旅游第一天早晨，小李收到了飞机延误的消息，于是疯狂在几个 APP 之间来回切换，试图抢救被延误的后续行程；旅游第三天下午，因为展览场馆的游客增多，观看展览的时间比预计长了一个小时，错过了期待已久的餐厅预约……

小李在个人出行中遇到的种种困境，也是许多旅游企业在行程设计与资源调度上的真实瓶颈。旅游体验的质量高度依赖实时信息与资源的协调匹配，而传统旅游规划方式往往缺乏动态响应能力。据Skift Research在2022年发布的行业报告指出，超过65%的自由行游客曾因信息更新滞后或资源调配僵化而遭遇体验断层。

这主要集中在几个方面：

传统旅游产品大多依赖静态计划，交通、酒店、景区门票等资源往往提前数月以套餐形式锁定，难以应对临时变动，一旦发生突发状况，人工协调效率低，退款、改期、替换方案不仅流程繁琐，还可能互相冲突。

行程设计同质化，多数旅行社依赖模板化方案，缺乏对个体偏好与实时状况的及时响应。

协同效率低下，跨机构、跨平台的数据隔离导致信息传递延迟，例如景区人数已超负荷但线上票务系统仍未同步更新，进一步加剧资源错配。

而智能决策技术与AI模型的出现，为上述困境提供了可行的技术解决路径。基于强化学习的动态资源分配模型，可结合历史客流、天气事件、社会热点等实时数据，预测未来24-72小时的资源需求峰值，整合跨平台的资源数据辅助进行弹性库存分配。例如，新加坡旅游局自2021年起试点运行的“智能景区管理系统”，通过接入交通、酒店及门票数据，实现了对滨海湾花园等热门景点人流的动态调度，平均等待时间减少18%。

另一方面，自然语言处理与生成式AI使得个性化行程设计成本更低。大语言模型LLM与优化算法可以帮助旅游平台依据用户偏好，如“亲子友好”“避开人群”，根据其体力水平、消费区间等参数快速生成多个弹性方案，并在执行中根据实际情况实时调优，如突发闭馆、天气变化。不同于传统打包方式，在 AI 模型和智能决策平台的支持下，旅行社能够更灵活地进行资源组合。

当然，无论是 AI 模型还是智能决策平台都是辅助动态调优的工具，远不能替代旅游规划师的创意与情感判断，但它的应用已显著提升旅游规划的韧性与响应速度。或许不久的将来，AI 模型和智能决策技术能为人们带来更加多元方案选择和更舒适的旅游体验。