“AI+文旅”迎来政策提速信号。文化和旅游部9月24日在国新办“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会上表示，将积极推动新兴技术转化为文旅新业态、新产品、新场景，建设一批行业高质量数据集配资炒股几成仓合适，部署一批人工智能应用试点。
股票杠杆配资公司据发布会介绍，在公共文化领域，将升级数字馆员、智能检索等功能，让群众获取公共文化资源更便捷；在文化遗产领域，将依托大模型助力科普讲解、古籍研读阐释，更好传播优秀传统文化；在旅游服务领域，将持续优化行程规划、智能伴游、客流疏导等功能，全面提升出行体验。文化和旅游部同时强调，要统筹好发展和安全，做精分析研判，及时预警安全风险。
从“鼓励探索”到“典型示范”
AI在文旅领域的应用，正从“鼓励探索”进入“典型示范”的阶段。此前，七部门联合印发通知，面向全社会征集文化旅游等领域视听系统典型案例，明确聚焦虚拟现实大空间、行前预览、导游导览、文物复原等应用场景。
元股证券:ygzq.hk去年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，要求推动人工智能在文化领域发挥更大作用；文化和旅游部随后部署“人工智能+文化和旅游”应用试点，将数据治理、技术验证、场景应用、标准研制列为四大任务。浙江省亦于2025年印发《“数据要素×文化旅游”三年行动实施方案（2025—2027年）》，明确到2027年形成10个人工智能文旅高质量数据集建设试点。
地方实践同步提速。陕西出台《陕西省“人工智能+文化和旅游”行动计划（2026—2028年）》，部署五大维度12项重点任务，统筹省级旅游发展专项资金扶持近百个数字文旅重点项目；大唐不夜城、芙蓉新天地等景区和场馆打造国潮沉浸剧场《唐朝诡事录·西行》，引进《一梦入大唐》《巴黎圣母院》《消失的法老》等数字文旅项目，全面拥抱数字经济、创新文旅场景构建模式。
应用端同样在等待价值兑现。DCCI互联网研究院院长刘兴亮在9月下旬举办的2026年陕西省文旅科技创新成果推介展示活动上提出，陕西适合成为“AI+文旅”的“高密度试验场”。在他看来，文旅AI要算好“两笔账”：一是“增长账”，依靠AI打造高附加值讲解、沉浸式体验产品，撬动游客付费意愿、拉动产业营收；二是“效率账”，依托智能调度、客流预测、运营分析，降低景区与文博场馆经营成本。
数据集上升至新基建层面
据了解，江苏省建立健全文旅数据统一目录和标准，以自动化采集归集闸机数据、统一购买归集银联消费与线上旅行社订单数据、授权或交换共享接入景区及演出场所监测数据三种方式归集资源，累计形成3.25亿条文旅行业数据资源。
在天使投资人、资深人工智能专家郭涛看来，文旅高质量数据集是人工智能落地文旅场景最基础的生产资料，决定大模型落地效果的上限。缺乏标准化行业数据集，AI产品大多停留在通用大模型“套壳”与浅层问答，难以产出适配遗产保护、景区运营、公共文化服务的深度应用。
2026年《政府工作报告》指出，深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。
据了解，数据集是支撑新基建运转的关键“燃料”和“底座”，新基建中的大数据中心、人工智能等都需要高质量数据集来训练和运行。2026年国家数据局发布的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，将行业高质量数据集定位为推动“人工智能+”赋能千行百业、实现产业落地的基础性、关键性资源。
“文旅AI不是缺模型，是缺可训练的中国语境语料。前述部署明确分类打造面向展览展示、阐释传播、监测预警、政务查询的高质量数据集，并提升数据加工标注能力。数据集和5G、数据中心一样，是上游底座。因此把它提到新基建层面，不是概念包装，而是把文旅资源转成可计算资产的必经工序。”中国企业资本联盟副理事长柏文喜表示。
郭涛认为，数据集能上升至新基建层面，在于传统文旅基建聚焦场馆、景区、交通等物理设施，数字时代需要配套数字化底座；文旅数据分散于主管部门、文博场馆、景区、OTA平台，需投入资金标准化采集、治理标注，具备重投入、公共属性、长期复用的特征，建设行业数据集能降低中小文旅企业AI应用门槛，避免重复建设、减少行业资源内耗，为整个文旅产业数字化转型提供底层支撑，加速技术从概念落地为真实文旅新业态。
全联并购公会信用管理委员会专家安光勇亦认为，高质量数据集意味着文旅产业从“经验与重地产驱动”转向“认知与数据驱动”，将分散的文化遗产与动态客流转化为可计算的资产，是垂直大模型落地的底层燃料；其升格至新基建层面，主因在于强公共品属性与高前期投入门槛，政策牵头统筹建设统一底座，可避免重复建设，降低下游中小企业的边际创新成本，以轻资产运营提升产业整体的资金效率。
“真正具备成长空间的，是依托数据集打磨成熟文旅AI产品、实现规模化复制落地的服务商。”郭涛进一步指出。
不过在郭涛看来，挑战依然存在：数据孤岛广泛存在配资炒股几成仓合适，跨部门、跨地域打通缺乏常态化机制；标准缺失，文物、客流、消费、非遗素材格式与分类不一；确权边界模糊，公共数据与商业数据流通难以界定；付费意愿不足，行业尚未形成健康的数据交易模式。
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