当AI逐步成为大众规划假期、制定出行方案的重要工具，尤其是在2026年春节9天超长假期的热门消费场景中，它给出的规划建议真的贴合实际吗？为解答这一问题，近期封面新闻联合天府绛溪实验室，聚焦春节长假旅游规划这一核心场景，采用天府绛溪实验室自研的公域大模型AI内容生成认知系统对主流AI产品的推荐与规划功能展开系列实测，模拟用户全家游、朋友出行、小众游等不同出行需求发起上万次提问，探究AI假期规划背后的逻辑与问题。

豆包首选旅游推荐地 竟然是ta

盘点各AI平台的春节全家游热门目的地推荐，结果可太有意思了。

豆包力推安徽歙县成TOP1，kimi钟情佛山、潮州古城，千问则相中泉州、乌镇等地。但纵观AI们推荐的清单，整体来看依然和平台出行报告有不小出入：携程、途牛榜单中京沪广等大城市稳坐热门前列，延安、普洱、崇左、保亭、德宏、潮州延边、汕头等一众特色小城的出游人次也迎来同比大幅增长。

豆包力推安徽歙县成TOP1

其中尤为值得注意的是豆包所推荐的歙县。这座隶属于安徽黄山市的小城，既是国家历史文化名城，也是徽文化核心发祥地，境内坐拥徽州古城、渔梁坝等知名古迹，堪称 “没有屋顶的徽派文化艺术馆”。虽然目前歙县已是抖音、今日头条等平台上的文旅“网红”，其相关内容在这些平台线上讨论热度居高不下，2025年还有央视知名主持人专程前往打卡拍摄，但位列豆包推荐第一名仍然不由得让人发出灵魂拷问：难不成AI做旅游推荐时，也会盯着某些特定平台的内容热度？

天府绛溪实验室先进计算前沿研究中心副主任吴怀谷分析指出，AI在生成旅游规划内容时，主要抓取两类信息，一是其训练模型中沉淀的旅游相关知识，二是通过实时搜索获取的各类网络信息。专业旅游平台的热门目的地数据，基于机票、酒店、景区门票的预订量、支付数据等真实消费行为统计，而部分AI平台的推荐，更多依赖抓取的公开网络内容，且对特定生态内的内容存在明显的抓取偏好。由于三个主流平台在信源抓取上有自己的倾向性，才会导致结果与官方榜单形成这样的差距。

AI平台推荐冷门目的地＝不准确？

这次，我们横向对比了三个平台的推荐地，kimi和千问的推荐榜单中均提到了今年的热门旅游城市，如潮州、佛山、泉州、北京、哈尔滨等地，与官方统计相符，而豆包的整体推荐更偏“冷门”，除歙县外，还有清明上河园、平遥古城、婺女州度假区上榜。

针对这个问题，吴怀谷也给出了明确解答：其实从理论上来说，平台的用户基数越大，做推荐时能依托的数据支撑反倒会更充足。而真正让各平台推荐结果差异悬殊的原因，除了信源抓取有明显的倾向性，还有这些关键因素 ——AI做推荐并不是单纯按统计学逻辑来的，而是看互联网上的文章好不好被它解读、内容权重够不够高，再加上抓取信源的渠道开放程度各有不同，种种因素叠加，才最终造成了推荐结果的差异。

他还进一步指出，不必因AI推荐的地点看似冷门就质疑其准确性。若用户在提问时明确了自身需求，且AI给出的推荐能够契合这些个性化出行诉求，那么这类推荐依然具备参考价值。

“反向过年”“旅游追年” 为何在 AI 推荐中隐身？

公开数据显示，2026年春节 “反向过年” 已成主流，北上广深等一线城市60岁以上老人酒店入住量同比增56%，这类关键趋势却未出现在任何AI推荐中。天府绛溪实验室先进计算前沿中心相关技术人员解释，AI推荐高度依赖训练数据，而模型数据有时间截止窗口，无法预判截点后出现的新趋势；且“反向过年”等是人为总结的热词，无明确关联产品，不符合AI抓取标准，易被判定为低信息含量词汇。

该技术人员也进一步解释道，本次实测并非否定AI在春节长假规划中的价值，AI的存在确实能快速为用户提供行程思路，大幅缩短假期规划的决策时间，但推荐偏差、新趋势“隐身”等问题，也提醒着用户不能将AI作为唯一的决策依据。未来，AI若想成为更靠谱的假期规划助手，还需在信源抓取、数据更新、趋势捕捉等方面持续优化，让推荐更贴合市场实际与用户真实需求。

当AI逐步成为大众规划假期、制定出行方案的重要工具，尤其是在2026年春节9天超长假期的热门消费场景中，它给出的规划建议真的贴合实际吗？为解答这一问题，近期封面新闻联合天府绛溪实验室，聚焦春节长假旅游规划这一核心场景，采用天府绛溪实验室自研的公域大模型AI内容生成认知系统对主流AI产品的推荐与规划功能展开系列实测，模拟用户全家游、朋友出行、小众游等不同出行需求发起上万次提问，探究AI假期规划背后的逻辑与问题。

