摘要：本文针对我国节假日旅游潮汐式需求显著、景区供需失衡，且现有 AI 旅游应用局限于局部场景的问题，探究 AI 驱动的人机协同旅游服务新模式与质量保障机制。从需求侧、供、生态侧进行探究，为景区、旅游平台、政府部门提供落地方案，助力旅游业高质量发展。

一、研究背景

近年来，我国居民旅游消费需求持续释放，节假日已成为旅游出行的核心时段，随之而来的潮汐式需求特征愈发显著，给旅游服务体系带来严峻挑战。平日与节假日的旅游客流量差距最高可达10 倍以上。以秦始皇帝陵博物院为例，十一期间景区入口排队队伍绵延近 1 公里，游客进入一号坑遗址厅需平均等待2 小时，观赏铜车马等核心文物的排队时长更是超过 3小时。反观淡季，情况则呈现鲜明反差，景区日均接待量仅为国庆峰值时段的 30% 左右，旺季时一票难求的官方讲解服务，淡季日均预约量不足旺季的 20% ，近百台智能导览设备日均使用率低于 40% ；为应对旺季客流增设的临时服务岗，如票务咨询、应急支援全部撤岗。这种旺季超负荷运转、淡季资源空转的现象，成为景区服务管理的核心痛点。与此同时，随着人工智能技术在旅游领域的渗透，智能客服、自助售票、人流预测等单点应用逐渐普及，但现有应用多局限于局部场景，缺乏对潮汐需求的系统性响应——要么在旺季因AI 功能单一无法分担人工压力，要么在淡季因缺乏人机协同导致服务僵化，尚未形成能够动态平衡供需、兼顾效率与温度的服务体系。在此背景下，探索AI 驱动的人机协同旅游服务新模式，并构建配套的质量保障机制，成为破解节假日旅游供需矛盾、推动旅游业高质量发展的关键路径。

从研究意义来看，理论层面，当前旅游领域关于潮汐需求的研究多集中于需求预测模型优化或供给侧资源调控，对技术赋能下的服务模式创新关注不足，尤其缺乏将人机协同理论与旅游场景深度结合的系统性研究。实践层面，研究成果能为景区、旅游平台、政府文旅部门提供可落地的解决方案。对景区而言，可通过人机协同实现服务资源的弹性调配，降低运营成本的同时提升游客满意度；对旅游平台而言，能依托AI 预测与调度能力优化服务链条，增强用户粘性；对政府部门而言，可借助新模式提升节假日旅游公共服务效能，减少交通拥堵、景区超载等公共管理问题。

二、需求侧，AI 预判与引导，实现潮汐分流

该方向聚焦于破解节假日需求集中爆发的核心矛盾，通过AI 技术实现需求的提前预判、精准疏导、错峰适配，从源头缓解资源过载压力。多维数据驱动的需求预测体系依托大数据技术整合多源数据，历史客流、交通票务、天气预警、社交媒体热度、政策动态等，通过AI算法构建动态预测模型，提前 1-4 周预判重点景区、热门线路、城市目的地的节假日客流峰值、时段分布及消费偏好。例如，针对国庆假期，可精准预测某古镇 10 月 2 日 10:00-14:00为客流峰值，家庭游客占比 65% ，为后续资源调配提供决策依据。这一内容很多目的地机构已经搭建完成。

个性化错峰方案智能推送基于用户画像基于出行时间、兴趣偏好、预算与AI 预测结果，由智能系统主动生成错峰建议。对于已预订热门景区的游客，AI 可通过短信推送：早到1 小时避开排队、相邻冷门景点联游等替代方案；对于未预订用户，可优先推荐客流适中的平替目的地或错峰日期套餐，配合平台补贴引导需求分流。

弹性需求动态响应机制建立AI 初筛和人工复核的需求承接模式：AI 客服24 小时响应标准化咨询，如门票余票停车信息，并通过自然语言处理识别用户潜在需求，如带老人出游隐含无障碍服务需求；对于复杂定制需求，如多家庭联合出游、带宠物出行，则自动流转至人工定制师，实现简单需求AI 高效承接、复杂需求人工深度服务的协同闭环。

三、供给侧，人机协同调度，实现资源适配

在节假日旅游潮汐需求的冲击下，传统旅游供给体系因资源刚性配置陷入显著困境，供给侧的优化并非简单增加资源投入，而是通过AI 技术打破资源流动壁垒，再以人工专业能力补位技术短板，构建需求预测-资源调度-服务落地的弹性供给闭环，最终实现旺季扩容不降级、淡季提质不闲置的适配效果。

景区作为旅游供给的核心载体，其物理空间与设施容量的刚性约束，是应对潮汐需求的首要瓶颈。传统承载力管理多依赖人工巡查与经验判断，存在响应滞后、调控粗放的问题。而AI 驱动的景区承载力智能调控体系，通过实时感知-动态预警-人机协同处置的全流程设计，将承载力管理从被动应对升级为主动防控，成为质量保障机制的关键一环。

