摘要：吉林省作为中国冰雪旅游的核心区域，凭借其独特的冰雪资源，近年来冰雪旅游产业规模持续扩大， 成为区域经济转型升级的重要引擎。然而，传统旅游产品开发模式在市场响应速度、个性化服务供给等方面存在明显不 足，亟需借助人工智能技术实现高质量发展。人工智能通过数据挖掘、算法建模和智能决策能力，能够精准捕捉游客需求、优化资源配置并提升营销效能，为冰雪旅游产品开发与推广提供了全新路径。实践表明智能化策略不仅提升 产品创新效率与市场响应速度，还通过优化资源配置与提升游客体验，推动了冰雪旅游产业的数字化转型。论文旨在为吉林省冰雪旅游产品开发与推广提供实践范式，同时为其他冰雪经济区域的高质量发展提供可复制的经验借鉴。关键词： 人工智能；冰雪旅游产品开发；推广路径；吉林省

吉林省作为中国冰雪旅游重要区域，依托长白山、查干湖等独特资源，产业规模持续扩张却面临传统开发模式响应滞后、个性化服务不足的瓶颈。人工智能技术通过数据挖掘、算法建模与智能决策，为产业数字化转型提供新路径。在产品开发层面，基于用户行为数据与机器学习构建个性化推荐系统，结合虚拟现实技术打造沉浸式体验场景，实现动态优化；服务端通过智能客服、设备管理及计算机视觉异常识别系统，提升服务效率与应急响应能力。推广路径上，多源数据构建用户画像支撑定制化推荐与动态定价；自然语言处理与视觉识别技术赋能社交媒体内容自动化生成，强化学习优化传播策略；跨平台整合社交媒体与OTA 平台数据，建立标准化共享机制，实现推广资源智能分配。

一、吉林省冰雪旅游产品现状分

（一）产品开发现状

吉林省冰雪旅游产品体系以资源禀赋为基础，构建了多类型、多层次的特色架构。冰雪观光类依托长白山、查干湖等景区，形成雾凇观赏、冰灯节庆等经典项目，长白山国际冰雪嘉年华整合艺术展、运动体验与民俗展演，成为核心品牌；冰雪运动类以北大湖、万科青山湖滑雪场为核心，覆盖初级教学至专业赛事，并延伸定制化服务；冰雪文化体验类融入满族冰嬉等非遗资源，强化文化内涵。差异化与科技赋能方面，长春冰雪新天地以LED 灯光技术打造沉浸式夜经济乐园，年接待超百万游客；吉林市北山四季越野滑雪场突破季节限制实现全年运营；长吉图区域依托高铁网络形成复合型集群。文化衍生品以“傻狍子”IP 开发手办、服饰等品类，结合3D 打印、AR 技术增强互动性。现存问题包括区域发展不均衡，白城、松原等地产品类型较为单一；同质化现象突出，康养、研学等新兴业态尚未形成规模；文化融合深度不足，部分民俗文化的附加值未得到充分释放，需通过科技赋能、文化深挖与区域协同加以突破。

（二）市场需求分析

吉林省冰雪旅游市场近年快速增长，游客多元化需求与消费行为特征凸显。基本形成，市场定位聚焦资源、产品及基础设施，形成滑雪体验、冰雪节庆、温泉养生等核心产品体系。游客对衍生品的需求尚未得到充分满足，现有产品存在创意匮乏、文化内涵挖掘不够深入的问题。在走访调研中我们不难发现，游客偏好融合冰雪自然景观与民俗元素的互动体验型衍生品，但市场供给以基础纪念品为主，技术含量与附加值较低，同质化现象突出。在消费行为层面，游客的决策受价格敏感度和体验价值的共同驱动，部分游客对高溢价产品的接受度与实际消费之间存在矛盾，符合凡勃伦需求悖论的特征，需通过提升产品的独特性和文化内涵来增强价格弹性。区域需求层面，冰雪体育旅游市场差异化显著，滑雪爱好者侧重专业设施与赛事配套，家庭游客偏好亲子项目与安全服务。公共服务依赖度提升，交通接驳、信息导览及应急服务影响消费体验与二次消费意愿；智慧旅游技术普及推动数字化服务需求增长。部分游客对季节性限制存顾虑，希望延长体验周期并拓展四季联动产品。

