第 1 页,共 15 页:用 AI 重塑新一代旅游体验

用 AI 重塑新一代旅游体验

COOLPER 全域智慧文旅 AI 体验平台

AI 导游“苏轼”对话界面
画面暂不可显示
01传统的旅游打卡式体验,人站景点前拍个照
古风 AI 导览对话界面
画面暂不可显示
02用 AR 辅助古代和现代的交互沉浸感
游客在武侯祠牌匾前举起手机自拍
画面暂不可显示
03即使是自拍,也能够将自己融入到历史之中
生成“公元 1635 年”穿越主题古风形象
画面暂不可显示
04一键生成穿越时空的专属影像
现状判断

200 万游客,仍在经历同一条固定路线AAV

200 万+

年接待游客 · 来源:项目需求背景

01

解说静态

导游器、二维码与电子屏,难以回应游客当下兴趣。

02

文化交互弱

古建只被“看见”,非遗只被“陈列”,故事没有发生。

03

数据各自分散

票务、停车、监控与天气未形成实时调度判断。

游客在武侯祠牌匾前举起手机自拍
游客拍照 · 图片暂不可显示

Heading 4

Heading 5
生成“公元 1635 年”穿越主题古风形象
穿越主题生成 · 图片暂不可显示
穿越主题演示 · 素材暂不可播放

示意:游客在景点自拍,即可生成「公元 1635 年」穿越主题短片。

50% 平均停留仅覆盖完整游览区的 50% 来源:项目需求背景

AI 导游新范式

每位游客,都有一支 AI 导游团队

AI 导游成为贯穿游前、游中、游后的持续服务。

01 理解需求 兴趣 · 时间 · 同行 · 体力
02 规划行程 专属路线 · 动态避堵
03 实时陪伴 LBS · AR · 数字人
04 生成传播 照片 · 短视频 · 分享
05 反哺运营 行为洞察 · 策略优化

一次询问形成旅程上下文;每一次互动,让下一次推荐更贴近真实需求。

沉浸式体验现场 · 图片暂不可显示
古装演艺者与游客在古建街区实时互动的沉浸式文化体验现场
沉浸式文化体验现场:古装演艺与游客实时互动
COOLPER 能力架构

用 AI 还原遗迹的年轮变化,历史沧桑尽在眼前呈现

用 AI 和大数据,将历史事件 / 历史刻度重现,让游客亲身临场感受。

遗迹年轮变化演示 · 素材暂不可播放
AI 逐步还原古建遗迹的历史变迁
01 · VISITOR

游客 App

行程、地图、讲解、AR、内容生成与分享

02 · AGENTS

多端 Agent

规划、讲解、导演、传播、调度协同

03 · COOLPER

AI 能力底座

模型编排、旅程上下文、知识与内容治理

04 · OPERATION

PC 运营端

态势、策略、预警、分析与人工干预

票务 停车 监控客流 天气 文化知识库

游客端与园区端共享同一份经授权、带时间戳、可审计的旅程上下文。

游前 · 个性规划

贴心的行程规划,让排队等待变为清晰、可被预测

减少无效等待与时间浪费——到达前 30 分钟,专属路线与各点位预计排队时间已经准备好。

9:41 5G · ●●●
8 月 17 日 · 周六 · 晴 26°C 早上好,欢迎来到古城

已为一家三口生成今日专属路线

亲子 3 小时 古建 非遗 避堵
亲子互动线 · 今日行程 舒适

预计 2 小时 45 分 · 步行 1.8 km · 4 个点位

南门入园 09:30 · 预计排队约 5 分钟
古建营造互动 10:10 · 预计排队约 10 分钟
非遗工坊 11:20 · 无需排队
东门返程 12:15 · 顺路餐厅已推荐
ⓘ 10:30 预计降雨,已自动将非遗工坊提前,并避开钟楼拥堵时段。
行程 地图 讲解 我的
PC 运营端实时路线推荐依据界面
PC 运营侧推荐依据 · 界面素材暂不可显示

