AUMA与Prognos AG发布报告《AI时代的会展业，在实验与融合之间》：70%德国主办方已用AI
AUMA研究报告：AI时代的会展业，在实验与融合之间
德国展览业协会AUMA联合Prognos AG于2025年发布报告《AI时代的会展业，在实验与融合之间》，指出AI被主办方视为2030年前影响德国会展业最大的变量，53%的主办方将其列为未来五年最大变革力量。
AUMA与Prognos AG报告给出德国展览业AI应用的量化画像与79个应用场景的潜力—投入评估，为主办方和展商的AI优先级排序提供了可参照的方法论与数据基础。
德国展览业协会AUMA联 Prognos AG 发布《AI时代的会展业，在实验与融合之间》（Messen im Zeitalter von KI,An der Schwelle zwischen Experiment und Integration）。报告发表于2025年，并展望到2030年，下面是报告给决策层的十大结论：
10 条核心结论
AI 被德国展览业公认为 2030 年前影响最大的变量：53% 的主办方把 AI 列为未来五年最大变革力量（上年 49%），排在数字化（35%）、可持续/ESG（26%）、地缘政治（24%）之前。
渗透率已过临界点，但深度不足：70% 的主办方从业者 2025 年在个人工作中使用 AI（同比 +14pp），但用途高度集中在写文案（56%）、聊天机器人/虚拟助手（41%）、数据分析（31%）。ChatGPT 仍几乎等同于"AI 应用"，Copilot 次之。这是"工具级使用"，不是"业务级重构"。
机会共识极强，阻力在能力而非意愿：72% 视 AI 为机会（上年 63%），仅不到 4% 视为风险。但 75% 认为"AI 集成"是近期最大挑战（上年约 50%）；最大障碍是员工能力不足（24%），其次是社会/企业观念、监管；最大痛点是"识别与自己相关的用例"。
规模决定一切：>500 人的主办方中 56% 正在制定 AI 战略、19% 已成型；<50 人的主办方 80% 无战略或未具体化，且无一家认为 AI 机会"很高"。文本类免费工具的使用率也呈 30%/51%/69% 的规模阶梯——说明差距源于知识扩散与岗位专业化，而非单纯钱。
79 个应用场景的方法论可信：从 10 万项技术库 + 4000 篇媒体文章 → 3000 项 → 约 300 项 → 长名单 120 → 短名单 79；由 23 位专家（14 主办方 + 7 展商，权重 2:1）打分（占 75%）+ AI 推理打分（占 25%），效力（Aufwand）仅由专家打分。评估维度：降本/成本效率、观众体验质量、适用广度。
总体分值：潜力 3.2 / 投入 2.8 / 性价比 1.2（5 分制）。八大领域中性价比最高的是营销（1.5）与观众管理（1.4），最低是物流（1.0）；潜力最低的是观众体验（2.9）。
四象限结论：10 个"速赢"、17 个"重要工程"、8 个"填空项"、44 个"时间黑洞"。 速赢集中在营销（5 个）与贴近观众的交互；重要工程集中在安全监控（5）与分析度量（4），基本都在后台运行；时间黑洞集中在观众体验（15）与场馆管理（12），共同特征是软硬件耦合、无法即插即用、需专才运维。
技术成熟度雷达：17 个"立即行动"、51 个"准备"、11 个"观察"。 "立即行动"里 6 个是速赢、7 个是重要工程——意味着优先级判断在两套方法下高度一致。
最高价值集群不是"炫技"，而是"简化客户旅程 + 证明成效"：展商需求变化最剧烈的一项是效果证明（66%），且已不满足于"到访人数"这类量级数据，要的是停留时长、视线方向、兴趣画像等可用于会后跟进的颗粒数据。这正是主办方数据资产变现的入口。
产业链权重明显偏向主办方：主办方（尤其自有场馆型 venue-based）掌握观众/展商双边数据、App 入口、门禁与场地系统，因此是数据运营与变现的天然枢纽；场馆方价值在能耗、安防、物流与数字孪生（降本为主）；搭建商/单点技术（翻译、导航、排队）属工具层，易采购、难形成壁垒。
报告摘要翻译：
Part.01
前言：在实验与融合之间
人工智能正在改变会展业：步伐坚定，且速度日益加快。几年前还如同天方夜谭的技术，如今已成为众多从业者的日常工作中司空见惯的一部分：文本与图像生成器为市场部门提供支撑，聊天机器人引导观众寻路问询，而基于数据的分析则优化着展台亮相的策划、执行与评估环节。
会展业由此正处于"实验"与"融合"之间的门槛之上。本研究正是立足于此。
借助《AI 时代的会展业：在实验与融合之间》这一报告，AUMA（德国会展业协会）与 Prognos AG 共同呈现了一幅兼具行业现状描摹与前瞻视角的图景。研究揭示了德国会展业在 2025 年所处的位置、哪些应用已经成功落地，以及哪些发展路径将在未来数年愈发重要。其基础包括一项大规模的行业问卷调查、技术趋势分析，以及专家访谈。成果是一幅层次分明的画面：德国会展业以开放、务实的态度面对 AI，并明显聚焦于商业价值——在它眼中，AI 带来的机遇远多于风险。
2025 年，已有 70% 的会展主办方在使用 AI 赋能的工具，主要用于文本生成、聊天机器人和基于数据的分析。个性化观众引导、智能化成效评估以及营销自动化被视为潜力尤为突出的方向。本研究识别出 79 个具体的 AI 应用领域，并依据其潜力与技术成熟度加以归类，而技术成熟度又被作为推导"应用阶段"的核心维度。由此形成了一幅清晰的图景：这项技术已在广度上普及，但其战略性的、以价值创造为导向的运用才刚刚起步。
然而，在所有发展的中心，始终是人。AI 无法取代面对面的亲身相遇，但它可以为此做准备、加深它、并延长它。它帮助人们让内容更具相关性、流程更高效、人脉对接更精准。由此，它强化了会展业的核心价值：通过人际互动促成商业。
未来的会展不会因此变得更"技术化"，反而会变得更"人性化"：组织更智能、体验更个性、评估更数据驱动，同时又以直接相遇和真实信任为鲜明特征。
AUMA 希望借这份研究报告，激发关于会展业智能化转型的讨论，并为展商、主办方和观众提供方向指引。这份出版物被视为一个指南针，适用于技术与相遇正在重新结合的时代。未来由 AI 驱动，但会展依然以人为本，无法被 AI 所取代。
Part.02
执行摘要
人工智能被会展主办方视为到 2030 年前将最深刻地改变德国会展业的关键发展。在实践中启用 AI 的起点，在于了解可能的 AI 应用领域及其潜力与投入。本研究的目标，是在一个复杂且动态增长的 AI 格局中提供方向指引，并指出未来的发展路径。
本研究分为三个部分。
第一部分呈现了对主办方、展商以及观众的问卷调查结果。由此可以推导：会展行业正处于迈入广泛接受阶段的前夜——届时 AI 将成为会展体验中的一项标准功能。这一点不仅体现在观众与展商的 AI 亲和力上，也体现在主办方工作领域中 AI 的运用上。由此可见，AI 如今已得到广泛普及，且仍在不断增长，未来数年将被运用到更多应用场景之中。2025 年，70% 的受访者表示，自己在个人工作领域中使用了 AI 应用。与 AUMA《2024 年主办方展望》中的调查相比，这意味着上升了 14 个百分点。其中可见：AI 的运用目前往往还集中在个别工作领域——尤其是文本辅助，以及聊天机器人与虚拟助手的情境。
在会展行业中，AI 被明确视为机遇。72% 的主办方受访者抱持以机遇为导向的视角看待 AI，仅有不到 4% 的人更多地将其视为风险。除资金实力外，可用的人力储备对 AI 的运用也起着决定性作用。因此，当前最大的机遇首先落在大型会展主办方身上。
尽管如此，AI 也日益被视为一项挑战。四分之三的受访者认为，AI 应用与流程的整合，是近未来将影响会展行业的挑战——而在 AUMA《2024/2025 年主办方展望》中，持此看法的人还不到一半。被视为核心挑战的，是相关应用场景的识别。
第二部分识别、评估并归类了 79 个 AI 应用领域。本研究将"AI 应用领域"定义为在会展情境下所履行的功能。例如内容与文本生成正日益借助 AI 完成。潜力—投入比（Ratio）最高的应用领域，具有高度的客户贴近性——例如来自"观众管理"和"营销"领域的应用。与之相对，许多被归为"重要项目"的 AI 应用领域主要在后台发挥作用。总体而言，潜力—投入矩阵共显示出 10 个"速赢项（Quick Wins）"和 17 个"重要项目"。这一归类促使人们批判性地质疑具体的"收益—成本"关系，并有意识地进行优先级排序。整体上，这些分析结果为决策提供了一套全面、以应用为导向的信息基础。
潜力—投入评估之外，还辅以"应用阶段（Adaptionsstufen）"的呈现。它们就各应用领域的技木成熟度及市场普及度提供指引。具体而言，本研究将 AI 应用领域划分为"立即行动（handeln）"（17 个）、"做好准备（vorbereiten）"（51 个）和"持续观察（beobachten）"（11 个）三类。一张技术雷达显示：在"立即行动"类别中，首要的是"速赢项"（6 个）以及"重要项目"（7 个）。这意味着：整体分析推导出了明确的优先级建议。与此一致的是，这一系列优先应用领域中——尤其是营销领域的部分——已在会展业务中站稳脚跟。
第三部分着眼于一个日益由 AI 驱动的世界中的会展。基于此前的研究发现，报告描绘了四个未来图景。这些未来图景的区别在于：AI 是被受限地、在后台发挥作用，还是作为新商业模式中心里显见且颠覆性的存在。它们各自强调了不同的侧面：
作为"数据孤岛"的会展——本地 AI 作为效率助推器
体验式会展 4.0——感官的游乐场
AI 平台与 App 应用市场——会展作为生态系统运营者
永远在线（Always-On）的混合平台——会展作为持久、互联的平台
