2025年中国旅游行业AI应用分析：超六成消费者已使用AI规划旅行

人工智能技术正在深刻改变中国旅游行业的运作方式和服务模式。根据环球旅讯发布的《2025下半年AI旅游应用趋势洞察报告》，AI技术已经从概念探讨阶段走向规模化落地应用，正在重新定义旅行者的计划制定方式和旅游企业的经营管理模式。这份基于3000名消费者、1299名商务旅行者以及109家旅游企业的调研报告，全面揭示了AI技术在消费者端、企业差旅管理和旅游企业内部运营三大领域的应用现状与发展趋势。数据显示，超六成消费者（64.23%）已经使用AI工具进行旅行规划，但数据安全、决策透明度和售后保障仍是阻碍其完成交易转化的核心心理门槛。与此同时，旅游企业AI技术应用的整体增长相对缓慢，2025年下半年较上半年仅微增1.1个百分点（至54.1%），增长动力从大型企业转向中型企业。本文将深入分析AI技术在旅游行业应用的现状、挑战和未来发展趋势，为行业参与者提供全面的参考视角。

一、消费者端AI接受度呈现明显分化特征，信任与安全仍是关键障碍

AI技术在旅游消费者端的应用已经形成明显的人群分化特征。根据调研数据，女性、高收入群体是AI旅行工具的积极尝鲜者，女性对AI旅行工具的使用率达到67.5%，比男性（60.9%）高出6.6个百分点。这种性别差异表明女性在数字化工具的应用上更为开放，特别是在旅行这类感性决策场景中。收入分化同样显著，高收入群体更倾向把行程规划交给算法，以节省时间并获取个性化方案。这种差异反映出不同消费群体对技术接受度的不同态度，也揭示了AI旅游产品在市场定位和用户教育方面需要采取差异化策略。

年龄维度上的差异更加明显。除56岁及以上人群外，其余各年龄段对AI旅行规划的接受度均超过一半。56岁以上人群的AI旅游工具使用率仅为48.4%，成为当前渗透率最低的群体。这种年龄梯度差异揭示了数字鸿沟在AI时代的延续和加剧。银发族作为旅游市场的重要消费力量，其AI工具使用率不足50%，这一方面与技术水平和使用习惯有关，另一方面也反映出当前AI旅游产品在适老化设计方面的不足。工具偏好也呈现出年龄决定特征，31-40岁人群倾向于携程问道，Z世代则倾向于飞猪问一问，其中18-22岁人群也偏好豆包和DeepSeek，更倾向于体验"聊天式AI"交互方式。

尽管AI旅行规划工具的使用率已经达到相当水平，但交易闭环仍然面临挑战。在愿意使用AI旅行工具的用户中，67%表示愿意直接在AI助手里完成机票、酒店或当地玩乐的预订，其中深圳的消费者尤为突出，这一比例高达80%。这一数据表明，AI旅行工具在引导用户完成交易方面已经取得一定进展，但仍有33%的用户拒绝在AI工具中完成预订，这背后的原因值得深入分析。

消费者拒绝在AI旅行工具中完成预订的主要原因集中在信任与安全层面。大量受访者直言"不安全""怕信息泄露"，担心身份证、银行卡等敏感数据一旦交给算法，便可能遭遇隐私外泄或财产损失。这种担忧在当今数据安全事件频发的环境下显得尤为合理。"我自己做攻略更放心"这句话在调研文本中反复出现，折射出长期形成的自主规划习惯。用户享受在多个App之间比价、读评论、问客服的掌控感，把旅行预订视为一次需要"亲手把关"的体验。而AI助手的一站式打包，反而让他们觉得"像被剥夺了选择权"。

与此同时，消费者对AI的决策能力也缺乏信心，"感觉AI推荐的酒店都是广告"代表了普遍担忧：平台会否为了佣金而牺牲用户利益？这种对"机器黑箱"的本能警惕，使得多数用户宁愿回到人工客服或熟悉的OTA平台，以换取可感知的安全感。此外，"不会用""没听说过"也频繁出现，表明AI旅行助手尚未完成用户教育，导致"习惯壁垒"远高于"功能壁垒"，缺乏足够的使用场景示范。

