人工智能如何重构旅游营销动态能力 ——基于知识管理视角的双案例研究

单军¹， 柴寿升¹， 龙春凤²， 陈辰¹

0 引言

作为新一轮科技革命的重要引擎，人工智能（artificial intelligence，AI）正从效率工具演变为重构企业竞争逻辑与组织能力的战略要素[1]，推动一场从“经验驱动”向“算法驱动”的营销范式革命[2]。AI凭借其强大的智能计算分析与自动化决策能力创造“营销新现实”[3]，成为组织主动感知市场变化、快速响应复杂环境的核心动力[4]，推动营销活动日益高度敏捷化和深度预测化[5]。旅游营销作为典型的体验密集型、情境敏感型活动，其竞争本质正从资源与渠道的静态占有，转向以数据洞察和智能技术为支撑的动态能力竞赛[6]。随着游客需求日益多元化、消费场景愈发碎片化，传统旅游营销机会感知滞后、资源编排僵化与组织学习低效等问题日益凸显，如何通过AI赋能实现系统性能力重构成为重要的议题。

动态能力理论强调，企业持续优势源于其整合、构建与重构内外部资源以适应环境变化的能力[7],这一能力的微观生成演化基础，根植于组织内部持续的知识管理过程，即知识在获取、共享、整合与应用中的动态循环[8]。随着AI与组织知识管理不断交互深化，知识管理方式、机制和路径正在经历重塑[9]。旅游营销高度依赖对游客情绪、情境互动及文化偏好等隐性知识的捕捉、解读与创造性转化，其效能本质上取决于组织的知识管理效能。因此，理解AI如何重构旅游营销动态能力，需要深入剖析其背后的知识管理逻辑。既有研究虽然已经开始关注AI在旅游营销中的赋能应用[10]，但是对AI如何通过重塑知识管理过程来系统性地重构旅游营销动态能力的内在机制尚未给予充分揭示。

有鉴于此，本研究基于知识管理视角，重点关注AI赋能下旅游营销动态能力的重构过程，试图揭开旅游目的地如何借助AI改造知识管理流程，从而系统性重塑其机会感知、资源编排与组织学习能力的内在机制。具体而言，研究问题为：AI如何通过重塑知识管理过程，进而系统性重构旅游营销动态能力。这一问题的复杂性与探索性要求本研究采用双案例研究方法。旅游营销的智能化转型是当前旅游产业升级的核心命题之一，其动态能力重构过程蕴含丰富的管理实践。为了深入探索上述机制，本研究选取故宫博物院和黄山风景区这两个在AI营销赋能方面路径鲜明、成效显著的旅游目的地作为案例地。通过深度剖析两个案例地利用AI赋能旅游营销动态能力演进的具体实践，期望对人工智能营销、旅游管理与动态能力理论的交叉领域研究有所贡献。

1 文献述评

1.1 人工智能驱动的营销变革

迅猛发展的人工智能，不仅可以突破信息传递与加工的时间限制[11]，而且能够有效提高信息感知、分析和反馈效率[12]，从而不断催生出新场景、新业态和新模式[13]，驱动营销科学经历颠覆性变革[2]。在当前营销传播“数算力”时代[14]，AI在优化营销领域的决策制定、改善消费者体验、建立和维护客户关系等方面发挥着越来越重要的作用[15]。既有研究指出，AI通过强化要素间协作与联动发挥乘数效应，重构营销要素组合[16-17]，通过渗透性融入营销全链条，实现从用户洞察到价值转化的全流程赋能[18]，围绕价值触点促进营销者、消费者和产品深度联结[19]，使营销活动从“人类经验驱动”转向“智能算法驱动”[20]，引致智能营销生态创新[21]和营销策略构思方式变革[22]。

当前，AI正在深刻重塑营销的理论范式与实践生态[2]，对组织营销能力的重塑已深入信息洞察[23]、需求分析与产品设计[24]、服务交互[25]、客户关系管理[26]、营销方案生成[27]全链路。人机协同的智能决策[28]和去边界化的营销组织变革、任务流程重塑[29]，成为营销智能化变革的典型特征[30]。旅游营销活动因其强烈的体验导向、情境依赖以及对文化、情绪等隐性知识的高度敏感，构成独特而复杂的研究情境。面对游客需求的个性化、消费场景的碎片化以及竞争格局的动态化，传统旅游营销在机会感知的敏锐性、资源编排的灵活性以及组织学习的迭代效率等方面已显乏力，亟待AI赋能实现系统性动态能力重构。虽然AI在营销领域展现出强大的赋能与使能潜力[31]，但是聚焦旅游营销情境，探讨AI如何重构旅游营销动态能力的研究鲜见。

1.2 动态能力与营销动态能力

动态能力是指组织感知并抓住新机遇，重新配置和保护知识资产、能力和互补资产，以实现持续竞争优势的能力[32]，核心是基于知识管理的资源整合重构和科学决策能力[33]。在动态能力理论框架中，“动态”强调组织竞争力的持续演进与竞争优势维系以适应持续变化的环境，“能力”侧重组织对其知识资产的灵活运用与更新迭代以优化内外部资源配置与协同，进而增强组织与环境之间的适配性与互动效能[7,32,34]。动态能力理论拓展了资源基础学派的静态研究视角，以演化视角克服核心能力刚性缺陷与路径依赖桎梏[35]，强调通过资源整合重构的战略革新，获取动态环境下的持续竞争优势[36]。动态能力理论为理解营销领域的组织适应性与价值创造提供了有力的分析框架[37]。营销动态能力被认为是组织应对市场变化时表现出的跨部门业务流程反应效率[38]，是整合性的组织流程与惯例，聚焦识别、创造和传递顾客价值[39]，主要包括信息调研、顾客关系、供应链与产品开发管理流程4个维度[40]。

当前，旅游营销不仅面临市场环境的快速变化，更需应对游客行为的高度非线性、体验需求的深层情感化以及目的地资源的独特整合性挑战。虽然营销动态能力理论构建及其形成机制研究丰富[41-42]，但是现有研究在行业情境的具体化与深化方面仍存局限，关于旅游营销这一高度依赖情境感知、体验传递与文化诠释的特殊情境的研究鲜见，缺乏从过程视角深入揭示旅游目的地如何在实际运营中系统性地提升其营销动态能力。

