[行前規劃]
晚上突然想說利用ChatGPT與Gemini試試看,幫我快速規劃苗栗一日遊的行程,主要交通工具依然是我的DRG2。
一開始我先分別讓ChatGPT與Gemini在網路上搜尋資料,大致過程如下:
問: 請搜尋苗栗高評價景點
問: 請搜尋評價好的苗栗特色美食
問: 根據上述討論,請推薦適合一個人摩托車旅行的苗栗特色美食及景點
問: 根據上述討論,請推薦5/19適合一個人摩托車旅行的苗栗特色美食及景點
此時規劃出的行程大致是
| 時間段 | 推薦景點/美食 | 特色 |
|---|---|---|
| 上午 | 後龍好望角+通霄神社 | 海景+日式秘境 |
| 中午 | 福樂麵店 | 客家料理 |
| 下午 | 火炎山 or 勝興車站 | 健行 or 懷舊風 |
| 晚餐 | 三義賴新魁/金榜麵館 | 客家粄條名店 |
| 甜點 | 阿婆粉圓 | 古早味消暑甜品 |
但因為好望角去過覺得還好,而火炎山需要先申請,所以我只好從上面剛剛搜尋的景點再挑幾個看起來有興趣的重新規劃,並加上時間限制,於是重新詢問
問: 請規劃5/19一個人的摩托車之旅,從竹北出發到苗栗,並依序以哈比丘茶樹森林、清安豆腐街及臺鹽通霄觀光園區為主,希望能於傍晚6點抵達竹北
此時重新規畫出的行程如下
| 時間 | 地點 | 活動內容 |
|---|---|---|
| 07:30 | 從竹北出發 | 經西濱/地方道路 → 前往哈比丘 |
| 09:00–10:30 | 哈比丘茶樹森林(通霄) | 森林步道、茶飲放鬆、拍照打卡 |
| 10:30–12:00 | 騎車至清安豆腐街(泰安) | 山路蜿蜒,約需1.5小時 |
| 12:00–13:30 | 清安豆腐街 | 午餐+老街走走、豆腐、擂茶、吊橋景觀 |
| 13:30–14:30 | 騎車至台鹽通霄觀光園區 | 回市區約需1小時 |
| 14:30–15:45 | 台鹽通霄觀光園區 | 泡腳、導覽、鹽味霜淇淋、小逛紀念品 |
| 15:45–17:45 | 騎車返回竹北 | 經西濱或竹南→回竹北 |
| 18:00前 | 回到竹北 ✔️ | 安全順利結束療癒行程 |
於是我就依照這規劃開啟了一日小旅行~
[日期]
2025/05/19
[行程]
<哈比丘茶樹森林>

這是一個隱藏在深山中的小型親子同樂動物農場,可以跟動物互動及餵食。本身佔地不大,大概一小時就可以逛完了,不過也許是平日人比較少,若是假日可能會稍微擁擠一些。園中有許多自由放養的放山雞、有點膽小的梅花鹿、傭慵懶懶的水豚君、全白的袋鼠(不知道是不是白化症)、俗稱笑笑羊的瓦萊黑鼻羊,還有侏儒山羊…等
隨處可見自由自在的山雞。

被關籠的梅花鹿。旁邊園區正在修整,鋸樹的聲音很大導致梅花鹿一直發抖,焦慮的在籠子內來回踱步,但其中有一隻還是好奇地將頭探了出來。

水豚、袋鼠媽媽與小袋鼠合照。水豚們今天都淡定的曬著太陽,不太理人。袋鼠寶寶也是一直躺在地上,但就在我開柵欄要進去時,突然想偷跑出去

嗨,看下鏡頭

笑笑羊展區,大哥很熱心跟觀眾們互動

淡定的侏儒山羊,不管怎麼引誘都不理我

羊寶寶超好動的,活力滿滿。一下聞你的味道,一下用小小羊角撞你,一下又把頭探出柵欄外,不過摸牠的時候很乖巧~





園區造景

<清安豆腐街>
從哈比丘茶樹森林到清安豆腐街原本預計1.5小時,但不知道是否因為是平日,所以交通狀況很好,印象中我只騎了20多分鐘。平日的豆腐街,兩側很多店家都是沒有營業的,隨便找了家吃了臭豆腐跟桂竹筍湯。臭豆腐跟竹筍湯都相當好吃,唯一缺點就是豆腐上的油膏偏鹹!


看了下時間,比預期的早了一個多小時,於是順道去了泰安竹林秘境,這是剛剛在哈比丘茶樹森林,一群由台南來的大哥大姊推薦的。
<烏嘎彥竹林>
沿路爬升起伏較大,行車要多加小心。
據這裡說媲美京都嵐山竹林小徑,但因是臨時決定,所以時間不夠將整個步道走完,我只走到露營區附近就回頭了

竹林密境,漫步於此小徑,兩側的竹林隨風互相撞擊聲與落葉緩緩落下,直接氛圍感拉滿。但如此悠然與寧靜,可能僅限於平常日吧


在露營區附近,有一處開闊的景色

看看時間,差不多下午兩點了,於是就啟程前往今天的最後一站,台鹽通霄觀光園區!
<台鹽通霄觀光園區>
抵達目的地後發現,今天周一是休館日,雖然有零星遊客,但設施與餐廳也沒開。原本想品嘗鹽滷豆花這下只能作罷,簡單稍作休息喝杯咖啡之後就返程了

[路線圖]

[後記]
- 關於AI搜尋與規劃行程真的很方便,但這次在路程時間預估上出現比較大的誤差。至於景點沒開這件事,我推測是因為一開始我在搜尋時,並沒有加入日期限制,導致臺鹽通霄觀光園區有出現在搜尋結果,而後來加上日期限制時,又指定此景點須規劃在內,所以導致出現這個結果。不過至於ChatGPT與Gemini沒有提醒可能是休館狀態,這就是一個小缺點了!
- 不管是ChatGPT與Gemini之間,或是本身的每次搜尋,當搜尋條件太廣泛時,結果可能會差異甚大,所以需要在一次次搜尋過程中慢慢增加限制條件,這樣才能縮小範圍得到更合適的結果!