层管理者中“经常遇到”的比例高达19.8%,远高于中层管理者(8.8%)和普通员工(3.5%)。这可能是因为高层管理者的差旅政策更宽松、可选范围更大，但同时也意味着AI推荐偏离其“隐性偏好”的概率更高；也可能是高层管理者对“重新预订”的容忍度更低，对“错误”的定义更严。中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察非常愿意非常愿意比较愿意但需人工确认“如果“如果AI能根据您的工作日程自动预订差旅，您是否愿意授权?”72.7%的用户愿意授权AI自动预订，这是一个极高的接受度。但"需人工确认"高达46.8%,揭示用户愿意交出决策权，但前提是"我能最后看一眼"。仅有5.3%的用户表示"不太愿意"或"完全不愿意"。用户对"自动化"本身并不抗拒仅有5.3%的用户表示"不太愿意"或"完全不愿意"。他们真正渴望的是将繁琐的预订工作交给AI,把精接下来需要解决的是"技术信任"问题接下来需要解决的是"技术信任"问题中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察最高(29.9%),“非常愿意”自动预订比例较高(28.1%),但“经常遇到”AI推荐与差旅政策对齐问题的比例也最高(10.7%)。用得多，所制造业在"帮助很大"(25.2%)和"非常愿意"(31.6%)两项指标均表现金融业则呈现出明显的保守特征。"帮助很大"比例最低(16.3%),"非常愿意"自动预订比例最低(18.4%),"反而更麻烦"比例最高(7.1%)。这纳更为谨慎。"从未遇到"政策对齐问题的比例最高(26.6%),说明其差旅高问题率高接受度高问题率高接受度积极拥抱+深度使用积极拥抱+深度使用既是先锋，也是问题发现者高效率诉求高接受度高效率诉求高接受度效率驱动+实用主义效率驱动+实用主义场景刚需推动Al应用高合规要求高合规要求保守谨慎+合规优先保守谨慎+合规优先安全性要求高，接纳度较低中旅国际中旅国际全域数据洞察职级越高，对AI的拥抱越坚决，对政策对齐的容忍度越低高层管理者“非常愿意”自动预订的比例(41.8%)远高于中层管理者(27.2%)和普通员工(20.0%),而“比较愿意”的比例反而最低。这说明高层管理者对Al的信任度更高、决策更果断。趋势二：政策对齐问题敏感度随职级递增高层管理者"经常遇到"政策对齐问题的比例(19.8%)也远高于其他AI更难精准匹配其需求。同时，高层管理者对"职级与自动化授权意愿度关系图高层管理者41.8%非常愿意自动化授权意愿极高2727.2%非常愿意自动化授权意愿自动化授权意愿较高2020.0%非常愿意自动化授权意愿自动化授权意愿一般这对商旅Al产品提出了更高要求：高端用户群(高层管理者)既是最大的机会(他们最愿意授权),也是最大的挑战(他们最不容忍出错)。谁能在"高效"与"精准"之间找到最佳平衡，谁就能真正切入这个高价值市场。中旅国际中旅国际全域数据洞察商务与休闲的"两个AI":场景决定价值逻辑休闲旅行商务旅行★用户追求◎核心诉求对"信息真实性"和"无广告"的诉求远高于对"效率"的诉求。AI竞争力休闲场景的AI需要"懂用户",竞争力在于"惊喜感"。★用户追求"效率"和"合规"——他们希望Al能快速完成预订、自动对齐差标、减少◎核心诉求对"政策匹配"和"操作便捷"的诉求远高于对"个性化"的诉求。AI竞争力商旅场景的AI需要"懂政策",竞争力在于"不出错"。Al旅游产品不能搞”一个模型打天下"。试图用一个通用Al同时满足两种场景，很可能两边都不讨好。同一个用户在不同场景下，对Al的期待和行为逻辑可以截然不同——在休闲场景中是"个性化"的追求者，在商旅场景中则成为"效率"的坚定拥护者。中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察商务与休闲的"两个AI":场景决定价值逻辑更深一层看，商务差旅的用户画像也呈现鲜明特征——他们正是休闲旅行中的“核心用户群”(23-40岁、中高收入),但在商旅场景中，他们的行为逻辑被企业规则重新塑造。AI对他们的价值，不是“帮他们发现世界”,而是“帮他们更高效地完成任务”。