作家周慎中国科学本事大学科技传播系副洽商员、徽州东谈主工智能洽商院院长

近期，多地文旅产业加快灵敏化升级，山东泰安市升级灵敏文旅做事，上线AI数字东谈主导游与“灵敏伴游”做事，助力泰山文旅产业发展。北京市文化和旅游局等多部门赈济鼓动的北京乡村旅游灵敏平台“漫游京郊”认真上线。

刻下灵敏文旅呈现出强盛的爆发力，是“策略指点”“供需矛盾”“本事发展”与“场景创新”四股力量共同作用的拆伙。对于旅游城市而言，发展灵敏文旅恰是将文旅业打变成为支握产业，因地制宜发展新质出产力的具体体现。

重塑文旅行业生态

刻下搭客方式已发生根蒂变化，从“走马不雅花”转向“深度体验”，从“从众打卡”转向“个性定制”。而传统文旅供给侧存在做事同质化、反映滞后、东谈主力成本高的问题，这种供需鸿沟紧迫需要通过本事技能来填补。

笔者合计，AI带来的最中枢变革，是将文旅产业从“资源要素驱动型”重构为“数智创新驱动型”。当年，旅游城市的竞争主要依赖“当然景不雅”和“历史奇迹”，属于典型的资源要素驱动。而AI正在冲破这种依赖，鼓动产业向数智创新驱动转型。数据(搭客作为、文化本体、交互反馈等)成为与地皮、成本比肩的要道出产要素；行使AIGC(东谈主工智能生成本体)和诬捏试验本事，可竣事“杯影蛇弓”的新供给；AI智能体不错提供千东谈主千面的伴游做事，竣事从被迫的“东谈主找景”向主动精确的“景找东谈主”跃升。

东谈主工智能在“十五五”时间成为重塑行业生态的中枢驱能源，要道体当今“个性化做事的深度”与“资源建树的精度”两个维度。

在提高搭客体验方面，AI正在鼓动旅游做事从“千东谈主一面”向“随身管家”的质变。传统的个性化相通停留在“猜你可爱”的浅层保举，而AI期间的超个性化则意味着构建一个十足以搭客个体为中心的“独门第界”。在行前、行中、行后全历程的智能化追随，不仅提高了方便性，更赋予了旅游过程心思价值和千里浸感。

在提高行业运营拆伙方面，AI正在助力企业降本增效。AI预测性分析模子冒失竣事动态订价与资源诊治，最大化收益并幸免闲置。大模子驱动的智能客服能处理大部分惯例研究，开释东谈主力专注复杂需求。AIGC本事让创意本体的出产成本大幅裁减，使得高频次、高质料的品牌曝光成为可能。最终，AI将构建起搭客体验更优、企业效益更高、商场反应更灵敏的当代化文旅产业荣达态。

数据管制是主要挑战

可是，这种高度个性化的做事背后，是对搭客数据的渊博采集和使用，也带来了阴私鸿沟怎样看管的新课题。

以“AI智能伴游”而言，基础数据包括用户的身份信息、历史蹧跶纪录、偏好标签，以及实时情境数据如地舆位置、出动速率、停留时长、天气状态等。“全域搭客监测”的数据着手则更为平庸，包括运营商信令数据、景区闸机通行数据、交通纪录等。这些数据共同组成了一个数字化的搭客作为映射，既包含了“他是谁”的基础属性，也捕捉了“他在作念什么”的实时状态。

阴私线路风险存在于多个要道节点。最初，源流采集顺序是风险的第全部关隘，主要进展为“过度索权”与“知情权缺失”。有些APP或小标准相通强制条件赢得超出做事必需范围的权限，如读取通信录、短信纪录或采集高敏锐的东谈主脸生物特征。

其次，数据传输顺序因旅游场景的出奇动性会通聚绽放性而变得极为脆弱。专家Wi-Fi若未选用高强度加密，黑客易截获传输中的身份与位置信息。

再次，在存储与处理顺序，若隐隐严格的分级授权与审计机制，里面东谈主员可能违纪导出或倒卖数据，变成里面线路。

此外，数据分享与交换顺序，为提供一站式做事，数据需在做事商、酒店、票务平台等多主体间流动。如若API接口隐隐严格安全认证，或阴私契约权责不清，数据一朝流出便可能失控，导致被用于营销骚扰以至因供应链安全短板致使统统这个词数据链崩溃。

