2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告：神灯照进现实-环球旅讯

2026下半年中国AI旅游应用

趋势洞察报告

2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告

神灯照进现实

本报告由环球旅讯研究院与数字100联合发布，并获得汇智、自我游、肖远山、新浪微博的大力支持

联名发布合作伙伴

2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告

目录

一报告内容说明

二摘要

三休闲旅行视角

四商务旅行视角

五旅游企业视角

六附录

CONTENTS

3

PART01

报告内容说明

2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告

一、报告内容说明

本报告延续2026年上半年《神灯在手》的研究线索。H1主要讨论AI进入旅游决策和企业运营之后形成的信任鸿沟与商业化问题；H2进一步通过休闲旅游、商

务旅行以及旅游企业的不同视角，分析AI在旅游业的应用深度、交易距离和价值归因问题。

本报告围绕旅游行业中AI应用的三个层面展开分析。

第一部分关注休闲旅游中的AI应用第二部分关注商务旅行中的AI应用第三部分关注旅游企业自身对AI的运用

从旅行决策的“种草”环节出发，观察AI如何进入分别从商务旅行者、企业差旅经理人和差旅管理服观察AI在企业内部运营提效、B端企业级解决方

目的地发现、信息搜索、行程规划和预订决策，并务商三个角色出发，分析AI在智能推荐、行程规案和C端旅游产品中的应用方向，比较不同投入方

进一步分析用户从接受AI推荐到完成实际交易之划、差旅政策、费用管理、发票识别、数据分析和向带来的实际效果，并讨论数据基础、系统对接、

间的行为变化。应急处理等环节中的使用情况。投入产出衡量和商业化能力对企业AI落地的影响。

报告通过旅游消费者、商务旅行者、差旅经理人、差旅管理服务商和旅游行业从业人员等多类样本，建立从用户需求、企业管理到行业供给的分析框架，整体呈现AI

在旅游业中的应用位置、使用深度和下一步发展前瞻。

5

PART02

摘要

2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告

二、摘要

本报告延续环球旅讯研究院《中国AI旅游应用趋势洞察报告》系列，系该系列2026下半年研究成果。

调研自2026年8月25日启动，9月3日回收完毕，覆盖五类样本：

n=3,000n=1,544n=32n=31n=70

旅游消费者商务旅行者企业差旅经理人差旅管理服务商旅游行业从业人员

面向全国各线级城市进行配源自前述消费者样本中有出依托环球旅讯研究院企业差依托环球旅讯研究院差旅管面向环球旅讯研究院行业社

额抽样，通过线上问卷平台差经历的人群，通过同一线旅经理人社群，采用定向邀理服务商社群，采用定向邀群投放，覆盖酒店、旅游科

收集数据。上问卷平台筛出。约方式收集。约方式收集。技企业、在线旅游企业、差

旅管理服务商及互联网平台

等多元角色。

各样本的具体构成详见报告附录。

7

2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告

二、摘要：核心发现（上）

休闲旅游中，AI对旅行决策的介入程度存在明显差异。

84.6%的受访者曾使用对话式AI搜索具体旅游信息，搜索内容主要集中在当地美食或餐厅、具体酒店、目的地门票、具体航班和签证等信息，提及率分别为50.7%、

47.2%、44.9%、28.1%和21.7%。当AI提供具体酒店或航班信息后，70.2%的受访者会回到OTA或官方App重新搜索核实，14.2%的受访者表示会直接点击AI提

