AI 讓內容無限生產
重要卻不吸睛的文化內容,被演算法邊緣化,沉在資訊洪流的底部。
AI 越方便,地方越難被看見。旅客來到老城區,看見了風景,卻看不懂文化。
重要卻不吸睛的文化內容,被演算法邊緣化,沉在資訊洪流的底部。
每座城市、每個地方越來越像,讓人想專程造訪的特色正在消失。
4.84%
近 3 成日本旅客去過龍山寺,
卻只有 4.84% 選它為最喜歡的景點
人潮來了,卻沒有被打動。旅人缺的不是景點,而是一把理解文化的鑰匙——讓人看得懂、玩得進去、願意再回來。
資料來源:交通部觀光署《113年來臺旅客消費及動向調查報告》表 5-3-11,日本受訪旅客 112 年(2023)資料;2019 年為 108 年資料。喜歡比率=最喜歡該景點人數 ÷ 曾遊覽該景點人數。
使 AI 成為保存在地的好工具
譯地戀是一套便於在地使用的文旅體驗系統:把散落的地方知識整理好、翻譯成體驗,成為旅人帶著走的遊戲與圖鑑。
AI 輔助彙整、比對文史資訊,校正後生成文化圖鑑,便於在地居民共創、維護。
打造專屬互動,讓外國旅客輕鬆理解在地生活,走入文化、激發探索欲。
即時導覽 × 街區策展:對哪裡好奇,就去哪裡玩。深度,步行即可抵達。
輕鬆帶著走的互動遊戲、文化圖鑑、多語言內容
讓文化與健康,打造獨一無二的旅行體驗
Interactive games, cultural field guides & multilingual content — blending culture and wellness into one-of-a-kind journeys.
譯地戀的核心是一座「地方知識庫」:AI 負責大量整理與比對,人負責查證與放行。查證過的知識,再轉譯成不同語言與互動形式輸出。
AI 彙整分散各處的文史資料。
專人校對,確認無誤才入庫。
變成多語言、可互動的內容。
把旅人引導到真實的街區。
居民補充校正,回到查證。
INPUT・資料來源
AI01 整理
彙整分散的資料,比對不同來源的差異與矛盾。
人工放行02 查證
專人逐條校對,確認無誤才放行入庫。
KNOWLEDGE BASE
地方知識庫
依社區營造「人、文、地、產、景」分類,每個地方填入自己的內容。
OUTPUT・輸出
查證與開放,是框架中持續保留人為判斷的兩大重點——讓 AI 為真實世界服務,而不是用浮濫的訊息取代生活。







從萬華的巷弄出發
穿梭在街區,漫步在老街,商店、攤販、廟宇、市場——地方的樣子,就是設計的起點。

用「開運」把植物、信仰與街區生活串在一起。
一百年前人們求藥籤、到青草店抓藥,信仰與植物本為一體——我們把這段生活脈絡,翻譯給今天的旅人。
* 現階段以客製專案進行研究,我們把艋舺青草籤當成示範案例:先做出作品、再反推框架,讓地區經驗沉澱回譯地戀系統。



















* 內容為文化與文獻整理,不作為醫療建議;身體不適請諮詢專業醫師。
小小多山的台灣,除了風景區,多數觀光地的魅力在人文與生活景觀——但這些細節,非母語旅客很難快速讀懂;就算懂中文,也得花時間生活、與在地相處,才感受得到質樸的美好。
為誰
越來越多年輕人自由行來台,他們需要的不是行程表,而是一把能自己探索的鑰匙。
怎麼玩
以步行可達的範圍為單位,花一個下午或一天漫遊巷弄,和店家聊天,產生情感連結。
對地方
與街區旅宿、觀光單位合作服務自由行旅客,直效行銷,讓地方長出自己的服務模式。
對身體
台灣是很養生的地方。步行對身體好,還能蒐集對身體好的元素,超讚!

從傳統・團客模式到譯地戀・散客步行
從萬華出發,先把一個街區做透徹,再把方法變成可以複製的系統。
場景・禾順行旅
旅人在旅宿掃 QR Code,抽一支今日青草籤;我們從使用回饋中持續調整內容。
場景・青草巷
店家陳列青草牌與周邊,旅人帶著籤上門看見實物,策展為店家帶來實體收益。
場景・萬華街區
15 分鐘步行路線串起廟宇、青草巷與老店;抵達解鎖圖鑑、記錄步數、上傳分享。
場景・全台 → 國際
同一套系統交由地方團隊經營、社群共編,從萬華複製到全台,再走向國際。


創辦人|洽洽貓事務所負責人
獨立完成 Placelore 的產品規劃、文史轉譯、視覺設計與系統框架建置,帶領艋舺青草籤從零到上線。
本輪資金用於
我們正在尋找——
CultureCommunityHealing
Keeping every place one of a kind.
致力在 AI 時代,保存地方文化和創造體驗經濟。