猫眼影戏
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王昆仑
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猫眼影戏记者 娜扎 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
千问（房煜摄）
1月15日 ，在阿里巴巴西溪园区的聚会大厅 ，当两名淘宝闪购配送员提着40杯霸王茶姬走进大厅时 ，会场有人禁不住给出了掌声。这是十几分钟前 ，千问C端事业群总裁吴嘉用千问下的订单。
不必问霸王茶姬在此处有没有植入 ，也不必盘算用AI订奶茶是不是“小题大做”。事实之前谷歌就说过AI可以实现购物功效。数日前 ，谷歌已经宣布与沃尔玛等零售商最先AI购物相助妄想 ，但尚未实现。而在中国 ，AI已经可以订机票、买奶茶 ，解说作业、做PTT等使命。事实上 ，在已往AI大模子的生长中 ，AI资助人类执行事情使命已经并不有数。可是AI真正进入到电商话语系统中的生意环节 ，照旧第一次。
千问能够实现这一切 ，得益于阿里巴巴整个生态系统的支持。1月15日 ，千问App宣布周全接入淘宝、淘宝闪购及支付宝系统 ，启动全球首个AI购物功效的果真测试。此次升级实现了从消耗决议到生意完成的全链路闭环 ，用户仅需通过一句话指令即可完成点外卖、选购商品等真实生涯使命；诎⒗锷纳疃日 ，千问App此次上线凌驾400项AI效劳功效 ，标记着其从信息交互向使命执行的实质性跨越。该功效现在处于测试阶段 ，逐步向所有用户开放 ，旨在探索AI助手在一样平常生涯效劳中的现实应用界线。
此次功效迭代的焦点在于构建“一句话购物”的闭环机制。用户在千问App内提出购物需求后 ，AI系统将明确其意图 ，挪用淘宝平台的商品数据库与真适用户评价系统 ，天生切合预算、使用场景和偏好的推荐计划 ，并通过内置的“支付宝AI付”功效完成端内支付 ，无需跳转至其他应用。这一流程实现了从模糊需求到精准决议再到生意落地的完整链条。千问C端事业群总裁吴嘉体现：“AI在拥有超强盛脑之后 ，最先长出了能够触达真实天下的手和脚。”[1] 他进一步指出 ，该能力的实现依赖于“Qwen最强模子”与“阿里最富厚生态”的连系 ，使AI不再局限于对话 ，而是真正加入到用户的现实生涯中。这种能力的演进 ，意味着AI正从被动响应走向自动效劳 ，逐步肩负起生涯助理的角色。
阿里巴巴方面以为 ，这一希望不但改变了用户获取商品效劳的方法 ，也重新界说了AI在消耗场景中的角色定位。笔者观摩了千问的现场演示后 ，感受从消耗角度出发 ，整个电商零售行业的链路确实面临着重构 ，AI购物只是推倒的第一块多米诺骨牌 ，往后关于消耗者购物行为的心理和习惯 ，也会逐渐爆发演变。恒久来看 ，已往许多关于消耗和零售业的经典教科书 ，可能都要失效了。
重大决议与简朴决议
当千问实现一句话买奶茶功效时 ，有人在朋侪圈发问 ，是不是所有点外卖的APP都可以卸载了 ？笔者倒是以为 ，消耗者用AI点奶茶 ，更多是一种猎奇式的实验 ，未必真的会主流化。事实现在已经有很成熟的购置渠道和习惯。而大都消耗者关于要吃什么这件事 ，也有自己的品牌路径依赖。正在力推淘宝闪购的阿里 ，也不会做自损八百的事情。以是AI千问纵然是个超等APP ，也不料味着其他APP就没用了。就像微信推出小程序后 ，许多高频APP并未消亡一样。
笔者以为 ，真正值得注重的是 ，千问在面临重大的购置或者生涯效劳决议时的反应。
现场出了这样一道题。用户提出“想给爸妈家买个扫地机械人 ，预算2000–4000 ，家里尚有只猫”。
