自驾游行程规划 API 技术解析：接入流程、参数设计与结果解读
一、技术简介
自驾游行程规划接口面向自驾旅行场景，以出发地、目的地、出行天数和出发日期为基础输入，自动完成每日行程骨架规划，并结合沿途各城市的真实天气数据，最终生成一张包含多日小图的日系漫画风格行程大图。大图中每个小图标注中文日期与天气，背景融合当地风景与气象视觉元素，可直接用于行程可视化展示。
接口采用异步任务模型：提交任务后立即返回任务标识，通过轮询查询任务状态与最终结果，适合耗时的生成类业务集成。
二、能力概览
真实天气融合：自动查询沿途各城市天气现象与温度区间，将晴雨、多云、气温等信息转化为画面视觉元素，并在每日小图上标注中文日期与当地天气。
日系漫画风格行程大图：一次性生成包含多日小图的漫画风格长图，各格画风与排版统一，日期和天气信息清晰可读。
七步自动编排：从意图解析、行程骨架规划、天气查询、场景提示词生成，到大图融合、生成与状态轮询，全流程由 AI 工作流自动串联。
结构化行程输出：除大图外，同步返回途经城市列表与每日行程骨架（城市、核心景点、停留理由、预估驾驶时长、路线段），便于二次编辑与展示。
灵活参数配置：支持 1-10 天行程、多种大图宽高比（1:1 / 3:4 / 4:3 / 16:9 / 9:16）与个性化偏好描述。
异步接入方式：提供创建任务 + 轮询查询两个端点，便于集成到自有系统。
三、适用场景
旅行类应用与小程序：在行程规划、攻略生成模块中输出可视化行程卡，提升内容展示的直观性。
内容创作与社交分享：为自驾游攻略、游记、分享卡片生成统一的漫画风格行程长图。
智能体与自动化工具：作为行程规划技能接入 Agent，将自然语言出行需求转化为结构化行程与视觉产物。
出行运营与活动策划：批量生成路线宣传图、活动日程图，替代手工制图流程。
四、接入流程
开通服务并获取凭证：在云市场完成服务开通后，获取调用凭证（APPCODE）。
构造请求体：按接口参数说明填写出发地、目的地、天数、出发日期等字段。
提交任务：向执行端点发送 POST 请求，获得任务标识。
轮询任务状态：使用任务标识定时查询，直至状态为成功或失败。
解析结果：从返回结构中提取行程大图地址、行程骨架与城市列表。
五、调用示例与返回结构
5.1 接口信息
调用地址：
https://roadtrip.market.alicloudapi.com/carTravel/execute请求方式：POST
返回类型：JSON
5.2 请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| days | integer | 是 | 自驾游天数，取值范围 1-10 |
| origin | string | 是 | 出发地城市名称 |
| destination | string | 是 | 目的地城市名称 |
| start_date | string | 是 | 出发日期，格式 YYYY-MM-DD，用于推算每日日期标签 |
| user_preference | string | 否 | 用户额外偏好描述，例如 "喜欢自然风光，节奏轻松" |
| aspect_ratio | string | 否 | 大图宽高比，可选值：1:1、3:4、4:3、16:9、9:16 |
5.3 请求示例
请求头使用 APPCODE 简单身份认证：
Authorization: APPCODE \<appcode>
Content-Type: application/json
cURL
curl -X POST 'https://roadtrip.market.alicloudapi.com/carTravel/execute' \\
  -H 'Authorization: APPCODE \<appcode>' \\
  -H 'Content-Type: application/json' \\
  -d '{
  "days": 5,
  "origin": "上海",
  "destination": "成都",
  "start\_date": "2026-08-10",
  "user\_preference": "喜欢自然风光，节奏轻松",
  "aspect\_ratio": "16:9"
  }'
Python
import requests
import json
url = "https://roadtrip.market.alicloudapi.com/carTravel/execute"
headers = {
  "Authorization": "APPCODE \<appcode>",
  "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
  "days": 5,
  "origin": "上海",
  "destination": "成都",
  "start\_date": "2026-08-10",
  "user\_preference": "喜欢自然风光，节奏轻松",
  "aspect\_ratio": "16:9"
}
resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(resp.status\_code)
print(resp.json())
Java（使用 OkHttp）
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType JSON = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
String body = "{\\"days\\":5,\\"origin\\":\\"上海\\",\\"destination\\":\\"成都\\","
  \+ "\\"start\_date\\":\\"2026-08-10\\",\\"aspect\_ratio\\":\\"16:9\\"}";
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://roadtrip.market.alicloudapi.com/carTravel/execute")
  .addHeader("Authorization", "APPCODE \<appcode>")
  .post(RequestBody.create(JSON, body))
  .build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