（三）存在的问题

吉林省冰雪旅游产品开发与推广受多重因素制约，影响市场竞争力与可持续发展。在产品开发层面，产业结构单一，同质化现象突出，过度依赖滑雪、冰雕等传统业态，冰雪运动与休闲、文化体验的融合不足，产品主要集中在中低端市场；部分景区的开发模式雷同，缺乏差异化设计和文化植入，导致区域发展失衡，资源错配现象普遍。基础设施与配套服务存在短板，交通通达性不足，极端天气下的道路维护能力薄弱；住宿设施的高端供给有限，中低端标准化程度较低；无障碍设施配套不足，制约了特殊群体市场的拓展。资源整合与管理效率有待提升，跨区域协同机制不健全，行政壁垒导致资源重复投入和低效利用；产业要素的市场化配置能力较弱，社会资本参与度较低。在推广策略方面，精准营销不足，传统宣传过度依赖政府主导活动，新媒体应用和大数据算法未能充分赋能定向推送；品牌建设缺乏系统性，全国性IP 尚未形成，国际化推广力度薄弱。政策支持与产业协同机制仍需加强，部分地方政策执行存在偏差，跨部门协调效率较低，行业标准体系滞后，服务质量监管机制不健全。这些问题需系统性改革与多方协同创新。

二、基于人工智能的冰雪旅游产品开发策略

（一）智能化产品设计

人工智能驱动的冰雪旅游产品开发以用户需求为导向，通过智能化技术实现精准设计与体验优化。在数据采集层面，整合传感器、移动终端及社交媒体平台的多源数据，运用自然语言处理和机器学习算法解析用户的兴趣偏好、消费行为及旅游动机，识别专业运动型、亲子休闲型、文化体验型等客群的差异化需求。基于用户画像系统，采用协同过滤、深度学习和矩阵分解等算法开发个性化推荐系统，并结合气候数据、设施使用率及历史销售数据动态调整策略。智能体验设计融入虚拟现实、增强现实及可穿戴设备等技术。动态优化机制通过物联网设备实时采集游客的停留时长、消费行为及情绪反馈等数据，结合强化学习算法构建产品迭代模型，并建立包含用户满意度、复购率和市场份额等数据的产品性能评估指标体系。注重技术赋能与文化内涵的深度融合，平衡技术创新与用户体验的适配性，建立数据安全与伦理审查机制，确保用户隐私保护和算法公平性。

（二）虚拟现实体验

虚拟现实技术（VR）作为人工智能与数字技术融合的典型应用，为冰雪旅游产品开发提供突破时空限制的创新路径。通过高精度三维建模技术复刻滑雪场、冰雪景观等场景，并动态调节雪质、坡度等参数，以满足不同技能水平游客的个性化需求。VR 与人工智能结合开发交互项目，实现冰雕制作、雪地定向越野等互动任务，实时生成评分与改进建议，并基于用户行为数据优化产品设计。在营销推广中，VR 虚拟景区漫游系统支持远程全景浏览特色资源，内置智能导览功能，可推荐个性化路线，“预体验”模式降低决策成本，提升传播效率。但在开发过程中需平衡技术适配性与体验舒适度，轻量化VR 头显结合眼动追踪和空间定位技术，优化交互流畅度，物理引擎精准模拟冰雪材质特性，以增强真实感。在吉林省冰雪旅游产品项目开发中，可以结合用户测试迭代优化体验流畅度和视觉真实度，开发亲子雪圈竞速、冰雪主题密室逃脱等创新内容。