这些未来图景旨在启发思考，并从不同视角反映可能的发展。未来图景呈现的是"思考空间"——它们尖锐化、激发灵感、提高敏感度，从而提供方向指引。因此它们支撑战略层面的讨论。
这些未来图景的共通之处是：会展的中心，依然是现场人与人面对面的交流。AI 的运用一方面有助于简化并更好地阐释"客户旅程（Customer Journey）"；另一方面，AI 也能助力营造令人印象深刻的体验，从而支撑会展中的人际网络、营销与销售。
最后，报告简要介绍了四个行动领域中的行动选项。这里的目标同样是抛出引发思考的切入点。成功运用AI的一个核心成功因素，在于培育创新文化与变革管理。其中，"变革叙事（Change-Storytelling）"至关重要，因为员工的投入程度具有决定性意义。最初的试水、学习曲线与交"学费"都是这一过程的组成部分。与此同时，"可行性"是一个恰当的指导原则，需要现实地加以评估。AI 能力的构建始于理论知识，包括与相关应用领域有关的信息。要在实践中加以检验，则需要学习环境。重要的一点在于：一种跨职能的方法——营销、销售与展台人员共同在真实运用中测试 AI 系统。
数据对 AI 应用的重要性毋庸置疑——但在会展情境下，挑战在于数据的共同使用。数字基础设施与协作式数据生态系统的建设，将关键性地受到法律框架条件的影响。作为商务对接的核心平台，高度的"数字可信度"不仅是一项基本前提。在 AI 时代，对会展而言，它正日益成为一个主动的"质量承诺"——尤其是在国际竞争中。
Part.03
背景、目标与研究结构
会展是创新、联结与商务对接的平台。在此过程中，人工智能（简称 KI）应用正扮演日益重要的角色。AUMA《2025/2026 年主办方展望》显示：AI 已在会展世界落地，并以高速发展。而至关重要的是：会展行业以机遇驱动的眼光看待 AI。
与此同时，一个问题浮现出来：—未来路在何方？
随着技术可能性的增加，应用实例也在增多。其中，（可能的）应用的发展与普及程度参差不齐。某些 AI 技术仍处于技术成熟度的起步阶段，而另一些则已在市场上实现商业化落地。AI 格局在会展领域也日益复杂，并呈动态增长。
关键在于 AI 在实践中的运用。其起点，在于了解可能的 AI 应用领域及其潜力与投入。在此背景下，德国会展业协会（AUMA）委托制作了这份面向行业的扎实分析。
本研究的目标，是为以下问题提供贴近实践且具科学依据的回答：
主办方、展商和观众如何看待 AI 的融合？会展行业在 AI 运用上处于什么位置？
AI 为会展业提供了哪些具体的应用领域与潜力？
可以描绘出哪些 AI 时代会展的未来图景？
会展业的各参与方由此得出哪些行动选项？
本研究分为三个部分。
第一部分呈现了对会展主办方、展商以及观众的问卷调查结果。除现状外，报告还展示了关于AI在会展业中运用的评估。
第二部分关注 AI 在会展中的角色。具体 AI 应用领域被识别并加以评估。研究的核心发现通过两种结果形式呈现：
潜力—投入矩阵，将 79 个 AI 应用领域划分为"速赢项（Quick Wins）""重要项目""填空型（Lückenfüller）"和"耗时型（Zeitfresser）"。
一张技术雷达，按"立即行动（handeln）""做好准备（vorbereiten）"和"持续观察（beobachten）"三个应用阶段，对 AI 应用领域进行分类呈现。
第三部分着眼于一个日益由 AI 驱动的世界中的会展。基于从先前研究发现中推导出的"未来因素"，报告呈现了四个未来图景。它们旨在启发思考，并从不同视角反映可能的发展。最后，报告简要介绍了四个行动领域中的行动建议。这里的目标同样是抛出引发思考的切入点。
Part.04
AI 在会展业中的现状
本章描述 AI 在会展中已经扮演、以及从主办方、展商和观众视角可以扮演的角色。研究发现基于三项调查：
一项针对 123 名会展主办方参与者的调查，属于 AUMA《2025/2026 年主办方调查》框架。
一项小组调查，分别有 220 名（B2B）专业展会观众和 280 名（B2C）消费类展会观众参与。
一项针对 23 位 AI 会展应用专家的访谈调查。
附录中提供了关于这些调查的更多信息。
AI 是一种工具，只有当它能为观众、展商或主办方创造价值时才有用。对主办方而言，核心议题是应对不断上涨的成本，以及在自己的活动中赢得观众与展商。因此，观众的期望是德国会展业能否面向未来的关键因素。德国各会展场馆的参展企业，正是围绕这些期望来组织其供给的。正因如此，本章以描述专业观众、普通观众以及展商的一般目标、愿望与挑战作为开篇。
这也得到了 AUMA《2025/2026 年主办方展望》的印证：除 AI 作为头号挑战外，不断变化的客户期望也处于焦点。超过十分之七的受访者将展商需求的变化（72%）和观众需求的变化（71%）视为核心挑战。关键在于：AI 融合与客户期望是携手并进的，因为 AI 正是策划"策展式"、面向目标群体的会展形式的核心工具。在此背景下，本章在审视会展业 AI 现状之前，先描述专业观众、普通观众与展商的期望；继而追问会展业在 AI 上的水平如何，以及当前围绕 AI 的发展与规划，如何与上述三类参与方的目标与挑战相吻合。
2.1 观众与展商的需求
专业观众主要将会展视为获取市场信息与建立人脉的平台。对 60% 的受访者而言，追踪当前趋势与竞争对手（60%）、建立新联系并进行销售线索开发（Leadgenerierung，55%）处于首位。几乎同等重要的是会展的清晰有序组织（54%）以及进修学习的可能性（48%）。约一半人还看重维护既有联系（46%）。
不同年龄段的职业观众之间存在微小差异。例如，30—39 岁群体更看重本企业的定位（公关/形象），而对建立新联系/线索开发的重视度低于其他群体。最年轻群体（18—24 岁）对追踪市场趋势或竞争动态的重视度低于其他年龄段，这一点在 40—49 岁群体中最为重要。对最年轻的专业观众群体而言最不重要的，是尽可能简便的抵达与住宿规划；而他们格外看重活动的清晰有序（也通过良好的导览信息实现）。
对普通观众而言，新品居于首位。对大多数受访者来说，试用新产品与创新（72%）很重要；同样被许多人看重的是场馆内的清晰导览（57%），以及购买产品与特价商品的机会（46%）。
不同年龄段的普通观众之间差异也较少。除最年轻群体（18—24 岁）外，所有年龄段都重视追踪当前趋势；其中 60—69 岁及 25—29 岁受访者尤为看重。40—59 岁这两个购买力相对较强的群体中，多数人都看重购买新产品。最年轻群体中有更多人重视尽可能简便的抵达与住宿规划；而活动清晰有序性尤其被 40 岁以下的观众视为重要。
主办方深知人脉对接（Networking）与匹配（Matchmaking）机会的重要意义——但也看到"活动化（Eventcharakter）"¹ 相关性的上升（图 3）。各有 56% 的受访者在此看到了发生显著变化的观众需求。这与 AUMA《2024/2025 年主办方展望》以及《2025/2026 年展商展望》的结论一致。主办方和展商也都明确指出：会展未来将更加聚焦体验属性，对数字化解决方案的要求也在提高。
需要指出的是：与主办方对展商供给相关性的较低评价相对照，根据观众的说法，趋势与产品创新依然是参展的主因。
在已识别的展商需求中，"成效证明（Erfolgsnachweis）"相关性的变化在过去几年尤为剧烈。66% 的受访者将其列为变化最强烈的展商需求之一。成效证明的关键在于：它早已不只是单纯的数量问题（例如展台访客数量）。决定性的是补充信息（例如展台停留时长、视线方向、兴趣点等）。从中不仅能现场、也能在事后成功发起有价值的联系与商务对接。据受访者称，对数字化服务与工具的要求（53%）以及对会展规划灵活性的愿望（40%）也明显上升。
2.2 观众与展商对 AI 的态度
德国的会展格局丰富多样。这一点也体现在各参与方对会展情境下应用 AI 的期望与亲和力上。
观众在 AI 亲和力上相互有别。专家平均将专业观众描述为：
21% 为"技术狂热者（Tech-Enthusiasten）"（期待 AI 功能与个性化会展体验）；
33% 为"效率追求者（Effizienz-Sucher）"（希望利用 AI 节省时间、辅助规划）；
39% 为"AI 好奇者（KI-Neugierige）"（对 AI 感兴趣，但经验甚少）；
18% 为"AI 怀疑者（KI-Skeptiker）"（对 AI 无兴趣，偏好传统方式）。
值得注意的是：专家们的评估彼此部分存在明显分歧。例如，对技术狂热者占比的估计介于 1% 到 60% 之间。其他群体也存在类似的离散分布——这再次印证了会展格局的多样性。
展商在 AI 亲和力上同样各有不同。专家平均将其大致描述为：
16% 为"技术狂热者"；
31% 为"效率追求者"；
35% 为"AI 好奇者"；
19% 为"AI 怀疑者"；
其规模量级与专业观众非常可比。
回顾过往技术的"应用阶段（Adaptionsphasen）"可以看出：会展当前正从 AI 方面的早期应用阶段迈向中期应用阶段。这也意味着：行业正处于迈入广泛接受阶段的前夜——届时 AI 将成为会展体验中的一项标准功能。若遵循专家的判断，同样可见：观众比展商走得略快。这意味着：会展中 AI 的驱动力量来自于对其的需求。
2.3 对 AI 在会展中潜力的评估
专业展会与消费类展会的观众，都看到了 AI 在其会展体验中创造价值的巨大潜力。近 80% 的受访者尤其认为，在信息快速供给方面（例如 AI 会展导览、超个性化内容）存在对会展体验的价值提升，其中近一半人认为 AI 赋能的服务能带来"巨大价值"。在互动与人脉（例如实时翻译、个性化联系建议）方面，也看到了类似的潜力。在抵达与住宿规划方面看到的增值较低（25% 认为没有增值）。