PC 运营侧推荐依据 路线与排队等待随天气、停车和客流持续更新,让等待时间清晰可预测。

古代大臣在真实古建前出现并讲述 · 素材暂不可播放
游中 · 数字人讲解

走到哪里,历史就在哪里开口

游客到点位触发 NPC导游讲解内容
 方言与多语种配音,从以往的语音配音,转变为多媒体互动式讲解
数字人实时问答: 讲解实时可打断,实时可进行提问和交流

示意:古代大臣在真实古建前出现并讲述

游中 · AR 历史现场

视屏示例 历史事件 古今交互叠加:
城门前,迎亲队伍从历史中走来

手机 / 智能眼镜
AR 古代迎亲队伍 · 素材暂不可播放
AR 点位触发 历史场景叠加 讲解与角色对话同步

以自研智能体作为底座

打造会思考、可生长的旅游智能体

01 · 意图理解 一次询问,读懂真实需求

兴趣、时间、体力与同行人,自动建立贯穿全程的旅程上下文。

02 · 任务编排 把需求变成可执行任务

路线、讲解与内容生成统一编排,多个智能体协同完成、动态调整。

03 · 多模态交互 多端一致的陪伴式服务

文字、语音、AR 与数字人无缝衔接,走到哪里,服务就跟到哪里。

04 · 内容生成 让每位游客带走故事

自动生成专属路线、讲解词与穿越主题短片,一键分享到社交网络。

底座能力

统一旅程上下文 · 知识可溯源 · 运营可干预 —— 所有场景长在同一个自研底座上。

PC 运营中枢

PC 运营端看见全园区,AI 持续给出下一步

目的地、拥堵、停车和服务的实时推荐界面 多路线时长、拥堵点和票务预警的全园调度界面
运营视图:目的地、拥堵、停车、服务、多路线时长与票务预警 · 界面素材暂不可显示

AI 建议 + 人工确认:每条调度建议保留时间戳、判断依据和人工确认入口。

数据闭环与韧性

数据每流动一次,体验就更准确一次

输入数据 监控客流 1–5 分钟
票务与停车 5 分钟
天气 15 分钟
文化内容按审核版本发布
旅程上下文 随机旅程 ID
授权偏好与位置
带时间戳只读快照
推荐 / 调度 游客路线
讲解选择
内容任务
运营建议
聚合反馈 采纳、互动、拥堵与传播数据反哺策略
延迟可见
超时数据继续显示时间戳并降低决策权重
缺失可退
信号缺失时从路线计算中移除
安全可行
始终保留开放点位、步行距离与安全规则

默认不启用人脸识别;原始位置与人像素材在旅程或生成任务结束后 24 小时内删除,长期分析仅保留脱敏聚合结果。

验收指标

用可验收指标衡量体验与经营

排队等待时间下降 20%+ 来源:项目需求背景
路线推荐采纳率 ≥35% 方案建议目标
数字互动参与率 ≥25% 方案建议目标
AIGC 内容分享率 ≥15% 方案建议目标
游客服务满意度 ≥90% 方案建议目标

上线首月完成基线校准,验收按同口径前后对比。

实施路线

24 周完成从样板点位到全园上线

1–4 周 调研与数据审计 接口盘点、旅程研究
第 4 周方案冻结
5–10 周 底座、App 与 PC 端 共享上下文与双端 MVP
第 10 周双端可用
11–16 周 核心场景与模型调优 数字人、AR、AIGC
第 16 周场景贯通
17–20 周 样板区试运行与压测 实客验证、运营联调
第 20 周试运行通过
21–24 周 全园上线、培训与验收 迁移、培训、交付
第 24 周正式交付

先用 3 个样板点位验证体验闭环,再将成熟能力扩展到 30 个重点导览点位。

开发周期 · 逐月交付

开发周期以 4 个月计算,逐月交付可用功能

4个月

核心平台开发周期

M1 信息收集 · 智能体起步

完成目标景点信息收集与知识库整理;实现智能体自动化功能的初步版本,跑通讲解问答与路线推荐。

M2 接口打通 · 数据呈现

打通票务、停车、监控客流接口,上线人流量统计;智能体自动化呈现运营数据,形成实时态势视图。

M3 多端平台开启

游客 App 与 PC 运营端全面开启,多端共享旅程上下文;讲解、推荐、调度核心场景贯通联调。

M4 任务交付 · 细节打磨

完成任务交付与整体验收;性能、文案与交互细节打磨,同步完成培训与运维交接。

与 24 周实施路线并行:前 4 个月聚焦核心开发,之后进入样板试运行与全园上线。

从一次游览,到可持续增长

让文化可对话,让游览被理解,让运营会进化

2 周联合深化,把创意转化为可开工、可验收的样板方案。

01 确认票务、停车、天气、客流、知识库 5 类数据接口
02 选定 3 个样板点位
03 完成历史脚本审核清单
04 锁定验收基线

COOLPER · AI 导游新范式