（三）智能化服务提升

人工智能驱动的冰雪旅游服务体系通过多维度智能化手段提升服务效能与体验质量。在服务个性化方面，利用基于机器学习的行为分析模型，结合自然语言处理与协同过滤算法，生成定制化推荐方案。在响应效率优化方面，智能客服系统融合了语音识别与知识图谱技术，实现全天候24 小时的多语言即时应答，提升对客服务效率。设备管理模块利用物联网传感器与预测性维护算法，缩短了省内重点景区的设备停机维修时间；能源调控系统则基于气象数据动态优化能耗分配，降低了冬季的能耗。安全保障体系依托深度学习异常行为识别系统，结合无人机巡逻，实现了秒级预警，缩短了事故响应时间；智能疏散模拟系统则通过实时人流建模生成最优路径，提升了应急安全系数。在沉浸式体验场景中，AR 导航系统减少了滑雪场服务点的寻获时间。数据驱动的评估体系通过整合多源数据构建服务质量指标，并运用关联规则挖掘识别服务短板。与此同时，还可以协助滑雪场调整教练资源分配，提升游客满意度。通过以上系列闭环机制推动人工智能成为服务全流程的智能中枢，为产品迭代提供持续动力。

三、基于人工智能的冰雪旅游产品推广路径

（一）精准营销策略

人工智能驱动的冰雪旅游精准营销策略通过多维度数据整合，实现市场推广科学化与高效化。利用机器学习构建游客行为分析模型，整合消费记录、线上交互、社交媒体文本及地理位置等多源异构数据，运用自然语言处理技术进行情感分析与语义挖掘，以识别家庭游客、青年冒险者等细分群体的需求差异，预测用户偏好的变化趋势，实现滑雪装备租赁与民宿预订的智能捆绑推荐，从而提升客单价与用户满意度。鉴于服务类产品的所有权不发生转移的特性，产品的消费是以人的位移为前提，因此购买前的决策和线上比较成为我们关注的重点。人工智能赋能冰雪旅游产品营销不仅能降低营销成本，还能提升潜在客户转化率。技术赋能可以识别周边城市游客轨迹，在高铁站推送定制化优惠，延长游客停留时间。策略优化注重数据隐私保护与体验平衡，采用联邦学习框架实现数据的“可用不可见”协作，并结合问卷调查与行为数据进行交叉验证，以更新用户画像。这种技术驱动的精准营销模式提升市场响应速度，为吉林省构建“智慧冰雪”品牌提供技术支撑，通过动态优化机制实现营销效率与用户权益协同提升。

（二）社交媒体推广

人工智能赋能的冰雪旅游社交媒体推广显著提升传播效能。基于机器学习的用户画像系统整合社交媒体互动、地理及兴趣等多维度数据，以实现精准推送。同时还可以结合气象预测定向推送季节性产品信息，有效提升了目标客群的触达率。在内容生产层面，自然语言处理技术实现了文案的自动化生成，视觉识别技术则完成了冰雪景观的智能标签化，有效解决了传统内容的同质化问题。AI 系统针对抖音等平台自动生成节庆、美食类创意视频脚本，并利用情感分析优化文案的共鸣度；强化学习推荐系统则基于点击率、停留时长等指标动态调整分发策略，以最大化传播效果。智能问答系统提供全天候24 小时的用户咨询服务，实时提供雪质数据、项目时间等动态信息；同时，利用情感分析与主题聚类技术实时监测评价，构建负面舆情预警模型并触发相应的分流方案。技术应用需遵循数据合规要求，采用联邦学习框架保护隐私，针对季节性、地域性及文化特性构建多目标优化模型。国际推广结合语言翻译与跨文化适配策略，提升内容包容性。系统性技术整合显著提升传播精准度与用户参与度，为冰雪旅游数字化转型提供支撑。

（三）跨平台协同推广

通过省级旅游数据中台整合携程、抖音等平台数据，形成覆盖“搜索-浏览-预订”全链的动态数据库，通过人工智能技术实现冰雪旅游多渠道数据整合与资源优化配置。针对平台间的数据壁垒，构建标准化的接口与共享协议，运用自然语言处理技术解析社交媒体评论的情感倾向，建立多维度的用户画像库。在策略协同层面，使用户画像的相似性分析，建立跨平台的内容适配模型，抖音侧重于冰雪运动场景的短视频，而微信公众号则聚焦于深度游记与攻略。强化学习算法根据平台的互动反馈动态调整投放策略，形成“内容引流-产品转化”的闭环。未来需可进一步通过边缘计算降低传输延迟，区块链构建安全共享环境，深化协同效应，为行业数字化转型提供方法论支持。

参考文献

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项目来源：2024 年度创新创业发展基金[大学生项目]项目编号：XS2024002