供的预订链接完成购买。AI已经进入旅游信息搜索环节，但用户对AI的信任主要集中在信息筛选，距离实时库存、支付、履约和售后等交易环节仍有明显距离。

商务旅行中，93.8%的受访者表示曾使用过差旅相关AI功能，其中29.3%经常使用，64.6%偶尔使用，6.2%从未使用。

在具体功能中，智能行程与航班、酒店推荐的使用率最高，为53.9%；差标合规提示、发票识别与自动报销的使用率分别为27.8%和27.3%；一句话完成下单或改签

的使用率为15.9%。用户对AI的期待集中在行程规划、票据处理、主动提醒、政策合规和临时变更处理等方面，尤其关注AI能否在问题发生前主动提供提醒和协助。

8

2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告

二、摘要：核心发现（下）

旅游企业侧，70家行业从业人员所在企业中，81.4%已进入AI实践阶段，其中41.4%已在多个业务场景落地，40.0%正在试点或小范围应用。

在已经应用AI的企业中，内部运营提效的提及率为75.4%，面向B端企业级用户提供解决方案的提及率为47.4%，面向C端用户提供解决方案的提及率为42.1%。

这说明企业当前更容易在营销内容、客服、数据整理和内部流程等场景中看到AI的直接价值。

同时，企业对AI的投入仍在增加。75.7%的企业表示2026年AI投入较上年增加，同时50.9%的企业表示AI带来的收入或订单增量难以量化。投入产出难以衡量

是当前企业遇到的首要障碍，提及率为36.8%。从行业整体判断看，52.9%的从业人员认为旅游业AI应用“有亮点但仍处早期”，仅7.1%认为已经成熟并明显创造价

值；21.4%预计未来一年AI会给旅游行业带来结构性变化。

综合来看，AI已经进入旅游信息搜索、内部运营和部分差旅流程，但旅游产品端的实时数据接入、交易闭环、履约能力和用户信任仍需进一步发展。当前AI

在旅游业的主要问题，已经从“是否使用”转向“能否获得实时数据、承担履约责任并形成可衡量的商业结果”。行业下一阶段的重点，是将AI从信息整理和流

程提效能力，推进到可核实、可支付、可退改、可追责的服务能力。

9

PART03

休闲旅行视角

三、休闲旅行视角

（一）种草环节：AI渗透率4.5%

旅行决策的第一道门是"种草"——什么触动了用户产生去某地的想法。

短视频平台以24.2%的占比居首，社交平台（小红书、微博、微信等）22.0%，熟人推荐15.7%，OTA平台13.7%——前四项合计75.6%，构成种草环节的"四大

支柱"。AI工具仅4.5%，与新闻资讯（4.5%）、手机应用内广告（3.6%）、传统搜索引擎（2.0%）共同构成种草长尾。

《2026Q1中国旅游消费趋势洞察报告》参照

在同样面向3000名消费者的调研中，短视频的种草占比为32.6%，社交平台为20.5%，在线旅游平台为17.6%，AI工具为2.1%。可见AI在种草环节是较为缓慢但

持续的渗透。

11

三、休闲旅行视角

（一）种草环节：AI渗透率4.5%

旅游消费者侧：请问是什么最初触动了您，让您产生了去这个地方旅行的想法？或者说，您是在哪里“种草”的？（单选题）

短视频平台24.2%

社交平台22.0%

熟人推荐15.7%

OTA平台13.7%

长视频/影视综艺6.5%

AI工具4.5%

新闻资讯客户端4.5%

手机应用内广告3.6%

线下广告3.1%

传统搜索引擎2.0%

其他0.3%

12

三、休闲旅行视角

（二）信息搜索：AI已在信息搜索环节确立优势

进入信息搜集环节，AI渗透率跃升一个量级。84.6%的受访者曾用对话式AI搜索过具体旅游信息。提及率前五：当地美食/餐厅50.7%、具体酒店47.2%、目的

地门票44.9%、具体航班28.1%、签证21.7%。6.6%仅做大范围行程规划（不深入具体类目），8.8%从未搜过。

《2026Q1中国旅游消费趋势洞察报告》参照

在同样的3000人样本中，用户用AI搜索的具体类目依次为——目的地门票/玩乐51.3%、具体酒店/住宿49.3%、当地美食40.2%、签证政策33.7%、具体航班

