2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告:44.3%的从业者说AI不会颠覆行业

2026年夏天，一个游客在南京掏出手机，对着AI说了一句“帮我排三天行程”。

十几秒后，一份精确到每趟地铁换乘、每个景点最佳游览时段的攻略躺在屏幕上。他照着走，没走回头路。

同一时刻，另一个商务人士在去机场的高铁上收到航班取消的短信。他打开APP里的AI助手，语音说了一句“今天必须回深圳”。

十几秒后，一套高铁加飞机的组合方案推了过来，自动算好了换乘时间，直接生成了订单链接。

点击加入知识星球查看下载报告原文

这两个场景，恰好拼出了AI在旅游行业里的真实画像——它已经能帮你排好行程、查好航班、翻译好菜单，但在你掏出手机点“确认支付”的那一刻，大多数人还是会关掉AI，打开携程。

环球旅讯研究院与数字100联合发布的《2026下半年中国AI旅游应用趋势洞察报告：神灯照进现实》，用一组扎实的数据把这道裂缝描了出来。调研覆盖3000名旅游消费者、1544名商务旅行者、32位企业差旅经理人、31家差旅管理服务商、70位旅游行业从业人员，回收了2696段消费者开放题回答和1405段商务旅行者开放题回答。它不替AI说话，也不唱衰AI，只是把AI摆在“种草—搜索—预订—履约”这条链上，一格一格量它的真实位置。

种草是别人的地盘，搜索才是AI的主场

AI在旅行决策里的位置，是分裂的。

种草环节，它几乎是个透明人。当被问到“是什么触动了你，让你想去某个地方旅行”，短视频占24.2%，社交平台占22.0%，熟人推荐占15.7%，OTA平台占13.7%——前四名加起来75.6%。AI工具排在第六，只有4.5%，和新闻资讯并列，和手机应用内广告、传统搜索引擎挤在同一层。对照上半年同系列调研，AI种草占比是2.1%。半年翻了一倍，但基数太小，谈不上改变格局。

这不意外。种草本质上是一种情绪传染。你刷到一张新疆草原的照片，或者朋友在饭桌上讲了一段云南的奇遇，这种“想去”的冲动，很难从一个对话窗口里被触发。灵感这件事，还是归内容和人。

但一旦进入“我要查点什么”，AI的渗透率瞬间跳了一个量级：84.6%的受访者曾经用对话式AI搜索过至少一个具体的旅游类目。搜得最多的是当地美食/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%。

这个排序透露了AI在旅游里的真实能力边界。酒店、门票、美食这类标准化程度低、体验属性强的东西，用户最愿意问AI——因为信息散、评价多、需要有人先帮你收一遍。航班这种标准化程度高、价格敏感的东西，占比反而低——因为比价和实时库存本来就有成熟工具。签证这类跟着出行周期走的类目，随季节波动，Q1是33.7%，这一次是21.7%。

一句话：AI最擅长的，是替你在信息的汪洋里先捞一遍。从4.5%到84.6%，中间隔着的不是技术鸿沟，而是旅游决策链路里最真实的一道分水岭：情绪驱动 vs 信息驱动。AI不擅长制造“想去”的冲动，但它极其擅长回答“怎么去”的问题。

信任的最后一公里：用户信“人”，不信“算法”

捞完之后，用户跑了。

当AI给出具体的酒店名或航班号，70.2%的人选择“记下名字，回到OTA或官方App重新搜索核实”。这是占比最高的行为。另有9.2%要看实拍图和最新评论才敢定，6.4%完全不信。真正愿意直接点AI链接下单的，是14.2%。而最终计划通过AI工具完成机票、酒店或门票预订的比例，只有0.9%。

这三个数字来自不同题项，分母和问法并不完全一致，所以它不是一条严格的转化漏斗。但把它们并排放，AI在旅游里的处境就一目了然了：流量进得来，交易留不住。

更值得注意的是时间维度。2026年Q1的同系列调研里，拿到AI搜索结果后需要回到专门App二次核实的比例是66.2%，高度信任并直接购买的是15.2%。半年过去，这一组行为几乎没动。模型迭代了好几轮，用户的行为模式纹丝不动——卡点不在模型能力，在别的地方。

