AI 驱动下的文旅数字化建设路径与模式研究

一、引言

在数字化时代浪潮的冲击下，文化旅游产业正面临着前所未有的变革机遇与挑战。人工智能（AI）技术凭借其强大的数据处理、分析和预测能力，成为推动文旅产业数字化转型的核心力量。如何充分发挥 AI 技术优势，构建科学合理的文旅数字化建设路径与模式，已成为文旅产业实现创新发展、提升竞争力的关键所在。

二、AI 技术在文旅数字化建设中的应用现状

（一）AI 技术在文旅数字化建设中已展现出多维度应用

在文旅产品与服务创新方面，诸多企业借助AI 实现了一定的突破。如部分文旅企业推出融合AR 技术的互动展览，观众通过手机扫描展品，即可获取丰富的背景资料、3D 模型展示，甚至能观看相关历史故事的动画演绎，极大丰富了文化传播形式，提升了游客参观的趣味性与知识获取量。一些景区利用 AI 打造数字人导游，这些数字人能以生动形象的方式为游客提供语音讲解、路线规划等服务，有效缓解旅游旺季导游人手不足的压力，且其不知疲倦、全年无休的特性，保障了服务的稳定性与持续性 。

从运营管理视角看，AI 也发挥着关键作用。不少景区引入智能监控与数据分析系统，通过AI 算法对监控视频进行分析，不仅能实时掌握游客流量、分布区域，还能精准识别游客异常行为，如长时间停留、奔跑等，以便景区及时介入处理，提升安全管理水平。在票务管理上，AI 助力实现智能定价与动态调整，依据历史数据、实时客流、淡旺季等因素，自动优化门票价格，平衡景区接待能力与经济效益。

在营销推广领域，AI 同样成效显著。文旅企业借助 AI 分析海量的社交媒体数据、用户浏览记录等，精准洞察消费者兴趣偏好、出行习惯，从而制定更具针对性的营销策略。通过个性化推荐引擎，向潜在游客推送契合其兴趣的旅游产品与活动信息，大幅提高营销转化率。

（二）AI 技术在文旅数字化建设中仍面临诸多挑战

1、数据整合与利用难题：文旅数据分散于景区、酒店、交通等多主体，数据格式、编码规则不一，导致对接困难。如某省级文旅平台整合区域景区数据时，因票务系统多样，数据标准化耗时久，且存在缺失、错误。同时，企业出于竞争和安全考量，数据共享积极性低，政府缺乏强制约束，AI 算法难以获取全面数据，影响预测决策准确性。

2、算法模型适应性不足：现有 AI 算法模型难以适应复杂文旅场景。景区客流高峰、极端天气下，AI 系统实时感知与自适应能力弱，如某山岳型景区节假日 AI 监控游客计数误差超 20% 。文化遗产保护中，AI 对文物损伤识别和修复模拟精度不足。此外，个性化推荐算法依赖历史数据，内容同质化，约 45% 用户反馈推荐不符需求。

3、数据安全与隐私风险：AI 应用过程中，数据收集、存储、使用环节存在安全隐患，个人信息泄露风险高，相关法律法规尚不完善，难以有效保障用户数据安全与隐私权益。

三、AI 驱动下的文旅数字化建设路径

（一）智慧景区建设路径

智慧景区建设是文旅数字化的重要方向。首先，要构建全面的感知系统，利用物联网设备、传感器等收集景区内的各类数据，包括环境数据（温度、湿度、空气质量等）、设施设备运行数据（电梯、缆车、照明等）以及游客行为数据（位置、停留时间、消费记录等）。然后，运用 AI 技术对这些数据进行深度分析，通过机器学习算法预测游客流量变化趋势，优化景区的运营管理[1]。例如，根据预测结果提前调整景区内的交通线路、餐饮供应和娱乐活动安排。同时，利用 AI 语音识别和自然语言处理技术，开发智能导览系统，为游客提供更加便捷、个性化的导览服务，实现 “一机在手，畅游景区”。

（二）文化遗产数字化保护路径

文化遗产数字化保护需要借助 AI 技术实现对文物的全生命周期管理。在数据采集阶段，采用 AI 图像识别和三维建模技术，对文物进行高精度数字化采集，确保文物信息的完整性和准确性。在保护修复阶段，通过 AI 算法分析文物的损坏程度和材质特性，为修复工作提供科学的方案和建议。例如，利用 AI 模拟不同修复方法对文物的影响，选择最佳修复方案。此外，利用 AI 技术还可以开发虚拟展览和沉浸式体验项目，让游客能够身临其境地感受文化遗产的魅力，同时减少对文物的实际接触和损害。