交叉分析进一步印证了这一点：在商旅场景中，用户的个人特征(如性别、年龄)对行为的影响，往往被“组织特征”(如职级、企业类型、行业)所掩盖或修正。例如，同样是31-40岁用户，在休闲场景中是“个性化”的追求者，在商旅场景中则成为“效率”的坚定拥护者——他们的“非常愿意”自动预订比例高达30.1%,是所有年龄段中最高的。这说明，同一个用户在不同场景下，对AI的期待和行为逻辑可以截然不同。商务差旅是Al旅游应用中一个被低估的场景。数据表明，用户对Al的接纳度极高，对自动化的期待也很强烈。但当前产品普遍存在一个“错位”:AI的“智能”没有与企业的“政策”对齐，导致用户频繁返工。同时，不同行业、不同职级、不同企业类型的用户对Al的感知和诉求存在显著差异——科技和制造业是先行者，金融业相对保守；高层管理者是最大的潜在拥趸，也是对精准度要求最严苛的群体。中旅国际灯者”—旅游产业链上的B端企业。当AI从概念走向实践，这些企业既是技中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察AI能力输出分布为B端企业级用户提供AI解决方案为C端用户提供AI解决方案核心数据核心数据数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研核心洞察超过六成的旅游企业已将Al能力产品化，从内部工具转向对外服务，AI正在从"成本中心"走向"利润中心"。行业分化：不同企业的输出方向旅游科技企业B端以B端输出为主，占比B端几乎全部聚焦C端，占比83.2% (50.1%),在线旅游企业以C端输出为主(59.7%),而景区/乐园几乎全部聚焦C端(83.2%)。这种分工正在构建一个“技术提供商一平台运营方一场景落地技术提供商平台运营方技术提供商平台运营方品生态链分工中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察景区/乐园聚焦C端输出，中旅国际提供标杆实践景区/乐园“为C端提供解决方案”的比例高达83.2%,远高于其他行业。这一数据的背后，是景区对游客体验升级的迫切需求——行程规划缺乏个性化、传统导游费用高、路线与讲解固化，是长期困扰景区的核心痛点。而AI大模型与智能体技术，恰好为这些问题提供了新的解法。谱的检索增强技术GraphRag,实现私域知识私域知识的结构化管理开源生态构建模块化平台架构数字100全域数据洞察中旅国际数字100全域数据洞察中旅国际海泉湾、宁夏沙坡头、广西德天跨国瀑布等10余个景区上实时多模态珠海海泉湾广西德珠海海泉湾广西德天族国希深圳世界之面宁夏沙坡头锦绣中华中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察这10来个景区的运营数据清晰验证了AI智能体的应用价值。景区人工客服成本降低30%,服务响应速度从平均10分钟提升至1分钟以内，咨询处理量提升5倍。通过智能调度与资源优化，实现景区运营数据的实时分析与决策支持，部分场景管理效率提升近30%。在游客体验方面，基于AI的行程规划解决了传统路线同质化问题，智能导览提供灵活、可定制的讲解服务，游客满意度显著高于传统服务模式。人工客服成本下降部分场景管理效率提升中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察这些案例显示，对外输出的AI这些案例显示，对外输出的AI产品正从单一功能的“工具”演变为覆盖多场景的“能力平统，从智能客服到管理决策支持。这种演进背后，是B端企性问题的能力。演进路径阶段一：单一工具孤立的功能点，解决特定问题阶段二：能力平台覆盖多场景，融入业务流程阶段三：智能生态系统性能力，解决复杂问题目的地营销企业实践有目的地营销企业正在为客户探索利用自有数据结合RAG技术，构建无”幻觉"的、针对性的推荐Agent,为客户提供精准的目的地推荐服务。面向线上运营的AI系统旅游科技企业开发有旅游科技企业开发的面向线上运营的AI系统，让商家“傻瓜化”使用——自动发送日报、周报自动生成经营分析报告。要要酒店集团需求有酒店集团负责人则从用户视角提出：“我们的酒店是加盟模式，店长水平参差不齐，急需一个能标准化店长管理和自动化线上运营的AI系统。”