这个“五一”假期，“让豆包、点点等大模型做份旅游攻略”成为大众出行前的主流操作。从目的地选择、行程规划到食宿推荐，AI（人工智能）彻底改变了传统旅游决策模式。
但你有没有想过，人们随手用大模型生成的旅行攻略，背后真正支撑的信源，到底来自哪里？QuestMobile（移动互联网大数据分析企业）数据显示，豆包高度依赖自身内容矩阵，在目的地推荐类、攻略类问题上对抖音和今日头条内容的引用率分别高达97.7%和84.5%。而千问、DeepSeek（深度求索）等采用“OTA（在线旅游平台）+内容媒体”双轨信源结构。
“不同AI平台背靠的互联网生态不同，导致其训练数据和算法偏好存在天然差异，这直接决定了它们对信源的‘口味’。”QuestMobile研究总监陈燕向《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）表示，主流大模型旅游信源引用出现明显分化，朝生态闭环与开放整合两种路径发展。
AI与文旅深度融合，各方争相入局做“带你玩”的角色，在重塑游客消费决策的同时，又将如何重构旅游行业竞争格局？
谁在定义AI旅游推荐？
据QuestMobile监测，OTA平台是AI旅游问答的核心公信力信源，其中携程引用率领跑，在豆包、千问、DeepSeek的整体引用率分别达到82.6%、75.9%和64%。
不过，每经记者注意到，大模型在向用户推荐旅游目的地、攻略时，引用的信源截然不同。豆包几乎实现流量自闭环，在推荐类问题上对抖音的引用率高达96.9%，攻略类问题则达到98.5%。
这意味着，当用户询问“五一”去哪里玩更合适、这座城市怎么玩等问题时，豆包几乎都会把消费者引向抖音内容矩阵中。这种设计形成了一条完整紧凑的回路，用户提出需求、豆包AI理解问题、调用抖音内容库、生成整合答案，最后再把用户送回抖音相关场景。整个链路大部分都在字节自己的生态里运行，路径短、效率高，AI可以充分理解用户在抖音上的偏好，推荐内容高度贴合兴趣。
而千问等则采用“OTA+内容媒体”双轨信源结构。除此之外，DeepSeek偏向多元化信源整合，兼顾专业旅游平台、垂直消费社区与综合资讯，信息更为全面。
“平台基因决定AI的‘原生口味’，算法机制决定信源的筛选标准，问题场景则决定调用哪一类信源。”陈燕向每经记者进一步表示，最新AI感知数据显示，针对目的地推荐类和目的地攻略类问题，4月13日至17日豆包App（应用程序）的信源TOP2都是字节系的抖音、今日头条，引用率分别达到97.7%、84.5%；而另外两个AI应用平台千问App和DeepSeek App的首要信源都是携程，引用率分别是76%和64%。
在陈燕看来，不同大模型的解题思路不同，所以引用信源分化。“比如目的地推荐类问题，更依赖泛内容平台，因为这些平台拥有大量时效性强的热点话题，更适合生成发散性建议。而攻略类问题，则需要准确的交通、住宿、路线等数据支撑，因此更依赖结构化数据和垂直平台。”陈燕说。
“优先引用自身生态内容，意味着AI输出的风格与信源生态保持了内在一致性，既满足了用户对内容调性的偏好，又通过风格的统一降低了跨平台的理解门槛。但这种生态闭环也带来了视角单一化的问题。”陈燕向每经记者指出，对用户而言，其接收到的旅游信息将局限于该生态的审美和商业逻辑中。“举个例子，比如AI平台推荐网红出片地，但如果忽略了垂直平台显示的拥挤预警或性价比的交叉验证，会导致用户陷入信息茧房，面临决策偏差。”
浙江省旅游景区协会数字化专委会副主任、杭州优数云旅CEO（首席执行官）李洋在接受每经记者采访时直言，豆包在文旅领域形成了典型的闭环生态，“信息激发灵感但不够客观，用户仍需去其他平台交叉验证，决策链路并未实质缩短。千问虽在B端（企业端）应用上优势明显，但在C端（消费者端）旅游消费决策所需的核心数据（兴趣、价格、口碑、事件）上缺乏优势，数据源不够丰富”。
超六成用户不敢直接下单
过去的文旅景点，谁在用户的搜索页面上排得靠前，谁就更容易赢得客流。因此各家拼的是SEO（搜索引擎优化）、竞价排名和各种广告位。而在AI介入之后，这条路径被大幅压缩。
现在的用户更习惯直接向大模型发问，甚至不去小红书上查看海量的攻略帖。对于文旅商家而言，吸引用户的逻辑也从过去争夺搜索引擎流量入口，转向争取成为各大模型高频引用信源。