29.4%。两组数据在类目排序上高度一致——酒店、门票、美食始终位居前三——但绝对数值存在差异：Q1报告中“签证政策”的提及率为33.7%，显著高于本

报告的21.7%。类目排序的稳定性与具体数值的季节性波动，共同勾勒了AI搜索的使用规律：标准化程度低、体验属性强的产品（酒店、门票、美食）持续高位；

航班等标准化程度高、受价格因素影响更大的产品，占比相对较低；签证等受出行周期影响的类目，则随季节波动。

13

三、休闲旅行视角

（二）信息搜索：AI已在信息搜索环节确立优势

旅游消费者侧：在使用对话式AI（如DeepSeek/豆包/千问/元宝/ChatGPT/Gemini）时，您曾尝试直接搜索过以下哪些具体的旅游类目？（多选题）

当地美食/餐厅推荐50.7%

具体酒店/住宿47.2%

目的地门票/玩乐44.9%

具体航班/机票28.1%

签证及出入境政策21.7%

从未在AI上搜索过任何具体的旅游信息8.8%

我仅用AI做大范围的行程规划，不会搜索这些具体的类目6.6%

14

三、休闲旅行视角

（三）断点：从信息搜索到预订渠道选择的落差

调研数据显示，当AI给出具体的酒店名或航班号后，70.2%的用户选择“记下AI推荐的名字，回到OTA或官方App重新搜索核实”。这是占比最高的行为模式，说

明绝大多数用户将AI定位为“信息筛选工具”而非“交易执行渠道”。14.2%的用户表示“高度信任，直接点击AI提供的预订卡片或链接完成购买”，另有9.2%“半信

半疑，需看实拍图或最新评论才敢决定”，6.4%“完全不信，结果仅供娱乐或对比逻辑”。

针对“您计划在哪个平台订机票、酒店或门票？”这一问题，OTA综合平台以44.5%居首，航司/酒店/景区官方渠道占23.0%，垂直比价平台12.8%，社交平台

（含直播/橱窗）12.6%，线下旅行社5.9%。而通过AI工具完成交易的比例仅为0.9%。进一步看这0.9%的具体构成——在25份明确填写了AI工具名称的答案中，

豆包被提及22次，DeepSeek被提及1次，飞猪AI/千问各被提及1次。这意味着，在有限的AI成交案例中，多数是通过通用对话AI完成的，而非旅游垂类AI。

15

三、休闲旅行视角

（三）断点：从信息搜索到预订渠道选择的落差

旅游消费者侧：您计划在哪个平台订机票、酒店或门票？（单选题）

OTA综合平台44.5%

航司/酒店/景区等官方渠道23.0%

垂直比价平台12.8%

社交平台（含直播/橱窗）12.6%

线下旅行社5.9%

AI工具0.9%

其他0.3%

16

三、休闲旅行视角

（三）断点：从信息搜索到预订渠道选择的落差

本报告将三个不同环节放在一起观察：84.6%的受访者曾使用对话式AI搜索至少一个具体旅游类目；当AI给出具体酒店或航班结果后，14.2%的受访者表示会直接点击AI

提供的预订卡片或链接完成购买；在预订平台选择题的有效回答中，仅0.9%计划使用AI工具进行预订。

需要强调的是，三项数据来自不同题项，问题设定与样本分母并不完全一致，因此不构成严格意义上的转化漏斗，主要用于呈现AI从信息搜索进入交易环节过程中存在

的行为落差。

84.6%使用对话式AI搜索至少一个具体旅游类目

14.2%收到具体酒店或航班推荐后，受访者愿意直接点击AI链接购买

0.9%最终通过AI工具完成预订的比例

2026年Q1旅游消费趋势调研数据参照：在AI给出旅游类目的搜索结果后，66.2%的用户需要回到专门APP二次核实，仅有15.2%高度信任并直接购买，与本报

告的数据结论方向一致，这一行为模式在过去半年中未发生显著变化。

同一份调查还揭示了用户最信任的信息来源：38.8%认为“用户真实分享”最可靠，22.6%信任“熟人亲身体验推荐”，而算法推荐的内容仅占4.3%。这一信任排序

解释了用户拿到AI推荐后仍要回到OTA看评价的原因——他们信任“真实用户说了什么”，超过信任“AI整合了什么”。AI提供了候选清单，但用户需要回到有评

价、有实拍图的平台上，用自己的判断力完成最终决策。

17

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜用户行为模式：AI全托型

以下比例基于开放题回答的人工归并，主要用于呈现内容结构，不用于估计总体发生率。

6s“在南京我想去很多的景点，但是不知道怎么样不用走回头路，于是我直接“AI把每天几点出发、玩多久、怎么换乘都排好了，照着走就行，特别省

用AI生成了一次旅游攻略，照着攻略走，非常省心，也没有走回头路。”心。”

“拿着AI给的方案直接订了行程，全程顺畅，回头看是这趟最对的决定。”

“行程是AI一键生成的，酒店机票都在卡片里，点两下全订完。”

“一句话让AI出七天安排，它还标了备选，下雨也不慌。”

“跟着AI给的路线走了三天，每一步都衔接得上。”

18

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜用户行为模式：AI+人工双重验证型

以下比例基于开放题回答的人工归并，主要用于呈现内容结构，不用于估计总体发生率。

“价格、时间、评价，AI说的每一样我都得再核一遍，太累了。”“名字是AI给的，下单还是在老平台，两边对照完心里踏实。”