为什么不信？同一份调研里有一组很锋利的数字：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”，认为算法推荐内容最可靠的只有4.3%。这就把70.2%解释透了。用户信任的是“真实的人说了什么”，不是“AI整合了什么”。AI给的是候选清单，但最后那一下，用户要回到一个有评价、有实拍图、有取消政策的地方，用自己的判断力拍板。

预订渠道的选择印证了这一点：OTA综合平台44.5%、航司/酒店/景区官方渠道23.0%、垂直比价平台12.8%、社交平台12.6%、线下旅行社5.9%，AI工具0.9%。所以AI在旅游业的第一个身份已经定了：它是清单生成器，不是收银台。

用户原声里的痛点集中在这四个方向：信息是旧的，推荐的餐厅已经关门，门票价格还是节前的，航班时刻表停留在去年航季；路线是偏的，AI规划的自驾路线没考虑修路，导航带人绕古城三圈，说好的步行十分钟实际走了半小时；内容是编的，酒店名搜不到，航班号查无此班，活动主办方根本没办过这个活动；时间是错的，入住时间比实际早两小时，早茶九点收档实际八点半就没了，说好的错峰结果人山人海。

有一条用户期望，读好几遍都不过时：“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。”这句话基本判了当前这一代旅游AI的刑。AI现在的能力，是“整理已知”；用户要的，是“连上实时”。前者靠大模型，后者靠数据源和系统对接。这是两件事，后者才是行业真正的门槛。

谁在承接这些流量？答案有点扎心

顺着“最常用的那一个AI旅游产品”往下挖，报告给了一个让OTA尴尬的结论。

豆包一家独大。各类通用对话AI合并统计，合计提及率超过55%。再看那0.9%的实际成交——25份明确写出AI工具名称的回答里，豆包被提到22次，DeepSeek 1次，飞猪AI和千问各1次。

OTA系AI的认知度低得不成比例：携程系全部产品合计约6.0%，飞猪系约2.5%。专门为旅游场景做的垂类AI，合计约1.0%。3000份回答里，屈指可数。

这是整份报告里最值得行业琢磨的一段。OTA手里握着完整的交易数据、产品库存和最成熟的交易闭环——按理说，它们的AI助理才是最接近“能下单的旅游AI”的产品。但用户心智里，没有它们的位置。

更微妙的是另一件事：用户在回答“最常用的AI旅游产品”时，写进了小红书、抖音、高德、百度地图、美团。这说明用户根本没有在找“旅游AI”。他们只是顺手用了日常已经熟悉的工具，来完成一次旅游相关的查询。旅游AI这个品类，在用户脑子里还没被建立起来。谁先在用户心智里把“查旅游=找某个AI”这件事钉住，谁就拿走下一阶段的入口。目前看，这个位置被通用AI占着。

工具之间的差异也因此被分开了：豆包胜在国内场景覆盖广、响应快，弱在“瞎编”和信息滞后；DeepSeek赢在推理过程和可信任感，输在具体票价时间常出错；ChatGPT翻译和境外信息强，本地化偏差大；OTA系AI价格真实、能一键下单，但开放域信息有限、推荐偏常规；地图类AI基础导航没问题，停车位、排队时间、施工信息严重不准。没有一个是全能的。这恰恰说明，这个赛道还没到收官的时候。

商务旅行：渗透率最高的地方，期待也最超前

如果把视角从休闲旅行切换到商务旅行，AI的价值叙事会完全不同。

1544名有出差经历的商务旅行者中，93.8%用过差旅相关的AI功能，其中29.3%经常使用，64.6%偶尔使用，从未使用的只有6.2%。AI在商旅场景的渗透率明显高于休闲场景——因为出差这件事，天然带有效率诉求。

分行业看，专业服务“经常使用”率最高（47.7%），科技/互联网36.5%，制造业34.0%。分规模看，1001-5000人企业最高（37.5%）——这个规模段的公司正处在扩张期，差旅频次增长最明确，又有足够的增长弹性。

功能上，智能行程与航班酒店推荐53.9%排第一，差标合规提示27.8%、发票识别与自动报销27.3%、行程变更提醒与应急处理27.0%、AI客服答疑26.3%、多语种翻译21.0%。一句话完成下单或改签，只有15.9%。又是同一个形状：推荐高，交易低。

