科技创新与青年实践 南昌大学团队打造景区AI数字人导游

以灵山胜境场景，探索集信息服务、智能问答与游客互动于一体的智慧文旅新体验

景区智能导游数字人系统首页，以统一入口汇集景区资讯与核心服务

本网讯在第十五届“中国软件杯”大学生软件设计大赛A5赛题“景区导览服务AI数字人”中，南昌大学NCTRA团队围绕游客行前规划、现场导览、信息查询和体验分享等需求，构建“景区智能导游数字人系统”。项目以灵山胜境为应用场景，将景区资讯、分类内容、游客社区与AI语音导游整合到同一平台，尝试以更自然、更连续的交互方式提升景区公共信息服务体验。

项目定位这是一套面向景区服务场景的可运行原型系统，重点验证大语言模型、景区知识库、实时工具与数字人形象的工程化协同。

从分散查询到一站式服务，串联游前、游中与分享场景

传统景区信息常分散在公告、攻略、地图、售票页面和线下服务窗口之间。游客为了确认开放时间、门票信息、景点特色或游览建议，往往需要在多个页面反复切换。针对这一痛点，团队以“一站式”为产品主线，在首页集中呈现景区概况、推荐内容与服务入口，并通过分类文章帮助游客快速了解景点文化、游览须知和特色内容。

平台不仅承担标准化信息发布功能，还设置游客社区，支持用户发布文字与图片、浏览他人体验并进行互动。这样一来，官方景区知识与游客真实感受能够在同一服务空间中互相补充，使平台从单向信息展示进一步延伸到内容交流与体验沉淀。

系统通过景区知识、AI数字人和游客社区三个入口组织核心服务

分类文章页面集中展示景区文化、游览提示与推荐内容

数字人“灵灵”成为交互入口，让游客可以直接“开口问”

系统中的AI数字人“灵灵”是核心交互入口。游客既可以输入文字，也可以通过语音提出问题，咨询范围覆盖景区介绍、门票信息、游览路线、天气提示和当前时间等常见场景。数字人以Live2D可视化形象配合语音合成进行回应，让信息查询更接近日常交流，也为不熟悉复杂页面操作的老年游客、亲子游客等群体提供更直观的使用方式。

在交互设计上，数字人页面保留对话记录、文本输入和快捷操作区域。当数字人前端服务暂时不可用时，系统还设计了纯文本对话入口作为降级方案，尽量保证核心问答能力不中断。这种“语音优先、文本可用”的双模方式，兼顾了体验表现力与基础服务的稳定性。

AI 数字人导游页面融合人物形象、文本对话、语音交互与快捷服务入口

知识库与ReAct智能体协同，让回答有依据、能调用实时工具

为了避免通用大语言模型脱离具体景区语境，项目将5份灵山胜境官方文档整理为知识素材，通过文本切分、向量化和持久化存储，构建面向景区问答的RAG知识库。游客提问后，系统先从ChromaDB中检索相关资料，再把检索结果交给大语言模型组织答案，使回答尽可能建立在景区官方内容之上。

在此基础上，团队采用ReAct智能体组织“理解问题—选择工具—获取结果—生成回答”的流程。对于景区背景、景点文化等问题，智能体优先调用知识检索；对于天气和时间等具有时效性的内容，则调用相应工具获得实时信息。知识库负责提供稳定的领域事实，实时工具负责补充动态信息，两者共同构成数字人回答的支撑体系。

系统采用分层架构，将Django业务平台、数字人服务、智能体工具与数据资源进行组合

技术路径Django承载内容与用户服务；ReAct Agent编排问答和工具调用；Qwen3－Embedding与ChromaDB构建景区知识检索；Live2D与语音合成负责数字人的视听表达。

工程化整合四大功能模块，形成可运行、可部署的原型系统

从产品形态看，系统已形成首页资讯浏览、分类文章阅读、游客社区交流、数字人语音导游四大功能模块。各模块运行在统一的Django平台中，用户无需在多个应用之间切换；数字人前端通过嵌入式页面与主站衔接，在保持两个系统独立维护能力的同时，提供连贯的使用体验。

部署方面，原型由Django主站、数字人后端和数字人前端三个服务进程组成，团队设计了统一启动脚本进行管理。这一方案把内容平台、AI问答和数字人渲染组合成完整链路，为后续功能测试、场景迁移与迭代优化提供基础，也体现了项目从单点技术演示走向系统集成实践的思路。

游客社区为游记分享、图片发布与互动交流提供空间

面向真实文旅服务需求，持续完善知识更新与场景适配

团队认为，景区数字化并不只是把介绍内容搬到线上，更重要的是理解游客在不同时间、不同地点提出的问题，并以更低的操作成本给出清晰回应。此次参赛实践把官方内容、游客交流、实时信息和数字人交互放在同一系统中，展示了AI技术服务文旅场景的一种可行组合方式。

下一步，项目将围绕知识库增量更新、多轮对话、路线推荐、弱网环境适配、实时客流与票务工具接入、多景区迁移等方向继续完善。同时，团队计划通过更充分的用户测试，检验回答准确性、响应效率、语音交互体验和不同人群的使用便利度，为原型从赛事展示走向更成熟的场景验证积累依据。（彭俊哲、苑鼎祥、白可）

责任编辑：刘玉晨