这道题最大的坑就是“家里有只猫” ，养宠人都知道意味着什么。现场 ，千问App不但识别出价钱区间 ，还能精准推理出“防纠葛”“高温杀菌”等隐含需求。这些需求源于养宠家庭在清洁历程中的真实痛点 ，古板搜索难以通过要害词捕获。AI基于淘宝平台的真实生意数据与用户评价 ，筛选出三款切合条件的优选商品 ，并以卡片形式泛起其焦点优势与推荐理由。这样一来 ，用户无需逐一查阅商品详情页 ，即可快速完成比对与决议。点击推荐卡片后 ，可直接跳转至购置页面 ，完成下单流程 ，省去古板比价与攻略查阅的繁琐办法。这一历程体现了AI对用户深层需求的明确能力 ，而非简朴的要害词匹配。
另外一个较量典范的重大决议场景是出游。当用户询问“下周准备四女人山徒步 ，需要哪些装备”时 ，千问App综合冬季、高原、徒步等多重因素 ，天生包括衣物、头灯、能量胶在内的完整清单。关于要害装备如爬山鞋与爬山杖 ，AI连系专业用户评价与销量数据 ，推荐凯乐石MT5爬山鞋、黑钻爬山杖等户外圈内口碑产品。推荐效果不但涵盖商品链接 ，还包括使用建议与注重事项。别的 ，AI还自动提出“建议约请外地向导以提升清静” ，体现出对高危害活动的危害预判与用户眷注。该场景下 ，AI不但是购物助手 ，更肩负了出行照料的角色 ，资助用户在事前完玉成面的准备与风控。这种自动建议机制 ，反应了AI在重大使命中逐步具备的类人化判断能力。
上述功效的实现依赖于千问大模子在底层手艺上的三项要害突破。首先是Coding能力的大幅提升 ，使AI能够实时构建工具并挪用外部效劳接口；其次是全模态明确能力的突破 ，让千问能够看懂界面、听懂声音、读懂图文报表 ，从而准确剖析用户上传的图片或语音指令；最后是超长上下文处置惩罚能力的增强 ，支持对多轮对话与重大需求的连贯明确与妄想[4]。在此基础上 ，千问与淘宝商品数据库、淘宝闪购履约系统及支付宝“AI付”系统完成深度集成 ，形成稳固的效劳挪用链路。尤为主要的是 ，AI购物功效的推荐逻辑不但依赖通用知识 ，更融合了阿里巴巴生态内真实的生意与效劳数据 ，有用过滤互联网中漫溢的营销与种草内容 ，包管推荐效果的客观性与准确性[5]。这种基于真实验为数据的推荐机制 ，提升了AI输出的可信度。
用户行为数据印证了AI购物功效的现实价值。已往两个月 ，用户在千问App内自动询问商品推荐的次数月环比增添凌驾300%[6]。产品司理李银旭剖析指出 ，用户的焦点痛点并非“买不到” ，而是“选不出来”。当需求涉及预算、偏好、使用场景等多重条件时 ，古板搜索引擎与筛选机制往往失效。AI购物功效正是为解决“模糊意图下的精准决议”问题而设计 ，通过自然语言交互降低用户表达门槛 ，再通过智能推理与数据筛选提供可执行的解决计划。这一模式有用回应了用户在重大消耗决议中的真实需求。
数据显示 ，用户在面临家电、数码、户外装备等高单价、多参数商品时 ，更倾向于使用AI辅助决议 ，说明该功效已在特定品类中建设起起源信任。这也印证了前面笔者所言 ，越是重大购置决议 ，可能对AI依赖度越高。
消耗场景的重构
若是仅仅用消耗者的简朴决媾和重大决议来看AI购物的影响 ，照旧太粗线条了。笔者以为 ，AI购物给消耗行业带来的深刻影响 ，在于对整个消耗场景的重构；蛘咚导蚱拥悖河辛薃I ，才真正有可能实现以消耗者（用户）为中心。
关于消耗者最好的购物体验 ，无非是所想即所得 ，所得同时知足性价比和品牌价值。可是在已往 ，无论是线上购物照旧线下实体购物。这种理想化的购物体验 ，都受到两个限制。第一是物理限制 ，第二是供应侧限制。
物理限制主要是时空的限制。有些诉求是时间不允许 ，有些诉求是空间物流距离的不允许。以是为什么2025年即时零售大爆发 ，主要是解决时空的限制。
可是更为深刻的影响是供应侧的限制。消耗者在一个确定的时空内 ，无论这个消耗者何等有钱 ，他能调动的供应资源都是有限的。就像一个阿拉伯的王子站在北京陌头 ，哪怕他金玉满堂 ，可能也没有步伐在半个小时之内给他从非洲调一头长颈鹿来。虽然AI也做不到。可是也许AI可以建议他 ，我先出个计划 ，给你从最近的动物园调一头过来行不可 ？