1.3 人工智能赋能的动态能力

面对AI时代环境动态性与技术复杂性的双重挑战，组织亟须构建能够敏捷感知、智能决策与持续进化的新型能力体系。作为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力，AI已成为推动组织能力重构、赋能组织能力跃迁与动态适配的核心技术力量[43]，从动态能力角度探究人工智能对迭代创新、动态能力理论拓展的影响具有重要意义[44]。既有研究指出，AI已从辅助性工具演变为深度嵌入组织认知与运行体系的智能主体，赋予组织动态能力以新的内涵[45]。AI赋能的动态能力，源于组织在数智化浪潮中对传统能力体系的系统性升级，是组织在高度不确定与技术快速演化的环境中，基于AI对数据、知识与流程的深度整合，以助力组织实现对外部变化的识别、响应与保障的战略性能力体系，具有主体智能、流程智控、资源智配、人机智学和跨界智联5大特征[1]。在动态能力构建过程中，AI通过强化多源数据整合分析[46]和交互式共创[47]，提升组织机会识别能力，通过变革组织学习方式[48]，结构化解析用户行为[49]，揭示领域隐性关联[50]，强化组织机会把握能力，对组织资源、流程与制度进行动态调整和深度重组，以实现战略性适配与持续进化[1]。AI在赋能组织动态能力构建方面的普适性特征亦得到广泛证实，为本文通过案例研究探索AI赋能重构旅游营销动态能力的作用机理，提供了重要的理论基础。

综上所述，AI不仅驱动营销科学经历颠覆性变革，而且推动学界在动态能力理论框架下寻求组织能力适应性变革的新解释，形成AI赋能的动态能力这一融合性理论视角。既有研究虽然揭示了AI通过重塑知识管理过程以增强组织机会识别、把握与重构能力的内在机制，但是存在情境脱耦与过程黑箱的双重局限：一方面，研究结论大多基于普适性情境，缺乏对旅游营销这一高度依赖情境体验与隐性知识转化的特殊情境的聚焦；另一方面，对AI如何通过重塑知识管理微观过程进而重构营销动态能力的机制缺乏细致阐释。鉴于动态能力的知识基础以及旅游营销对隐性知识高度敏感的特性，知识管理视角构成解析“AI赋能-能力重构”过程的关键理论透镜。有鉴于此，本研究将赋能的动态能力具体锚定旅游营销这一独特且重要的实践情境，探究AI如何通过重塑旅游营销活动的知识管理过程，进而系统性地重构其营销动态能力。

2 研究设计

2.1 研究方法选择

本研究聚焦“人工智能如何通过重塑知识管理过程，系统性重构旅游营销动态能力”，这一研究问题属于“如何”（how）类型的探索性研究。AI赋能的旅游营销动态能力重构过程具有高度情境依赖性、动态演化性与机制隐含性，难以通过量化方法捕捉其深层逻辑与过程细节。案例研究法擅长揭示复杂现象背后的动态机制与内在逻辑[51]，新兴领域需要研究者通过归纳式的理论建构方式去探索[52]。本研究采用归纳式双案例比较研究方法，通过跨案例比较与模式匹配提升理论构建的稳健性与解释力，以避免单案例研究的偶然性偏差[53]。

2.2 研究案例选择

本研究选择故宫博物院和黄山风景区作为案例目的地，基于以下多重理论考量。

1）信息丰富原则。理论抽样的首要标准是案例的信息丰富程度，即案例是否能够提供深入、多元的数据，以支持理论建构[53]。故宫博物院和黄山风景区作为中国代表性的旅游目的地，AI赋能应用均已进入深度整合阶段，均涉及知识获取、整合、共享、应用的完整知识管理链条，能够提供丰富的观察素材和高密度理论信息。

2）理论抽样原则。理论抽样应注重案例间的差异性，使研究能够在对比中发现理论边界[54]，“最大差异”情境间观察到的共性理论关系更具解释力[53]。因此，本研究选取故宫博物院与黄山风景区作为对比案例目的地：二者在目的地类型、资源禀赋以及营销管理等方面存在显著差异，这种差异构成两种典型而迥异的知识管理情境，有利于揭示AI通过重塑知识管理过程而重构旅游营销动态能力的深层机理。

3）理论饱和原则。理论饱和并非经验现象或研究样本的穷尽，而是新增案例不再提供新的理论洞见[53]。本研究通过对故宫博物院和黄山风景区的初步分析后发现，这两个案例能够覆盖AI重构旅游营销动态能力的主要理论维度，支撑本研究的理论建构，新增案例可能仅是对这些理论维度的重复验证。需要指出的是，虽然两个案例地在知识管理局限、AI应用侧重点及营销动态能力跃迁表现上存在差异，但本研究的核心洞见并非描述这些差异本身，而是揭示“最大差异”表象下，AI重构旅游营销动态能力的共性机制。因此，本研究最终确定以故宫博物院和黄山风景区作为研究对象。

2.3 数据收集

本研究严格遵循质性研究中的数据三角验证原则[53]，通过多渠道、多类型数据的收集与互证构建坚实、完整的证据链。数据收集工作于2024年10月—2025年6月分阶段展开，具体数据收集策略与实施过程如下。

1）半结构化访谈。深度访谈是挖掘过程机制、获取关键洞察的核心。研究团队对两个案例地共计开展22人次的半结构化访谈（表1）。访谈对象经过分层抽样：内部16人，包括景区战略决策层、营销与数字化部门中层管理者、一线服务与运营人员，旨在自上而下地理解人工智能赋能应用的战略意图与执行反馈；外部6人，涉及关键外部合作伙伴，旨在补充技术融合、市场对接与协同创新的洞见。访谈提纲围绕研究问题展开，访谈均在被访谈对象授权后进行录音和文稿转录，并反馈给被访谈对象确认，以保证研究效度①。

表1 访谈对象信息表Tab.1 Profile of interviewees

2）非参与式观察。为切实理解人工智能系统在真实旅游营销情境中的运行状态，研究团队在两地进行累计超过30小时的系统性非参与式观察。观察点覆盖游客服务中心、核心景点、数字化体验展厅及后台监控中心等关键点位，聚焦技术嵌入状态、人机交互模式，以及AI如何融入并改变游客的完整游览动线与体验触点。

3）二手资料。本研究还获取了案例地智慧旅游顶层规划、AI专项项目立项与结项报告、运营分析简报、相关会议纪要等档案资料，分析案例地官方社交媒体账号内容、小程序更新日志及公开的用户反馈。多元数据的交叉验证不仅夯实了单个事实的准确性，更有助于还原AI赋能过程的动态全景，为理论模型建构提供了坚实的证据基础。