“AI列了三家候选，我挨个到App上比了价和位置，最后定了中间那家。”“AI给的名字我记下来，到常用平台一搜，评分都挺高，选了家近的。”

“AI推荐的酒店我截图记下，到预订页面看了取消政策，确认没问题才付钱。”“AI说的门票价格我去官方渠道核了一遍，以官方为准。”

“AI给的攻略写得漂亮，我还是习惯到点评类平台看看去过的人怎么说。”“AI的推荐我参考了，最后还是看哪个评分高排队少。”

“AI排的表我打印带上了，每到一个点还是习惯性查下开放时间。”“AI给的推荐我截图存着，到时候再看着办，不急着定。”

“折腾几回后学乖了：AI说的先记下，实拍图和最新评论才是拍板的依据。”“AI搭框架，细节自己补——两边结合效率最高。”

19

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜AI“帮了大忙”的六大核心价值

价值一价值二价值三

行程规划效率革命应急响应与危机处理预算管理与智能比价

价值四价值五价值六

跨语言翻译与沟通小众发现与个性化推荐行前准备与避坑提醒

20

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜价值一：行程规划效率革命

“当时只有3天假期，既想逛兵马俑、陕博，又想尝遍本地小吃。把出行时间、“全程的路线，乘车，包括什么地铁公交打车都特别细致，还有最省钱的路线、

偏好、预算输入后，AI直接生成了兼顾景点顺路性、美食点位匹配、避开人流最经济实惠的酒店，星级酒店有没有早餐都一一列出，哪个适合老人哪个适合

错峰游览的行程，连陕博的预约提醒、去兵马俑的最优乘车路线都标注了。”带孩子，什么景区在哪个门进、线上怎么买票、是否需要提前预约都很详细，

少走不少弯路。”

“去年五一去西安，没时间做攻略，用飞猪AI输入三天两夜、预算3000，直接“我只说了带老婆孩子玩7天，不想玩得太累，AI几秒钟就生成了详细的路线图、

生成了一整天行程，包括景点顺序、酒店餐厅、地铁怎么走都标好了，省了至餐厅推荐、酒店推荐、景点推荐。”

少大半天查攻略的时间。”

21

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜价值二：应急响应与危机处理

“去年有一次我在外地出差，原本订了下午4点回家的航班，结果在去机场的路6s“那天下午逛完西湖，临时纠结去法喜寺还是云栖竹径。两个地方方向相反，

上收到短信：航班因天气原因取消，改签最早要等到第二天早上。当时我在出时间只够去一个。我就问DeepSeek，现在下午3点，从龙翔桥出发，分别去

租车上，又急又热。我打开机票APP里的AI助手，直接语音输入：‘今天必须回法喜寺和云栖竹径，哪个更顺路？两个地方现在人多吗？它跟我说了法喜寺坐

深圳，帮我找高铁+飞机的组合方案，能今晚到就行。’AI只用了大概十几秒就1314路公交直达，但今天游客多，进门可能要排队20分钟。还说了云栖竹径

给我推了一套方案：先坐30分钟后发车的高铁去邻省省会，再从那边坐晚上9打车约30元，人流较少，傍晚竹林光线拍照最好。我选了云栖竹径，结果确实

点的一班飞机回深圳，虽然折腾，但比第二天早上到要快6个小时。最关键的很值。省了自己查地图、刷社交平台来回对比的十几分钟，这个即时决策帮了

是，它自动帮我算好了两程之间的换乘缓冲时间，并且直接生成了两段行程的大忙。”

订单链接。我一边下车一边点确认，最后在晚上11点落地深圳。那一刻真的觉

得，有个会算路的AI在关键时候替你兜底，太值了。”“之前去外地旅游赶高铁走错了车站，慌得不行的时候用AI查了实时路况，它

直接给我安排了最快的转乘路线，连哪条公交少人、网约车大概多久到都算好

“假期住宿爆满的情况下，豆包救了我。快速地找出了离我近有房源的酒店。”了，最后愣是卡点赶上了车，当时真的觉得AI太顶了。”

“有一次在机场，身份证不幸遗失了。第一件事是用豆包咨询周边重新办身份

证的地址和流程。”

22

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜价值三：预算管理与智能比价

“比价时把截图丢给AI，它一眼指出哪家含早哪家不含，比我自己对快多了。”“AI的参考价我截图存了，到App上对了一遍，误差不大，直接下单。”