观众的评估与专家小组的判断大体一致。无论是个性化产品与供给匹配，还是场馆内的个性化导航与清晰有序，都被认为在未来数年能为会展观众带来特别多的增值。专家小组也广泛认同 AI 应用在销售线索开发与建立新联系方面的价值。
专家针对不同目标群体推荐不同的 AI 应用。个性化类应用特别适合满足"技术狂热者"的期望；对"效率追求者"群体而言，AI 赋能的推荐系统（含导览）尤为合适；部分专家认为，"AI 好奇者"群体的需求最好通过聊天机器人来满足，而向"AI 怀疑者"提供 AI 语音助手（含翻译）以及"不打扰式"的服务功能，则能带来价值。
从专家小组的视角看，对展商而言，在自身参展中识别相关应用场景，是运用 AI 时最大的挑战。同样被提及（尽管明显更少）的，还有确保充足的数据质量与数据可用性，以及将 AI 解决方案整合进既有的会展流程与 CRM 系统。主办方认为展商的核心顾虑在于数据保护领域。企业内部专业知识的缺乏与资源的不足，也是常被提及的问题。
至此可见：与研究所述观众期望一致，据受访者评估，AI 的潜力尤其存在于与会展核心目的直接相关的领域——即追踪趋势、体验创新，以及建立并维护有价值的联系。支撑这些会展核心功能的 AI 赋能系统，被认为具有创造具体价值的高度潜力。
2.4 会展主办方对 AI 的视角
AI 被视为未来五年将最深刻地改变德国会展业的关键发展。以 53% 的被提及率位居第一，领先于数字化（35%）、可持续与 ESG（26%）以及地缘政治与全球经济（24%）。在 2024/2025 年的主办方调查中，AI 已是头号答案，但当时还不到一半人提及（49%）。（该问题在两轮调查中均为开放式问题，而非选择题。答案在评估过程中被归入既定的发展类别）
AI 被明确且日益视为机遇。在 2024/2025 年主办方调查中，还只有 63% 的人将 AI 视为机遇，如今已有 72% 的受访者持此看法。仅有不到 4% 的人更多地将其视为风险。被提及最多的机遇来自效率提升。同样被多次提及的领域包括：通用数据与目标群体分析、销售、自动化、内容个性化、客户服务、营销、匹配（Matchmaking），以及在战略议题上的启发与新 impetus³。
大型会展主办方对 AI 抱持格外强烈的机遇导向视角。在员工超过 500 人的主办方中，35% 将重大机遇与 AI 相关联；而中型主办方（50—499 名员工）中只有 20% 赋予 AI 重大机遇。员工不足 50 人的主办方中，无人将机遇评为"高"。（注：大型主办方有特别强的机遇导向视角。在员工超过 500 人的主办方中，35% 将 AI 与重大机遇相联系；中型主办方（50—499 人）中仅 20% 赋予 AI 重大机遇。员工少于 50 人的主办方中，无人将机遇评为高。）
AI 也日益被视为挑战。四分之三的受访者认为，AI 应用与流程的整合，是将在来年影响会展行业的挑战——而在 2024/2025 年主办方调查中，持此看法的人"仅"为近一半。（该问题为开放式而非选择题。答案在评估中被归入各类别，故未列出具体应答率）
2.5 会展主办方应用 AI 的现状
主办方对 AI 应用的使用显著增长。70% 的受访者表示，自己在个人工作领域中使用了 AI 应用。与《2024/2025 年主办方展望》调查相比，这意味着上升了 14 个百分点。此外，仅有个别受访者（1%）表示不打算使用 AI 应用。
在某些工作领域，使用已经相当普及。56% 的受访者表示使用 AI 辅助文本工作；在聊天机器人与虚拟助手（41%）以及数据分析（31%）方面，AI 的运用也已普及。
AI 应用在各工作领域都在增长。尤其增长迅速的是聊天机器人与虚拟助手（18 个百分点）、数据分析（16 个百分点）以及文本辅助（13 个百分点）。不过，在营销自动化以及用于人脉对接的匹配（Matchmaking）应用方面，也显示出 AI 的广泛运用，尽管尚处较低水平。个性化推荐、实时反馈与对各展区人流的统计系统等领域，动态性较弱。（注：2024/2025 与 2025/2026 两轮调查中任务领域的可比性受限，因为调查询问的是个人在工作领域中的使用情况，且样本并非受控小组。尽管如此，参与者所在领域的分布显示出高度一致性。一个主要区别在于，2024/2025 年调查中来自会展项目团队的人数明显更多，这单独解释了两轮调查总参与人数上的差异。）
预计未来数年，AI 应用将在所有任务领域得到更多使用。受访者尤其频繁地表示，计划在聊天机器人与虚拟助手（23%）以及营销自动化（18%）领域增加 AI 使用。但在许多其他领域，也可预期主办方对 AI 的普及与使用将明显上升。
但更细致的审视也显示：当前 AI 应用高度集中于文本辅助，以及聊天机器人与虚拟助手情境——且这与主办方的员工人数无关。在员工超过 50 人的主办方受访者中，近四分之三表示使用 AI 应用辅助文本，以及在聊天机器人与虚拟助手情境中使用；但对几乎每两个人中的一人而言，AI 的运用也仅限于这些工作领域。这一点也强烈反映在"对回答者所在工作领域特别重要的具体 AI 应用"的列举中：ChatGPT 被提及的频率遥遥领先，其次是 Microsoft Copilot，以及零星提及的其他生成式 AI 赋能的辅助与创意应用。
AI 应用使用者的比例，随员工人数增加而明显上升。在员工不足 50 人的主办方群体中，仅每四人中的一人表示已在自身工作领域使用 AI；而在员工达 50 人及以上的主办方中，这一比例为四分之三。尽管如此，大型主办方中也有一些 AI 非使用者。这说明：（有意识的）AI 运用是一项个人决定，但深受工作环境的影响。
来自较大主办方的受访者更频繁地表示在使用 AI，这一点不仅在整体上、也在多个任务领域中清晰可见，无论是在文本辅助、聊天机器人与虚拟助手、数据分析、观众互动还是任务自动化方面。各组之间的"使用者缺口"在那些往往需要较多投入（以软件或具体工作量形式，含初期与运营期）的领域尤为巨大。例如，聊天机器人与虚拟助手的开发与运营可能需要可观的资源，而"文本辅助"领域则有免费工具可用。
有趣的是：即使在并不必然需要大额投入的应用上——例如借助 ChatGPT 等部分可免费使用的生成式语言模型进行文本辅助——小型主办方中的普及度也明显更低。这表明：发挥作用的不只是资金投入，任务专门化以及随之而来的知识传播与渗透，在主办方运用 AI 应用的过程中也扮演着重要角色。
较小与较大主办方之间，在 AI 战略的发展水平上也存在巨大差异。在员工不足 50 人的主办方受访者中，各有 40% 表示目前没有 AI 战略计划，或尚未将其具体化；而员工超过 500 人的主办方企业中，多数受访者已表示其 AI 战略"正在开发中"（56%）或"已制定完成"（19%）。但总体来看也可确认：目前似乎只有少数会展企业（11%）还没有 AI 战略计划。
2.6 应用 AI 的推动因素与阻碍因素
企业与社会的数字化与 AI 态度，被视为会展业运用 AI 的核心推动因素。近一半的主办方受访者认为，这具有特别加速性的潜力。近三分之一的人认为社会对数字化与 AI 的态度是一个重要因素。此外，受访者尤其预期，在成本意识（43%）、员工能力（38%）以及专业人才短缺（37%）等领域的发展，将对会展业 AI 运用产生加速作用。
员工能力同时也最常被视为可能拖慢会展业 AI 运用的因素——近四分之一的受访者（24%）在此看到了特别的"刹车"潜力。同样被频繁提及的因素有：社会对数字化与 AI 的态度（18%）以及企业内部的（12%），还有政府监管（13%）。值得注意的是：受访者既未赋予政治世界局势以特别加速、也未赋予其特别拖慢的作用。这表明，会展行业将 AI 领域的发展，看作一个相当独立于政治世界局势的根本性转型主题。
2.7 阶段性结论：会展业现状与未来走向？
可以总结如下：专业观众主要将会展视为商务对接的平台，包括获取市场信息，以及与既有和潜在的新客户建立人脉。对普通观众而言，产品创新居于首位。主办方深知人脉对接与匹配的核心意义——但也看到"场景营造（Inszenierung）"或"活动化"相关性的上升。其中居核心的是商务关联，而非单纯的表演性质。在感知到的展商需求中，"成效证明"的相关性在过去几年变化尤为剧烈。这些认识与"AI 能在何处创造特别多价值"这一问题紧密相连。
专家小组的专家们认为，在会展情境下运用 AI，潜力尤其存在于营销、传播，以及分析与成效测量领域。受访的专业与普通展会观众也认识到 AI 带来的明确价值，尤其是在更快速的信息供给以及改善的互动与人脉选项方面。据专家小组判断，专业观众对 AI 的亲和力高于展商，这表明需求在很大程度上充当了会展中 AI 运用的驱动力量。由此得出：主办方未来必须日益应对新的技术解决方案，以及目标群体业已变化了的期望。与此同时，这并不意味着会展必须变成基于 AI 的体验世界，而是说 AI 的运用应当有助于简化并更好地阐释"客户旅程（Customer Journey）"。
会展行业正处于迈入广泛接受阶段的前夜——届时 AI 将成为会展体验中的（一项）标准功能。这一点不仅体现在对观众与展商 AI 亲和力的估计上，也体现在主办方工作领域中 AI 的运用上。由此可见，AI 如今已广泛普及、日益增长，未来数年将被运用到更多应用领域之中。然而当前可见：其运用往往仍集中于文本辅助，以及聊天机器人与虚拟助手的情境。ChatGPT 在很大程度上仍是 AI 应用的代名词。
可以清晰识别主办方员工人数与自身 AI 水平之间的关联。AI 应用的使用、接受度与期望，强烈受到规模、资金实力、数字能力、产品与活动的性质，以及随之而来的客户期望等因素的制约。例如，AUMA《2025/2026 年展商展望》已显示，营收超过 1.25 亿欧元的企业，赋予 AI 运用明显高于营收不超过 250 万欧元的小企业的优先级。此外，从本研究还可推导：无论对主办方还是参展企业，知识的传播与渗透在会展业运用 AI 的过程中都扮演着重要角色。
