《Journal of Destination Marketing & Management》：From smart destinations to cognitive destinations: The next evolution in AI-driven tourism by 2050
编辑推荐：
智能目的地的快速发展通过整合数字技术、实时数据分析（real-time data analytics）和超连接性（hyper-connectivity）重新定义了旅游业。然而，下一前沿在于认知目的地（Cognitive Destinations, CTDs）的
智能目的地的快速发展通过整合数字技术、实时数据分析（real-time data analytics）和超连接性（hyper-connectivity）重新定义了旅游业。然而，下一前沿在于认知目的地（Cognitive Destinations, CTDs）的出现，它通过嵌入人工智能（artificial intelligence, AI）、机器学习（machine learning, ML）和神经自适应系统（neuroadaptive systems），超越了传统智慧旅游，创建了完全响应、自我优化的旅游生态系统。本文探讨了从数据驱动自动化向情境感知认知（context-aware cognition）的范式转变，在此转变中，目的地动态预测并适应旅行者需求、可持续性挑战和城市韧性。通过整合认知计算（cognitive computing）、以人为中心的人工智能（human-centric AI）和行为分析（behavioral analytics）的概念，研究人员提出了认知目的地模型（Cognitive Destination Model, CDM），该模型超越了被动数据处理，转向旅游管理中的主动决策和情感智能（emotional intelligence）。通过对向认知智能转型的目的地进行比较分析，本研究识别了塑造智慧旅游未来关键的技术推动因素、治理挑战和伦理考量。到2050年，最具竞争力的目的地预计将不仅仅是智能的，而且是认知增强的——能够实现实时学习、超个性化（hyper-personalization）和自主可持续性管理。认知旅游目的地的概念被呈现为智慧目的地范式的进化扩展，为政策制定者、行业领导者和研究人员提供了从智慧向认知旅游生态系统转型的路线图。
**1. 引言**
旅游正在从通过物联网（IoT）、平台和分析优化的数字“智慧”目的地，向能够实时学习、适应和决策的认知目的地（Cognitive Destinations）转变。这种演变直接建立在智慧旅游目的地（Smart Tourism Destinations, STDs）的基础设施之上，但通过整合分布式人工智能（AI）、联邦学习（Federated Learning）和超低延迟网络，克服了其静态、基于规则的限制，实现了大规模的情境感知管理和超个性化体验。现代游客越来越期望利用信息与通信技术（ICT）的全部潜力，包括定位与路线规划、实时数据获取以及社交网络分享。智慧旅游目的地（STD）文献回顾显示，大多数旅行活动（如搜索景点、预订交通住宿）通过智能设备进行，这促使目的地采用集成解决方案，涵盖数字基础设施、人力资本和制度支持。智慧目的地需建立在云服务、物联网（IoT）和终端用户互联网服务系统三大基础之上。智慧旅游技术（Smart Tourist Technologies, STT）旨在数字化旅游生态系统中的系统、流程和服务，需具备可访问性、信息丰富性、互动性和个性化四个关键属性。新冠疫情（COVID-19）显著提高了游客对信息可靠性和透明度的敏感性。这些进步催生了智慧旅游目的地（STD）模型，但其大多将技术视为功能性工具而非转型催化剂。ICT仍未发挥全部潜力，新一代基础设施（如6G网络）将支持车对车（V2V）通信、自主移动和实时健康监测等新服务。然而，互操作性和数据碎片化仍是实现智慧生态系统潜力的重大障碍。一个明确的研究空白已经出现：目的地管理仍主要基于规则且孤立。本文旨在概念化并论证认知旅游目的地（Cognitive Tourist Destinations, CTDs）作为STD的下一进化步骤，定义为能够实时收集、解释并生成情境感知响应的系统。
