DeepSeek等人工智能和大模型能帮旅游规划设计行业进行有价值的深度思考吗
2025-03-27 龙景园原创 方元 点击量：
大模型DeepSeek与旅游规划设计（大模型生成图）
作者按：
新兴科技往往推动传统规划设计的进步，提升效率。同时新兴科技也常常被传统规划设计行业误用及滥用，利用大模型案例海量数据的优势批量生成策划及规划文案正大量充斥在旅游规化设计行业的工作中，其不但更高效地生产着垃圾文本，更是在快速污染着大模型的数据源头。
时下各种人工智能应用在各个行业掀起了滔天巨浪，我们的现实社会大大有被人工虚拟技术所控制乃至替代的趋势，特别是国产大模型DeepSeek的问世，更是将中国的人工智能技术推到了世界的前端。
DeepSeek的利用迅速地进入到各行各业的工作之中，旅游规划设计行业更是如获至宝，利用DeepSeek的大语言模型可瞬间产生多个文案，利用其他的视觉大模型可瞬间产生批量的效果图等，让旅游规划设计的从业者们仿佛一下找到了“武林秘籍“和”“绝世利器”般兴奋。旅游策划从此变得轻而易举，旅游规化也变得唾手可得。
因为大模型是经过了十几亿的数据整理归纳而得，其结果当然是具有显然的合理性和可行性。事实上真是如此吗？带着这个疑问我就旅游规划行业时下最关心的问题特地与DeepSeek进行了一个简单的对话，试试其给出的结果到底有无价值。
我问：
如今的旅游规划设计行业面临的最大问题是什么，如何解决这些问题
DeepSeek答：
当前，旅游规划设计行业在快速发展的同时，面临多重挑战，既有外部环境变化带来的压力，也有行业内部的结构性矛盾。以下是核心问题及解决思路的深度分析：
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一、行业面临的突出问题
同质化与创新乏力
表现：大量规划项目陷入“模板化”，古镇、民宿、玻璃栈道等元素重复堆砌，缺乏地域文化深度挖掘。
根源：设计方对文化IP、产业融合、游客行为变迁的研究不足，过度依赖“短平快”盈利模式。
生态保护与开发的矛盾
表现：部分项目为追求经济效益破坏生态，后期修复成本高昂（如过度开发导致的湿地退化）。
根源：规划中缺乏全生命周期的环境影响评估，可持续发展理念未真正落地。
投资回报失衡
表现：投资方追求“网红效应”导致项目泡沫化（如盲目跟风的主题乐园），后期运营困难。
根源：规划与市场需求脱节，缺乏精准的客群分析和财务模型支撑。
技术应用浮于表面
表现：VR、元宇宙等新技术仅作为营销噱头，未真正提升游客体验或管理效率。
根源：技术与场景融合能力不足，缺乏跨领域复合型人才。
社区参与不足引发的冲突
表现：原住民因利益分配不均抵制旅游开发（如景区征地纠纷）。
根源：规划阶段忽视社区共建共享机制，社会效益未纳入评估体系。
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二、系统性解决方案
1. 以“深度在地化”打破同质化
文化解码：通过人类学田野调查提炼地方精神符号（如贵州“村超”融合侗族文化与体育旅游）。
产业嫁接：链接农业、康养、文创等产业，设计体验式业态（如浙江莫干山“民宿+研学”模式）。
用户共创：利用大数据分析游客行为，动态调整产品设计（如乌镇戏剧节通过观众反馈优化活动）。
2. 建立“生态-经济”双红线机制
规划阶段：引入“生态银行”概念，核算自然资源资产价值，设定开发阈值（参考福建南平生态补偿模式）。
建设阶段：强制使用绿色建材与低碳技术（如丽江悦榕庄的太阳能供暖系统）。
运营阶段：通过碳积分激励游客环保行为（如武夷山景区门票与碳足迹挂钩）。
3. 强化“运营前置”思维
可行性重构：在规划初期即导入运营团队，模拟客流、营收等关键指标（借鉴迪士尼“故事板”工作法）。
轻资产输出：减少重投资，转向IP授权与管理输出（如开元森泊的品牌连锁模式）。
弹性规划：预留可调整空间，适应市场变化（如上海徐汇滨江的模块化商业街区）。
4. 技术赋能需“以终为始”
痛点驱动：技术选择应直击游客痛点（如黄山智慧景区通过AI分流解决拥堵问题）。
数据闭环：构建“监测-反馈-优化”系统（如新加坡圣淘沙的实时游客行为分析平台）。
适老化设计：避免技术鸿沟，保留人工服务选项（如故宫双语导览机的多模式切换）。
5. 构建“利益共生体”
产权创新：采用“资源入股”模式，让居民共享收益（如云南普者黑村民以土地入股景区）。
能力建设：培训 locals 参与旅游服务（如浙江松阳的“民宿管家”培训计划）。
冲突调解：设立第三方监督委员会（如日本白川乡合掌村的环境保护协会）。
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三、未来突破方向
政策层面：推动《旅游规划设计碳中和标准》等行业规范，将ESG纳入项目审批。
学术层面：高校开设“旅游地理信息系统”“旅游社会学”等交叉学科，培养T型人才。
企业层面：头部机构可探索“规划+运营+投资”一体化服务，降低甲方风险。
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结语：
旅游规划的本质是创造可持续的美好生活场景。解决问题的关键不在于技术或资金的堆砌，而在于回归“人本逻辑”——尊重地方基因、游客真实需求与生态底线。唯有如此，才能从“千景一面”走向“一景千面”。
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以上就是DeepSeek给出的答案，显然这个答案是没有什么意义的，通篇是市面上常见的套话，没有任何新意和具有建设性的答案。这也难怪，DeepSeek答案本来就是搜集已有的信息而给出，没有新意也是必然。同时其给出的许多建议和现实中的大部分从业人员给出结果一样不具实操性，也即给出了一堆正确的废话。
由此，我认为人工智能和大数据模型在很多需要通过计算推理而找到合理结果的工作中是有巨大价值的，但在真正需要创新思考层面的工作中，人工智能和大数据模型是没有实际价值的，至少现阶段还没有实际价值。未来当大数据模型能真正开始对数据进行深度思考（现在所谓的深度思考我以为就是深度搜索），而不是仅仅罗列出市面上已有的数据时，其对规划设计行业的创新工作才有价值。