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天府绛溪实验室先进计算前沿研究中心副主任吴怀谷分析指出，AI在生成旅游规划内容时，主要抓取两类信息，一是其训练模型中沉淀的旅游相关知识，二是通过实时搜索获取的各类网络信息。专业旅游平台的热门目的地数据，基于机票、酒店、景区门票的预订量、支付数据等真实消费行为统计，而部分AI平台的推荐，更多依赖抓取的公开网络内容，且对特定生态内的内容存在明显的抓取偏好。由于三个主流平台在信源抓取上有自己的倾向性，才会导致结果与官方榜单形成这样的差距。

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针对这个问题，吴怀谷也给出了明确解答：其实从理论上来说，平台的用户基数越大，做推荐时能依托的数据支撑反倒会更充足。而真正让各平台推荐结果差异悬殊的原因，除了信源抓取有明显的倾向性，还有这些关键因素 ——AI做推荐并不是单纯按统计学逻辑来的，而是看互联网上的文章好不好被它解读、内容权重够不够高，再加上抓取信源的渠道开放程度各有不同，种种因素叠加，才最终造成了推荐结果的差异。

他还进一步指出，不必因AI推荐的地点看似冷门就质疑其准确性。若用户在提问时明确了自身需求，且AI给出的推荐能够契合这些个性化出行诉求，那么这类推荐依然具备参考价值。

“反向过年”“旅游追年” 为何在 AI 推荐中隐身？

公开数据显示，2026年春节 “反向过年” 已成主流，北上广深等一线城市60岁以上老人酒店入住量同比增56%，这类关键趋势却未出现在任何AI推荐中。天府绛溪实验室先进计算前沿中心相关技术人员解释，AI推荐高度依赖训练数据，而模型数据有时间截止窗口，无法预判截点后出现的新趋势；且“反向过年”等是人为总结的热词，无明确关联产品，不符合AI抓取标准，易被判定为低信息含量词汇。

该技术人员也进一步解释道，本次实测并非否定AI在春节长假规划中的价值，AI的存在确实能快速为用户提供行程思路，大幅缩短假期规划的决策时间，但推荐偏差、新趋势“隐身”等问题，也提醒着用户不能将AI作为唯一的决策依据。未来，AI若想成为更靠谱的假期规划助手，还需在信源抓取、数据更新、趋势捕捉等方面持续优化，让推荐更贴合市场实际与用户真实需求。

当AI逐步成为大众规划假期、制定出行方案的重要工具，尤其是在2026年春节9天超长假期的热门消费场景中，它给出的规划建议真的贴合实际吗？为解答这一问题，近期封面新闻联合天府绛溪实验室，聚焦春节长假旅游规划这一核心场景，采用天府绛溪实验室自研的公域大模型AI内容生成认知系统对主流AI产品的推荐与规划功能展开系列实测，模拟用户全家游、朋友出行、小众游等不同出行需求发起上万次提问，探究AI假期规划背后的逻辑与问题。

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针对这个问题，吴怀谷也给出了明确解答：其实从理论上来说，平台的用户基数越大，做推荐时能依托的数据支撑反倒会更充足。而真正让各平台推荐结果差异悬殊的原因，除了信源抓取有明显的倾向性，还有这些关键因素 ——AI做推荐并不是单纯按统计学逻辑来的，而是看互联网上的文章好不好被它解读、内容权重够不够高，再加上抓取信源的渠道开放程度各有不同，种种因素叠加，才最终造成了推荐结果的差异。

他还进一步指出，不必因AI推荐的地点看似冷门就质疑其准确性。若用户在提问时明确了自身需求，且AI给出的推荐能够契合这些个性化出行诉求，那么这类推荐依然具备参考价值。

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公开数据显示，2026年春节 “反向过年” 已成主流，北上广深等一线城市60岁以上老人酒店入住量同比增56%，这类关键趋势却未出现在任何AI推荐中。天府绛溪实验室先进计算前沿中心相关技术人员解释，AI推荐高度依赖训练数据，而模型数据有时间截止窗口，无法预判截点后出现的新趋势；且“反向过年”等是人为总结的热词，无明确关联产品，不符合AI抓取标准，易被判定为低信息含量词汇。

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针对这个问题，吴怀谷也给出了明确解答：其实从理论上来说，平台的用户基数越大，做推荐时能依托的数据支撑反倒会更充足。而真正让各平台推荐结果差异悬殊的原因，除了信源抓取有明显的倾向性，还有这些关键因素 ——AI做推荐并不是单纯按统计学逻辑来的，而是看互联网上的文章好不好被它解读、内容权重够不够高，再加上抓取信源的渠道开放程度各有不同，种种因素叠加，才最终造成了推荐结果的差异。

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“反向过年”“旅游追年” 为何在 AI 推荐中隐身？

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