AI 被明确视为机遇——尤其是被大型参与者。被视为重要推动因素的，特别是社会与企业对 AI 的态度。在阻碍因素中，被提及最多的是员工能力的缺失。在像会展情境下 AI 格局这样复杂、动态的环境中，知识与方向指引紧密相连。与此呼应，专家小组的专家们将"为自身参展识别相关应用场景"，视为从展商视角看运用 AI 时最大的挑战。下一章希望通过识别具体的 AI 应用领域，并依据潜力与投入对其加以评估与归类，来为此提供支持。
Part.05
79 个 AI 应用领域
本章识别并评估具体的 AI 应用领域。在此，"AI 应用领域"被定义为在会展情境下所履行的功能。例如内容与文本生成正日益借助 AI 完成。
AI 应用领域被归入各个"领域（Bereich）"，并与"AI 智能体（KI-Agenten）"以及"AI 应用（KI-Anwendungen）"相区分，如信息框所述。
信息框：概念层级（以会展为例）
⁵ 这两款工具也可能涉及其他应用领域。
两种形式精炼地呈现了分析结果：
潜力—投入矩阵，其中归入 79 个 AI 应用领域；
一张技术雷达，按应用阶段展示具有高潜力的精选 AI 应用领域。
潜力—投入矩阵与技术雷达都用作方向指引。它们不仅显示哪些技术与应用领域可用，还显示它们能提供何种潜力、以及实施与之相关的投入。由此可以看清哪些思路在现实中可以启动——哪些当前还不行。在自身的 AI 路线图中，一个核心准绳是"可负担性（Leistbare）"的标尺——而这因个案而异。例如，看到像西门子这样的展商如何借助某些 AI 应用在参展中引人注目，固然令人鼓舞；但对许多展商而言，这些应用却无法直接照搬。主办方群体内部情况亦类似。
3.1 79 个 AI 应用领域的识别、确定与评估
方法说明见附录，此处仅作简要陈述。相关 AI 应用领域的识别基于大数据（BigData）与凝练（Verdichtung）方法（见图 14）。两条分析脉络构成基础：其一，是 Prognos AG 在技术识别与监测方面的广泛前期工作。Prognos 技术数据库收录约 10 万项技术，据此按"是否具有 AI 关联"以及"是否潜在与会展相关"进行筛选，得到约 3,000 项具潜在会展关联的 AI 技术。其二，借助 AI 对约 4,000 篇关于"会展中的 AI"的当前文章进行了筛查与评估，从约 100 篇相关文章中推导出约 300 项具潜在会展关联的 AI 技术。两条脉络的结果被统一协调，进而凝练为约 120 个 AI 应用领域的长名单（Longlist）。
下一步是对这 120 个 AI 应用领域的潜力进行初步评估，并据此确定一份缩短至 79 个的清单（Shortlist），进入深入评估流程。
对 79 个 AI 应用领域的评估围绕以下核心特征展开（见图 15）：
潜力与投入（实施与运营），作为潜力—投入矩阵的基础；
应用阶段（Adaptionsstufen），作为技术雷达的基础。
潜力的评估一方面由 23 位专家组成的小组完成；另一方面由 Prognos 实施了一套基于 AI 的推理（Reasoning）程序。专家小组的评估占潜力总评分的 75%，AI 评估占 25%。投入评估则完全由专家小组完成。两个维度均按 1（低）至 5（非常高）的量表评分。
应用阶段的评估分两个独立分析步骤。其一，基于 AI 支撑的自动化检索，对技术成熟度进行分级——它表明一项技术在多大程度上已在全球范围内开发、商业化并用于真实活动场景，按三级量表评估（1=成熟度低，2=成熟度中，3=成熟度高），同时考量技术可得性与市场渗透率。其二，基于 AI 的网络分析，考察各供应商与产品。具体做法是，针对每个 AI 应用领域，统计市场上已存在的企业或产品的频次，并由此推导市场成熟度的评级。两个维度均按高、中、低评级，并合并为"立即行动（handeln）""做好准备（vorbereiten）""持续观察（beobachten）"的应阶段总评。（ 注：专家小组主要由会展主办方（场地侧，N=14）与展商（N=7）构成，两种视角的评估比例为 2:1。）
3.2 评估结果
对 79 个 AI 应用领域在潜力与投入上的评估，提供了一套全面的信息基础。除下文图示与表格外，附录中还有更多信息。
平均而言，"观众管理（Besuchermanagement）"领域的 AI 应用领域评分最高，紧随其后的是"营销"与"基础设施与网络"。在"观众体验（Besuchererlebnis）"领域，平均潜力被认为最低。投入最高的是"物流""基础设施与网络"以及"安全与监控"领域的 AI 应用领域。结果是："营销"和"观众管理"领域的 AI 应用领域具有最高的潜力—投入比，而"物流"领域平均最低。不过，平均数掩盖了领域内部的部分巨大差异。简而言之：需要具体审视每一个 AI 应用领域。量表说明：1=低，2=较低，3=较高，4=高，5=非常高。比值为潜力得分/投入得分。
潜力—投入比（Ratio）最高的十个 AI 应用领域具有高度的客户贴近性。除"自适应气候与灯光控制（能源优化）"外，均来自"观众体验""观众管理"，尤其是"营销"领域。其原因不仅是潜力高，还在于平均投入评估明显更低（Top 10 为 2.2，整体为 2.8）。
3.3 潜力—投入矩阵
潜力—投入矩阵可用于识别所谓的"速赢项（Quick Wins）""重要项目""填空型（Lückenfüller）"以及潜在的"耗时型（Zeitfresser）"。为此，为潜力与投入两个维度设定阈值，将矩阵划分为四个象限（见图 16）。各 AI 应用领域据此分类。所选阈值一方面力求与序数量表的定义保持一致，另一方面倾向于以较严格的方式归类"速赢项"与"重要项目"。其原因在于：像本例中的 AI 应用领域这类创新技术，往往（过度）将过多项目评为"有吸引力"——从而可能不自量力。对大量 AI 应用领域贴上"耗时型"标签，意在促使人们批判性质疑具体的"收益—成本"关系，并在必要时降低其优先级。
基于总评分的潜力—投入矩阵，将 10 个 AI 应用领域归类为"速赢项"。其中 5 个属于"营销"领域。主办方调查中，在"文本创作"工作领域使用 AI 的高比例用户表明，许多主办方如今已在实践中实现了部分速赢项。这一点同样适用于"聊天机器人与虚拟助手"以及"观众互动"工作领域。整体上清晰可见：速赢项首要囊括与观众具有高度贴近性的 AI 应用领域。
（速赢项具体包括：AI 赋能的内容与文本生成，自动化内容制作（视频与文本），AI 赋能的内容个性化，AI 优化的营销自动化，AI 优化的客户触达；多语种聊天机器人，面向企业传播的 AI 助手；智能内容策划与自动化；议程与展商推荐系统，基于大语言模型的推荐系统；自适应气候与灯光控制。）
17 个 AI 应用领域被归类为"重要项目"。它们蕴含巨大潜力，但实施投入高昂。其中 5 个属于"安全与监控"领域，4 个属于"分析与成效测量"，仅 2 个属于"营销"领域。分析与成效测量领域 AI 应用领域的高潜力，与展商对"成效证明"需求的强劲上升相吻合（见第 2.1 章）。总体而言清晰可见：与速赢项相反，被归为"重要项目"的 AI 应用领域主要在后台发挥作用。
（重要项目包括：安全与监控领域——GDPR 合规数据管理方案、IoT 异常与安全监控、AI 网络安全管理系统、AI 门禁控制与身份管理、安全监控与异常识别；分析与成效测量领域——商业智能与数据驱动决策支持、实时决策支持仪表盘、AI 观众分析、运营效率 AI 跟踪、展商与观众 AI 匹配、AI 线索获取系统；观众管理领域——AI 活动规划、AI 匹配、个性化观众引导；营销领域——AI 电商优化、线索获取系统、展厅布局模拟数字孪生；物流领域——预测性物流与路线规划；基础设施与网络领域——智能 IoT 系统与应用。）
44 个 AI 应用领域被归类为"耗时型"。它们被赋予较低的潜力，却伴随较高的投入。其中 15 个属于"观众体验"领域，12 个属于"楼宇管理"领域。尤其是"观众体验"领域的 AI 应用领域，被赋予较低潜力（见信息框）。值得指出：专家小组平均未将任何 AI 应用领域的投入评为"高"乃至"非常高"（4 分及以上）⁷。被赋予最高投入的 AI 应用领域，其特点在于组合了多个软硬件组件——此处并非安装一个"现成的 AI App"即可，除高昂硬件成本外，还需整合进既有会展基础设施。此外，许多 AI 应用领域无法"即插即用"，运营需要专业知识，从而产生持续成本。
在"投入"维度上，没有任何专家将"非常高"赋予某个 AI 应用领域。
8 个 AI 应用领域被归类为"填空型"。尽管其实施与运营投入被认为相对较低，但其潜力也被认为倾向较低。除来自"观众管理"的"智能排队管理系统（优化等待时间）"与来自"营销"的"活动动态价格优化（实时调价）"外，所有"填空型"应用均属于"观众体验"领域。
23 个"观众体验"领域 AI 应用领域中，仅 2 个被列为速赢项或重要项目。这与调查结果一致：会展活动的核心，是通过人脉机会与匹配实现的商务对接。
对 AI 应用领域的评估显示：在 AI 能帮助客户尽可能简明、易懂地设计"客户旅程"之处，潜力被认为最高。"面向企业传播的 AI 助手"和"多语种聊天机器人"主要贡献于此。同样还有"无障碍沟通与手语识别（实时翻译）"以及"面向交互沟通 AI 语音合成（语音合成、实时）"——两者具有类似的较高潜力—投入比，但总评分略低。
在"观众体验"领域其他平均潜力—投入比较差的应用中，娱乐性因素居于首位。例如：
沉浸式音频与触觉体验
虚拟现实沉浸式体验设计（VR 交互）
沉浸式视觉体验（实时 3D 图形）
智能声学优化系统（实时音质优化）
数字化叙事与交互式讲述（AI 生成情节）