2.4 数据分析

本研究的数据分析遵循Gioia方法论[55]，即通过原始数据编码并抽象，进而形成理论性诠释的归纳式主题分析法。这一方法通过系统化的编码与抽象过程，构建从原始数据到理论构念的完整证据链，其核心在于让理论从数据中自然“涌现”，并确保分析过程可追溯、可验证，是公认的实现归纳式主题分析的具体策略[56]。在完成数据收集、整理和验证后，研究团队对所有访谈文本、观察笔记及二手资料进行阅读以熟悉案例全貌。在此基础上，基于受访者视角系统梳理了案例地从AI重塑知识管理到重构营销动态能力全过程的事件和活动，为后续的微观编码构建清晰的情境脉络。在针对这些事件和活动的编码过程中，大量编码涌现。遵循Gioia方法论，研究通过比较编码异同，将编码合并至25～30个的合理数量范围，并尽可能以受访者术语命名一阶构念[55]。在此过程中，研究团队持续关注：案例地这些具体的实践共同揭示了AI在知识管理的哪些关键环节发挥了何种作用；重构了何种营销动态能力。通过将意义相关联的一阶构念进行聚类，研究抽象出具有理论内涵的二阶主题，并且基于二阶主题之间的逻辑关系，进一步将其整合为聚合构念。通过跨案例分析，研究提炼出AI重构旅游营销动态能力的共性机制，最终形成理论模型。

3 案例分析与发现

本研究遵循多案例研究的规范性程序[51]，首先对故宫博物院和黄山风景区进行案例分析，以深入揭示其各自独特AI赋能实践的内在作用机理，继而进行系统性跨案例比较分析，以提炼共性机制，最终建构知识管理视角下AI重构旅游营销动态能力的理论模型。

3.1 故宫博物院案例分析

3.1.1 传统知识管理与营销动态能力局限

作为文化遗产型旅游目的地，故宫博物院的核心营销挑战，在于如何将丰富的文化遗产转化为可与游客产生情感共鸣的体验价值。这一目标的实现，依赖对游客偏好、文化趋势等外部市场信息的精准把握，以及对文物历史、艺术特征等内部文化知识的深度激活。

在引入AI技术之前，尽管故宫博物院已经建立丰富的数字化转型基础，但是其知识管理仍存在外部感知迟滞、内部知识孤岛以及活化利用不足的局限，难以支撑动态、敏捷、精准的体验创新与营销响应。首先，故宫博物院虽拥有庞大的文物数据库和历史游客数据，但对社交媒体舆情、实时参观动线、游客情感反馈等非结构化、流式数据的实时采集与分析能力薄弱。彼时故宫博物院主要依赖周期性抽样问卷和研究报告获取市场信息，相关知识的广度、深度和时效性不足，并且海量信息“仍需人工的二次筛选和经验判断”（PM-03），难以实时整合以反映游客兴趣和市场动态，导致“热点发酵的时候，大家意识不到”（PM-02）。其次，故宫博物院拥有的丰富文物信息、历史典籍、艺术特征等内部知识，分散储存于文物管理处、宫廷历史部、修缮技艺部等业务部门孤岛，并且创意交流与知识共享依赖定期会议与项目评审。由于缺乏有效的知识整合和共享机制，大量隐性知识难以被识别、显性化与灵活调用。“梳理一件文物的历史脉络，得去好几个部门协调资料。”（PM-05）“想知道文创能不能同步开发周边产品，得开会论证。”（PM-07）此外，故宫博物院的各类知识在利用过程中相互割裂，大量成功经验和隐性知识并未被有效地激活和转化为可复用的知识资产。“很多有用的东西都在老师傅的脑子里，人家一退休，就都带走了。”（PM-06）

这些知识管理局限，导致故宫博物院难以应对快速变化的市场环境和个性化的游客需求。首先，由于外部知识获取滞后、内部知识缺乏关联，且难以与市场消费热点实时配合调用、快速转化为支撑敏捷营销的知识资产，故宫博物院难以对文化消费潮流作出前瞻性预判，“等反应过来开始策划产品，就已经错过了时机”（PM-04）；营销创意难以精准响应游客的消费需求，“一厢情愿地把我们认为很好的东西复制以后摆在那，也没什么人买。”①其次，由于“各部门的知识和资源没有整合起来”（PM-03），故宫博物院难以围绕突发的热点进行快速反应和形成跨部门营销合力。例如2017年“千里江山”特展大受游客欢迎，但是配套文创开发却经历了复杂的跨部门沟通与磨合，“（产品）面世的时候，特展早已经结束了。”（PM-06）此外，故宫博物院与游客的互动，主要聚焦入园现场服务和离园后品牌传播，营销活动缺乏基于个体文化偏好的精准触达和关系维系，导致“游客出门即失联”（PM-02）。

3.1.2 引入人工智能重塑知识管理体系

在引入AI技术之前，尽管故宫博物院已经拥有世界一流的数字资源库，然而“这些资源虽然在那里，却很难实时地‘连词成句’，服务于我们的营销动作”（PM-03），这使得故宫博物院开始反思其既有知识管理体系与营销的适配性，逐渐认识到“要研究人们生活需要什么，大家的碎片化时间怎么利用，还要挖掘自己藏品的信息，把藏品信息和人们的生活需求联系起来”（PM-01），并且意识到“一个智能的知识管理中枢，是很必要的”（PM-01）。2018年10月，故宫博物院引入AI启动“智慧故宫”建设，并随后陆续落地一系列AI项目，系统推进知识管理体系的智能化升级。

首先，通过打造“数字孪生智慧管理平台”，故宫博物院形成全方位、动态化信息感知网络，不仅将文物、建筑等历史文化资源高效转化为数字孪生的战略性知识资产，而且自动化收集和分析市场竞争环境、游客画像与动线、社交媒体评论等海量非结构化信息，全方位实时感知游客对特定文化元素的情感反应、偏好轨迹和消费意愿等隐性知识。“有AI实时分析游客的线上留言和互动，我们就可以知道他们的兴趣和关注点。”（PM-09）

其次，故宫博物院专门构建服务于营销创新的关联知识网络——“紫禁城知识图谱”，将分散的文物数据、建筑美学、历史典故等知识进行智能化语义关联，并与实时市场热点信息加以整合。“（图谱）不仅能告诉我们文物A的历史，也能告诉我们它和文物B在美学上关联，还能和近期的国风热门标签联系起来。这为我们设计整合性主题，提供了前所未有的帮助。”（PM-07）经过AI对隐性知识的深度挖掘与结构化整合，原本隐藏的文化关联与市场趋势，被显性化为可以被营销活动直接调用的战略性知识资产，故宫博物院得以据此通过人机协作快速生成大量个性文案、创新设计以及互动叙事。“算法提供超出我们惯常思维的创意，比如将饕餮纹与极简主义家居进行结合。我们只需要进行一些审美判断和微调，就可以形成一个不错的设计。”（PM-06）这种人类与机器交互模式下实现的知识精准调度与使用，正是人机协同在营销领域的直接体现[57]。