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三个维度构建均衡机制

要在方便精确与阴私保护之间找到均衡点，需要从本事架构、合规管制、用户交互三个维度构建一套“最小化、透明化、可控化”的均衡机制。

个性化保举并不虞味着需要赢得用户的统统信息，应当严格解任“最小够用”原则，按具体场景肯求权限。要构建“透明可控”的用户交互界面，让阴私保护可见、可操作，举例在APP中竖立“阴私看板”，明晰地展示数据被读取及使用运筹帷幄。还需设定数据“保质期”，在搭客离开景区后自动断根精确轨迹，仅保留宏不雅统计数据，并开荒“数据信赖”或第三方监管机制，尤其对波及多方分享的数据平台。

为草率数据安全挑战，目下行业渊博构建了“本事+管制”的双重贯注体系。实行全人命周期加密，行业平庸选用HTTPS/TLS契约确保搭客在预订、支付或衔接景区Wi-Fi时的数据传输安全，同期对数据库中的身份证号、东谈主脸特征等敏锐字段进行高强度加密存储。执行多成分认证与最小权限拜谒戒指，拆伙里面东谈主员数据战役范围；平庸应用数据脱敏与匿名化本事，如在统计客流时选用差分阴私，确保宏不雅趋势可见而个东谈主身份不成反推。

对于文旅场景中的阴私鸿沟界定，不错秉握三个原则：

会聚的数据是否是提供做事不成或缺的？用户是否明确知谈数据被谁用、何如用？做事拆伙后，数据是否被实时删除或匿名化？其背后的中枢原则是“场景有关性”与“用户预期一致性”，即数据的会聚必须做事于刻下功能且相宜用户的方式预期。

以搭客的实时位置信息为例，合理的鸿沟在于搭客主动寻求做事(如导航)或景区进行宏不雅安全管制(如防踩踏热力求)。若在后台消释跟踪轨迹、将位置与身份长期绑定建档，或未经授权倒卖数据，则彰着越界。

蹧跶纪录的使用亦同：用于售后做事或可关闭的个性化保举属合理鸿沟；若用于“大数据杀熟”或跨平台分享导致营销骚扰以至敌对，则属严重侵权。总之，阴私鸿沟在于用户是否领有对数据的“戒指权”，任何超出授权初志或褫夺用户选拔权的使用方式，皆应被视为越界。

瞻望明天，“阴私友好型”的灵敏文旅将不是一个单纯的合规宗旨，而会演变为行业的中枢竞争力和信任基石。阴私保护才略的强弱，将班师决定企业的糊口与品牌溢价。

“阴私友好型”灵敏文旅将呈现“数据极简”与“端侧智能”深度结合的特质。“数据极简”是一种“按需索要、即用即弃、最小留存”的搞定形而上学；“端侧智能”则在末端或旯旮侧完成狡计，仅上传必要的脱敏拆伙，从源流减少个东谈主数据流转风险。

引入阴私增强本事有助于冲破“数据必须连结分享智力产生价值”的悖论。举例联邦学习可在不交换原始数据的前提下，让各方共同磨练更精确的保举或预测模子；差分阴私本事通过添加数字噪声，使裂缝者无法反推个东谈主身份，却不影响统计准确性，让景区可无忧发布实时拥挤指数等宏不雅信息。

还可模仿外洋OPAL(绽放算法)机制，通过“让算法去找数据，而非数据找算法”的范式立异，重构数据勾通逻辑。数据握有者无需漂浮原始数据，而是允许经安全审核的算法探针干涉腹地“安全屋”启动，仅带回脱敏拆伙。这种“数据不动，价值流动”的模式，既能冲破数据孤岛、竣职业务价值，又通过代码搞定确保阴私安全，为灵敏文旅开荒起绽放高效且合规信得过的数字底座。(中新经纬APP)