该体系的核心在于物联网感知和AI 算法决策的深度融合：一方面，在景区关键节点，入口闸机、核心展区、观景平台、卫生间等部署多类型感知设备——红外热成像传感器实时监测区域内游客密度，智能闸机统计进出园人数并同步至数据中台，视频监控通过AI 图像识别判断游客聚集状态，如是否形成拥堵队列，甚至可接入景区内商户的POS 机数，如餐饮店翻台率辅助判断区域人流热度；另一方面，AI 系统将这些实时数据与需求侧预测的客流峰值、时段分布数据结合，构建动态承载力模型，实时计算各区域当前容量/核定容量的占比,即拥堵指数。基于拥堵指数，体系会触发三级响应机制，且每一级都明确AI 与人工的协同分工：初级预警（拥堵指数 60%80% ）由 AI 自主处置，通过景区 APP、小程序、现场导览屏同步推送实时拥挤热力图，并自动生成分流路径推荐，如从西入口绕行，可减少20 分钟排队，同时联动智能停车系统引导新入园车辆至闲置车位；高级预警（拥堵指数 80%-95% ）启动人机协同处置，AI 首先暂停景区瞬时售票，并向人工调度中心推送重点拥堵区域清单，人工团队则立即启动应急预案——增开临时出入口、调配备用观光车、在拥堵节点设置人工引导岗；应急预警（拥堵指数 295% ）以人工主导、AI 辅助，人工总指挥协调公安、消防等外部力量介入，AI 则实时计算最优疏散路线并推送至所有游客终端，同时关闭部分非核心展区以保障安全。这种分级调控模式，既避免了AI 一刀切的机械性，也弥补了人工响应的滞后性，确保景区承载力始终处于可控范围。

旅游需求的潮汐式波动并非孤立存在——某景区客流激增，往往伴随周边交通运力紧张、住宿房源短缺、餐饮排队过长等连锁反应；而景区淡季客流下滑，也会导致上下游业态资源闲置。传统供给体系中，景区、酒店、交通、餐饮等业态各自为战，资源无法跨领域流动，加剧了供需失衡。AI 驱动的跨业态资源动态匹配网络，正是通过构建全域资源数据库和智能撮合算法，打破业态壁垒，实现资源在时空维度上的灵活调配，这也是AI 人机协同服务新模式在全域旅游场景下的重要延伸。

节假日旅游服务的核心短板之一是人力供需错配——旺季时售票、讲解、咨询等岗位人手严重不足，导致服务响应延迟，如导游窗口等待 1 个小时以上；淡季时人力闲置，增加企业运营成本。AI 驱动的服务人力弹性协同体系，通过需求预测定规模、AI 辅助提效能、人机协同补短板的逻辑，构建固定员工和兼职储备和AI 工具的三元人力结构，既解决旺季人力短缺问题，又降低淡季人力成本，同时保障服务质量不打折。

体系的运行分为三个关键环节：人力需求精准预测——AI 系统基于需求侧的客流预测数据，结合不同服务场景的人力需求标准，如每 500 名游客需 1 名导游员、每 300 名游客需 1名引导员，自动生成细分岗位的人力需求表，并提前2 周推送至企业人力部门。同时，AI 会筛选兼职人才储备库，包含有旅游服务经验、可灵活上岗的人员，根据岗位需求匹配候选人，并自动发送岗前培训通知。岗前智能培训赋能——针对兼职人员经验不足的问题，AI 通过VR模拟系统搭建节假日服务场景库，如游客投诉排队过长如何应对突发客流拥堵如何引导分流特殊人群（老人、儿童）服务注意事项，兼职人员可通过 VR 设备进行沉浸式训练，培训考核合格后才能上岗，大幅缩短传统线下培训的时间。服务过程人机协同是指，在实际服务中，AI 并非替代人工，而是为一线人员提供实时智能辅助。售票人员的智能终端会自动识别游客的预订信息，快速生成结算单据；引导人员的PAD 会实时推送游客画像，如家庭游，带2 名儿童，需推荐亲子互动项目，帮助其提供个性化引导；讲解人员则可通过AI 语音助手快速调取文物的补充资料，丰富讲解内容。这种AI 处理事务性工作、人工聚焦体验服务的模式，使1 名员工和 AI 的服务效能等效于传统 2-3 名员工，既缓解了旺季人力短缺压力，又让淡季的固定员工得以从繁琐事务中解放，转而参与服务流程优化，如梳理游客反馈、完善AI 培训场景库，实现人力资源的淡季增值、旺季增效。

四、AI 驱动数据价值转化的可持续发展机制

生态侧优化体系，以人机协同的数据价值挖掘与动态循环为核心，通过需求洞察、IP 孵化、行业协同三重路径，推动旅游业从假日依赖向全时健康发展转型。

需求洞察与产品创新体系的构建，依托AI 技术构建多维需求感知网络，整合历史客流、消费行为、社交媒体舆情等数据，通过 LSTM 神经网络与注意力机制模型，实现对游客停留时长、消费偏好、情感倾向的精准预测。例如，系统可通过分析排队吐槽类文本的语义特征，识别出游客对等待时间过长导览服务不足等痛点，生成预约制分时游览智能排队预警等解决方案初稿。