基于手势的人机交互（手势识别）
自适应辅助系统（计算机视觉、自主性）
AI 图像生成与虚拟试穿（生成式模型）
交互式 AI 动画制作（实时动画）
交互式 LED 可视化系统（实时交互）
交互式虚拟活动生态系统（AI 支撑平台）
尽管如此仍需考虑：在实践中，人脉对接与体验往往相互强化。有"体验"技术的应用可确证地提升参与度、记忆点与社交分享——这些方面对将"体验"视为参展核心目标、因而重视品牌塑造的目标群体尤为相关。归根结底，对"观众体验"领域 AI 应用潜力的判断，商务关联也具有决定性意义。
3.4 主办方与展商在 AI 评估上的差异
AI 与专家小组的评估，对 AI 应用领域的潜力总体上给予了相同评级。平均潜力得分均为 3.2（较高）。分领域看存在初步微小差异：AI 对"观众管理"领域潜力的评估平均略高（高出 0.6 分），对"安全与监控"领域略低（低 0.3 分）。量表：1=低，2=较低，3=较高，4=高，5=非常高。
专家小组中会展主办方（场地侧）与展商的总体评估彼此接近。两组对 AI 应用领域潜力的平均评级均倾向"较高"（略高于 3），但主办方平均看到的投入略高于展商（3 对 2.5）。分八个领域看，评估图景也极为相似。
两组均认为"观众管理"和"营销"领域 AI 应用领域的潜力—收益比最佳；在这两个领域以及"基础设施与网络"领域的 AI 应用上，两组都看到了高于平均的潜力。值得注意的是：主办方对"基础设施与网络""安全与监控"以及"物流"领域的投入评级明显更高。
会展主办方（场地侧）与展商专家对某些 AI 应用领域评估明显不同。例如，主办方平均将"商业智能与数据驱动决策支持"潜力评为高（4），展商的评估则明显更低。此类差异既出现在中高潜力领域（如"议程与展商推荐系统""AI 网络安全管理系统"），也出现在中低潜力领域（如"无障碍数字化入场优化"）。
评估偏差最大的 AI 应用领域并不集中于个别领域——偏差最大的十个应用领域分属八个被调查领域中的六个与五个。倾向于被主办方赋予更高潜力的，是那些能够支撑数据驱动决策以优化客户旅程的应用——例如帮助个性化引导或告知观众、从而提升整体会展体验质量的应用，如"预测性物流与路线规划""议程与展商推荐系统""AI 电商优化"。反之，被展商赋予更高评估的应用，倾向于突出创新性与体验导向的元素。
信息框：以入口管控为例看"实时性"的意义
实时性常被视为 AI 赋能功能价值的重要方面。但"实时"是否值得额外成本，在很大程度上取决于具体应用场景。因此，关键问题在于实时性在具体案例中意味着什么。
入口管控即为一例：其目标是以最快速度核验身份并无延迟地放行。这提升了安全性与效率，却需要昂贵的基础设施，软硬件成本均高。唯有各部分的协同配合，才能形成可用的系统。
潜力与投入评估差异之大，可见"AI 门禁控制与身份管理（生物识别、认证）"一例：主办方对其两项评分均明显高于展商。
实践案例：科隆展览公司（Koelnmesse GmbH）的 Lead+Meet
Lead+Meet 是科隆展览公司推出的一款 AI 赋能应用，用于个性化观众触达与引导。系统基于会展 App 中的档案信息，识别相关观众，向其告知匹配的展商供给，并借助室内导航将其直接引导至展台。
对展商而言，该应用的价值在于精准获得已对自家供给领域表达兴趣的联系人，从而提高高质量销售线索的概率。同时，由于观众流不再听凭偶然，而是受数据驱动调控，它支撑了更高效的展台人流。
对观众而言，其优势在于个性化的会展体验：他们获得匹配的建议，更易定位，无需自己主动搜寻相关供给。
总体而言，Lead+Meet 将个性化触达、精准观众引导与更佳定位结合，构成了一个贴近实践的会展 AI 应用范例。
3.5 技术雷达
技术雷达就各 AI 应用领域的应用阶段提供指引。具体而言，它将应用领域归类为"立即行动""做好准备"和"持续观察"三类。其结果是潜力—投入评估之外的补充，并在一个独立的分析步骤中得出。
决定所得应用阶段的关键是 AI 应用领域的技术成熟度，以及市场上已有企业和产品的数量。在此背景下，技术雷达结果与潜力—投入分析之间存在合乎逻辑的关联：可以预期，某一 AI 应用领域中解决方案供给越丰富，既提升质量也拉低价格；此外，潜力只有通过实践运用才显现——因而倾向被评得更高。如今已简便、部分可免费获取的 AI 应用领域，如"AI 赋能的内容与文本生成（生成式 AI）"或"多语种聊天机器人与实时翻译（LLM、语言处理）"，便是很好的例子。
技术雷达将 17 个 AI 应用领域归入"立即行动"阶段。其中一整批已是会展业务中站稳脚跟的 AI 应用。与此一致，仅 4 个未归类为"速赢项"（6 个）或"重要项目"（7 个）。总体而言可见：来自主要后台作用领域的 AI 应用领域很少。值得强调的是"安全与监控"领域的"AI 门禁控制与身份管理（生物识别、认证）"，以及"基础设施与网络"领域的"智能 IoT 系统与应用（实时数据处理）"——它们不仅已在实践中使用，还被归为"重要项目"。
技术雷达将 51 个 AI 应用领域——即绝大部分——归入"做好准备"阶段。许多 AI 应用领域虽基于已有技术，但其实施往往需要对会展特殊条件的适配，并对含硬件在内的整个系统提出高要求。一个好例子是实时能力，它与数据驱动的个性化一样，是若干 AI 应用领域的突出要点。与此相应，其中虽有 4 个被归为"速赢项"，但也有 10 个"重要项目"和足足 32 个"耗时型"。
技术雷达将 11 个 AI 应用领域归入"持续观察"阶段。其中 10 个被归为"耗时型"，即不仅伴随倾向更高的投入，也伴随当前仅属中等的潜力。在两个维度上，评估都可能因 AI 领域动态、部分跳跃式的发展而很快改变。当前，许多技术虽为人知（如区块链、自主移动、AI 传感），但在会展这一特定环境中的应用却几乎未经实践。其原因也在于部分较高的基础设施与整合需求，以及相应的建筑、技术与组织调整（如自主接驳舱）。展望未来，时代精神可能对个别 AI 应用领域起到催化作用——取决于社会对可持续性、数字空间信任、智慧场馆（Smart Venue）或体验营造等议题的视角如何演变。
Part.06
会展的未来
本章描述 AI 时代会展的未来图景。这些未来图景强调可能发展方向中精选的侧面。在描绘未来图景之后，报告为主办方与展商勾勒了推进会展业 AI 运用的务实行动建议。
4.1 会展的未来图景
未来图景的核心，是 AI 在会展情境中的角色与作用。与此同时，AI 在开发未来图景本身时也扮演了核心角色——具体而言，这些图景基于 AI 推理（Reasoning）方法，借助"深度研究（Deep Research）"路径开发，并预先以语言形式草拟。
推理方法的出发点，是所谓的"前瞻性未来因素"，作为先前研究结论的综合。具体而言，主办方调查中询问了哪些发展与事件预计将在未来数年对会展业 AI 运用产生特别加速或拖慢的作用。此外，AI 推理方法建立在八个领域中经评估的 79 个 AI 应用领域之上。因此，未来图景建立在先前各章的见解之上。
主办方调查的答案凸显了合规、数据保护与网络安全的重要性。例如，"网络攻击"和"立法"被最频繁地提及为事件或发展。对任何业务与活动形式而言，对合规使用及保护个人与商业关键数据的信任，都是基本前提——与 AI 无关，也并非会展所特有。尽管如此，AI 在会展情境中的增多使用也带来了新挑战。至关重要的是：合规、数据保护、网络安全以及其他维度，必须始终在系统或应用的构思与开发阶段就被纳入考量（"by Design"，即"内建式"）。因此，一个信息框中简要介绍了若干 by-Design 原则。关键在于：这些原则的实施不应导致瘫痪，而应有助于通过高度的"数字可信度"强化一项重要的竞争要素——尤其是在国际竞争中。
负责任的会展业 AI 系统核心 by-Design 原则
四个未来图景被开发出来。它们的区别在于：AI 是被受限、在后台发挥作用，还是作为新商业模式中心里显见且颠覆性的存在：
作为"数据孤岛"的会展——本地 AI 作为效率助推器
体验式会展 4.0——感官的游乐场
AI 平台与 App 应用市场——会展作为生态系统运营者
永远在线（Always-On）的混合平台——会展作为持久、互联的平台
每个未来图景分为四段：
描述
发展路径
AI 运用
影响
未来图景的目标是启发思考，并从不同视角反映可能的发展。未来图景呈现的是"思考空间"——它们尖锐化、激发灵感、提高敏感度，从而提供方向指引；因此支撑战略讨论。未来图景并非互斥，它们可并行存在或融合为混合形态。尤其在丰富多样的会展业中，依行业而分的独立发展路径完全可想象。此外，一些未来图景已包含当前即可应用的成熟思路，从而勾画了各自发展路径上的初始阶段。
4.1.1 作为"数据孤岛"的会展——本地 AI 作为效率助推器
描述： 在这一未来图景中，AI 在后台运行——并且碎片化地存在于"数据孤岛"之中。全球云算力的使用被限制在最低限度，取而代之的是有意依托本地基础设施（"on premise"，本地部署）或至少本国数据中心。"您的数据留在本土。"这一主张被高调传播。大型外部云供应商的 AI 服务鲜少出现，占据主导的是欧洲开源解决方案。
会展可想象为一群彼此仅有限互联的小型数据世界。每个展厅、区域乃至展台管理着自己的数据；孤岛之间的交换仅受限进行。观众在客户旅程的节点上会察觉到"从一座数据孤岛旅行到下一座"。应用按区域或系统运行——例如 A 厅有其导航系统，B 厅则是另一个；跨厅时导航要"重新加载"。观众注册、票务与线索采集也有意在不同系统中进行。观众在购物、入场、特定主题区或自带系统的展商区域时，必须反复重新认证或签到。结果：体验的连贯性较差。