  System.out.println(response.body().string());
}
5.4 返回结构
返回结果为异步任务封装，业务数据位于任务结果的 flow_result.output 中，核心字段如下：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| master_image_url | string | 最终生成的日系漫画风格行程大图 URL |
| master_prompt | string | 融合后的终极大图生图提示词（含布局、画风、文字排版等指令） |
| city_list | array | 沿途所有途经城市名称列表 |
| daily_itinerary | array | 每日行程骨架，包含日期、城市、核心景点、停留理由、路线段、预估驾驶时长 |
daily_itinerary 中每个元素的字段：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| day | integer | 天数序号 |
| date | string | 日期 |
| city | string | 途经城市 |
| core_scenic_spot | string | 核心景点 |
| stay_reason | string | 停留理由 |
| route_segment | string | 路线段 |
| estimated_drive_hours | number | 预估驾驶时长（小时） |
完整响应还包含七步编排中各节点的过程输出（意图解析、行程骨架、天气查询、场景提示词、大图融合、大图生成、状态轮询），便于在集成侧进行过程追踪与问题定位。
六、在线调试实录
以下为一次典型调用过程（参数：5 天，上海出发至成都，2026-08-10 出发，16:9 大图）：
第 1 步：提交任务
curl -X POST 'https://roadtrip.market.alicloudapi.com/carTravel/execute' \\
  -H 'Authorization: APPCODE \<appcode>' \\
  -H 'Content-Type: application/json' \\
  -d '{
  "days": 5,
  "origin": "上海",
  "destination": "成都",
  "start\_date": "2026-08-10",
  "aspect\_ratio": "16:9"
  }'
提交成功后返回任务标识与流程标识，任务进入执行队列。
第 2 步：轮询任务状态
使用返回的任务标识调用查询端点，建议按 1-2 秒间隔轮询。任务状态取值包括 PENDING（排队中）、RUNNING（执行中）、SUCCESS（成功）、FAILED（失败）。
第 3 步：结果解析
任务成功后，从 flow_result.output 中读取：
master_image_url：行程大图地址，可直接用于前端展示或下载；daily_itinerary：逐日行程骨架，可用于生成行程清单、地图打点等二次加工；city_list：途经城市列表，可用于路线串联展示。
七、调用限制与规范
集成时建议遵循以下规范：
参数前置校验：调用前校验天数范围（1-10）、日期格式（YYYY-MM-DD）、宽高比枚举值，避免无效请求。
轮询节奏控制：查询任务状态时控制轮询频率，避免高频空转；可结合任务状态判断退出条件。
幂等与重试：任务提交类接口在网络异常时应做幂等处理与有限次重试，重试间隔采用退避策略。
超时与熔断：为下游调用设置合理超时时间，在服务不可用时及时熔断降级，保护主业务流程。
结果缓存：相同参数的行程结果可在本地缓存，减少重复调用。
监控与告警：记录调用量、失败率、任务成功率与耗时指标，异常时及时告警。
八、能力边界与免责
行程规划与天气信息由 AI 工作流自动生成，供行程规划与内容展示参考，实际出行前请以权威渠道核实路况、天气与景区开放信息。
生成图片为模型创作产物，可能存在细节偏差；涉及版权或商用场景时请自行确认授权范围。
接口为异步生成类服务，整体耗时受图片生成环节影响，请勿设置过短超时。
大图为临时生成资源，集成侧应在业务需要时及时保存到自有存储。
九、错误码排查
提交与查询接口的通用状态码：
| 状态码 | 说明 |
|---|---|
| 0 | 成功 |
| -1 | 系统调用错误，可稍后重试或检查请求参数 |
| -2 | 可调用次数或金额为 0，请确认账户状态与额度 |
任务级状态：
| 状态 | 说明 |
|---|---|
| SUCCESS | 任务执行成功，可读取最终结果 |
| RUNNING | 任务执行中，请继续轮询 |
| PENDING | 任务排队中 |
| FAILED | 任务执行失败，错误信息见返回中的备注字段 |
排查建议：先检查请求参数是否完整合规（必填字段、天数范围、日期格式），再确认认证凭证是否正确、额度是否充足；任务失败时优先查看返回中的错误描述与过程步骤状态。
十、技术 FAQ
Q1：为什么提交任务后没有立即返回结果？
接口为异步生成模型，提交后先返回任务标识，图片生成需要一定时间，需通过轮询获取最终结果。
Q2：天数最多支持几天？
支持 1-10 天行程，超出范围请按边界值校验。
Q3：大图宽高比支持哪些值？
支持 1:1、3:4、4:3、16:9、9:16 五种比例，不传时按服务默认值处理。
Q4：天气信息从哪来？
沿途各城市天气由工作流自动查询并融入画面，作为行程规划的辅助信息。
Q5：能否拿到结构化行程数据？
可以，daily_itinerary 与 city_list 会随结果返回，包含每日城市、核心景点、停留理由、预估驾驶时长与路线段，便于二次编辑。
Q6：认证凭证如何传递？
请求头使用 Authorization: APPCODE <appcode> 方式传递，请在服务端保存凭证，避免在前端代码中暴露。
十一、内容小结
本文从技术角度介绍了自驾游行程规划接口的接入方式：接口以出发地、目的地、天数、出发日期为核心输入，通过异步任务模型完成行程规划、天气融合与漫画大图生成，返回结构化行程骨架与可视化大图。接入侧需要关注参数校验、轮询节奏、超时重试与结果缓存等工程细节；结果侧可直接利用 master_image_url、daily_itinerary 与 city_list 完成行程展示与二次加工。该接口适用于旅行应用、内容创作与智能体集成等场景，可在较少的接入成本下输出完整的可视化行程产物。
