金九银十，旅游业等待好日子。
一方面，数以亿计的出行计划，直接创造了万亿市场规模；另一方面，第四次消费结构升级，旅游休闲成为新常态。
但事实是，尽管游客数量众多、市场巨大，但多年来发展质量较低，过度依赖门票经济导致整个行业的商业价值和想象力被低估。
然而，今年黄金周期间有两个重要变化，似乎预示着旅游业未来的一些价值趋势：门票大规模减少，景区普遍开始增加产品和服务；新技术、人工智能技术在景区的应用呈现出广泛铺开的趋势，今年全国65个景区正在实施刷脸售票系统，这个规模是去年难以想象的。
技术应用也成为景区产品和服务“加法”的重要推动力。
尤其是旅游业开始显现出从体验到消费升级的迹象。
这样的改变，会让一向被低估的旅游业成为一门好生意吗？旅游业被低估 旅游业是一个综合性很强的产业。
吃、住、行、游、购、娱等每个环节都可能成为价值点。
当然，它也可能成为价值限制因素。
一方面，景区传统盈利模式较为单一。
大部分景区都依赖门票销售，导致不少5A景区的门票价格高达数百元。
但今年以来，各地纷纷出台降低门票价格的政策。
全国各地景区纷纷采取免费入场或降价措施。
其中，5A、4A级景区占比70%以上。
这对于游客来说是个好消息，但也难免会产生很大的影响。
部分景区收入。
然而，任何事物都有“双面”属性。
门票降价也倒逼景区推广产品和服务，刺激门票消费之外的二次消费，如购物、休闲、娱乐等相关个性化服务。
但目前的痛点是，很多热门景区经常要排长队买票，占用了游客过多的无效时间，自然降低了二次消费的欲望和频率。
另一方面，景区存在“闲时很闲，忙时很忙”的周期性困境。
客流不稳定导致旅游资源闲置。
景区周边的饮食、住宿、购物、娱乐等也存在同样的问题。
间接导致了坑蒙拐骗、黄牛、假钞等恶性事件的发生。
互联网的出现在一定程度上改变了景区的营销方式。
它已经开始从自然获客转向主动招揽。
各大OTA平台、微信朋友圈、资讯类APP等都不乏针对景区的定向广告，但也面临着精准度不高的问题。
、随机效应和许多其他不确定因素。
要知道旅游APP的获客成本高达几千元，景区的广告转化率可想而知。
从根本上来说，游客通过社交平台、搜索引擎、旅游地图等的了解仍然是在线上的，但旅游是线下的生意。
线下的交通数据和用户了解一直是空白，尽管大多数景区都引入了数字化系统，但用户的了解也很薄弱。
结果是数据孤岛。
出行数据、景点数据、酒店数据、用户画像等相互隔离。
在吸金能力方面自然就少了一些想象。
但更值得注意的是服务场景的碎片化。
旅游业是典型的线性服务业。
需要一条时间线，将航班、酒水、门票、住宿、娱乐等场景有序连接起来。
某个环节数据缺失，必然会破坏整个产业链的连续性，也决定了用户的未来。
最终将消费哪些服务。
更重要的是，旅游是独立于工作和生活的第三空间，更注重舒适度。
不满意的用户体验最终会影响整个旅游业。
十年前，为了解决旅游业的混乱，尝试的解决方案就是互联网。
十年后，似乎轮到人工智能了。
AI+旅游的赋能迭代 AlphaGo战胜李世石后，引发了包括旅游行业在内的新一波AI应用浪潮。
最早的AI+旅游是从单一场景出发，推动旅游行业智能化。
即便是现在，很多与旅游相关的旅游产品仍然延续着这种模式。
简单概括，人工智能在旅游场景的应用可以概括为六种形式（排名不分先后）： 1、语音翻译和导航。
目前有很多产品如一豆、有道、科大讯飞等，主要功能是语音翻译，或者实现一些语音导览功能； 2. AR/VR数字之旅。
主要是一些博物馆利用AR、VR技术提供附加信息服务和导览服务，丰富参观内容形式； 3.机器人客服。
帮助用户处理酒店预订、机票预订、取消和变更等“入境问题”，以提高客户服务效率； 4.人脸识别票务。
基于人脸识别技术，可快速实现身份认证，相关产品已在机场、高铁和部分景区得到应用； 5.智能行程规划。
根据旅客信息、目的地、时间等数据，通过算法处理帮助用户推荐合理的出行路线，常见于马蜂窝、携程等平台； 6.礼宾机器人。
一些酒店、景区等开始引入礼宾机器人提供相关信息查询、预订等服务，提高服务效率和用户体验。
旅游互联网捕获了用户的在线数据。
人工智能的使命大概就是打通景区线下数据。
毕竟，这才是旅游乱象的根源。
然而，单一场景下的AI+旅游并不能解决旅游业的症结。
数据孤岛依然存在，服务依然碎片化。
这两年涌现的企业家似乎想要改变现状。
例如，原百度研究院院长林元庆博士创立的Aibee，以及老牌解决方案提供商深圳大智，都瞄准了旅游垂直场景。