此外，高度平台化的智能知识流动与闭环学习，推动故宫博物院组织结构向网络化敏捷团队演进。通过构建人机协同的智能中台，故宫博物院打破长期存在的“部门墙”，使知识得以在各部门及外部合作伙伴之间实现实时共享，各部门基于实时更新的知识库进行平台化工作协同。“当发现二十四节气相关的内容在社交媒体上反响很好的时候，这个洞察会同步给科研部门深化节气文化解读、展览策划主题展、文创设计节气系列产品，不断丰富的节气知识是大家的行动指南。”（PM-04）

通过AI系统性提升内外部知识的感知广度、整合深度、应用效率和共享协同能力，故宫博物院形成了一个能实时流动、深度关联、可动态推演与协同创造的智能知识管理体系（图1），为其营销活动提供了全新的知识基础。

图1 故宫博物院智能知识管理体系Fig.1 The intelligent knowledge management system of the Palace Museum

3.1.3 基于智能知识管理的营销动态能力跃迁

AI通过对组织知识系统的重构，使其形成稳定的知识创造和利用机制[58]。有效的知识管理是营销动态能力变革的开端[59]，基于知识的动态能力更具战略适应性[60]。AI赋能形成的智能知识管理体系，从根本上重塑了故宫博物院感知市场、创造价值、维系游客关系以及整合营销资源的知识基础，进而支撑其营销动态能力发生系统性跃迁（数据结构见表2），实现智能化市场感知、敏捷化体验创生、精准化游客关系管理和生态化跨界智能协作。

表2 重构后的故宫博物院营销动态能力Tab.2 AI-reconstructed marketing dynamic capabilities of the Palace Museum

1）全景智能洞察。智能知识管理体系是故宫博物院感知市场的基础。滞后的数据与周期性报告，转变为覆盖市场环境、游客特征的全景实时数据流，使故宫博物院营销洞察从事后归因延伸到事中监测与事前预见，使营销决策依据从传统的主观经验转向客观知识与智能推演。借助AI的消费者画像与市场趋势实时分析功能[61]，故宫博物院得以精准量化感知不同文化IP（intellectual property，知识产权）的情感价值与市场热度，例如，“提前研判社交媒体上公众对宋代美学讨论热度的上升……帮助我们抓住文化消费的起始点。”（PM-08） AI能对海量非结构化数据进行快速获取、分析和加工，从而深度感知营销环境与消费者信息，促进营销洞察的广度与时效的提升[62]。故宫博物院正是凭借其智能化的多源异构知识关联与精准解析应用，实现全景智能洞察，进而增强了潜在营销机会的动态识别能力。

2）体验敏捷创生。AI能够帮助组织实现知识的智能整合与更新[63]。这种智能化知识关联及其人机协同应用[64]，在实践中极大缩短了故宫博物院营销内容与产品设计的创新周期，推动传统依赖部门接力的项目制，转变为基于动态知识图谱、可快速假设、测试与优化的“实验流”。“以前一个文创，从构思到上市至少得半年。现在有知识图谱激发灵感，AIGC快速打样，可以在几周内围绕热点拿出多个实验型产品，快速迭代出最受市场欢迎的产品设计。”（PM-06）基于智能化知识传递与共享、应用，故宫博物院能将识别的潜在营销机会快速转化为具体可行的营销方案与资源配置路径，进而强化其营销创新与产品开发管理能力。

3）游客精准智联。人工智能在客户关怀流程中的情感识别、理解、联结和管理方面发挥着积极作用[65]。故宫博物院与游客互动超越广义的品牌传播，进入基于个体文化偏好与情感反应的精准对话阶段。“向对《千里江山图》感兴趣的游客智能推送深度解读和文创产品……在线上平台提供文物素材库，鼓励游客进行二次创作和分享，形成围绕故宫文化的共创社群。”（PM-10）智能知识管理体系使故宫博物院“可以知道他们（游客）的兴趣和关注点”（PM-09），从而使营销动作不仅能够实现“千人千面”地精准触达，而且使其与游客的关系也从“单次交易”转向基于文化认同的持续互动，推动顾客关系管理从以交易为重心的流量运营，深化为以文化认同与社区归属为核心的关系运营，实现游客精准智联。

4）跨界智能协作。知识的智能化协同共享，对组织的资源、流程与制度带来了动态调整和深度重组[1]。故宫博物院通过智能中台，使知识和资源得以在内部各职能部门以及外部合作伙伴间快速流动与实时共享。“智能分析发现故宫猫的IP潜力后，出版（部门）迅速策划绘本，文创（部门）迅速开发周边，并且联动外部品牌进行跨界合作。所有营销动作都基于同一套不断丰富的‘故宫猫’用户画像和市场反馈图谱。”（PM-02）智能知识管理体系支撑故宫博物院高效整合内外部创意、生产和传播资源，有效连接跨部门、跨组织的数据流与业务流，实现智能化资源调度与组织协同扩展，从而敏捷化响应市场营销机遇。

3.1.4 人工智能重构营销动态能力路径

面对将静态文化遗产转化为动态市场体验的核心营销挑战，故宫博物院的AI赋能实践揭示了一条清晰的营销动态能力重构路径——营销动态能力的系统性跃迁，基于AI对支撑营销活动的知识管理体系的智能重构。传统依赖滞后信息与人工经验的市场感知模式，经由AI驱动的全景数据感知与关联知识网络构建得以变革升级，从而实现对市场环境与游客需求的实时、前瞻性全景智能洞察；长期分散于业务部门、缺乏关联的文物、历史与艺术等非结构化知识，经过紫禁城知识图谱的语义关联与人机协同加以激活和结构化整合，进而驱动营销内容与产品的创新过程从线性项目制转化为快速迭代的敏捷体验创生；经过AI对游客情感与偏好的精准转译与持续学习，原本难以显性化与复用的隐性知识得以被资产化，进而使旅游营销互动从浅层的现场服务，深化为基于个体文化认同的游客精准智联；受制于部门孤岛而长期难以跨域流动的组织知识与营销资源，经过智能中台协同调度得以在组织内外高效流动，进而推动旅游营销响应从部门各自为政转向跨界智能协作。

3.2 黄山风景区案例分析

3.2.1 传统知识管理与营销动态能力局限

作为自然景观型旅游目的地，黄山风景区的核心营销挑战，在于如何将瞬息万变的自然景观资源转化为可交付大规模游客的体验价值，并有效保障其安全与舒适。这一目标的实现，不仅依赖对复杂多变气象条件、实时客流分布、生态环境状况等动态信息的秒级精准感知，而且依赖对游客行为模式、潜在安全风险，以及服务管理调度等运营知识的高效协同运用。