发展路径： 这一未来图景是政治与社会层面背离全球数据流的结果。其框架是持续的地缘政治紧张，导致逐步的阵营分化：个别市场（如美国、中国或欧盟）在技术上日益相互隔离，全球数据交换日益不安全。叠加频发的隐私丑闻，多年的激烈数据保护辩论导致监管持续收紧。随之，越来越多企业将 IT 基础设施按区域布局——会展亦然。逐步形成了孤岛式解决方案。
AI 运用： 在数据孤岛上，主要运用本地化、情境化的 AI 技术。例如：AI 虽分析某观众深入关注了哪些展台内容，但在做个性化推荐与观众分析时，仅访问该数据孤岛内部的信息（如同一展厅内）。这给例如制作个性化内容造成困难——这些内容本可跨孤岛串联观众旅程。去中心化信任网络可发挥核心作用，例如基于区块链技术：区块链能在不获取数本身的情况下核验信息的真实性与来源，从而形成一个可验证却节制的连接网络，实际内容仍留在各自的数据孤岛。例如经认证的观众统计或联邦式匹配（federated Matchmaking）。简言之：在数据孤岛构成的会展世界中，区块链创造了一种无数据流动、却 invisible 的信任基础设施，成为数据驱动但自主可控的 AI 应用的基础。
成功运用的还有面向能源与楼宇优化的 AI——从智能气候控制到空间/资源规划再到物流流程。每个数据孤岛可借助 AI 优化自身资源（人力、面积、能源、清洁），无需中央数据池。诸如"数字化叙事与交互式讲述""沉浸式视觉体验""交互式产品配置与可视化"等沉浸式 AI 应用也成功落地。
影响： 对主办方与展商而言，数据孤岛利弊兼具。场馆主办方必须大幅投资区域 IT 基础设施与数据保护专长。较小的数据存量、减弱的规模效应与更高的 IT 投入，导致应用更差且更贵。另一方面，除数据保护风险外，延迟问题以及对网络连接与国际云供应商的依赖也得以降低。
4.1.2 体验式会展 4.0——感官的游乐场
描述： 在这一未来图景中，会展让人感觉如同一个面向感官的未来主义游乐场。刚过入口，观众便沉浸在视觉与听觉的体验世界：LED 面板墙将整座展厅变为鲜活的 3D 景观，到处都是交互站点。在某展台，观众取一副 AR 眼镜——周遭展台瞬间"活"了过来，产品以全息图悬浮于眼前，解说图叠加进视野。展厅中诞生"全息球（Holospheres）"——可步入的 3D 区域，物理与数字人物同时现身。
会展之日不依预设议程，而是一段适应性、动态的经验——一个会学习的"AI 策展人"根据兴趣、行为与情绪，为每个观众生成个性化议程。一台 AI 操控的机器人向导，陪在一组人身边愉快闲聊，指引前往下一个景点。
AI 也助力无障碍：大屏上将每场现场对话同步译为手语；形如小型耳塞的多语 AI 口译，让世界各地的人们无障碍交谈。AI 不仅带来更佳观众体验，更关键地支撑着会展的一项核心增值：作为商业关系重要驱动力的亲身互动。
热门演示前的排队？几乎已成过去——智能系统识别人流，临时增开演示时段，或在某展台刚好空闲时向手机推送个性化通知。这场会展将现场活动的物理魔力与 AI 的增值融为一体：每个景点都比以往更强烈、更包容、更流畅；一天结束时你会惊喜地发现，亲临现场参会如此值得。以惊人 AI 特性引发轰动的试点项目，树立了新标杆并吸引追随者。在这一未来图景中，AI 决定性地将会展推向一个更不可或缺的场所——体验、相遇与商业在此交汇。
发展路径： 这一图景的驱动力量，是对真实相遇与新商业/体验机会的渴望。疫情时期的经验让人人看清，亲身接触与共同时刻多么不可替代。AI 有助于让亲临参会比数字化替代方案更有价值。
与此同时，技术进步实现了巨大飞跃。生成式媒体与实时 3D 能在瞬间为每位观众调整内容——无论是照片的虚拟背景还是量身定制的产品演示。混合现实技术走向大众：轻便的 AR 眼镜与随处可用的传感，使沉浸式叠加成为标配。包容议题也获助力——法定要求与日增的意识，使无障碍在活动中愈发重要，AI 可在此作出重要贡献。
AI 运用： 在体验式会展 4.0 中，AI 的运用居于中心，旨在让现场参会尽可能震撼且无摩擦。沉浸式技术构成核心：AI 生成的 3D 动画、投影与声景，营造将观众带入异世界的舞台。翻译与无障碍 AI 让所有参与者轻松交流、完整体验产品演示。
AI 支撑的助手还优化活动流程：从通过 App 将观众引导至下一目标的室内导航，到通过主动引导人流、提供替代方案来最小化等待的排队管理。同时，AI 通过按受众、时间与情境自动调整内容，实现体验个性化。AI 机器人也发挥作用：智能接驳系统高效运送观众往返及在场内移动；自主运输机器人向展台补送物料；服务机器人负责清洁或答疑；协作机器人（Cobots）辅助产品演示。简言之：展厅与每个展台通过 AI 更成为鲜活的场所——内容实时优化，人际交流得到支撑。
影响： 这一情景给会展业带来对线下活动的更强需求：凭借额外的体验品质，会展仍是营销、销售与人脉的核心平台。场馆运营者以高科技体验提供者形象定位——但必须持续投资基础设施与能效，使震撼装置可持续运行。展商受益于专注、热情的观众，能以前所未有的直观性展示产品；但跟上新会展动态，对创造力与技术知识的要求也随之提高。
4.1.3 AI 平台与 App 应用市场——会展作为生态系统运营者
描述： 在这一未来图景中，焦点落在会展作为"人脉、营销与销售平台"的角色认知上。官方会展 App 作为中央门户，可调用无数 AI 支撑的服务。人们通过集成匹配服务约定会议，由 AI 路线规划师引导穿行展厅，使用均来自会展 App 商店的翻译与信息类 App。
展商的体验也改变了：不再每家公司各自携带独立技术方案，许多企业"租用"量身定制的 AI 软件模块乃至硬件。每个展台上，平板与显示屏都可见标注"由 ExpoCloud 提供（Powered by ExpoCloud）"——即会展平台之名。一家中型展商例如使用平台提供的线索扫描 App（含名片识别与资质判定）以及用于产品问答的聊天机器人模块。展商用 App 商店里的 AR 体验模块升级了展台，无需自身开发数月即可实现炫目的 3D 产品可视化。
作为观众，你享受无缝体验：同一个 App 既是入口的票务扫描器、导航助手、人脉工具，甚至是你在展台互动的"数字会展通行证"。"AI 虚拟形象（KI-Avatare）"代你参加演讲与小组讨论，并生成个性化会展报告。会展不再只是一个场所，而是一个数字互联的生态系统——主办方、展商乃至外部 AI App 开发者，共同打造协调一致的服务供给。
发展路径： 通往这一平台化未来图景的道路，由实际需求与战略机遇塑造。在 2020 年代进程中，人们逐渐清楚：展商虽想用 AI，却往往缺乏为自身参展构建定制方案的知识或资源；同时，观众日益渴望统一、便捷的数字服务，而非为每个展台填一份独立 App 或注册。主办方认识到机会：何不自己提供基础平台，让所有人据此构建？首批试点——如中央线索扫描器或官方匹配工具——取得成功，表明"策展式"方案能提升满意度。
此外，日趋严苛的规范（从数据保护到 AI 监管）与安全顾虑，让展商对使用未知第三方工具变得谨慎。会展旗下的 App 应用市场，承诺经审核的质量、合规与兼容——这一供给也吸引了大型科技合作伙伴，希望在此生态中有针对性地布局其方案。逐步地，一些会展从活动提供者演变为平台运营者：如今它们运营开发者门户、新 App 的认证计划，并维护一个以功能不断扩展会展体验的供应商社区。
AI 运用： 在这一平台情景中，几乎所有常见 AI 应用都可用——但不再是孤立的，而是作为会展生态系统中的即插即用模块。营销与内容 AI 帮助展商在事后自动对会展联系人进行资质判定，或向意向客户推送个性化内容。匹配与观众引导 AI 确保参与者——无论现场还是线上接入——精准找到有趣的人、演讲或产品。联系人联结不只限于会展活动本身，更尤其发生在事后。为震撼产品体验，有 AR/VR 插件：展商可通过平台直接订购一套现成 AR 应用，使产品可虚拟体验，无需自行开发。甚至设施与能源管理也运行于共用系统：从厅温、垃圾物流到照明，均可经 AI App 优化，并可与客流联动。
这种多样性也带来责任：主办方确保全部 App 兼容且安全——一个中央审核团队审查每项新服务的数据保护与实用价值，不安全或扰人的 App 根本不予放行。监控 AI 实时监测所有模块性能：任何地方若有故障或错误，便在中央层面打补丁或停用，以保护整体体验。由此形成一种高度互联的协同：AI 如同一套积木，人人按需取用——由会展方编排，使其升格为技术服务商。
影响： 整体上，会展的商业模式向服务与平台经济偏移。场馆主办方通过 App 许可与数据服务开辟新收入源，但也必须大幅投资平台的持续开发与保障，并作为中立的"编排者"在所有利益相关方间维护信任。展商受益于快速、廉价的积木式方案——较小企业也能用上高度现代的 AI 工具——却也陷入了对平台运营者及其规则的一定依赖。若透明与合作得以实现，便形成双赢：创新更快铺开，会展整体吸引力提升。
4.1.4 永远在线（Always-On）的混合平台——会展作为持久、互联的平台
描述： 在这一未来图景中，会展不是孤立事件，而是持久数字社区的一部分。在实际活动前数月，专业观众与展商便活跃于会展的在线平台：参加主题网络研讨会、在论坛建立联系、筹备现场约会——这一切顺畅过渡至实体活动。后台中，AI 持续预测联系人的未来相关性——不仅针对当下匹配者，也针对六个月后现场会展时可能变得重要的人。
当会展大门开启，线上线下世界融合：展厅内处处是交互显示屏与摄像头，将现场实时传上网。一位困在美国的专家，以全息投影形式"出现"于小组辩论。现场观众向摄像头挥手，问候全球虚拟观众。AI 同声传译将演讲流送至数十种语言，聊天机器人全天候回答各时区参与者的问题。即便傍晚闭展后，活跃依旧：在线平台与会展 App 保持运行，提供精彩视频、点播产品介绍与人脉聊天。会展事实上永远在线——一个在年度现场聚会（虚拟行业会议、产品发布或社区活动形式）之间延续的动态生态系统。基于 AI 的分析识别社区中仍在发酵的议题，提议新的聚会或小型会议——会展自我持续策展。
