第 1 页,共 14 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

传统景点游客体验痛点

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。

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。

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
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

从一句需求,到一条可执行、可分享的专属旅程

游客输入 “一家三口,只有 3 小时,不想排队。”

自然语言直接表达同行人、时间和体验偏好。

Agent 判断 识别兴趣、时间、体力与同行关系

结合实时客流,把模糊需求拆成路线、讲解与内容任务。

COOLPER 智能体软件完整操作界面
多智能体执行 路线、导览、内容智能体协同工作

共享同一旅程上下文,动态调整顺序并持续反馈。

结果反馈 专属路线、讲解与可分享内容一次生成

游客看到的是完整答案,运营端保留可追溯、可干预能力。

统一智能体底座旅程上下文 · 知识可溯源 · 运营可干预 · 能力持续生长
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。

软件形态展示

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