在引入AI技术之前，黄山风景区虽然已积累了丰富的数字化转型成果，建成门票管理系统、视频监控网络等30多个数字化管理系统，然而其知识管理仍存局限。首先，黄山风景区虽然部署了丰富的物联感知设备和数据采集系统，但是对天地环境指标、基础设施状态及潜在地质风险等影响游客体验与安全的关键运营知识——“西海大峡谷午后能见度骤降”或“莲花峰陡峭路段，在雨后的瞬时客流密度增大”——缺乏实时的精细化感知，导致景区“不知道游客是因为云海壮观驻足，还是因为道路拥堵”（HS-04）。加之相关数据难以有效转化为“云海出现概率”“日出观赏指数”“游客实时情绪”等与游客体验相关的运营知识，人工经验与静态预案在应对瞬时拥堵、突发天气、个性化服务需求时相对乏力。“一场突然的大雾就会扫了游客们的兴致。这种未知和不可控，曾经让我们的品牌承诺很脆弱。”（HS-02）其次，黄山风景区庞大的运营体系，涉及景区管理、交通调度、酒店服务等诸多部门与合作伙伴，信息共享依赖人工转发或事后通报，缺乏实时交流与关联整合。“以前也用历史客流数据预测客流趋势，但是没和实时气象、地质状况、游客画像、游客偏好这些关联起来。”（HS-02）“数据的颗粒度没对齐。”（HS-11）此外，运营服务经验、应急处置心得、游客服务技巧等知识，多以个人默会知识形式存在。“新员工入职后，要跟师傅学一段时间。”（HS-08）大量隐性知识难以被有效转化为可主动推演、辅助决策的战略性知识资产，导致黄山风景区“那时候没有此时、此景、此人的整体认知”（HS-05）。

这些知识管理局限，使得黄山风景区在面对自然环境的动态不确定性与游客体验需求持续升级时，难以形成适配运营活动的精准化、敏捷化营销响应。首先，由于对气象条件、景观环境、游客行为等知识缺乏精细化感知与实时关联整合，黄山风景区对云海、雾凇等游客关切的自然景观“缺乏景观价值窗口预判，营销决策难以把握最佳窗口”（HS-03），难以将转瞬即逝的自然奇观转化为可靠的游客体验承诺。其次，由于缺乏对天地环境与游客画像的实时整合分析，加之隐性知识难以被快速整合调用，黄山风景区难以根据天气变化、实时情境以及游客体能状况形成适配即时情境的服务方案。“我们没法根据雨下得大不大，或者游客能不能爬得动，给游客推送个性化的游览方案。”（HS-05）由于缺乏对游客微观行为的持续感知以及对游客潜在需求的预判能力，黄山风景区难以真正理解和陪伴游客、及时洞察游客需求并主动形成精准营销响应。“不了解游客的实时状态，就谈不上提前预防问题、主动提供服务。”（HS-08）只能在游客主动求助或投诉之后被动应对，难以与游客建立深度联结。“游客的不便或者隐患，基本都转化成客诉了。”（HS-08）此外，由于黄山风景区的实时态势信息难以同步共享至山下交通、住宿、餐饮等合作伙伴，各主体缺乏共同认知基础而难以形成合力。例如，“山上在推雪景，我们（客运）因为道路结冰缩减班次，山下的游客堵在车站发牢骚。”（HS-11）

3.2.2 引入人工智能重塑知识管理体系

在引入AI技术之前，黄山风景区虽然拥有海量运营数据，却“不知道什么样的游客什么时候会来、他们的真实需求是什么”（HS-02）。营销与运营的脱节使黄山风景区逐渐意识到，“必须建立一个能够让知识快速流动、整合应用的智能平台，才能够及时抓住市场机会，做好营销。”（HS-01）2018年6月，黄山旅游发展股份有限公司全资设立黄山智慧旅游有限公司，此后黄山风景区启动一系列AI项目，以重塑其知识管理体系。

首先，智能升级后覆盖黄山全域的智能物联网络，能够毫秒级获取天地环境指标、旅游设施状态等影响游客体验和营销承诺兑现的关键数据。AI通过Wi-Fi探针和游客移动轨迹，自动构建游客动态画像，识别不同客群的景观偏好时空演化规律，并结合经验判断升级为精准的结构化知识。黄山风景区在此基础上打造“智慧黄山时空信息平台”，将全域客流、气象、地质等16类异构数据实时整合，原本缺乏关联的海量数据与默会经验被高效转化为可灵活使用的知识资产，形成“一屏观全域、一网管全局、一键控全程”的知识管理中台。

其次，黄山风景区营销活动与运营活动实现前瞻性耦合的关键，在于对景区全域未来数小时甚至更长时间内的客流分布、环境变化及潜在体验风险的动态模拟与预测，“黄山大位智算中心”使之成为可能。“关键是要理解数据背后的意义。比如（大位）智能识别出‘在雨后湿滑的莲花峰陡峭路段，聚集了以老年团为主的、移动缓慢的客流’是一个有明确风险含义的运营态势。”（HS-05）借助AI自主发现数据潜藏结构和语义关系的能力[66]，原本孤立的数据和隐性知识被转化为有深度关联的态势知识，例如“雨后气象”与“莲花峰陡峭地形”以及“老年团客群属性”通过AI智能关联，整合形成能反映景区实时运行状态的知识体系。黄山风景区建成“客流-环境-气象”智能模型，进一步将历史运营经验、景观解说技巧、安全提示经验、景区全景参数、游客动态行为等多元知识整合形成结构化知识库，AI据此结合游客画像与全域实时态势，自动形成“此时-此景-此人”的动态知识体系，使管理者能够对复杂的运营局面形成清晰的整体性认知，“不仅知道现在的客流量，还能预判这个客群在这个地点、这个时间、这样的天气条件下，最可能遇到什么样的困难，需要什么样的服务”（HS-08），进而为个性化体验设计和精准的营销响应提供决策依据。

此外，通过建设迎客松掌上指挥调度平台，黄山风景区有效破除了部门及合作伙伴间的信息孤岛，使各类信息、数据和知识在景区、交通、酒店、医疗等生态伙伴之间实现秒级同步共享与协同更新，从而使旅游营销资源的协同调度成为可能。这一跨界、实时的知识调度平台，支撑起多主体的动态营销协同。“当系统预测进山客流将达阈值，预警会同步给交警进行外围分流，公交公司会协调增派接驳车，合作酒店会为游客预留房间。”（HS-09）

