中新经纬2月13日电 题：智慧文旅“开挂”，创新与隐私如何鱼和熊掌兼得？
作者 周慎 中国科学技术大学科技传播系副研究员、中国科大先研院-黄山旅游人工智能文旅融合研究院执行院长
近期，多地文旅产业加速智慧化升级，山东泰安市升级智慧文旅服务，上线AI数字人导游与“智慧伴游”服务，助力泰山文旅产业发展。北京市文化和旅游局等多部门联合推动的北京乡村旅游智慧平台“漫游京郊”正式上线。
当前智慧文旅呈现出强劲的爆发力，是“政策引导”“供需矛盾”“技术发展”与“场景创新”四股力量共同作用的结果。对于旅游城市而言，发展智慧文旅正是将文旅业打造成为支柱产业，因地制宜发展新质生产力的具体体现。
重塑文旅行业生态
当前游客心理已发生根本变化，从“走马观花”转向“深度体验”，从“从众打卡”转向“个性定制”。而传统文旅供给侧存在服务同质化、响应滞后、人力成本高的问题，这种供需鸿沟迫切需要通过技术手段来填补。
笔者认为，AI带来的最核心变革，是将文旅产业从“资源要素驱动型”重构为“数智创新驱动型”。过去，旅游城市的竞争主要依赖“自然景观”和“历史遗迹”，属于典型的资源要素驱动。而AI正在打破这种依赖，推动产业向数智创新驱动转型。数据(游客行为、文化内容、交互反馈等)成为与土地、资本并列的关键生产要素；利用AIGC(人工智能生成内容)和虚拟现实技术，可实现“无中生有”的新供给；AI智能体可以提供千人千面的伴游服务，实现从被动的“人找景”向主动精准的“景找人”跃升。
人工智能在“十五五”期间成为重塑行业生态的核心驱动力，关键体现在“个性化服务的深度”与“资源配置的精度”两个维度。
在提升游客体验方面，AI正在推动旅游服务从“千人一面”向“随身管家”的质变。传统的个性化往往停留在“猜你喜欢”的浅层推荐，而AI时代的超个性化则意味着构建一个完全以游客个体为中心的“独家世界”。在行前、行中、行后全流程的智能化陪伴，不仅提升了便捷性，更赋予了旅游过程情感价值和沉浸感。
在提升行业运营效率方面，AI正在助力企业降本增效。AI预测性分析模型能够实现动态定价与资源调度，最大化收益并避免闲置。大模型驱动的智能客服能处理大部分常规咨询，释放人力专注复杂需求。AIGC技术让创意内容的生产成本大幅降低，使得高频次、高质量的品牌曝光成为可能。最终，AI将构建起游客体验更优、企业效益更高、市场反应更灵敏的现代化文旅产业新生态。
数据管理是主要挑战
然而，这种高度个性化的服务背后，是对游客数据的大量采集和使用，也带来了隐私边界如何守护的新课题。
以“AI智能伴游”而言，基础数据包括用户的身份信息、历史消费记录、偏好标签，以及实时情境数据如地理位置、移动速度、停留时长、天气状况等。“全域游客监测”的数据来源则更为广泛，包括运营商信令数据、景区闸机通行数据、交通记录等。这些数据共同构成了一个数字化的游客行为映射，既包含了“他是谁”的基础属性，也捕捉了“他在做什么”的实时状态。
隐私泄露风险存在于多个关键节点。首先，源头采集环节是风险的第一道关口，主要表现为“过度索权”与“知情权缺失”。有些APP或小程序往往强制要求获取超出服务必需范围的权限，如读取通讯录、短信记录或采集高敏感的人脸生物特征。
其次，数据传输环节因旅游场景的高移动性和网络开放性而变得极为脆弱。公共Wi-Fi若未采用高强度加密，黑客易截获传输中的身份与位置信息。
再次，在存储与处理环节，若缺乏严格的分级授权与审计机制，内部人员可能违规导出或倒卖数据，造成内部泄露。