最大的区别在于全球旅游人工智能解决方案。
以Aibee与武当山风景区的合作为例。
首先推出的是“AI人脸识别入口”。
游客可通过景区小程序或线下刷脸登记购票。
景区入口处的人脸识别闸机会扫描游客的脸部。
扫描并确认；在景区，您可以打开小程序中的“AI拍一拍”，获取对应景区的名称和详细介绍，并自动生成景区图片和文字，方便分享给微信好友；游客在游览景区时还可以扫描线下招牌或景区公众号上的二维码进入景区小程序，获取景区门票、酒店、餐厅、娱乐、活动、购物等推荐从景区外围到核心，人工智能的渗透或许还处于初级阶段。
至少让我们看到了解决旅游痛点的可能性：一是打通线上线下数据，打破数据孤岛。
解决了线下数据采集问题，为景区及当地旅游部门提供全方位运营的前提，如人脸识别多次入园、游览过程追踪等，以及多元化商业货币化。
二是提高景区运营效率，优化游客体验。
我们来推算一下数据：传统的购票、扫码都需要携带介质，这对于携带介质的游客来说要求很高。
尤其对于需要多次进出景区的游客来说，体验相对复杂；后期采取多次报名、实名录取的方式。
生物识别方式——指纹识别，录入和识别稳定性差（指纹磨损率高，指纹录入随机性高），平均耗时30秒以上；人脸识别录入和识别的整个过程只需几秒钟。
三是连接“人、娱乐、购物”，促进二次消费。
线下数据开放后，景区可以通过推荐、弹窗等形式寻找有信息、有服务的人，从而促进游客在景区内外的二次消费。
在门票降价或免费的背景下，毫无疑问，该景区是对的。
痛点。
四是加快景区社会裂变，实现二次分流。
用户可以借助小程序在微信上与好友分享照片，景区也可以在运营中策划一些有趣的活动，实现社交裂变和二次导流。
与线下广告和大规模广告相比，无论从成本还是精准度上都是更好的选择。
事实上，Aibee等解决方案并不复杂。
它们无非是计算机视觉、语音识别、自然语言理解、大数据分析等多模态人工智能技术。
适用范围仅从境外景区延伸至全球旅游，但速度确实很快。
大规模实施的“玩家”寥寥无几。
景区实施人工智能的意义何在？ AI+旅游的大规模落地并不局限于Aibee这样的初创公司。
BAT等行业巨头也在纷纷打造旅游样本。
腾讯与重庆联合打造的“手机游武隆”涉及物联网、云计算、大数据、人工智能等技术，为游客提供个性化路线定制、专家推荐、智能定制、旅游服务等功能。
智能导航。
提供旅游信息获取、行程规划、产品预订、游记分享、特色电商购买等一站式智能服务。
然而，当前旅游业的痛点不是从0到1，而是从1到N。
按照同样的方法创建AI+旅游解决方案或创建样本并不复杂。
痛苦在于大规模复制。
1、思路一定要正确：AI+旅游是一个典型的场景，需要整体解决方案。
AI导游、拍照识别、景点地图等服务都需要针对每个景点进行定制，时间和成本不言而喻。
在以往的AI+景区案例中，人工智能与景区本身的结合浅层且范围狭窄，与投入产出重的模式相矛盾。
Aibee等新兴公司已经意识到了这一点。
他们提供深入景区核心环节的综合解决方案。
再加上高效的部署速度，景区的态度也逐渐从抵制转变为拥抱。
2、技术要强：这是对服务商AI能力的考验。
以面部识别为例。
在黄金周等出行高峰期，每天的旅客量可能达到数十万人，这除了成本和收入之外，还进一步考验着服务的稳定性、数据库能力、算法准确性、计算能力等。
平衡。
以往，国庆黄金周等旺季，一家企业很难同时支持数十个景区的人脸识别闸机。
尝试一两个景点是很正常的事情。
不过，今年我看到Aibee在全国65个景区推出了人脸识别系统，这证明想法是对的，技术过硬，而且快速落地也不是太难（毕竟只花了该公司开始旅游业务半年））。
3．合作要强：垂直领域的渠道合作能力。
从数据来看，Aibee的解决方案已部署在武当山、喀纳斯、华山、云冈石窟等65个景区。
这与Aibee与深圳工业大学的战略合作不无关系。
后者深耕旅游行业20余年，产品和服务覆盖全国多个景区。
4、天时地利人和：政策背景支持，旅游业与游客拥抱。
旅游+AI的步伐非常重要。
国家旅游局今年发布的《规划研究》确定，推动人工智能、社交网络、旅游大数据等旅游产业升级。
在国家发改委门票降价的“助力”下，景区经营者也需要转变思维，拥抱人工智能等前沿技术，打造新的旅游业态和盈利模式。
这是AI在旅游业渗透的难得红利。
当然，AI+旅游到底是不是一门好生意还很难说。
至少在人工智能的支持下，旅游业终于变得性感一点了。