借助AI系统性提升毫秒级动态感知、多源异构数据关联整合、实时态势推演以及跨界协同调度能力，黄山风景区将分散孤立的运营数据、默会经验与潜在风险隐患，转化为可实时流动、动态更新、即时推演的态势知识资产，搭建起一个高度聚焦于营销价值实现与品牌承诺保障的、覆盖运营态势感知与协同保障全链条的智能知识管理体系（图2），这为黄山在复杂多变情境下精准捕捉市场机会、兑现品牌承诺提供了坚实的知识基础。

图2 黄山风景区智能知识管理体系Fig.2 The intelligent knowledge management system of Huangshan Mountain Scenic Area

3.2.3 基于智能知识管理的营销动态能力跃迁

良好的知识管理能力是组织加强高级动态能力建设的前提[67]。深度关联运营活动的知识管理体系，能够促进丰富的跨组织知识流通，破除认知障碍[68]，使组织可以更有效地识别市场机会和适应市场变化[59]。AI赋能重构的智能知识管理体系，将黄山风景区原本分散孤立的运营数据、默会经验与潜在风险隐患，转化为可实时流动、动态更新、即时推演的态势知识，破除景区部门及合作伙伴间的“孤岛”，支撑其营销动态能力系统性升级（数据结构见表3），实现景区全域的实时动态感知、情境化体验创造、精准化游客关系管理和跨界协同营销响应。

表3 重构后的黄山风景区营销动态能力Tab.3 AI-reconstructed marketing dynamic capabilities of Huangshan Mountain Scenic Area

1）全域动态智感。黄山风景区营销动态能力的智能重构，始于市场感知基础的变革。智能知识管理体系使黄山风景区可以快速定位、整合并利用内外部数据，将传统模糊、分散的运营数据与默会经验转化为可量化、可解析的态势知识，使其市场感知从静态数据与人工经验的滞后判断，升级为基于全域实时运营数据的前瞻分析。黄山大位智算中心通过将环境动态感知与游客行为洞察进行深度关联整合，不仅能够自动报告当前客流数量，而且“能识别出特定气象条件下，观景点位的客流聚集模式，与安全隐患的关联性”（HS-06），从而穿透运营数据表象，精准抓取影响游客体验的关键变量及其变化趋势，实现对市场机会与运营态势的前瞻把握，以及“在特定时空条件下，对最优体验的确定承诺”（HS-03），使基于实时态势推演的敏捷化营销响应和精准化品牌承诺成为可能。

2）山地体验智造。AI能够将个体经验迅速结构化为知识资产，并与组织成员共享[60]，在产品设计与供给上发挥创新优势[69]，从而使黄山风景区的产品服务从标准化供给升级为个性化方案。作为智能知识管理中枢的黄山大位智算中心，正是通过对自然景观、游客预期与瞬时天地环境知识的创新整合，实现对景观价值的深度转译，其配套的AI伴游“黄小松”不只是一个导游小程序，更是“一位深谙（黄山）山性的专业地陪”（HS-08），能够根据实时的客流动线、气象条件、设施状态以及个人画像，为游客在“看美景”与“省体力”之间进行智能权衡，从而为每位游客规划出个性化旅游体验方案。智能化的知识管理推动山地体验从“景观+路线”的标准化产品，升级为理解游客、贴近游客、随时为游客创造惊喜的个性化体验方案。

3）服务精准智协。借助AI加强知识流动与应用效率[60]，依托AI预判与共情能力[70]，智慧黄山时空信息平台能够精准识别游客潜在需求，并能在恰当时机自然地提供服务。在此基础上，黄山风景区的游客服务管理从被动响应与周期性维护，转向基于动态感知的前置化、精细化服务维系。此外，“黄小松”化身游客在黄山旅程中的持续伴随者和理解者，通过持续监测游客的移动速度、停留模式等行为状态与环境变化，在潜在不便或隐患转化为客诉之前，主动提供精准的干预与协助。“AI识别出的游客行走节奏暗示其可能疲惫，就会适时推送最近的休憩服务点……在气象骤变之前，给客群预置替代性服务方案。”（HS-08）游客通过人机交互，得到理解山性与人情的旅游伙伴的精准智能协助，获得“被伴随、被理解、被照顾”的旅游体验。这种智能化的服务关怀，深化了游客对黄山品牌的情感联结。

4）跨界协同智治。黄山旅游集团搭建的迎客松掌上指挥调度平台，将黄山风景区定位为区域经济的信息枢纽与营销协调中枢，使其成为关键知识供给者与价值创造协调者。该平台将景区的精准态势知识，转化为可实时交流共享的“公共产品”，使交通、住宿、餐饮等合作伙伴能基于共同的、动态的、可信的知识图谱，进行自主决策与营销协同响应。在此过程中，AI并不直接跨部门、跨组织命令各个微观主体如何行动，而是同步提供精细化需求预测信息与影响评估的知识体系，驱动各方展开运力调整、库存配置等营销资源调度，进而形成弹性营销响应网络。这种平台化的协同智治，使黄山风景区的品牌承诺得到有效强化，并使其扎根于整个区域服务体系的协同效能之中，从而形成动态营销竞争优势。

3.2.4 人工智能重构营销动态能力路径

面对将自然景观体验转化为可信赖品牌承诺的核心挑战，黄山风景区的AI赋能实践揭示了一条以智能知识管理体系重构为纽带的营销动态能力演进路径。传统依赖静态数据与人工经验的信息感知模式，经过全域智能物联与多源数据关联融合得以变革升级，实现对气象动态、客流态势与安全隐患的实时前瞻研判，推动滞后营销决策转变为基于景区态势知识的全域动态智感；长期分散的隐性知识，经由黄山大位智算中心及相关智能模型的语义关联得以结构化整合，进而驱动体验产品和服务从标准化供给升级为根据游客体能、气象条件、游客画像的个性化方案；经过对游客行为模式与潜在需求的精准转译与持续监测，原本难以显性化的游客需求与服务缺陷或环境风险得以被主动识别，AI将顾客关系管理深化为贯穿旅程的关怀与伴随，构建起主客基于安全与信任的深度情感联结。通过平台化协同，知识得以跨界共享，并指导营销资源调度，推动营销活动从各主体各自推进，转向基于共同态势知识图谱的弹性协作，进而实现全链条的营销协同智治。

3.3 跨案例分析

3.3.1 人工智能重塑知识管理差异分析

故宫博物院作为文化遗产型目的地，其知识管理变革的关键，在于回应文化遗产静态传承与活化利用的内在张力，即如何在保持文化原真性前提下，将静态且分散于不同部门和载体中的信息、数据、经验，转化为能够适配当代游客需求与市场热点的知识资产。经过引入AI启动“智慧故宫”建设，故宫博物院逐步构建起以数字孪生智慧管理平台、紫禁城知识图谱和智能中台为核心的智能知识管理体系，使文化知识能够通过人机协同被快速识别、精准调度，并创造性转化为主题策划、文创开发、内容叙事和精准营销方案，最终形成一个以实时感知为基础、以语义关联为枢纽、以跨部门协同为保障、以文化活化与体验创新为导向的智能知识管理体系。