但商旅用户真正的诉求，藏在1405段开放题的关键词里——“提醒”“自动”“主动”出现频率最高。他们要的不是“我问了AI才回答”，是“AI在问题发生前就告诉我”：航班动态主动推送、登机口变更及时通知、退房时间提前提醒、差旅额度剩余预警。

有一段原声，是整份报告里最精彩的一段：

“现在的AI顶多做到‘你问我答’。但我真正想要的是它主动接管——它知道我地铁被困在哪个站，自动算出我最早几点能到客户楼下；提前给客户方发出抱歉邮件、把会议时间顺延40分钟；同时发现下午那班航班铁定赶不上，自动查询同航司后续班次，先帮我锁定一个舱位；再根据新航班时间，把后面半天的行程、酒店退房时间、接送车全部顺延重排；最后发我一条简洁总结：‘会议改到9:40，机票已占位15:30，酒店退房延长到1点，需要你确认的是……’”

这不是在做问答，这是在要一个能替你扛事的助理。这不是科幻。这是用户已经在使用AI后，对AI提出的下一个要求。

顺带一提，制造业、物流、供应链岗位的回答里，需求很不一样：“支援改期时按差标直接刷出能改的城际”“希望收据、油费发票能一次拍完自动归集”“送样改线时能直接刷出差标内高速费归集”。一线作业的灵活改签和费用归集，现有商旅AI产品几乎没覆盖。这是一块被忽略的空白。

企业差旅：后端先熟，前端最难

从企业差旅经理那一侧看（32位，定向邀约），AI的落点很清楚。

43.7%的企业已在差旅管理中实现AI多场景落地，另有25.0%在试点，18.8%有计划或正在了解。已应用的场景排序：智能推荐59.1% → 报表与数据分析预测54.5%、自动化报销与发票识别54.5% → 行程中的AI客服与应急处理50.0%、智能审批50.0% → 智能费用管控40.9% → 智能预订31.8% → 合规风控预警27.3%。

两个落差值得记下来。

第一个：智能推荐59.1%，智能预订31.8%，差了27.3个百分点。“推荐”只需要算得准，“预订”要接企业的差标、审批流、财务结算——技术复杂度不在一个量级。企业即便有意愿，也未必部署得起。

第二个：合规风控预警只有27.3%，而同期调研里52.0%的企业把“合规与风险管控”列为差旅管理的前三项重点。合规是企业的核心目标，合规的智能化却还没成为主流工具。原因不复杂：合规涉及政策解读、动态规则匹配、行为识别，对准确性和可解释性要求极高。AI一旦误判，企业的管理成本反而上升。所以多数企业选择从标准化场景先切——推荐、报销、报表。

成效上也是这个顺序：审批与预订效率明显提升50.0%、数据洞察能力提升40.9%、合规与风险问题减少36.4%、效果有限仍在磨合31.8%、员工满意度提升27.3%、差旅成本可量化下降22.7%。

一句话总结这个阶段：AI先被用在“看得见省时间”的地方，还没被广泛用在“算得清省多少钱”的地方。效率是共识，降本还是悬念。而“员工满意度提升”只有27.3%，也在提醒一件事：如果AI能力主要服务管理端（审批、合规、管控），员工端感知不到，满意度自然上不去。

好消息是态度：46.9%“更关注”、43.8%“一直都很关注”，合计90.7%。下半年从规划走向落地的企业，会更多。

TMC：效率被认可，信任还没到位

差旅管理服务商那一侧（31家），客户态度是这样的：主动要求TMC具备AI能力、并写进选标/续约硬性条件的占22.60%；感兴趣并希望提供AI方案、但未作强制要求的占41.90%；了解但不迫切、持观望的占16.10%；态度分化明显、难以一概而论的占16.10%；目前无明显诉求的占3.20%。

原声很直白：“有了AI方便了我预定酒店、买车票，总之AI是我们离不开的助手。”以及——“AI只能做参考，不能特别相信。”效率认可，信任不足。这七个字可以概括当前TMC与客户的关系。

