AI攻略可以参考，但是不能无脑照抄。

现在我们去一个地方旅游，肯定是看到个安利的视频或者图片，开始就有纳入我们旅游规划的想法。种草在前，规划在后，这是当代旅行的真实起点。

此行程可行，但不是最优路线，酒店安排也不合理；（D2住小东江，第二天行程就小东江，晚上还住小东江，D3去仰天湖（近市区）那就应该前一晚住市区才对；）

后我多次把我要去的具体地点（小东江、仰天湖、高椅岭、白廊）让ai给我生成合理的三天两夜路线，同样的问题依旧存在，并产生其他问题。

同程的ai做旅游行程：

同程可以供用户提供几种不同的路线选择；相对之下，同程的路线就明显合理多了，酒店也相对合理，但是篝火一般只有暑假周末还有节假日还有；这里未提及，容易误导，但确实整体行程相对来说已经能省去一半做攻略的时间了。

去哪儿的ai做旅游行程：

去哪儿也出现同一样的问题，按照行程DAY2跟DAY3应该对调，且去哪儿的依据是2024甚至更前的攻略参考。

产生“不合理”的情况，本质上不是算法不行，而是数据源的问题，要么数据库更新不够勤，要么用户真实分享的样本不够多，导致信息滞后。

AI更有一个通病——它对“时间”“人流”没概念。它能把两个相距一百公里的景点之间只需半小时，甚至不用排队，因为你走路不要时间，堵车不存在，吃饭是瞬间完成的。它在路上与游玩时间的分配，经常是反人性的。

其他通用AI平台亦是如此：

豆包高度依赖抖音、今日头条等内容矩阵，在攻略类问题上的引用率分别高达98.5%和84.5%。好处是信息“活”，坏处是容易困在自己的生态里，推来推去都是那套流量逻辑下的审美，用户常常要自己推翻重来，才能挖到真实体验。

开放整合型（如千问、DeepSeek）：更依赖OTA平台作为信源，引用率分别达到75.9%和64%。优点是信息更结构化，贴近实际预订；但可能仍依赖网络上的公开游记，同样存在时效性问题。

要说专门干旅游这行的OTA平台，按专业度，理应是比通用AI更靠谱的。但现实是，即便它们规划的路线，也很难跟用户达到80%以上的契合度。为什么？因为行程存在许多变量——喜好、体力、当天心情、同行人的状态，这些变量算法人也无法精确。

数据也能说明问题。根据《2026上半年AI旅游应用趋势洞察报告》，只有15.2%的用户会高度信任AI推荐的旅行方案并直接购买，而高达66.2%的用户在拿到AI建议后，仍会回到传统App中进行二次核实。这也充分证明我上述的结果“AI攻略可以参考，但是不能无脑照抄”。

把AI当副驾驶，而非自动驾驶。它可以帮你指路、提醒、避坑，但方向盘得自己握着。

再说一个很多人没意识到的问题：AI的推荐不是完全中立的。 OTA平台上的AI助手，天然会优先推自家供应链上的酒店、门票、机票，这也是无可厚非的，但你不能把它当成客观推荐。用户得带着这个认知去用，才能少踩坑。

但是AI也提供了很多便利，根据《2026上半年AI旅游应用趋势洞察报告》，AI在旅游中确实提供了很多有用且准确的信息，尤其是在信息整合和快速响应上，效率远超人工翻攻略。