产品可靠性问题同样是阻碍消费者使用AI工具完成预订的重要因素。旅游产品的实时性极强，价格跳变、房态售罄、航班延误等情况时有发生。受访者普遍质疑AI能否与航司、酒店、景区系统"秒级同步"，生怕"付了钱却订不到房"。更棘手的是售后场景：一旦行程变动，"找谁说理去？"传统平台多年积累的客服团队与退改流程，在消费者心中仍是"出了问题有人兜底"的代名词，而AI助手尚未建立同等级别的信任背书。

技术与体验方面的不足也影响了用户的使用意愿。不少用户吐槽AI推荐"千篇一律"，担心算法只能根据大众数据给出"安全却无聊"的选项，无法满足带宠物、素食、亲子等特殊需求。同时，"系统卡顿""填错信息改不了"等技术痛点，进一步放大了对AI稳定性的忧虑。在用户眼里，旅行是高客单价、低频且不可逆的消费场景，任何"小概率翻车"都会被放大为"绝对风险"，因此AI必须先在准确率与人性化上跑通最后一公里。

经济因素也是消费者考虑的重要方面。"感觉AI会比我自己找的贵"成为阻碍转化的又一关键因素。用户担心算法背后存在"杀熟"或"暗佣"，且AI报价缺少横向可比的清晰链路。相较之下，传统平台的限时秒杀、会员折扣、直播间福利更具价格冲击力。当AI无法给出"肉眼可见的省钱"或"独享优惠"，消费者自然退回原有比价路径。

渠道惯性同样不可忽视。经过多年补贴与运营，头部在线旅游企业已在用户心智中形成"预订=打开某App"的条件反射。积分、会员等级、客服记录、历史订单共同构成迁移成本。对于多数消费者而言，尝试AI旅行助手意味着放弃已积累的权益与熟悉路径，而目前的AI产品尚未提供足够差异化的价值，来抵消这种"换道成本"。

二、企业差旅管理成为AI应用重要试验场，但深度整合仍待突破

企业差旅管理作为一个对效率、成本、合规性要求极高的领域，正在成为AI技术应用的重要试验场。根据对1299家企业差旅经理人和商务旅行者的调研，AI技术在中国企业差旅管理中的应用已进入初步普及阶段，但整体仍处于基础功能部署与探索期。AI功能的部署集中在行程管理与风险预警等基础场景，行程动态提醒（47.44%）、异常行程预警（42.31%）和智能比价预订（41.03%）成为应用最广泛的三项功能，表明企业优先将AI用于提升操作效率和员工出行体验。

然而，更深度的应用如实时费用监控（21.79%）、自动化报销（23.08%）及碳排放测算（11.54%）占比仍较低，反映出AI在财务与可持续发展领域的渗透尚浅。值得注意的是，近两成（17.95%）企业尚未部署任何AI功能，凸显了技术应用的早期分化现象。这种应用深度的不均衡表明，企业差旅管理中的AI应用仍然处在表面层面，尚未触及核心业务流程和决策系统。

尽管AI应用逐步推广，企业对其信任度仍显审慎。超半数企业（55.13%）选择"信任但需人工复核"的模式，仅14.10%的企业愿意完全信任自动审批，另有29.49%的企业仅愿在差标校验等基础场景中应用AI。这种谨慎态度直接关联到企业对AI风险的担忧：隐私数据泄露（25.64%）、应急场景失效（14.10%）以及服务质量不达预期（20.51%）成为主要顾虑。尤其是"责任认定困难"（3.85%）虽占比不高，却揭示了AI决策在责任界定上的困难，这必将成为未来规模化应用的最大隐性障碍之一。

技术适配成本高企（62.82%）被认为是部署AI的最大障碍，远超其他因素如数据安全风险（43.59%）和现有流程改造难度（35.90%）。这一方面源于AI系统对算力、数据质量和集成能力的苛刻要求，另一方面也反映出多数企业缺乏兼容AI的现有IT架构。同时，专业人才短缺（26.92%）进一步拖慢了实施节奏。这些瓶颈导致企业在升级意愿上表现犹豫：多数企业选择"需验证ROI后再投入"或"跟随公司整体AI升级"，仅少数愿单独增加差旅系统AI预算。这种观望态度与企业整体AI计划明确度不高（仅32.05%有明确计划）形成呼应，显示差旅AI的优先级在企业数字化战略中相对靠后。

