AI（人工智能）的行程方式并不是一个直接描述AI本身移动或行进的方式，而是指AI技术在规划、优化和执行行程方面的应用方式。具体来说，AI在行程规划方面的应用可以通过以下几种方式实现：

1. 云端运行

在云端运行是一种常见的AI行程规划方式。在这种模式下，AI系统的计算和存储资源位于云端服务器上，用户通过互联网连接到云端以访问这些资源。云端AI系统可以处理大量的数据，利用强大的计算能力进行复杂的分析和优化，从而为用户提供个性化的行程规划建议。例如，一些基于云端的旅行规划工具可以根据用户的兴趣、时间和预算等条件，自动生成包含景点、餐饮、交通等信息的详细行程。

2. 设备端运行

设备端运行是另一种AI行程规划方式，也被称为本地运行。在这种模式下，AI系统直接在用户的设备上运行，如智能手机、平板电脑等。这种方式使得AI系统能够实时响应用户的需求，提供即时的行程规划和调整建议。设备端AI系统通常具有较低的延迟和较高的隐私保护性能，适用于需要快速响应和隐私保护的场景。

3. 边缘计算

边缘计算是一种将计算和存储资源部署在网络边缘的方式，旨在减少数据传输延迟和提高系统响应速度。在行程规划领域，边缘计算可以使得AI系统能够在网络接近用户终端设备的位置上执行计算任务，从而更快地响应用户的请求。例如，在旅游场景中，边缘计算可以使得AI系统能够实时分析用户的地理位置和周围环境，为用户提供更加精准的导航和推荐服务。

4. 混合云环境

混合云环境是指将云计算和本地IT资源集成在一个统一的体系结构中，以实现资源的最优配置和利用。在行程规划领域，混合云环境可以使得AI系统能够在多个云和本地计算机上进行分布式处理，从而充分利用各种资源的优势。例如，一些复杂的行程规划任务可以在云端进行大规模的数据分析和计算，而实时的导航和推荐服务则可以在边缘设备上执行，以提高系统的整体性能和用户体验。

5. 个性化推荐与优化

AI在行程规划中的核心应用之一是个性化推荐与优化。通过分析用户的历史数据、实时需求和外部环境信息，AI系统可以为用户量身定制行程计划，包括景点选择、交通方式、餐饮住宿等。同时，AI系统还可以根据用户的反馈和实时数据对行程进行动态调整和优化，以确保行程的顺利进行和用户的满意度。

综上所述，AI的行程方式主要包括云端运行、设备端运行、边缘计算、混合云环境以及个性化推荐与优化等几个方面。这些方式各有优缺点，并适用于不同的场景和需求。随着技术的不断发展，AI在行程规划领域的应用将会越来越广泛和深入。