**2. 智慧旅游目的地的当前模型：系统性挑战与演化张力**
智慧旅游目的地（STD）已成为旅游研究和实践的主导范式，通过ICT基础设施、物联网（IoT）网络和分析平台，实现了资源协调、运营效率和个性化游客体验。然而，STD实施面临几个系统性张力：数据互操作性与集成挑战、分析能力（描述性和诊断性为主）不均衡、治理安排导致技术孤立或集成、以及个性化受限于隐私法规和数据孤岛。智慧旅游的治理是分布式的，涉及公共机构、私营企业和居民游客。智慧目的地可类比为有机体：传感器作为“触觉”，通信基础设施作为“神经系统”，云平台作为“大脑”，智慧移动性作为“循环系统”，网络安全作为“免疫系统”。人工智能（AI）和机器学习（ML）广泛应用于聊天机器人、推荐引擎和运营优化。尽管STD模型取得进展，但缺乏统一评估框架，且客户端模型仍静态。技术基础设施与社会治理过程是互补层，共同构成复杂适应系统。认知目的地（CTD）的范式转变在理论上基于复杂适应系统理论、社会技术系统理论和集体智能理论。STD研究存在实证结果不一致和方法论差异，许多目的地仍面临数据孤岛、互操作性和利益相关者协调障碍。目的地数字成熟度不均，从新兴数字目的地到成熟的智慧目的地再到早期认知目的地，其转型路径应理解为分阶段和有差异的过程。
**3. 迈向认知旅游目的地：概念与基础**
认知旅游目的地（CTD）被理解为智慧旅游目的地（STD）的进化延伸，而非替代模型。CTD利用信息技术、人工智能和人类认知来改善城市服务和资源分配决策，实现从预编程数据驱动管理向自学习、持续适应性智能系统的根本转变。CTD的关键属性包括：实时情境感知智能、多源反馈集成（来自客户关系管理系统、旅游应用、可穿戴设备）、个性化（AI模型识别游客偏好）、自主多智能体学习策略（结合联邦学习FL）、以及将机器学习与人类专家洞察相平衡的人机协同人工智能系统（human-in-the-loop AI systems）。CTD还应实现一套关键价值指标（Key Value Indicators, KVIs），包括环境、经济和社会可持续性、隐私与保密、数字包容和电子治理。表2展示了针对过度旅游、可持续性盲点和居民包容等问题的响应机制。
**3.1. 从“知识”到“智慧”**
从基于数据的STD向CTD的转变，可通过数据-信息-知识-智慧（DIKW）层级理解。CTD的独特之处不在于数据输入扩展，而在于处理数据的智能机制（自适应学习模型、持续推理能力、情境感知推理架构）。“知识”指AI系统获取和存储的事实信息，而“智慧”涉及在情境、伦理和有效方式下应用知识，考虑长期后果。当前STD大多处于“信息”阶段，向“知识”过渡，但面临数据碎片化、缺乏多源数据汇聚、实时反馈集成困难等挑战。为解决数据异质性问题，提出了基于层的“城市数据湖”设计。先进AI学习策略（强化学习和联邦学习）对增强实时决策至关重要。此外，需要解决自适应服务的个性化问题，以及旅游利益相关者间因专有数据管理系统导致的智能孤立。这些变化需要城市人力资源的新技能框架，包括数据管理、数据保护影响评估（DPIA）和AI素养。