（三）个性化旅游推荐路径

实现精准的个性化旅游推荐，需以多源数据整合为基础。融合用户基础信息、历史行程、社交动态等数据，借助 AI 的深度学习算法剖析用户兴趣特征与潜在需求。同时，采用混合推荐模型，将协同过滤与基于内容的推荐算法相结合，生成定制化旅游产品推荐。此外，引入 AI 智能交互系统，通过实时对话获取用户反馈，动态优化推荐策略，提升推荐的精准度与用户体验。

四、AI 驱动下的文旅数字化建设模式

（一）政企合作模式

政府在文旅数字化建设中发挥着政策引导和资源整合的重要作用，企业则具备技术创新和市场运营的优势。通过政企合作模式，政府可以制定相关政策法规，规范市场秩序，提供资金支持和基础设施建设。企业则负责引入先进的 AI 技术，开发文旅数字化产品和服务。例如，政府与科技企业合作，共同打造区域智慧文旅平台，整合当地的旅游资源和服务，实现数据共享和协同发展。

（二）产业融合模式

文旅产业与科技企业、文化创意产业等的深度融合是数字化建设的重要模式[2]。科技企业为文旅产业提供 AI 技术支持，文化创意企业则负责打造具有吸引力的文化旅游内容。通过产业融合，将 AI 技术与文化创意相结合，开发出如 AI 虚拟偶像导游、沉浸式数字文旅体验项目等创新产品和服务，为游客带来全新的旅游体验，同时也促进了不同产业的协同发展。

（三）数据共享与开放模式

数据共享开放是文旅数字化建设基石。需构建多方协同机制，推动文旅企业、政府、科研机构破除数据孤岛，实现数据互通。建立统一的数据标准规范与接口协议，保障数据质量。同时，强化数据安全与隐私保护技术应用，在合规框架下有序开放数据资源，激发社会创新活力，赋能文旅数字化创新应用发展。

五、文旅数字化中 AI 数据安全与隐私保护方案

（一）技术层面

借助国密 SM 系列算法、全同态加密等技术，对文旅数据传输、存储全程加密，筑牢安全防线。运用联邦学习架构与差分隐私技术，搭建数据协同分析平台，实现数据“可用不可见”。同时，部署 AI 安全监测系统，通过流量异常检测、模型攻击识别等手段，实时监控 AI 系统运行，快速响应并处置安全风险。

（二）法律法规层面

数据安全与隐私保护离不开健全的法规体系。政府需加速出台文旅数字化专项法规，明确企业、用户及监管部门权责边界。建立动态监管机制，对违规采集、滥用数据等行为实施分级处罚。同时，深化国际交流，参考欧盟 GDPR 等先进立法经验，完善本土数据保护法律框架，构建适应全球化的文旅数据安全治理体系。

六、AI 驱动下的文旅数字化建设评价体系构建

（一）评价指标的选择

构建 AI 驱动的文旅数字化建设评价体系，需以科学性、全面性、可操作性为准则。可以从多维度展开：技术应用维度，考量 AI 算法覆盖率、技术迭代速度及创新成果转化；服务质量维度，聚焦游客满意度、智能服务响应时效与个性化推荐精准度；经济效益维度，分析旅游营收增幅、数字化运营成本缩减率及投入产出比；社会效益维度，评估文化遗产数字化保护成效、新增就业岗位数量与区域文旅经济带动效应，确保评价体系客观反映建设水平。

（二）评价方法的确定

综合运用多种评价方法，如层次分析法、模糊综合评价法、主成分分析法等。层次分析法可以确定各评价指标的权重，模糊综合评价法能够处理模糊和不确定的信息，主成分分析法可以对大量数据进行降维处理，提高评价效率。通过多种方法的结合使用，可以确保评价结果的准确性和可靠性。

（三）评价结果的应用

评价结果应及时反馈给文旅企业和相关部门，为其决策提供依据。对于评价结果优秀的项目和企业，给予政策支持和奖励，推广其成功经验。对于评价结果不理想的项目和企业，提出改进建议和措施，督促其进行整改和优化。同时，通过定期的评价和分析，总结经验教训，不断完善文旅数字化建设的路径和模式。

七、结论

AI 技术为文旅数字化建设带来了新的机遇和挑战。通过探索智慧景区建设、文化遗产数字化保护、个性化旅游推荐等建设路径，构建政企合作、产业融合、数据共享与开放等建设模式，以及解决数据安全和个人隐私问题、构建科学合理的评价体系，能够有效推动文旅产业的数字化转型。未来，随着 AI 技术的不断发展和创新，文旅数字化建设将迎来更加广阔的发展空间，为文旅产业的繁荣发展注入新的活力。

参考文献：

[1]黄震方，张子昂.数字赋能文旅深度融合的理论逻辑与研究框架[J].旅游科学，2024,38（1）：1-16.

[2]赵娜，许哲铭.数字经济背景下文旅产业数字化转型研究[J].经济师，2023，（03）：11-12.