在此基础上，建立人机协同的需求验证机制，人工团队通过焦点小组访谈、专家评审等方式，对AI 生成的方案进行可行性评估与文化适配性修正。如针对非遗手作和景区联名套餐，人工团队需结合地方文化内涵，对体验流程、物料设计等进行精细化调整，确保文化表达的准确性与游客参与的沉浸感。

为推动需求从集中爆发向常态均衡转变，研究设计产品生命周期管理模型，将节假日爆款产品，如如泰山夜爬观日出进行标准化改造，通过AI 算法匹配周末、淡季客群特征（如家庭游客、银发群体），调整产品时间、内容与价格组合。例如，将夜爬活动优化为日间文化探秘和傍晚祈福仪式，同步推出家庭套票与老年优惠。

区域文旅IP 智能孵化与运营，构建地方文化基因库，通过知识图谱技术整合地方志、民俗传说、非遗技艺等结构化数据，结合计算机视觉对文物、建筑等非结构化数据进行特征提取，形成包含200 和文化元素的数字资源池。AI 系统基于这些数据，运用生成对抗网络自动生成虚拟文化形象、主题文创设计等创意方案。人工团队在此基础上开展IP 价值提升工程，通过VR 技术构建虚拟体验场景，邀请目标客群进行沉浸式测试，收集用户对IP 形象、故事线的反馈数据；运用 A/B 测试法对不同版本的文创产品进行市场验证，筛选出转化率最高的设计方案。围绕IP 构建线上线下融合的全产业链，线上开发AI 导览、VR 剧情游等数字产品，线下联动景区、酒店、餐饮等业态推出主题套餐。AI 系统实时监测各业态的消费数据，动态调整资源配置，实现跨业态协同增效。

由政府牵头构建跨区域智慧旅游数据中枢，采用联邦学习技术实现不同主体数据的可用不可见。平台整合景区、交通、住宿等30 和类数据，通过图神经网络模型生成潮汐需求应对标准，包括山岳型景区承载力测算公式基于客流密度、步道宽度等参数、文博景区服务人力配置模型，依据游客类型与游览时长动态调整等。

平台定期发布节假日服务质量白皮书，通过自然语言处理与情感分析技术，对在线评价、投诉记录等进行多维度评估。AI 系统自动识别服务短板，如某景区卫生间清洁不及时的负面评价占比超过 15% ，并向相关企业推送整改建议 .0 人工团队则负责对复杂问题进行深度分析，制定系统性解决方案，推动行业服务质量整体提升。

五、研究总结与价值延伸

本研究围绕节假日旅游潮汐式需求这一核心痛点，突破现有 AI 技术在旅游领域的单点应用局限，构建了需求预判、供给适配、生态可持续三位一体的 AI 驱动人机协同服务体系，其核心价值不仅在于提供了一套可落地的供需平衡解决方案，更在于重塑了旅游业应对波动性需求的底层逻辑，从被动应对转向主动调控，从资源刚性投入转向弹性协同配置，从局部效率优化转向全链条价值升级。

从创新逻辑看，研究的关键突破在于打通了技术赋能与人文服务的断层。通过 AI 实现从笼统预测到精准到人的疏导，让错峰方案不再是生硬建议而是贴合用户画像的个性化引导；依托人机协同打破业态壁垒与人力刚性约束，使景区承载力调控从经验判断升级为数据驱动的分级响应，人力配置从旺季短缺、淡季闲置转向三元结构的弹性增效；通过数据价值的循环挖掘，推动旅游业从依赖节假日流量转向全时段产品创新与 IP 长效运营，为破解 淡旺季失衡提供了根本性路径。

未来，这一模式的延伸方向可聚焦于更深层次的文化价值挖掘与跨区域协同 —— 通过AI 对地方文化基因的更精准提取，让 IP 运营从创意生成转向文化传承与体验深化；依托联邦学习技术进一步打破区域数据壁垒，推动跨目的地的潮汐需求协同应对，最终实现文旅行业从流量驱动向质量与文化双轮驱动的高质量发展转型。

[1] 刘欣，谢礼珊，黎冬梅。旅游服务机器人拟人化对顾客价值共创意愿影响研究 [J]. 旅游学刊，2021, 36 (7): 112-124.

[2] 陈洲。中国文旅论坛开启智慧之旅 AI 与人文深度融合 [EB/OL]. (2025-06-12). http://m.toutiao.com/group/7515018606237925925/?upstream_biz=doubao.

[3] 李军，张颖. AI 驱动的节假日旅游景区人机协同资源调度机制研究 [J]. 旅游科学，2022, 36 (4): 45-58.

[4] 戴斌。假日复盘 | 戴斌：旅游中国 一路生花 ——2025 年春节假日旅游市场特别评论 [EB/OL]. (2025-02-05). https://www.163.com/dy/article/JNL7JJNN05505AV6.html.