从服务供应端看，差旅管理公司（TMC）的AI服务能力仍显不足且高度碎片化。提供AI数据分析服务的TMC占比最高（34.48%），提供AI比价、AI费控等核心功能的TMC占比约1/3，甚至有24.14%的TMC完全未提供任何AI功能。TMC最期待AI解决"客服"、"智能匹配"、"数据分析"和"行程动态提醒"等高频高耗环节的效率问题，但"投入不足"、"缺乏技术能力"和"付出成本大于收益"成为主要制约因素。这种供需矛盾揭示出关键问题：TMC作为行业链接供应方和企业方的核心枢纽，虽然期待提供AI来改善运营效率但无力承担AI带来的技术、资金和人力投入。

阿里商旅AI的案例展示了AI在差旅管理中的深度应用可能性。通过"员工差旅AI助手"与"企业管理AI助手"两大模块，阿里商旅AI精准服务不同角色，化解传统管理矛盾。员工仅需告知"事由、时间、地点"三个关键信息，AI即可自动倒推完整行程并生成审批单，将规划出差的时间从平均1-2小时缩短至5分钟以内。行程规划具备分钟级精度，综合考虑航班、酒店、用车、天气及交通枢纽的接驳时间，自动生成合规且高效的方案。

在技术架构方面，阿里商旅AI采用多智能体协同（Multi-Agent）架构，由行程规划、机酒预订、天气查询等多个专业智能体分工协作，必要时实时调用工具，共同处理复杂任务。精准意图识别与上下文管理能力使其具备会话记忆，能理解多次、分散的请求而不偏离主意图。得益于阿里商旅、飞猪及阿里生态的多年积累，系统拥有海量、真实的出行供给侧实时数据，并能结合每个客户的具体情况，定制企业差标数据集和员工偏好数据集。

内测数据显示，阿里商旅AI在员工侧使规划出差时间节省90%以上，员工满意度持续提升；在企业侧为中大型企业综合节省约20%的差旅相关浪费，涵盖差标管理成本、人力行政成本及直接支出。这一案例表明，当AI技术能够深度整合业务场景、提供真正价值时，企业愿意接受并推广使用。

三、旅游企业AI应用进入低速增长平台期，内部提效成为首要动机

旅游行业AI技术应用的整体增长相对缓慢，中型企业成为新的推动力量。根据2025年上、下半年的调研数据对比显示，企业AI技术应用的整体增长非常缓慢，全年仅上升了1.1个百分点（从53.0%到54.1%）。这一微弱的增长掩盖了不同规模企业之间截然不同的发展态势。大模型在过去一年里的多次升级可能促使对不同类型企业做出了不同选择。大型企业评估ROI后会更谨慎做技术投入领域的判断，而中型企业看到了基于大模型已有能力去布局应用场景的可行性。

从企业类型来看，不同领域的旅游企业的AI应用率呈现明显的三级分化。第一梯队为以航司为代表的技术密集型领域，这与它们长期以来的信息化基础、高自动化需求和雄厚资金实力密切相关。商务旅行管理公司（83.3%）和旅游科技企业（73.9%）组成第二梯队，其高应用率源于对企业级服务效率和用户体验的持续追求。第三梯队则呈现较大差异：在线旅游企业（70%）、旅游局/协会（66.7%）和景区/乐园（57.1%）正处于积极追赶阶段，而酒店（34.5%）、旅行社/票务代理（23.1%）明显落后，租车及MICE公司甚至尚未起步。这种分化表明，AI技术应用程度与行业的技术积淀和业务标准化程度高度相关。

从企业所有制角度分析，央企和外企的AI应用率显著高于民企（54.9%）和国企（35.3%）。这一差距反映出不同所有制企业在技术创新机制、资源投入效率和发展理念上的差异。央企和外企通常具备更强的资金实力、技术积累和全球化视野，而民企虽然创新意愿强烈，但可能受限于资源约束；国企则可能受制于体制机制等因素，数字化转型步伐相对缓慢。

在合作生态建设方面，旅游企业与AI服务供应商的合作关系仍处于从初步尝试向深度合作过渡的关键阶段。在信息共享程度方面，近半数企业（45.8%）选择"一般"这一中性评价，仅有23.7%的企业表示共享程度"比较高"或"非常高"，而27.1%的企业认为共享程度较低。这一数据分布表明，大多数企业与供应商之间尚未建立深度的数据协同机制，信息流动仍存在一定壁垒。结合3.40%的"我不知道"选项，反映出部分企业内部对与AI供应商的合作细节缺乏清晰了解，可能存在管理透明度问题。