黄山风景区作为自然生态型旅游目的地，其知识管理变革的核心挑战，在于回应生态环境不确定性与游客体验可及性之间的关键矛盾，即如何在动态变化的时空条件下，同时平衡生态保护、游客体验与运营安全，并在生态承载阈值内最大化游客体验价值，这需要对气象、地质、客流、设施状态和游客行为等动态运营信息，进行持续感知、快速判断与协同应用。黄山智慧旅游有限公司成立后，黄山风景区依托智慧黄山时空信息平台、黄山大位智算中心以及迎客松掌上指挥调度平台重塑知识管理体系，使运营知识能够通过人机协同被实时整合、动态预测，并精准转化为个性化游览推荐、风险预警、服务配置与多主体协同营销方案，最终形成一种以全域感知为基础、以态势推演为核心、以跨主体协同为保障、以品牌承诺兑现和体验价值提升为导向的智能知识管理体系。

AI技术早已超越“工具”范畴，成为驱动旅游目的地营销能力变革的内生动力[71]。故宫博物院与黄山风景区作为中国智慧旅游建设的代表性目的地，二者AI赋能营销动态能力变革路径呈现出显著的差异化特征：故宫博物院关注文化意义的深度阐释与创新表达，AI赋能侧重文化知识的深度挖掘与活化；黄山风景区关注动态环境中的运营平衡与体验优化，AI赋能侧重运营知识的实时感知与态势推演。但此差异并非源于人工智能技术应用选择，而是源于目的地知识基础、核心资源与运营约束的区别，两者AI赋能实践实际上有着共性的知识管理智能化变革逻辑。

3.3.2 知识管理重塑的共性机制

通过对两个案例的对比分析，本研究识别和提炼出AI重塑知识管理的共性机制（表4）。这一共性机制超越传统知识管理的线性优化逻辑，形成一个具有全景性、可推演性、自适应性与网络化特征的智能知识系统，系统性重构了旅游营销的知识基础。

表4 知识管理的智能化变革Tab.4 Intelligent transformation of knowledge management

1）从分散化获取到全景量化感知：全景化知识流的形成

传统旅游目的地知识获取往往依赖抽样调查、历史统计与管理者经验，呈现碎片化、滞后性与主观性特征。案例目的地均构建了全域覆盖的实时感知网络，将模糊、默会的局部信息转化为可语义解析的全景知识流。故宫博物院通过社交媒体评论抓取、游客动线热力图分析与文创销售数据监测，构建了覆盖文化消费全链条的感知网络；黄山风景区则通过传感器、客流轨迹追踪与卫星遥感，建立了天地一体的环境-人流监测体系。AI不仅扩大了知识感知获取范围，而且实现了对信息、数据意义的深度解析。由此，知识管理的基础从有限样本推断升级为全景态势认知，为营销决策提供了实时、客观、深度的全景洞察。

2）从孤岛式存储到知识关联识别：可计算知识模型的构建

传统知识存储常以部门为单位分散割裂，难以揭示隐性关联与深层规律。案例地在AI赋能下通过知识关联技术将分散的知识单元整合为可推演的战略认知模型：故宫博物院将文物、历史事件、美学元素与当代热点进行语义连接，形成多维知识网络；黄山风景区则将地质数据、游客画像、设施状态等16类异构信息，融合为可计算的风险-体验评估矩阵。知识关联识别不仅实现了知识的结构化整合，更重要的是将组织经验与专家智慧转化为可计算、可推演的战略性知识资产。由此，知识从静态存储升级为动态推演模型，使旅游营销能够基于数据驱动的预见性洞察，而非经验驱动的反应性决策。

3）从标准化应用到知识动态调用：自适应知识应用的实现

传统知识应用往往依赖标准化规则与统一输出，难以应对个性化需求与动态情境。案例目的地通过人机协同机制实现了知识的情境化、个性化调用。故宫博物院的AI创意系统根据游客兴趣画像，智能生成“千人千面”的展览解说与文创推荐，设计师则在算法基础上进行文化深度加工；黄山风景区的AI伴游基于实时客流、天气与游客体能状况，在安全约束与体验价值之间进行智能权衡，为每位游客定制个性化山地体验路径。这种知识动态调用不仅提高了服务精准度，更实现了人机能力的互补增效：AI提供数据驱动的多元可能性，人类专家注入文化理解与价值判断。由此，知识应用从标准化输出升级为情境化创生，使旅游营销价值交付从“千人一面”转向“千人千面”。

4）从线性化协同到知识平台化共享：知识协同生态的构建

传统知识协同通常遵循部门间的线性流程，反馈迟滞且难以跨组织整合。案例地通过构建知识共享平台，实现了跨部门、跨组织的知识秒级同步与协同进化。故宫博物院的智能中台使节气文化洞察能够同步触发科研处深化解读、展览部策划主题展、文创事业部设计系列产品；黄山风景区的迎客松掌上指挥调度平台则在客流超阈值时，同步联动交警外围分流、公交公司增派接驳、合作酒店预留房间。这种知识平台化共享不仅打破了组织内部“部门墙”，更将知识协同扩展至生态伙伴网络，形成基于共同感知的自主协同机制。由此，知识协同从线性传递升级为网络化共生，使营销资源整合从内部优化扩展至生态协同。

3.3.3 人工智能重构营销动态能力的共性机制

尽管故宫博物院与黄山风景区在目的地类型、资源禀赋以及营销管理方面存在显著差异，但是两者在AI赋能下实现的营销动态能力跃迁，却呈现出共通的基于知识管理体系智能化重构的营销动态能力跃迁路径：AI将传统静态、碎片化的知识管理体系，重塑为动态、关联、可计算、可协同的战略性知识资产，进而支撑目的地营销动态能力向高阶水平演进，使其在复杂多变的市场环境中保持营销竞争优势。

1）在市场感知维度，全景量化感知与知识关联识别将营销洞察基础从依赖历史数据与主观经验的滞后判断，升级为基于全景实时数据流的态势洞察与前瞻研判。这种认知基础的变革，使目的地能够动态把握市场机会与潜在风险，实现从响应市场到预见市场的跃迁。

2）在价值创造维度，知识关联识别与动态调用将营销创新模式从长周期、标准化的产品开发，转向可快速假设、测试与迭代的体验创生。这种创生逻辑的变革，使目的地能够敏捷响应市场变化，实现从提供标准化产品到创造个性化体验的跃迁。