“先问AI哪个时段便宜，再去订票平台按时间筛，两步搞定。”“查机票时AI把不同时段价格拉成对比，低价时段一目了然，当场下单。”

“AI说提前多少天买最划算，我按它说的日期去查，价格确实回落了。”“让AI按预算筛酒店，给出的几家评分都在线，选了第二家，入住没毛病。”

“用AI订酒店时自动比价，省了近三百元。”

23

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜价值四：跨语言翻译与沟通

“在西班牙街上问路人，我不会说西班牙语，对方英语也不好，我们用AI软件“旅行途中遇到看不懂的本地菜单，使用AI拍照翻译，快速看懂菜品内容，点

顺利沟通了，其中有不少当地相关的地名和词汇，传统翻译软件还真识别不餐十分方便。”

准。”

“出国用AI实时语音翻译和出租车司机沟通全程无障碍。”

“用AI翻译APP在日本点餐，拍照识别菜单秒出中文。”

24

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜价值五：小众发现与个性化推荐

“在新疆自驾游，因喜欢慢节奏旅行，用AI计划了比社媒推荐更慢节奏的环6s“人工智能为我推荐了一个我没有留意到的景点。”

线。”

“AI按我的口味筛过一轮，剩下的我再看位置，选了顺路那家。”

“AI推荐的小众餐厅非常好吃，本地人都爱去。”

25

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜价值六：行前准备与避坑提醒

“去年10月用AI搜索南岳衡山，特别提示要带厚外套，到山顶真的好冷，幸亏“出门前用AI简单整理行李清单，提醒我带好证件和随身的小物件，避免忘带

AI提醒。”东西。”

“AI提醒带伞带外套，第二天全用上了。”“签证材料按AI清单准备，一次过签。”

“AI给的季节建议挺准，穿衣清单我照带了，正好用上。”“去云南狮子山，AI告诉我心脏不好的人尽量不要爬，避免身体伤害。”

“AI天气提醒提前告知暴雨，让我改了登山计划。”“AI顺手提醒了值机开放时间，差点忘了，多亏它这一句。”

26

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜AI“添了麻烦”的四大核心痛点

痛点一痛点二

信息滞后与数据陈旧地理空间与实时路况不准

痛点三痛点四

虚构信息与AI幻觉营业时间/开放信息错误

27

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜痛点一：信息滞后与数据陈旧

“AI推荐的网红美食地点信息过时，店铺已经搬迁停业，到实地才发现白跑一“AI给的门票价是旧的，现场贵了不少。”

趟。”

“AI给的航班时刻是去年的航季。”“AI给的价格是节前的，节假日涨了一倍。”

“AI说免费停车实际每小时十五。”

28

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜痛点二：地理空间与实时路况不准

“AI规划的路线只考虑距离，没有考虑实际通勤耗时，规划的行程安排过于紧“AI给我规划的自驾路线没有考虑到道路施工，按导航走绕了很远的路，耽误

凑，实际根本无法完成，出行节奏被打乱。”了游玩时间。”

“AI导航带我绕古城三圈，最后发现目的地就在出发地隔壁……这波是赛博遛“AI推的观景台在维护，白爬了六层楼。”

弯●”

“AI规划的避堵路线把限行段算错了，京承高速多堵四十分钟。”

29

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜痛点三：虚构信息与AI幻觉

“AI推荐的餐厅人均、地址、招牌菜全错。”“航班号在官方渠道查无此班，纯属幻觉。”

“AI报的酒店名根本搜不到，编得有模有样，气笑了。”“AI推荐那家早满房了，页面还显示有货，白高兴一场。”

“问了三次行程，三个版本，没一个靠谱。”

30

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜痛点四：营业时间/开放信息错误

“AI说的入住时间比实际早两小时，前台僵持半天。”“景区营业时间和开放项目更新不及时，造成到场后项目实际不开放。”

“AI推荐的航班经停信息不对，值机时才看到要多等2小时。”“AI说值机口在B，到了发现是D，这种关键信息还是得看官方屏。”

“AI说的早茶九点收档，实际八点半就没了。”“AI说不用排队，到了门口队伍绕了一圈，就当它没说过。”

“它推荐的那个时间段人最多，说好的错峰呢，现在只信平台实时数据。”“AI说的人少时段，现场人多到限流。”

“AI说的双床房实际只有大床，现场加钱换的。”“AI推的民宿春节涨到三倍，标价还是旧的。”