此外，数据共享与交换环节，为提供一站式服务，数据需在服务商、酒店、票务平台等多主体间流动。如果API接口缺乏严格安全认证，或隐私协议权责不清，数据一旦流出便可能失控，导致被用于营销骚扰甚至因供应链安全短板致使整个数据链崩溃。
三个维度构建平衡机制
要在便捷精准与隐私保护之间找到平衡点，需要从技术架构、合规管理、用户交互三个维度构建一套“最小化、透明化、可控化”的平衡机制。
个性化推荐并不意味着需要获取用户的所有信息，应当严格遵循“最小够用”原则，按具体场景申请权限。要构建“透明可控”的用户交互界面，让隐私保护可见、可操作，例如在APP中设置“隐私看板”，清晰地展示数据被读取及使用目的。还需设定数据“保质期”，在游客离开景区后自动清除精确轨迹，仅保留宏观统计数据，并建立“数据信托”或第三方监管机制，尤其对涉及多方共享的数据平台。
为应对数据安全挑战，目前行业普遍构建了“技术+管理”的双重防御体系。实行全生命周期加密，行业广泛采用HTTPS/TLS协议确保游客在预订、支付或连接景区Wi-Fi时的数据传输安全，同时对数据库中的身份证号、人脸特征等敏感字段进行高强度加密存储。实施多因素认证与最小权限访问控制，限制内部人员数据接触范围；广泛应用数据脱敏与匿名化技术，如在统计客流时采用差分隐私，确保宏观趋势可见而个人身份不可反推。
关于文旅场景中的隐私边界界定，可以秉持三个原则：
收集的数据是否是提供服务不可或缺的？用户是否明确知道数据被谁用、怎么用？服务结束后，数据是否被及时删除或匿名化？其背后的核心原则是“场景相关性”与“用户预期一致性”，即数据的收集必须服务于当前功能且符合用户的心理预期。
以游客的实时位置信息为例，合理的边界在于游客主动寻求服务(如导航)或景区进行宏观安全管理(如防踩踏热力图)。若在后台隐蔽追踪轨迹、将位置与身份永久绑定建档，或未经授权倒卖数据，则明显越界。
消费记录的使用亦同：用于售后服务或可关闭的个性化推荐属合理范畴；若用于“大数据杀熟”或跨平台共享导致营销骚扰甚至歧视，则属严重侵权。总之，隐私边界在于用户是否拥有对数据的“控制权”，任何超出授权初衷或剥夺用户选择权的使用方式，都应被视为越界。
展望未来，“隐私友好型”的智慧文旅将不是一个单纯的合规概念，而会演变为行业的核心竞争力和信任基石。隐私保护能力的强弱，将直接决定企业的生存与品牌溢价。
“隐私友好型”智慧文旅将呈现“数据极简”与“端侧智能”深度结合的特点。“数据极简”是一种“按需索取、即用即弃、最小留存”的治理哲学；“端侧智能”则在终端或边缘侧完成计算，仅上传必要的脱敏结果，从源头减少个人数据流转风险。
引入隐私增强技术有助于打破“数据必须集中共享才能产生价值”的悖论。例如联邦学习可在不交换原始数据的前提下，让各方共同训练更精准的推荐或预测模型；差分隐私技术通过添加数字噪声，使攻击者无法反推个人身份，却不影响统计准确性，让景区可无忧发布实时拥堵指数等宏观信息。
还可借鉴国外OPAL（开放算法）机制，通过“让算法去找数据，而非数据找算法”的范式革命，重构数据协作逻辑。数据持有者无需转移原始数据，而是允许经安全审核的算法探针进入本地“安全屋”运行，仅带回脱敏结果。这种“数据不动，价值流动”的模式，既能打破数据孤岛、实现业务价值，又通过代码治理确保隐私安全，为智慧文旅建立起开放高效且合规可信的数字底座。(中新经纬APP)