3）在关系管理维度，知识动态调用与平台化共享将顾客互动模式从广义的品牌传播与交易后服务，深化为基于个体实时需求的精准触达与全程关系维系。这种游客关系管理模式的变革，使旅游目的地能够构建基于文化认同与专业关怀的深度情感联结，实现从交易关系到共生关系的跃迁。

4）在协同整合维度，知识平台化共享重构了营销资源组织逻辑，从内部流程优化升级为基于知识共享的生态协同。这种组织逻辑的变革，使旅游目的地能够调动更广泛的价值创造资源，实现从独自应对市场到引领营销协同的跃迁。

3.4 人工智能重构旅游营销动态能力的理论模型

故宫博物院与黄山风景区案例共同印证了AI通过重构知识管理体系驱动营销动态能力变革的共性机制。无论面对文化遗产的创造性转化，还是自然生态的动态平衡挑战，AI赋能的核心价值都在于将隐性、分散、静态的知识转化为显性、关联、动态的战略资产，进而重构旅游目的地对市场的认知方式、价值创造逻辑、顾客关系模式与资源整合机制。这种变革不是技术工具的简单叠加，而是知识基础与组织逻辑的系统性重构，代表了旅游目的地在智能时代构建动态竞争优势的根本路径。

有鉴于此，本研究建构“AI赋能-知识管理重构-能力跃迁”的理论模型（图3），揭示AI如何通过知识管理重构这一关键机制系统性驱动营销动态能力变革：人工智能首先通过全景量化感知、知识关联识别、知识动态调用与知识平台化共享重构目的地知识管理体系，将其从传统静态、碎片化形态升级为全景化、可计算、自适应、网络化的智能知识管理系统；这一智能知识管理系统进而为营销动态能力提供全新的认知基础、决策逻辑与行动框架，驱动旅游目的地市场感知、价值创造、关系管理与协同整合4个维度的营销动态能力跃迁。这一理论模型超越技术直接赋能能力的线性逻辑，揭示了知识管理重构作为关键中介机制的理论价值，并且将分散的技术应用现象整合为系统化的变革机制，明晰AI如何通过知识流的全景化、模型化、自适应化与平台化重构，根本性改变营销决策与行动的基础。通过连接技术赋能与能力跃迁的理论断层，模型为理解旅游目的地数智化转型过程中“技术如何转化为能力”提供了过程性解释，超越孤立技术应用的碎片化思维，指向以知识管理重构为核心的系统性旅游营销动态能力跃迁路径。

图3 AI重构旅游营销动态能力的理论模型Fig.3 Theoretical model of AI-driven reconstruction of tourism marketing dynamic capabilities

4 结论与展望

4.1 研究结论

本研究基于知识管理视角，通过故宫博物院与黄山风景区的双案例比较分析，系统探究了“人工智能如何通过重塑知识管理过程，进而系统性重构旅游营销动态能力”这一核心问题。研究揭示，AI并非仅作为效率工具嵌入营销环节，而是通过根本性重构旅游目的地的知识管理体系，驱动营销动态能力实现系统性跃迁。具体而言，AI通过全景量化感知、知识关联识别、知识动态调用与知识平台化共享4大机制，将传统分散、静态、隐性的知识体系升级为全景化、可计算、自适应、网络化的智能知识系统。在此基础上，旅游目的地营销动态能力在4个关键维度发生深刻变革：市场感知从滞后判断转向全景智能洞察，价值创造从标准化产品开发转向体验敏捷创生，顾客关系从广义传播转向游客精准智联，协同整合从内部优化扩展至跨界智能协作。“AI赋能-知识管理重构-能力跃迁”的理论模型，揭示了数智化转型中AI这一新型技术要素转化为组织能力的深层机制，为旅游目的地构建智能时代的持续竞争优势提供了理论解释与实践路径。

4.2 研究贡献

本研究的研究贡献主要体现在以下3个方面。

第一，构建“AI赋能-知识管理重构-能力跃迁”的整合性理论模型，将AI赋能、知识管理与动态能力进行理论视角的有机融合，揭示AI通过重构知识管理过程驱动营销动态能力跃迁的作用机制，突破既有研究大多聚焦技术应用表层或能力静态描述的局限，为理解旅游企业数智化转型中的营销动态能力建构提供了过程性理论框架。

第二，拓展动态能力理论在旅游营销情境下的具体化与情境化研究。通过双案例深度剖析，本研究识别出旅游营销动态能力在人工智能时代的具体构成与演进路径，尤其是明确了AI在提升机会感知敏锐性、资源编排灵活性、组织学习迭代性等方面的作用机理，丰富了动态能力理论在体验经济与数字融合背景下的内涵。

第三，深化对知识管理理论在AI赋能背景下的演进认知。研究提出知识管理在AI驱动下呈现全景化、可计算、自适应、平台化的智能化变革趋势，并从微观机制上阐释了知识如何从静态资产转化为动态战略资源，为数字化时代组织知识管理理论发展提供实证支持。

此外，本研究还在实践层面，为旅游目的地识别AI赋能重点、构建智能时代旅游营销核心竞争力提供了路径参考。

4.3 研究局限与展望

本研究仍存在一定局限，未来可在以下方面进一步拓展。

首先，研究主要基于回溯性访谈，对AI赋能与能力重构的动态演化过程的捕捉有待深化。未来研究可采用纵向案例追踪，进一步揭示不同发展阶段AI赋能策略与营销动态能力的共演规律，尤其关注能力跃迁中的关键转折点与学习机制。

其次，本研究聚焦目的地层面的营销动态能力，未充分展开对游客感知与行为响应的微观考察。未来研究可融入游客体验数据，探究AI驱动的营销动态能力变革如何影响游客满意度、忠诚度与共创行为，形成“组织能力-游客体验-市场绩效”的完整赋能逻辑链。

最后，AI技术的快速迭代及其与元宇宙、区块链等新兴技术的融合，将持续重塑旅游营销的知识形态与能力结构。本研究强调AI的积极作用的同时，对AI赋能应用中涉及的隐私保护、算法偏见等问题关注不足。未来研究可关注生成式AI、多智能体系统、数字人等前沿技术在旅游营销中的嵌入机制和算法治理，探索智慧旅游发展背景下旅游营销动态能力的新内涵。

转载自旅游学刊

文章仅代表作者个人观点，与本公众号无关，版权归原作者所有。

原文标题：《旅游学刊》 | 单军等：人工智能如何重构旅游营销动态能力 ——基于知识管理视角的双案例研究

END

图文编辑 | 张钰 蔡梦蝶

审稿 | 李芳婧 王松海

终审 | 罗凌志 武园伊 王晓慧 常紫怡

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