AI赛事周边旅游3D路线生成与推荐系统

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI赛事周边旅游路线智能规划系统，帮助赛事组织者为参赛者和观众推荐个性化的周边旅游路线，提升赛事体验和当地旅游经济。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：赛事组织者输入赛事地点、时间、目标人群（如家庭、年轻人等）和兴趣标签（如文化、美食、自然等）
   2. 路线生成：系统使用LLM文本生成能力，结合当地旅游资源数据库，生成多条个性化旅游路线方案
   3. 3D可视化：文生图功能将路线关键景点转换为3D风格化图像，增强视觉吸引力
   4. 语音解说：语音合成功能为每条路线生成简短的语音介绍，包含特色亮点和实用信息
   5. 输出整合：系统将图文内容和语音解说整合为可分享的数字手册，支持网页和移动端查看
   
   注意事项：系统需考虑不同人群的体力水平和时间安排，提供半日游、一日游等不同时长选项，并标注交通方式和预计花费。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在策划马拉松赛事时，发现参赛者和观众常需要周边旅游建议，但人工设计路线耗时耗力。于是尝试用AI搭建了一个智能路线规划系统，效果出乎意料地好。分享下实现思路和关键环节，或许对同类需求有帮助。

1. 系统核心功能设计 系统需要解决三个核心问题：如何理解需求、如何生成合理路线、如何呈现结果。采用分步骤处理的方式，先收集基础信息，再通过AI进行路线编排，最后用多媒体形式输出。

2. 需求输入模块优化 实际测试发现，仅输入地理位置和日期还不够。我们增加了人群分类（如带儿童家庭/青年背包客）和兴趣标签多选功能（历史人文/网红打卡/自然景观），这些标签会直接影响后续AI的路线生成逻辑。

3. 智能路线生成策略 通过分析当地POI数据库，结合LLM的上下文理解能力，系统会先筛选出半径20公里内的候选景点。然后根据人群特征自动规避不匹配项目（如亲子游路线会过滤酒吧类场所），再按距离、开放时间、热门度生成3-5条备选路线。

4. 3D可视化实现技巧 用文生图模型转换景点描述时，发现直接生成3D地图容易失真。后来改为分步处理：先获取景点标准照片，再用AI转译成等轴视角的插画风格，最后拼接成路线图。关键是要控制生成时的prompt中加入"isometric view"和"tourist map"等限定词。

5. 语音解说调优经验 语音合成最初存在机械感强的问题。通过两项改进显著提升体验：一是在文本脚本中加入适当的停顿标记（如[breath]），二是采用多语者样本混合生成，使解说更自然。每条路线保持90秒以内的时长，重点突出特色项目和交通提示。

6. 输出方案设计 最终成果需要适配不同终端。网页版采用响应式设计，自动适配手机/电脑屏幕；移动端则生成带交互元素的H5页面，支持收藏和分享。特别加入了离线下载功能，方便用户在信号差的旅游区域查看。

7. 个性化细节处理 针对赛事场景的特殊需求，系统会标注各路线与赛事场地的往返时间，并估算全程步行强度（用颜色区分轻松/中等/高强度）。对于餐饮类推荐，额外显示人均消费区间和必点菜品。

在实际使用中，这个系统帮助赛事组委会快速生成了数十套差异化路线方案。有个意外收获是当地旅游局后来把这些路线整合进了城市旅游APP，形成了长期合作。

最近发现InsCode(快马)平台的AI生成和部署功能特别适合这类原型开发。他们的文生图接口直接可调用，还能一键把项目部署成在线服务，省去了自己搭建服务器的麻烦。试玩过几个旅游类demo，从输入需求到看到3D路线效果只要几分钟，对快速验证创意特别友好。

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   我需要开发一个AI赛事周边旅游路线智能规划系统，帮助赛事组织者为参赛者和观众推荐个性化的周边旅游路线，提升赛事体验和当地旅游经济。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：赛事组织者输入赛事地点、时间、目标人群（如家庭、年轻人等）和兴趣标签（如文化、美食、自然等）
   2. 路线生成：系统使用LLM文本生成能力，结合当地旅游资源数据库，生成多条个性化旅游路线方案
   3. 3D可视化：文生图功能将路线关键景点转换为3D风格化图像，增强视觉吸引力
   4. 语音解说：语音合成功能为每条路线生成简短的语音介绍，包含特色亮点和实用信息
   5. 输出整合：系统将图文内容和语音解说整合为可分享的数字手册，支持网页和移动端查看
   
   注意事项：系统需考虑不同人群的体力水平和时间安排，提供半日游、一日游等不同时长选项，并标注交通方式和预计花费。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果