合作关系稳定性呈现类似特征：37.3%的企业认为关系"比较稳定"或"非常稳定"，但40.70%的企业仍停留在"一般"水平，另有11.9%的企业明确表示不稳定。这说明虽然合作基础已经建立，但关系的深度和韧性仍有待加强。企业可能仍在观察AI技术的实际效果，尚未与供应商形成紧密的战略协同。

风险感知方面，数据呈现出相对乐观的态势。61.0%的企业认为合作风险程度"一般"，25.4%的企业认为"比较低"，没有企业选择"非常高"。这种风险认知与AI技术在企业中的定位相符——多数企业将AI视为提升效率的辅助工具，而非核心业务系统，因此对其风险容忍度相对较高。

从创新节奏来看，AI新服务的引入频率令人鼓舞。39.0%的企业表示频率"比较高"或"非常高"，40.7%的企业保持"一般"水平。这表明AI技术在旅游行业的应用正在加速扩散，企业愿意持续尝试新的AI解决方案。这种积极的采纳态度为行业发展提供了强劲动力。

最值得关注的是外部环境的影响。57.8%的企业认为外部政策和市场环境变化对AI技术应用有"比较大"或"非常大"的影响，仅9.2%的企业认为影响较小。这凸显出行业发展的外部依赖性，政策变化、经济波动等宏观因素可能显著影响企业的AI技术投入决策。企业需要建立更加灵活的技术战略，以应对不确定的外部环境。

旅游企业在AI技术应用方面呈现出"内部提效优先、B端赋能加速、C端服务跟进"的显著特征。76.30%的企业将AI用于内部运营提效，57.60%的企业为B端用户提供AI解决方案，52.50%的企业为C端用户提供AI解决方案。这一分布表明，企业优先将AI技术应用于提升自身运营效率，降低人力成本，然后再向外输出技术能力，服务于商业客户和最终消费者。

在内部运营提效的具体场景中，智能客服（咨询/投诉）应用率最高，达到69.50%，且较上半年（52.5%）有显著提升，说明客服自动化已成为行业共识且正在快速普及。动态定价与收益管理（45.8%）、营销内容和视频生成（44.1%）有所增长，分别较上半年提升24.5和3.1个百分点，这表明企业越来越重视AI在提升收入和营销效率方面的价值。需求预测（客流量/资源调度）应用率达到30.5%，较上半年（19.7%）提升10.8个百分点，反映出企业正利用AI技术提高运营规划和资源利用效率。

从应用效果评价来看，企业态度趋于理性但更加积极。49.20%的企业给出"3分"（中等效果）的评价，较上半年（36%）大幅提升13.2个百分点。认为效果显著（4-5分）的企业合计占比27.1%，与上半年（34%）相比有所下降。与此同时，认为效果较差（0-2分）的企业占比从29%下降至23.8%。这种评分分布变化表明，企业对AI技术的期望值正在回归理性，从初期的过高期待或怀疑态度转向更加客观和务实的评价。

AI工具已成为旅游从业者日常工作的标配，但工具选择呈现出明显的垂直化和专业化趋势。高达93.60%的旅游从业者使用AI工具解决日常工作问题，仅有6.40%的从业者尚未使用。DeepSeek Chat以68.6%的使用率位居首位，虽然较上半年的80.0%有所下降，但仍保持明显领先优势。字节跳动豆包的使用率从49.0%上升至59.8%，显示出强劲的增长势头。这种工具选择的变化趋势反映出从业者更加注重工具的实用性和场景适配性，而非盲目追求大品牌，垂直领域的专业工具正在获得更多认可。

以上就是关于2025年中国旅游行业AI应用的分析，从消费者端、企业差旅管理和旅游企业内部运营三个维度全面揭示了AI技术在旅游行业的应用现状和发展趋势。数据显示，AI技术在旅游行业的应用已经取得显著进展，超六成消费者使用AI规划旅行，企业端应用率超过50%，但同时也面临着信任建立、技术适配、深度整合等多重挑战。消费者对AI工具的接受度呈现明显的人群分化特征，信任与安全仍是阻碍其完成交易转化的关键障碍。企业差旅管理作为AI应用的重要试验场，虽然基础功能已经普及，但深度整合仍有待突破，技术适配成本高企成为最大障碍。旅游企业AI应用进入低速增长平台期，内部提效成为首要动机，中型企业成为新的推动力量。未来，随着技术不断成熟和应用场景深化，AI将在旅游行业发挥更加重要的作用，但需要技术供应商提供更加精准、高效的解决方案，帮助企业真正实现数字化转型和智能化升级。

编辑：666知识控