十一假期在即，很多人开始规划假期出游。
不过相比以往，今年做攻略最“忙”的旅游规划师应该是各大AI模型。如果你只是用AI做旅游城市的游玩攻略，那还好，但如果你是户外爱好者，想要AI给你出一条爬山攻略，就要注意了。
最近AI给户外爱好者“指路”，就再次闹出笑话。
事情是这样的：来自湖南的杨师傅今年57岁，在宁波工作多年，平日里热爱运动、体能较好，一个风和日丽的周末，他前往宁波市鄞州区一处山域爬山，顺着步道登顶后，打算换一条新路下山，于是一路沿着小溪走，但走着走着发现路越来越难行。
情急之下，杨师傅向AI软件询问下山路线，AI回复称沿溪沟下行是错误方向，应绕开溪床往高处山坡走，他便按AI指引一路攀爬，但灌木丛密、坡陡路滑，在山间上上下下折腾了好几个来回，最终体力耗尽，彻底迷失方向，不得不报警求助。
第二天，获救后的杨师傅内心依然难平，诘问AI：“昨天不问你，我直接导航就好了”，想不到A I却回复他：“哈哈，确实！要是直接跟导航沿成熟线路走，就不会遭这么大罪！”这种事前闯祸，事后认错、事不关己的态度，让杨师傅又好气又好笑。
实际上，这不是第一次AI指路出岔子。
今年8月还有一条新闻，浙江杭州还有一位热爱户外的男子，因为半夜和老婆吵架，心情不佳，于是想外出散心，向AI寻求出行建议。在详细了解了他的心理状态、性格、身高和体能等情况后，AI推荐他去“浙西三尖”之一的童公尖观赏流星雨。
这童公尖是什么山呢？海拔1558米，常与太子尖、百丈岭并称为“浙西三尖”，但相比太子尖，童公尖开发程度较低，更偏向原生态无人区。结果这位男子从下午四点开始出发，爬到海拔1300米时，发现天色不对，又没有带照明设备，最后因为路线不熟，摔伤被困，只好报警求助，并成为“AI指路”事件里的又一新闻人物。
本寄望于让AI指条“明路”，但为啥AI总会不小心指条“迷路”还不“知返”呢？
近期，对此，记者采访了一位研究智能导航的业内人士，对方表示，其核心原因在于“AI目前还无法读懂地图”，他称：“大语言模型（LLM）的构建设计，是用于预测序列中最可能出现的下一个词，但地理信息的构建，却是根据物理世界的具体事实组成。因此，当大语言模型无法理解地图或验证真实世界的位置，它可能就会用一个听起来合理的预测词汇来填补空白，而不是给出地理上的准确答案。”
以豆包为例，记者了解到，AI思考户外路线，实际上是通过阅读全网公开文字资料（游记、登山攻略、地形描述）做文字推理，但其并没有卫星实时地形扫描或现场路况传感器。但正规地图导航则是采集过真实存在、可通行的步道、公路；因此野山区域绝大多数根本没有录入地图路网。根据高德云图科技有限公司解决方案架构师付洋此前表示，高德地图数据来源主要包括三个阶段：早年第一阶段为大数据阶段，通过传统的地图数据地面采集，包括步采、车采、自行车采三种；第二阶段为全面机器学习阶段；第三阶段为大模型阶段，则主要通过智能推荐众源采集任务，整体提升数据采集效率和准确率。
大模型阶段数据分类和用途
那么AI又能否针对道路避险给出建议呢？记者以“在六片山溪沟迷路，如何找到出口”为例进行了测试，AI给出的道路建议是“向高处山坡斜向绕行”，但实际上这是来自户外通用避险知识：不要顺着干溪谷往下走，避免山洪风险。因此，模型无法判断眼前这片山坡是否属于悬崖或密林，更不会动态感知你的真实体力、脚下路况、天色、手机电量等。因此其可能给出文字层面的避险逻辑，但却未必是一条真实可行的路。
即便是一些内置有导航功能的AI聊天系统，尽管其底层调用第三方地图服务商数据，但也只能用于日常出行攻略或户外安全尝试；至于空间定位、地形判断以及未开发却在自媒体上出现过的野山区域，专业地图厂商本身可能不会标注野山、险路，AI却会收录其中。
“空间智能不仅关乎位置与路径的简单展示，更关乎对真实环境的理解、推理与交互能力。”一位业内人士表示。
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文、图/广州日报新花城记者：程依伦
广州日报新花城编辑：张丹