交付侧的困难更实在：客户对AI价值认知不足、不愿单独付费38.7%；AI研发投入大，中小TMC技术和资金难支撑38.7%；客户内部系统异构（OA/费控/ERP各异），对接适配工作量极大35.5%；差旅数据标准化程度低，模型训练效果不及预期35.5%；行业缺乏统一的AI接口标准和数据规范，定制化成本高29.0%；AI功能投入产出比难以衡量，内部立项推进困难29.0%。

排在最前面的两条，都是钱的问题——客户不愿付费，自己投不起。技术难题排在后面。AI在商旅B端的瓶颈，不是技术，是商业模型。

旅游企业自己：内部提效是主战场，ROI是头号难题

70位行业从业人员给出的画面，是“热火朝天但心里没底”。

渗透在加速。81.4%的企业已进入AI实践阶段——41.4%已在多个业务场景落地，40.0%正在试点或小范围应用。对比上半年，多场景落地从32.2%升至41.4%，暂无计划从9.2%降到4.3%。上半年是试点多于落地，下半年两者基本持平。当然，下半年样本里中小企业占比升至67%、酒店行业升至34%，口径也有变化，落地节奏看起来更快，某种程度上是样本结构所致。但方向是明确的。

方向上，内部优先。内部运营提效75.4%，面向B端企业级用户47.4%，面向C端用户42.1%。企业自发的新举措也是这个顺序：内部流程提效与全员推广约40%，对外产品/商业化输出约24%，组织建设与人才培养约16%，技术深化与基础设施约12%，内容生产与营销约8%。先解决自己的成本结构，再去服务客户。在对外商业模式还没被验证之前，这是更确定的价值来源。

成效呢？内容生产效率提升61.4%、人力成本下降47.4%、服务响应时效提升47.4%——这三项被广泛认可。但客户满意度提升只有21.1%，转化率或客单价提升12.3%，收入或订单增量10.5%，差错与投诉减少7.0%。企业落地效果最好的场景，说出来很朴素：智能客服、数据汇总与分析、批量生成内容和文案、以及入境游多语种智能体这类垂直场景。

投入却在加码。75.7%的企业2026年AI投入较上年增加，其中“明显增加”45.7%、“略有增加”30.0%——明显增加是略有增加的1.5倍，是大幅加注，不是小幅试探。障碍排第一位的是：投入产出难以衡量，36.8%。后面依次是算力成本高29.8%、内部系统数据割裂28.1%、模型效果不稳定存在幻觉28.1%、缺乏懂AI的人才28.1%、业务流程改造难度大22.8%。

对照一下“成效”那一栏就明白了：一边是七成多企业在加钱，一边是只有一成企业看到了收入或订单增量。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”以36.8%的提及率，成为企业AI落地遇到的最大障碍，排在算力成本、数据割裂、模型幻觉之前。

能力来源上，57.9%是“采购+自研”混合。调用的模型中，DeepSeek 73.7%断层领先，豆包59.6%、ChatGPT 47.4%、通义千问43.9%、腾讯元宝/混元29.8%、Kimi 26.3%、Gemini 24.6%，旅游或客服等垂类行业模型只有8.8%。通用大模型更容易被想起，垂类产品尚未形成品牌认知。

最后看组织，这是最想划重点的一条：有独立AI团队22.8%，由技术团队兼任24.6%，由业务部门自行摸索19.3%，有专职岗位14.0%，没有19.3%。超过四成企业，AI这件事还处在“兼任”或“自行摸索”的非正式状态。技术在跑，组织在走。73.7%的企业已经感受到AI对岗位和人力结构的影响，但只有22.8%为它配了独立团队。技术跑在前面，组织跟在后面——这是很多企业正在经历的真实状态。

行业自己的判断：一群清醒的乐观者

报告最后问了两个问题，答案很诚实。

“你如何评价当前旅游业AI应用的整体水平？”有亮点但仍处早期52.9%，多为概念演示、实际效果有限25.7%，主要用于对外宣传8.6%，已有成熟落地、明显创造价值7.1%。

