当大模型技术初露锋芒时，许多人曾畅想用AI替代人工制定旅行计划，让虚拟导游成为出行标配。然而这种期待很快被现实击碎——早期模型生成的攻略常出现西湖收门票、杭州到千岛湖仅需50分钟的荒诞错误，暴露出AI在路径规划中的致命缺陷。
旅游路线规划的复杂性远超想象。要生成合理行程，需整合景点开放时间、交通耗时、预算控制等海量数据，其中部分信息甚至未被系统收录。这种数据缺口导致AI陷入"巧妇难为无米之炊"的困境，只能通过虚构信息完成指令，最终产出漏洞百出的方案。
破解这一难题的关键在于精准地图数据的支撑。百度地图最新推出的小度想想2.0系统，通过整合深度旅行信息与用户生成内容，构建起覆盖出行成本、时间规划、景点关联的立体数据库。当用户输入"国庆杭州四日游"需求时，系统能自动生成兼顾效率与体验的行程方案。
测试显示，该系统规划的西湖首日行程颇具巧思：上午北线漫步、午间就近用餐、下午西线深度游，连茅家埠、九溪烟树等小众景点都被纳入考量。次日转战灵隐寺与龙井茶区，第三日专攻宋城演艺，末日集中游览良渚古城遗址与博物馆，夜间安排玉鸟集美食体验，形成张弛有度的节奏把控。
创新功能不仅限于文字规划。系统可将行程转化为手绘地图，直观展示景点间距与交通方式建议，支持一键生成多日路径规划并导入导航。更突破性的是行程分享功能，用户可与同伴协同修改，通过社交平台实时同步，实现真正的集体决策。
地图软件的AI化改造已渗透至基础功能。在默认搜索框中，用户无需记忆精确地名，通过自然语言描述即可定位目标。询问"余杭区优质企业"可获取职场建议，搜索"带跑道公园"能推荐健身场所，甚至在河坊街游玩时询问火锅推荐，系统都能基于上下文给出精准答案。
技术架构的革新是支撑这些功能的核心。传统地图软件依赖语音转写、文字搜索、路径规划三套独立系统，信息传递易产生偏差。百度采用的百亿参数MoE模型将各环节整合为端到端系统，实现语音理解、意图识别、信息检索、路径规划的协同运作。该模型吸收了超3亿个POI数据，包含营业时间、客流状况、用户评价等深度信息，使复杂需求解析成为可能。
导航功能的升级同样显著。车道级导航可实时分析路况，提前建议变道避开拥堵。行程中变更目的地时，用户可直接唤醒语音助手调整路线。这种交互方式与车载系统高度契合，实测显示系统响应迅速，支持随时打断重新提问，其流畅度令人联想到OpenAI的实时对话技术。
从行前规划到途中指引，AI技术正在重塑地图软件的定位。它不再仅仅是导航工具，更进化为能理解用户意图的智能伙伴。当系统准确推荐符合口味的餐厅，或是在高速上提醒服务区距离时，这种自然交互的体验已模糊了工具与伙伴的界限，让科幻电影中的智能助手逐渐走进现实生活。