**3.2. 技术解决方案**
新兴技术如自主车辆网络和神经自适应系统需要向6G赋能的认知架构转变。6G网络预期提供更高数据传输速度、更低延迟和能耗，支持更多同时连接设备（如联合通信与感知JCAS）。物联网正扩展为万物互联（IoE）。AI必须集成到CTD服务和通信系统中，AI辅助网络将负责自动覆盖适应、隐私保护和网络安全。为保障隐私，必须实施隐私保护分析技术，主要机制是联邦学习（Federated Learning, FL），它允许协作模型训练而不共享原始本地数据。FL的基本过程是：每个系统用本地数据训练“种子”模型，仅将改进后的模型发送至中央服务器，服务器组合后分发新模型，循环直至收敛。此外，可采用差分隐私、同态加密和安全多方计算等增强隐私的技术。表3总结了STD和CTD在数字基础设施、AI驱动决策、实时适应、个性化、联邦学习、伦理AI等方面的关键差异。从STD到CTD的技术转型涉及从集中式描述性数字基础设施向分布式、自适应、AI原生架构的演变，联邦学习、6G、分布式AI和情境感知分析等支持这一转型。
**3.3. 实施挑战与障碍**
向CTD转型面临技术、治理和社会挑战。需平衡实时数据分析与游客监控、数据隐私和人本AI决策的伦理考量。实施成本可通过中期收益证明，但短期需新投资模式和多方利益相关者合作。需关注特殊群体（儿童、性别/生理/神经多样性游客）。跨目的地无缝服务仍需开放API和行程图。CTD处理个人和行为数据，数据保护至关重要，需知情同意、匿名化和透明度。应防止AI操纵游客决策。数字鸿沟问题需通过包容性界面和人本服务替代方案解决。技术环境成本（尤其是生成式AI的高能耗）需通过绿色IT实践和分布式模型降低。AI本身还需解决歧视、行为助推、知情同意以及文化真实性保持等问题。此外，STD概念尚未统一，CTD应被视为STD的下一阶段或第二代，保留其核心基础设施和原则，同时增加AI驱动的认知能力。这种转型还涉及社会、经济和文化影响，包括劳动力转型、数字公平、旅游利益再分配以及社区文化保护。
**4. 结论**
**4.1. 理论意义**
本批判性反思分析了STD向CTD的演变。STD基于数据收集与分析，而CTD代表向基于AI和自学习系统的更复杂方法的理论转变。STD实施的主要局限在于缺乏高阶解释性和治理框架。STD-CTD过渡突出了：集成数据收集（来自多种来源）、高级个性化（ML支持的实时推荐）、智能自动化（AI优化资源分配）、统一目的地平台（集中式但隐私合规）以及数据治理（明确隐私、安全和伦理政策）。
**4.2. 实践意义**
目的地管理者应优先创建公私利益相关者协作生态系统，促进系统互操作性，并推动数字与分析能力培训。适应性治理模型和组织学习基础设施对于预测变化和创造共享价值至关重要。数字包容和公平应是核心考量，通过培训计划和可访问的数字服务防止技术排斥。CTD需要能力建设，大学和目的地管理组织（DMOs）应设计符合新兴技术范式的课程。此外，目的地应追求旅游子系统（移动、酒店、文化遗产）间的战略互操作性，以促进实时数据交换。最后，认知系统对可持续性和再生有显著意义，通过AI可以更有效监测环境影响并优化资源使用。
**4.3. 未来研究建议**
AI和机器学习的关键作用在于创新训练系统以保护数据隐私。联邦学习增强隐私和个性化，强化学习和预测分析允许目的地动态调整系统。集成AI基础设施与先进通信网络（IoT、6G、JCAS）并建立信任是重要研究领域。应建立促进创新与协作的生态系统，包括旅游企业、初创公司、大学和培训项目。最后，CTD应代表智慧旅游的下一个阶段，需设计促进公私合作的治理模型，并实施数据保护和隐私策略。未来研究应寻求CTD模型的实证验证，采用混合方法（结构方程模型、基于智能体的仿真、社会网络分析），并开发衡量目的地认知能力的指标。
**4.4. 局限性**
本文分析是理论性和综合性的，所提出模型的实证验证尚待进行。目的地多样性使泛化复杂化，技术的快速演进可能使某些工具过时。研究聚焦于旅游与AI驱动认知的交叉点，留下了相关主题（可持续性评估、伦理监管、跨部门整合）供未来探索。这些局限性将本文置于其概念范围之内，并为未来的实证与应用研究定义了议程。