“未来一年AI对旅游行业的影响会是？”会明显提升效率但不改变格局44.3%，会带来结构性变化21.4%，仅在局部环节有用17.1%，影响被高估8.6%。

这两个答案放在一起，就是“清醒的乐观者”：相信AI能切实提效，但不认为它会颠覆格局。没有人觉得AI是噱头，但也没人觉得它会一夜颠覆。承认价值，也看见边界。

问到“哪家企业或哪个AI产品做得最好”，提名高度分散——DeepSeek约5次、豆包约5次、腾讯WorkBuddy约3次、Kimi约3次、千问约2次，其余全是单次提及。提名的理由分成了两派：挺DeepSeek的看重技术，挺豆包的看重产品和商业化。技术导向与产品导向的分野，已经清晰浮现。

而旅游垂类AI产品没能形成广泛品牌认知，报告给了三个原因：功能深度和体验仍有空间；旅游是低频消费，用户有需求时更习惯用日常工具；攻略与交易的分离格局在AI时代没有根本改变，专属产品没能整合从种草到履约的完整链条。

神灯已经亮了，但后半程的门票还没拿到

这份报告有一个很妙的副标题——“神灯照进现实”。

阿拉丁神灯的典故大家都有印象：灯神能实现愿望，但有规则，有边界，有时会字面理解你的请求然后给你搞出麻烦。这恰恰是当下AI在旅游行业里的状态——能力已经足够惊艳，但距离可靠、可控、可交易，还有一段路要走。

上半年那份报告叫《神灯在手》，下半年叫《神灯照进现实》。名字起得挺准。神灯擦一擦，精灵出来了。它能告诉你山下有哪几家店、几点开门、哪条路不堵、哪张票更划算——它甚至能在你航班取消的那个下午，替你算出一条高铁转飞机、晚上十一点落地的路。但你要它替你付钱、替你退改、出了问题替你负责——它现在还做不到。

用户拿走了AI的清单，把付款键留给了自己。

合上报告，留下三个判断。

其一，入口在通用AI手里，交易在OTA手里，中间那道缝，就是2026下半年最大的生意。用户已经习惯用豆包、DeepSeek查旅游，却要回到携程、航司App下单。这道缝不是技术问题，是数据源、库存、支付、退改、售后整套能力的对接问题。谁能把缝补上，谁就从“被查询”变成“被付款”。

其二，AI在旅游的下一道门槛，不是模型，是“四可”。把AI从信息整理和流程提效，推进到可核实、可支付、可退改、可追责的服务能力。注意最后那个词——可追责。AI一旦从“给建议”走到“替你办事”，责任就得有人扛。这才是真正的分水岭：不是能不能做，是敢不敢担。

其三，先做内部成本结构，再谈对外商业化。70家企业用真金白银踩出来的顺序是：内部提效75.4% → B端47.4% → C端42.1%；成效上内容生产61.4%、人力成本47.4%，而收入订单增量只有10.5%。这不是保守，是诚实。在对外输出的商业模式还没被验证之前，先用AI重构自己的成本结构，是最确定的那笔账。

最后，这份报告的边界也值得说清楚。1544名商务旅行者来自3000名消费者中有出差经历的人群，是同一份问卷里的嵌套子集，休闲与商旅的对比反映的是同一批人在不同场景下的差异，不是两个独立人群的比较。企业差旅经理人、TMC、从业人员均通过行业社群或定向邀约收集，属非概率抽样，结论不宜直接外推到全部差旅经理人、全部TMC或整个行业；样本量小，也不宜做过多细分交叉。数据主要来自受访者自报，没有和平台订单、支付记录、企业财务系统做交叉验证，可能受记忆偏差和自我评价偏差影响。2696段消费者开放题和1405段商旅开放题，比例由人工归并形成，是定性材料，不宜与选择题结果做数学运算。跨报告比较时，时间、样本结构、题项和统计口径都有差异。怎么读它最划算：看趋势方向和相对关系，不抠绝对数值。

它的价值不在于“0.9%”这个小数点，而在于它把84.6%、14.2%、0.9%放在了一起——这个形状，比任何一个数字都重要。

AI已经住进旅行的前半程，还没拿到后半程的门票。而谁能把那半张票递过去，谁就是下一个阶段的赢家。

✔️ 5万+份各行业最新报告直接加入【知识星球】，一键获取，扫码加入 👇。