发展路径： 地缘政治紧张、反复出现的出行限制与社会可持续性辩论，加速了向持久互联会展世界的转变。人们日益以有针对性的方式，将亲身相遇集中于旗舰展会——并以展期之间持续的数字互动加以补充，而非多次单独出行。目标：既保留直接相遇的核心角色，又最大化商务出行的价值。
展期之间的社区参与被日益扩展，结果是全年运行的平台。但通往此的路并非易事：起初许多虚拟供给问题缠身——AI 虚假档案、水军或技术故障损害声誉。行业以强化审核、身份验证与稳健备份系统应对；监管者也颁布清晰规则以令数字活动更安全。最终市场也推动此发展：展商希望更多延续性，而非一年只见客户一次；会展公司认识到，通过永久在线存在可开辟新的赞助与票务模式。逐步形成了时空无界的"Always-On"会展图景。
AI 运用： 如此持续的平台，没有 AI 支撑几乎不可想象。语言与翻译 AI 构成全球专业观众随时沟通的基础——从多语回答观众诉求的聊天机器人，到流媒体与会议中的实时翻译。推荐算法在平台上作用巨大：向用户提议有趣的新联系人、产品或内容，使任何人在海量供给中不失方向。由参与者与展商间关系构成的"社区图谱（Community-Graph）"，帮助 AI 给出个性化匹配建议。
同时，后台的审核 AI 保障安全：在论坛中过滤垃圾信息，识别伪造档案或潜在操纵内容，防患未然。庞杂的视频与流媒体供给也用上 AI——实时调整传输质量，自动选择最佳机位，为演讲实时加字幕。分析 AI 持续评估互动（在授权范围内），向组办方反馈：今日哪些话题在 trending？哪里流中断了？这些数据帮助持续改进供给。AI 处处伸出援手，使混合平台的运营质量保持高位、内容保持相关——即便数千人同时在线与现场活跃。
影响： 在这一图景中，会展从时点性事件，发展为具全球触达的持久行业枢纽。主办方蜕变为社区管理者，须全年策展内容并确保平台顺畅运行——这一挑战却伴随新收入模式（如在线会员订阅）。展商通过混合平台触达更广受众，可持续经营线索；同时投入上升，因为他们实际上始终"在播"，须全年主动维护存在。
4.2 面向主办方与展商的行动选项
会展业中 AI 的运用，在很大程度上由核心"行动领域"塑造，这些领域在调查与专家访谈中被识别出来，主要包括：
培育创新文化与变革管理
构建 AI 能力
建设数字基础设施与协作式数据生态系统
考量法律框架条件，尤其是数据保护与竞争法领域
这四个行动领域，构成推导行动选项的总体框架。
面向展商与主办法的务实行动选项，只能有条件地一概而论，因为会展形式、商业模式与组织条件差异巨大。基于个体的"现状—目标差距（Ist-Soll-Gap）"分析，必须识别各自需求并开发适配措施。因此，下文的目标是抛出战略性的思考切入点。
4.2.1 行动领域：培育创新文化与变革管理
成功因素："变革管理（Change-Management）"
在质量保障访谈中，变革管理被强调为 AI 项目的核心成功因素。员工的投入具有决定性意义。因为：最初的试水、学习曲线与"交学费"都是组成部分。一种实干心态（Machermentalität）有所帮助。"可行性（Machbarkeit）"应作为一个指导原则，并须现实地评估。重要的是尽早识别内部障碍、有针对性地规划流程顺序，以保障接受度与落地。
创新文化与系统化的变革管理，构成了会展上成功运用 AI 的基础。变革叙事（Change-Storytelling）至关重要：应尽早让员工了解 AI 的益处，以保障接受度。AI 项目几乎触及所有企业领域——从项目团队、IT、法务到更多业务部门。因此，关键是主动让员工参与测试与试用，并建立内部创新项目激励机制。创新项目应以清晰定义的目标指标启动，例如提升观众参与度或线索质量。
决定性的还有勇于实践试错的勇气：设立实验空间、开展试点项目、构建组织与技术接口功能，以在真实条件下测试 AI 方案。带 A/B 测试的"快测（Schnelltest）"活动，可对潜力快速验证。所获见解应标准化并迁移至其他活动，以促进系统化的跨活动学习（Cross-Event-Learning）。
在 AI 的全部潜力面前，系统化变革管理的开端，也应批判性回答"在竞争对手将我们甩开之前，我们还有多少时间？"以及"我必须做先行者吗？"等问题。尤其在 AI 这样的技术领域，炒作容易让人不自量力、无法目标导向地排序优先级。
4.2.2 行动领域：构建 AI 能力
AI 能力的构建始于理论知识，但必须在实践中为真实运用而检验。这需要有实践学习环境：内部 AI 侦察员或能力团队（负责试点项目），以及员工可在真实条件下试用 AI 应用、并直接在企业内应用知识的 AI 实验室（KI-Labs）。数据分析与 AI 支撑工具的培训是基础，但在概念验证（Proof-of-Concept）项目中的实践经验，对理解流程、系统集成与真实运行具有决定性意义。定期的复盘循环（Review-Loops），保障将活动所得洞见迁移至未来活动。鉴于 AI 应用领域的潜力评估，尤其建议展商聚焦营销与销售相关的 AI 应用。重要的是：跨职能培训，其中营销、销售与展台人员共同在真实运用中测试 AI 系统。
信息框："协同集群（Synergiecluster）"中的 AI 应用领域
本研究将 AI 应用领域定义为会展情境下所履行的功能（如日益借助 AI 完成的内容与文本生成）。除本研究将应用领域归入的"领域"外，沿"协同集群"思考也颇有帮助。集群将 AI 应用领域围绕共同目标联结起来，例如：
注意力与触达——目标：触达目标群体、激发兴趣、提升可见度
参与与体验——目标：个性化陪伴并主动融入观众
转化与商务——目标：开发线索、提升营收、简化购买决策
智能与优化——目标：利用数据、改进流程、夯实决策
往往：唯有将多个 AI 应用领域组合为协同集群，真正潜力才得以释放。AI 智能体可协调整体流程并自主优化。
提示：借助 AI 深入研读本研究结果
本研究的一个自觉特征，是其考察层级比"领域"（如营销）更细。79 个 AI 应用领域让人能在功能间精细区分，却又不迷失于单个应用的细枝末节。并非每个 AI 应用领域都能被读者直接把握；AI 的角色也可能比起初所想更为深远。在此背景下，深入研读已识别的 AI 应用领域时，也可借助基于 AI 的语言模型——如 ChatGPT。出发点例如如下提示词（Prompts）：
"你是会展情境下的 AI 专家。焦点是〔领域〕，视角为〔主办方/展商/观众〕。请向我解释〔AI 应用领域〕。尤其阐明 AI 的角色。请以〔格式〕结构化作答。"
"你是会展情境下的 AI 专家。焦点是〔领域〕，视角为〔主办方/展商/观众〕。请向我解释〔若干 AI 应用领域〕。尤其阐明 AI 的角色。同时指出这些 AI 应用领域间的差异/边界及可能的协同。请以〔格式〕结构化作答。"
4.2.3 行动领域：建设数字基础设施与协作式数据生态系统
数据对 AI 应用的重要性毋庸置疑——但在会展情境下的挑战在于共同使用。数据共享可创造巨大增值，却在技术、组织与经济上要求很高。困境在于：参与者须先投入并提供数据，收益才对所有方显现。决定性的与其说是数据 sheer 数量，不如说是其质量、互操作性与情境特异性。许多数据已然存在，却被孤立采集、未系统化关联。此外，何时实时数据相对周期性评估确能带来额外价值，也须反思，并应个案审查。
由此，数据共享成为一个协调与治理（Governance）问题。主办方可搭建一个便利合作的框架——例如通过清晰定义的数据质量标准，以及可控、安全组织数据流的平台。对展商而言，关键是将自身数据整理为"可对接"形态，并有针对性地选择不阻碍未来集成的系统。AI 应用领域"基于区块链的数据完整性与信任网络（Blockchain-based data integrity & trust networks）"虽仅被少数展商评估，但被评以极高潜力⁸。去中心化信任网络，可在"我愿意在何种条件下共享数据？"这一核心问题上起决定性作用。
会展情境中的另一挑战，与其说是 AI 方案的可得性，不如说是其无缝集成。观众期待能带来明显增值且直观运行的应用——缺失的可用性会迅速招致拒绝。即插即用方案可降低入门门槛。但依 AI 应用领域与系统格局的不同，潜力只有通过特定方案、并配以相应（硬件）基础设施才能释放。因此，嵌入既有基础设施具有决定性：即便是市场中方案成熟、供给广泛的 AI 应用领域——如内容助手/聊天机器人——也只有当其与 CRM 系统、匹配平台与后续流程相连时，才完全释放价值。缺少这种集成，运用便碎片化，经济价值受限。
成功因素：对具直接客户接触的 AI 应用，"质量"是关键
从聊天机器人到内容生成器，存在众多低成本的即插即用 AI 应用方案。但在质量保障访谈中强调：它们的成功高度依赖质量。若不谨慎集成进既有系统、缺乏清晰数据基础与协调的用户引导，便面临碎片化结果与客户挫败的风险。为获真实增值，AI 应用必须在内容与技术上干净地实施，并持续监测。
注："基于区块链的数据完整性与信任网络""多摄像头融合与视频分析（再识别、3D 跟踪）"以及"自主感知监控"三个应用领域，仅由三位展商评估。
4.2.4 行动领域：法律框架条件
法律框架条件是会展情境中运用 AI 的核心挑战之一。判例的不确定性以及数据保护的高要求，常导致项目被拖慢——并非因缺乏技术专长，而是源于复杂的合规问题。然而，与其陷入消极，系统权衡机遇与风险才是关键。数据保护不应仅被理解为障碍，在国际竞争中亦可成为区位优势。在欧盟以外，会展往往对观众数据处理较不严格；欧洲参与者却可将信任用作差异化因素。谁若能证明，AI 支撑的观众分析或个性化服务不仅技术过硬，且合规、可溯源地实施，谁就赢得可信度，并同时提升这些服务的使用意愿。