中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察在企业应用层面，32.2%的企业表示“已在多个业务场景落地”,41.4%“正在试点或小范围应用”,两者合计73.6%。另有14.9%有计数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察内部运营提效是当前AI应用的主战场①智能客服(咨询/投诉)31.2%营销内容和视频生成15.6%9行程规划/开发14.1%$动态定价与收益管理9.4%三舆情监测7.8%非需求预测3.1%数据来源：环球旅讯研究院2026上半年AI旅游应用趋势调研9在具体的内部运营场景中，“智能客服(咨询/投诉)”以31.2%的提及率排名第一，遥遥领先。当前企业Al应用仍集中在“服务交互”和“内容生产”等前中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察岗位可能被替代相信可以学习新技能岗位可能被替代相信可以学习新技能AI很难替代高层管理者"有压力"比例力”的比例高达90.3%,而高层管理者中这一比例为74.3%。普通员普通员工vs普通员工vs高层管理者普通员工"有压力"比例90.3%试点阶段vs多场景落地试点阶段"有压力"比例87.5%多场景落地"不担心"比例有趣的是，正在试点阶段企业的员工中，“有压力”的比例最高(87.5%),而已有多场景落地企业的员工中“不担心”的比例(23.1%)远高于其他阶段。这表明，当Al真正深入应用后，员工的焦虑反而会转化为对自身价值的重新定位。中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察新岗位诞生内容优化专员酒店集团新设岗位，负责优化新岗位诞生内容优化专员酒店集团新设岗位，负责优化AI生成内容的风格①意味着企业需要新增"内容属性优化"的组织技能d有从业者预测酒店组织架构将重构传统层级结构多层管理、信息传递慢未来三层结构②Ai调度中心分解任务③一线员工执行工作中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察非常相信——已经在用非常相信——已经在用AI提效比较相信——看好Al的潜力调研数据中最引人注目的，是旅游业从业者对比较相信——看好Al的潜力“非常相信——已经在用AI提效”,28.7%“比较相信——看好Al的潜力”,合计从业者对Al持积极态度区企业投入意愿2026年更关注AI64.4%一直都很关注31.0%一直都不关注从业者对Al持积极态度区企业投入意愿2026年更关注AI64.4%一直都很关注31.0%一直都不关注6.4%这种乐观情绪在企业层面的投入意愿上得到进一步印证。64.4%的企业表示2026年对AI“更关注”,31.0%“一直都很关注”,仅有4.6%“一直都不关注”。而在新的举措方面，39.1%已有明确计划，28.7%正在规划中，合计67.8%的企业将在2026年推出AI相关新动作。中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察在回答“Al最可能在哪些方面帮到旅行者”时“行程规划”是出现频率最高的关键词，超过60%的从业者将其列为第一或第二重要场景。从业者对“行程规划”的理解已进阶为实时响应变化提供多种行程选择扫提供多种行程选择扫基于历史喜好和偏好"按历史喜好自动帮我预订酒店，按我日历自动帮我订好交通。按交通时间自动帮我叫好车。按照我的消费直接帮我订餐买咖啡。碰到航变延误自动帮我退改和预订。日历变"按历史喜好自动帮我预订酒店，按我日历自动帮我订好交通。按交通时间自动帮我叫好车。按照我的消费直接帮我订餐买咖啡。碰到航变延误自动帮我退改和预订。日历变化自动帮我同步调整行程。以上所有自动结合我的履职待遇。"与C端用户不同，从业者的回答中呈现出一种“务实”的认知：他们既看到AI的巨大潜力，也清醒地认识到技术落地的边界。创造价值',我想到的是AI眼镜、AI手表之类的，通过硬件产品植入AI,提升旅行者出行效率。"