AI trip planner
ued体育旅行大模型与体育旅游AI助手
ued体育旅行大模型是ued体育AI面向赛事旅行的助手概念。它理解ued体育旅行需求，把比赛、日期、球场、城市、交通、酒店区域、预算和体育文化偏好转成可检查的约束。
它不是实时订房、购票、导航或出票系统。语言模型负责理解需求和组织方案；真实比赛、交通、酒店、开放时间、天气、签证与赛事更新必须来自可核查的数据源。
Workflow
旅行大模型怎样工作
User Request + Match Schedule + Venue + City + Transport + Hotel Area + Budget + Sports Culture
01
Constraint Extraction
提取固定比赛、时长、预算和偏好。
02
Trip Structure
区分比赛日、转移日和自由日。
03
Route
比较门到门交通与换酒店次数。
04
Budget / Risk
检查账单、缓冲和待核查项目。
05
User Revision
让用户调整优先级并确认方案。
Natural language
先判断比赛组合，不先编城市
“我从曼谷出发，想看两场比赛，10天左右，预算2500美元，不想每天换酒店，还想参观一个经典球场和一个体育博物馆。”
Bangkok10 days2 matches2500 USDFewer changesStadium + museum
系统应该追问什么？
旅行日期是否固定？比赛是否已有票？接受哪种跨城方式？预算是否包含国际机票？签证和入境条件怎样？只有确认比赛候选与真实日程，才能建立路线。
模型旧知识不能代替Current Schedule、Transport、Hotel、Official Venue Rules、Opening Hours、Weather、Visa和Event Updates。
Dynamic replanning
如果比赛时间改变，先保护什么？
- 正式比赛
- 跨城市必要交通
- 住宿
- 不可退款预约
- Stadium Tour
- 普通城市活动
比赛提前一天时，系统应先移动博物馆和城市Tour，而不是为了保留原计划让用户错过比赛。重规划也要显示改变造成的成本、取消风险和待确认项。
Reality check
ued体育AI与普通旅游推荐的区别
Context + Constraint，而不是“某城市值得去哪里”的通用列表。
| 普通旅游问题 | 体育旅行问题 | 新增约束 |
|---|---|---|
| 伦敦值得去哪里？ | 周六15:00比赛，住在交通枢纽，上午能去哪里并保证13:30开始向球场移动？ | 开球、入场、交通缓冲 |
| 三天去两座城 | 两场比赛相隔三天，是否应该跨城与换酒店？ | 赛程、疲劳、必要交通 |
本页面只描述产品功能规划。需要连接实时数据以后，才可能提供实时机票、酒店、火车、导航和价格。