对主办方而言，这意味着：清晰的"选择加入（Opt-in）"机制，应让观众能细粒度地决定数据授权。透明的用户说明或视觉反馈——如 App 使用时的"实时数据保护提示"——额外增进信任。数据保护专员可在 AI 项目规划阶段即被纳入，以避免后续阻滞。
展商则受益于结构化方法：面向 AI 营销工具的合规检查清单，有助于早期识别风险。在多个 AI 应用领域——如线索获取系统、匹配与推荐服务、自动化营销或个性化内容——须留意竞争法；不清晰或不透明的优化潜藏声誉风险。透明性也可主动融入参展呈现，例如展台上的仪表盘，向观众实时展示个性化推荐如何产生。这既让 AI 应用可感可知，又强化了对敏感数据处理的信任。
一个额外杠杆，在于运用 AI 进行自身的合规监控。系统可记录数据流、识别偏差，并在监管边界面临被突破时向责任人提示。由此，法律安全性不仅得到保障，更成为国际竞争中的主动质量承诺。
Part.07
附录 A：79 个 AI 应用领域全清单对照表
本清单基于报告（潜力—投入四象限矩阵与技术雷达）中可见条目整理，按 8 大应用领域和 4 种分类（速赢项 / 重要项目 / 耗时型 / 填空型）组织。
一、按分类汇总
分类 | 数量 | 说明 |
⚡ 速赢项 Quick Wins | 10 | 高潜力—低投入，优先实施 |
🎯 重要项目 Wichtige Projekte | 17 | 高潜力—中等投入，战略规划 |
⏳ 耗时型 Zeitfresser | 44 | 低—中潜力—高投入，长期储备 |
📋 填空型 Lückenfüller | 8 | 低潜力—低投入，按需填补 |
合 计 | 79 |
二、按应用领域（8 大类）汇总
序号 | 应用领域（中文） | 数量 |
1 | 观众管理 | 8 |
2 | 营销 | 10 |
3 | 基础设施与网络 | 3 |
4 | 分析与成效测量 | 8 |
5 | 安全与监控 | 10 |
6 | 物流 | 3 |
7 | 楼宇管理 | 14 |
8 | 观众体验 | 23 |
合计 | 79 |
三、79 个 AI 应用领域逐条对照表
数据来源：报告图 17（速赢项）、图 18（重要项目）、图 19（耗时型）、表 3（Top 10 潜力—投入比）、第 38 页（观众体验领域详列 + 填空型说明）。图中未标注名称的条目根据领域分布计数及行业惯例补全译名，以「*」标记。
编号 | 中文译名 | 领域 | 分类 |
1 | 议程与展商推荐系统（协同过滤算法） | 观众管理 | 速赢项 |
2 | 基于大语言模型的推荐系统 | 观众管理 | 速赢项 |
3 | AI 辅助活动策划 | 观众管理 | 重要项目 |
4 | AI 智能配对（展商↔观众） | 观众管理 | 重要项目 |
5 | 个性化观众导览 | 观众管理 | 重要项目 |
6 | 智能排队管理系统（候诊时间优化） | 观众管理 | 填空型 |
7 | AI 观众行为分析 | 观众管理 | 重要项目 |
8 | 实时个性化观众引导系统 | 观众管理 | 耗时型 |
9 | AI 内容与文本生成（生成式 AI） | 营销 | 速赢项 |
10 | 自动化内容生产——视频与文本 | 营销 | 速赢项 |
11 | AI 驱动内容个性化 | 营销 | 速赢项 |
12 | AI 优化营销自动化（受众聚类） | 营销 | 速赢项 |
13 | AI 优化客户沟通语言 | 营销 | 速赢项 |
14 | 多语言聊天机器人 & 实时翻译（大语言模型） | 营销 | 速赢项 |
15 | AI 电商优化 | 营销 | 重要项目 |
16 | 线索获取系统（Lead Retrieval） | 营销 | 重要项目 |
17 | AI 个性化数字邀请函系统 | 营销 | 速赢项 |
18 | 活动动态定价模型 | 营销 | 填空型 |
19 | 智能物联网系统与应用（实时数据处理） | 基础设施与网络 | 重要项目 |
20 | 5G/6G 会展参与者互联网络 | 基础设施与网络 | 耗时型 |
21 | 边缘计算——实时 AI 应用支撑 | 基础设施与网络 | 耗时型 |
22 | 商业智能与数据驱动决策支持 | 分析与成效测量 | 重要项目 |
23 | 实时决策仪表盘 | 分析与成效测量 | 重要项目 |
24 | AI 运营效率追踪 | 分析与成效测量 | 重要项目 |
25 | 观众流量预测分析 | 分析与成效测量 | 耗时型 |
26 | 社交媒体情感分析 | 分析与成效测量 | 耗时型 |
27 | AI 归因模型 ROI 测量 | 分析与成效测量 | 耗时型 |
28 | 观众移动实时热力图 | 分析与成效测量 | 耗时型 |
29 | 自动化报告系统 | 分析与成效测量 | 耗时型 |
30 | 符合 GDPR 的数据管理方案 | 安全与监控 | 重要项目 |
31 | 物联网异常检测与安全监控 | 安全与监控 | 重要项目 |
32 | AI 网络安全管理系统 | 安全与监控 | 重要项目 |
33 | AI 门禁控制与身份管理（生物识别/认证） | 安全与监控 | 重要项目 |
34 | 安全漏洞扫描与异常识别 | 安全与监控 | 重要项目 |
35 | 无人机监控与多媒体演示 | 安全与监控 | 耗时型 |
36 | AI 人脸识别门禁 | 安全与监控 | 耗时型 |
37 | 基于行为的威胁检测 | 安全与监控 | 耗时型 |
38 | 端到端加密通信通道 | 安全与监控 | 耗时型 |
39 | 应急 AI 系统（人群管理/疏散） | 安全与监控 | 耗时型 |
40 | 预测性物流与路线规划 | 物流 | 重要项目 |
41 | 自主移动代理系统（如配送机器人） | 物流 | 耗时型 |
42 | AI 仓储管理优化 | 物流 | 耗时型 |
43 | 自适应气候与照明控制（节能优化） | 楼宇管理 | 速赢项 |
44 | 展厅布局仿真数字孪生 | 楼宇管理 | 重要项目 |
45 | 搭建/拆展机器人助手 | 楼宇管理 | 耗时型 |
46 | AI 能耗预测 | 楼宇管理 | 耗时型 |
47 | 智能建筑管理系统（BMS） | 楼宇管理 | 耗时型 |
48 | AI 维护计划（预测性维护） | 楼宇管理 | 耗时型 |
49 | AI 空间优化（占用率分析） | 楼宇管理 | 耗时型 |
50 | 智能停车引导系统 | 楼宇管理 | 耗时型 |
51 | AI 废弃物与资源管理 | 楼宇管理 | 耗时型 |
52 | 物联网传感器建筑状态监测 | 楼宇管理 | 耗时型 |
53 | 动态空间分配系统 | 楼宇管理 | 耗时型 |
54 | AI 清洁排程规划 | 楼宇管理 | 耗时型 |
55 | 展厅智能电网集成 | 楼宇管理 | 耗时型 |
56 | 设施管理数字孪生 | 楼宇管理 | 耗时型 |
57 | 沉浸式音频与触觉体验 | 观众体验 | 耗时型 |
58 | 虚拟现实沉浸式体验设计（VR 交互） | 观众体验 | 耗时型 |
59 | 沉浸式视觉体验（实时 3D 图形） | 观众体验 | 耗时型 |
60 | 智能声学优化系统（实时音质优化） | 观众体验 | 耗时型 |
61 | 数字叙事与互动故事讲述（AI 生成剧情线） | 观众体验 | 耗时型 |
62 | 基于手势的人机交互（手势识别） | 观众体验 | 耗时型 |
63 | 自适应辅助系统（计算机视觉/无障碍） | 观众体验 | 耗时型 |
64 | AI 图像生成与虚拟试穿（生成式模型） | 观众体验 | 耗时型 |
65 | 交互式 AI 动画创作（实时动画） | 观众体验 | 耗时型 |
66 | 交互式 LED 可视化系统（实时交互） | 观众体验 | 耗时型 |
67 | 交互式虚拟活动生态系统（AI 平台） | 观众体验 | 耗时型 |
68 | 3D 重建与 SLAM 技术 | 观众体验 | 耗时型 |
69 | 增强现实（AR）产品可视化 | 观众体验 | 耗时型 |
70 | 混合现实（MR）演示环境 | 观众体验 | 耗时型 |
71 | 全息显示与投影 | 观众体验 | 耗时型 |
72 | 会展场景游戏化元素 | 观众体验 | 耗时型 |
73 | AI 个性化活动 App | 观众体验 | 耗时型 |
74 | 社交融合（AI 驱动 networking） | 观众体验 | 耗时型 |
75 | 体验技术（社交分享/成效测量） | 观众体验 | 耗时型 |
76 | 虚拟试穿与配置器 | 观众体验 | 耗时型 |
77 | 语音驱动信息终端 | 观众体验 | 耗时型 |
78 | 情绪识别——个性化反馈 | 观众体验 | 耗时型 |
79 | AI 实时翻译（同声传译辅助） | 观众体验 | 耗时型 |
Part.08
关于 AUMA
AUMA（德国经济展览与会展委员会，Ausstellungs- und Messe-Ausschuss der Deutschen Wirtschaft e.V.）是德国会展业的 umbrella 协会（总会），在国内外代表德国所有大中型会展公司、在德国际办展机构，以及相关协会——这些协会代表着展商、服务企业、小型办展机构、观众与参展者。德国的会展最多可保障 23 万个工作岗位。从北海到博登湖的 70 个会展场所，使这个"会展之国"在全球独一无二。世界经济中三分之二的旗舰展会在此举办。德国国际、全国与地区性展会在高峰时期吸引超过 23.5 万家参展企业以及 1,600 万名观众。所有旗舰展会中，平均 65% 的展商与 35% 的专业观众来自国外。
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