——从业者——从业者中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察在回答“2026年企业AI新举措”时，从业者的回答呈现出从“被动接受”到“主动拥抱”的转变，且举措高度务实。值得关注的是，从业者的回答中反复出现“培引入AI客服减省效率，建设知识库数字基建◎AI接管后台流程◎开发全新工具开发全新的2B以及2C的工具◎智能体与数字人探索智能体、数字人应用场景第三方工具测试方向三鼓励全员使用鼓励全体员工使用并加强管控员工每月需提交Al应用案例，择优内部分享知识共享平台打造智能工作平台，加速企业知识全员共享◎全员讨论与需求收集中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察将AI能力产品化，从单一工具到能力平台，从技术输出到生态协同，正在构用AI将AI能力产品化，从单一工具到能力平台，从技术输出到生态协同，正在构中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察成本红线与ROI压力是AI提效必须直面的现实与从业者的高度乐观形成对照的，是行业交流中反复出现的“焦虑”——AI投入的成本与回报如何衡量?有酒店集团的技术负责人提出一个鲜明的判断：“单酒店月AI投入勿超3000元。若成本过高，大概率是‘伪需求’或方案不成熟。”他将此视为一条成本红线，用以筛选真正有价值的AI应用场景。这一观点引发了行业共鸣。有酒店集团代表分享了他与业主沟通的困境：Al客服系统虽然效率高，但业主关心的是投入“一块钱能带来多少钱”,概念性的东西难Al客服系统虽然效率高，但业主关心的是投入“一块钱能带来多少钱”,概念性的东西难——酒店集团代表AI能源优化系统虽然节省了30%电费，但对业主关注的经营毛利提升只有1%,最终难以说服业主买单。他反思道：“作为管理者，要更多考虑怎么去提供业主一理解做某件事的价值。”——酒店集团代表这些来自一线的声音揭示了一个重要现实：在旅游行业，Al的“技术价值”与“商业价值”之间存在转化鸿沟。技术团的是真金白银的回报。如何跨越这道鸿沟，是AI落地必须解决的核心问题。调研数据中54.7%的企业认为A1“有所提升”或“显著提升”,但仍有近四成认为“效果一般”,或许正是这一鸿沟的真实反映。中旅国际前路何往?中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察在用户侧，休闲旅行者追求“灵感”与“个性”,商务旅行者追求“效率”与“合规”。在供给侧，超过七成的企业已启动AI应用，九成以上的从业者对AI持乐观态度。内部运营提效是当前主流，智能客服和内容生成是主要场景；对外输出能力已成为超六成已应用Al企业的选择，灵感灵感个性效率合规企业已启动AI应用用户侧用户侧当我们将这两个视角叠合时，一幅更完整的图景浮现：用户侧的需求分化与供给侧的能力分化正在同步发生，二者之间的匹配度，决定了AI中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察当我们将报告中的发现与行业实践中反复出现的焦虑对照时，一些核心问题浮出水面。它们指向同一个方向：Al在旅游行业的落地，不仅需要技术突破，更需要治理框架和组织能力的同步进化。ROI怎么算?AI投入产出真的算得清吗?设定清晰的成本红线避免盲目投入示例成本红线示例成本红线示例单酒店月AI投入≤3000元建立可量化的收益指标建立可量化的收益指标收益指标示例客服成本降低率个25%管理效率提升率中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察让搜索引擎"看得见"让搜索引擎"看得见"√清晰的网站架构传统挑战用户通过ChatGPT等大模型获取信息后不再访问网站，传统SEO价值面临挑战让大模型"理解得准"让大模型"理解得准"SEO并未失效大模型生成内容的原始素材，仍然来自被搜索引擎收录的结构化网页而是演进而是演进中旅国际全域数据洞察中旅国际全域数据洞察黑产“投喂”——AI生成结果会被操纵吗?黑产"投喂"Al生成结果会被操纵吗?有报道显示，黑产通过给大模型“喂数据”来操纵搜索结果，这已上升到“Al治理”的高度