“在旅游这个场景下，我认为未来伴随履约能力的深度耦合，OTA很有可能成为预订承接和交易的最终出口。”陈燕向每经记者表示，豆包等App应该提供从目的地推荐到“规划+预订具体行程”的完整服务能力。
尽管AI看似无所不知，但信息的真实性仍是当前制约文旅行业发展的一大痛点。
《2026上半年AI旅游应用趋势洞察报告》显示，只有15.2%的用户会高度信任AI推荐的旅行方案，并直接完成购买。而有66.2%的用户，在拿到AI给出的建议之后，依旧会回到传统App中进行二次核实。
李洋指出，信任鸿沟是当前最大的障碍。“大模型要深入研究用户出行与消费决策的心理动因（价格敏感、兴趣导向等），将多信息源对比提炼出来，像人类助理一样提供明确的‘结论+依据+建议’，帮助用户快速作出决策。大模型只有精准描绘用户画像、揭示决策对比因子，才能真正缩短从灵感到下单的链路。”
未来什么样的信源体系，才能让AI旅游攻略更可信？“旅游涉及线下履约，事实数据是用户的终极需求。所以我们认为，生态化信源模式会是主流，但不会是唯一形态。”陈燕告诉每经记者，生态化信源模式能更好地控制流量分发，实现广告或交易的内生化变现，是商业闭环的刚需。此外，自有生态的数据结构统一，清洗成本低，数据质量可控，能提升AI回答的稳定性和响应速度。
这个“五一”假期，“让豆包、点点等大模型做份旅游攻略”成为大众出行前的主流操作。从目的地选择、行程规划到食宿推荐，AI（人工智能）彻底改变了传统旅游决策模式。
但你有没有想过，人们随手用大模型生成的旅行攻略，背后真正支撑的信源，到底来自哪里？QuestMobile（移动互联网大数据分析企业）数据显示，豆包高度依赖自身内容矩阵，在目的地推荐类、攻略类问题上对抖音和今日头条内容的引用率分别高达97.7%和84.5%。而千问、DeepSeek（深度求索）等采用“OTA（在线旅游平台）+内容媒体”双轨信源结构。
“不同AI平台背靠的互联网生态不同，导致其训练数据和算法偏好存在天然差异，这直接决定了它们对信源的‘口味’。”QuestMobile研究总监陈燕向《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）表示，主流大模型旅游信源引用出现明显分化，朝生态闭环与开放整合两种路径发展。
AI与文旅深度融合，各方争相入局做“带你玩”的角色，在重塑游客消费决策的同时，又将如何重构旅游行业竞争格局？
谁在定义AI旅游推荐？
据QuestMobile监测，OTA平台是AI旅游问答的核心公信力信源，其中携程引用率领跑，在豆包、千问、DeepSeek的整体引用率分别达到82.6%、75.9%和64%。
不过，每经记者注意到，大模型在向用户推荐旅游目的地、攻略时，引用的信源截然不同。豆包几乎实现流量自闭环，在推荐类问题上对抖音的引用率高达96.9%，攻略类问题则达到98.5%。
这意味着，当用户询问“五一”去哪里玩更合适、这座城市怎么玩等问题时，豆包几乎都会把消费者引向抖音内容矩阵中。这种设计形成了一条完整紧凑的回路，用户提出需求、豆包AI理解问题、调用抖音内容库、生成整合答案，最后再把用户送回抖音相关场景。整个链路大部分都在字节自己的生态里运行，路径短、效率高，AI可以充分理解用户在抖音上的偏好，推荐内容高度贴合兴趣。
而千问等则采用“OTA+内容媒体”双轨信源结构。除此之外，DeepSeek偏向多元化信源整合，兼顾专业旅游平台、垂直消费社区与综合资讯，信息更为全面。
“平台基因决定AI的‘原生口味’，算法机制决定信源的筛选标准，问题场景则决定调用哪一类信源。”陈燕向每经记者进一步表示，最新AI感知数据显示，针对目的地推荐类和目的地攻略类问题，4月13日至17日豆包App（应用程序）的信源TOP2都是字节系的抖音、今日头条，引用率分别达到97.7%、84.5%；而另外两个AI应用平台千问App和DeepSeek App的首要信源都是携程，引用率分别是76%和64%。
在陈燕看来，不同大模型的解题思路不同，所以引用信源分化。“比如目的地推荐类问题，更依赖泛内容平台，因为这些平台拥有大量时效性强的热点话题，更适合生成发散性建议。而攻略类问题，则需要准确的交通、住宿、路线等数据支撑，因此更依赖结构化数据和垂直平台。”陈燕说。