31

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜各AI工具表现差异分析（定性）

组别工具用户原声提到的优势用户原声提到的劣势

通用对话式AI豆包国内场景覆盖广，用户基数大，响应快“瞎编”，信息更新严重滞后

DeepSeek深度推理能力强，“思考过程”展示增加信任具体数据（票价、时间）常出错

ChatGPT翻译和多语言处理突出，境外信息整合好国内本地化信息偏差大

文心/Kimi/元宝通用攻略生成，满足基本需求垂直场景深度不足，信息同质化

OTA垂直AI价格真实、交易闭环流畅、可一键下单开放域信息有限，推荐偏常规化

地图/导航AI基础导航路线规划停车位、排队时间、施工信息严重不准

32

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜未被满足的痛点：提炼与归类

0102

信息实时性断层物理空间与时间感知失真

0304

AI幻觉与事实性编造场景适配浅层化

33

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜未被满足的痛点：信息实时性断层

具体表现用户原声（精选）

“AI给的价格是节前的，节假日涨了一倍。”“AI报的价格点进去就涨了。”“AI给的票价是编的，官方从

AI报的是淡季价/节日前提价，用户到现场发现已涨价

来没这个价。”

“AI推荐的餐厅已经倒闭，白跑一趟。”“AI说有接驳车，实际早就停运了。”“AI推荐的店名和地址对不

推荐了已关闭的店铺、已停运的设施

上。”

“AI说的人少时段，现场人多到限流。”“AI说不用排队，到了门口队伍绕了一圈。”“AI说某家要排两小

AI说的“人少时段”现场人山人海

时，我看了平台排队数据，还真是。”

未更新道路施工、改线信息“自驾路线没有考虑道路施工，绕了很远。”“AI说的地铁直达其实要换乘。”“AI给的巴士线路已改道。”

用户期望方向：

66“要是AI能直接连到景区的实时票务系统就好了。”

“它要是能告诉我今天是几点关门，而不是‘一般几点关门’就好了。”

34

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜未被满足的痛点：物理空间与时间感知失真

具体表现用户原声（精选）

“只考虑距离，没有考虑实际通勤耗时，行程过于紧凑。”“AI说步行十分钟，实际走了半小时。”“AI说

AI只看距离不看实际路况/换乘/步行条件

酒店步行到地铁站十分钟，我地图实测八分钟。”——实测后发现差异

“AI规划的乡村游要穿过一条小溪，恰好涨大水，无法通过。”“AI推的无障碍通道被杂物堵着。”“AI说

未提示台阶、陡坡、施工围挡、路况差

的步行可达的缆车，实际排了九十分钟。”

“AI规划的路线理论上最优，实际走起来有一段要翻一座山，步行时间比预估多了一倍。”“自动生成的

未考虑爬山、长时间步行的体力消耗

行程没有考虑休息时间。”“没考虑堵车和休息，照着走一天一直在赶路。”

“AI给的导航点定位偏了一公里。”“同一个城市两个相同地方导致导航错误。”“AI给的集合点在施工围

POI位置偏移、出入口错误

挡里，绕了二十分钟。”

用户期望方向：

“它能告诉我这条路好不好走，而不仅仅是多远。”

“带孩子的时候，它要是能提醒哪里没有婴儿车通道就好了。”

35

三、休闲旅行视角

（四）用户原声｜未被满足的痛点：AI幻觉与事实性编造

具体表现用户原声（精选）

“AI报的酒店名根本搜不到，编得有模有样，气笑了。”“所谓的机位，是它编的，到了根本找不

编造了根本不存在的店、景点、机位

到。”“AI说的地方根本不存在，地图上都搜不到。”

“航班号在官方渠道查无此班，纯属幻觉。”“AI给的票价是编的，官方从来没这个价。”“搜索的高铁信

编造了不存在的航班号、不存在的票价

息不存在。”

编造了不存在的活动、不存在的免票政策“AI说的活动主办方没办过这活动。”“AI说的免票政策我查了官方规则，确实没有。”

“名字、地址、电话全对不上，一个真的都没有。”“AI把两家店的信息混成一家，越查越乱。”“AI推荐

把两个真实地点/店铺的信息混成一家

的餐厅人均、地址、招牌菜全错。”

用户期望方向：

“它能不能告诉我信息来源是什么？”

“被它一本正经的假信息坑过一次，现在只当娱乐。”