“优先引用自身生态内容，意味着AI输出的风格与信源生态保持了内在一致性，既满足了用户对内容调性的偏好，又通过风格的统一降低了跨平台的理解门槛。但这种生态闭环也带来了视角单一化的问题。”陈燕向每经记者指出，对用户而言，其接收到的旅游信息将局限于该生态的审美和商业逻辑中。“举个例子，比如AI平台推荐网红出片地，但如果忽略了垂直平台显示的拥挤预警或性价比的交叉验证，会导致用户陷入信息茧房，面临决策偏差。”
浙江省旅游景区协会数字化专委会副主任、杭州优数云旅CEO（首席执行官）李洋在接受每经记者采访时直言，豆包在文旅领域形成了典型的闭环生态，“信息激发灵感但不够客观，用户仍需去其他平台交叉验证，决策链路并未实质缩短。千问虽在B端（企业端）应用上优势明显，但在C端（消费者端）旅游消费决策所需的核心数据（兴趣、价格、口碑、事件）上缺乏优势，数据源不够丰富”。
超六成用户不敢直接下单
过去的文旅景点，谁在用户的搜索页面上排得靠前，谁就更容易赢得客流。因此各家拼的是SEO（搜索引擎优化）、竞价排名和各种广告位。而在AI介入之后，这条路径被大幅压缩。
现在的用户更习惯直接向大模型发问，甚至不去小红书上查看海量的攻略帖。对于文旅商家而言，吸引用户的逻辑也从过去争夺搜索引擎流量入口，转向争取成为各大模型高频引用信源。
“在旅游这个场景下，我认为未来伴随履约能力的深度耦合，OTA很有可能成为预订承接和交易的最终出口。”陈燕向每经记者表示，豆包等App应该提供从目的地推荐到“规划+预订具体行程”的完整服务能力。
尽管AI看似无所不知，但信息的真实性仍是当前制约文旅行业发展的一大痛点。
《2026上半年AI旅游应用趋势洞察报告》显示，只有15.2%的用户会高度信任AI推荐的旅行方案，并直接完成购买。而有66.2%的用户，在拿到AI给出的建议之后，依旧会回到传统App中进行二次核实。
李洋指出，信任鸿沟是当前最大的障碍。“大模型要深入研究用户出行与消费决策的心理动因（价格敏感、兴趣导向等），将多信息源对比提炼出来，像人类助理一样提供明确的‘结论+依据+建议’，帮助用户快速作出决策。大模型只有精准描绘用户画像、揭示决策对比因子，才能真正缩短从灵感到下单的链路。”
未来什么样的信源体系，才能让AI旅游攻略更可信？“旅游涉及线下履约，事实数据是用户的终极需求。所以我们认为，生态化信源模式会是主流，但不会是唯一形态。”陈燕告诉每经记者，生态化信源模式能更好地控制流量分发，实现广告或交易的内生化变现，是商业闭环的刚需。此外，自有生态的数据结构统一，清洗成本低，数据质量可控，能提升AI回答的稳定性和响应速度。
3月17日记者获悉，哈尔滨医科大学公共卫生学院副院长、教授田懋一与副研究员叶鹏鹏团队在一项研究中提出，应将预防老年人跌倒与国家基本公共卫生服务中各项服务流程融合起来。该研究全面梳理了 21世纪经济报道见习记者 顾婷婷 杭州报道如何让沉睡在实验室里的专利真正应用到车间，真正面向市场，转化为真正的新质生产力？3月19日，由国家知识产权局组织的高校和科研机构存量专利盘活 记者3月20日从中国科学技术大学获悉，该校郭光灿院士团队在量子态分辨研究中取得重要进展。研究组在最小资源消耗的量子态分辨问题中首次提出了全局最优自适应策略，并发展了自适应集体测量实验 近日，我国“主要作物丰产增效科技创新工程”重点专项“优质双季超级稻丰产增效技术研发与集成示范”项目，在湖南岳阳宣布启动。据了解，该项目主要聚焦优质双季超级稻丰产增效技术研发，着力探明双 3月23日消息，京东与OPPO战略合作协议签约仪式举行，双方签订未来三年OPPO在京东全渠道实现销售额同比增长100%的目标。在签约仪式上，OPPO高级副CEO、首席产品官刘作虎表示，2024年线上突破是OPPO中国区 据英国《自然》周刊网站3月19日报道，研究人员首次利用生成式人工智能（AI）制造出全新抗体。报道称，本周生物学预印本资料库中的一份预印本报告的原理验证研究，提高了将“AI指导的蛋白质设计引入治 。本文链接：“五一”出游新趋势：AI成“大脑”，大模型旅游推荐信源暗藏玄机？http://www.sushuapos.com/show-2-16158-0.html
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