这是极端的例子 ，关于通俗人来说 ，可能商家供应资源自己是有限的。好比一个社区生鲜店 ，它只是买一些常见的生鲜品种 ，好比不可能笼罩中国大陆所有品种的西红柿 ，即品种无法穷尽。
尚有一种情形 ，属于渠道无法穷尽。消耗者购置的商品横跨多个供应商 ，最典范的是购置家电用品；蛘呦恼吖褐玫纳唐泛峥缍喔銮乐斩 ，这是典范的供应侧产权纷歧造成的割裂。以是线下会有品类荟萃店和购物中心 ，线上会有综合电商平台 ，起劲资助消耗者实现一站式购物。
可是即便云云 ，一站式购物仍然保存几个确定性的条件。好比消耗者的需求哪怕横跨多个渠道多个品类 ，可是总需求是确定的 ，好比预算。好比家电采购时的房间面积和结构；蛘呤窍恼吖赜谄放疲òㄇ榔放疲┯凶愎坏募崾 ，就在某个品牌的框架内购物 ，好比家化里的宝洁 ，零售渠道的沃尔玛 ，电商里的天猫。这样都有可能实现一站式购物。
可是若是条件条件更为模糊呢 ？好比说 ，有人刚刚养了一只2个月的小蓝猫 ，该做哪些准备 ？
在AI电商时代 ，我们可以把购物场景重新划分为三类 ，第一类是基于个体的激动消耗 ，好比点奶茶这种。第二类是主要基于家庭或者组织的群体性的妄想性购物 ，好比前文提到的生鲜采买 ，包括家庭成员有目的地的出游。
可是现在 ，尚有第三种情景 ，许多模糊的念头都可以酿成现实的购置妄想。好比前文提到的问题可以再改变一下 ，有人想养一只2个月的小猫 ，该选择哪种小猫 ，该做哪些准备 ？若是在已往 ，这样的作业只能用户自己做 ，或者问小红书。可是许多人最终会被这种未知的担心甚至恐惧吓退 ，也就作罢了。可是AI购物时代 ，可能纷歧样。
现场有人给AI千问出了这样一道题：阿里巴巴内部有个算法同事 ，这小我私家较量文艺 ，他一直有一个梦想 ，就想自驾走遍苏东坡待过的地方。但真的去妄想的时间 ，他也会发明一个很大的问题 ，苏东坡去过的地方着实是太多了 ，可能妄想30天的行程都不敷。来看千问怎样解题。
千问只用了12分钟 ，交付了一份旅游妄想报告。千问首先把天下所有要去的所在都给标注了出来 ，用户点击每一天的行程 ，会看到详细的蹊径安排。下面尚有更为详细的行程妄想 ，有详细的景点先容（高德植入） ，并知心地推荐了旅馆（飞猪植入）。有趣的是 ，千问第一天的旅馆推荐票都给了全季。
这是站在用户视角 ，若是转换视角站在品牌视角。也许其他旅馆会想 ，为什么千问只推荐全季 ？而全季应该想的是 ，若是这个消耗者嫌我的价钱贵怎么办 ？
今天许多消耗者决议 ，已经脱离了已往的简朴的广告营销模式 ，小红书的种草模式 ，许多品牌屡试不爽。同时 ，社交领域的熟人决议在母婴、美妆、宠物等领域也很是普遍。可是这些革命都并不彻底。若是AI购物进一步演化 ，很可能首先在营销侧 ，带来一场排山倒海的转变。用户完全基于自己的认知和心愿 ，甚至是想象力 ，来向AI 发出诉求 ，这个时间 ，品牌该怎样接住这些诉求 ？
从这个意义上说 ，许多古板的消耗者心理和行为研究 ，以及相关的营销经典理论 ，正在过时。一个新的消耗者时代开启了。
据相识 ，未来 ，千问团队妄想进一步深化与淘宝生态的数据协同机制。通过高频对齐商品库存、价钱变换、用户评价等动态信息 ，确保AI推荐的时效性与准确性。同时 ，将探索更多交互形式 ，如支持语音一连指令、多轮对话修正推荐效果等 ，提升使用无邪性。只管现在功效仍处于测试期 ，但其展现出的手艺路径与用户价值已引起普遍关注。该功效的演进偏向并非替换电商平台 ，而是作为智能入口 ，资助用户在信息过载的情形中更高效地完成消耗决议。
现在 ，AI购物功效仍处于测试阶段 ，效劳规模与推荐准确性将一连优化。千问团队体现 ，将基于用户反响一直迭代模子明确能力与效劳挪用逻辑 ，提升推荐的个性化与场景适配度。未来 ，该功效将进一步笼罩更多消耗品类与生涯效劳场景 ，深化与阿里生态各营业线的协同。其焦点目的始终聚焦于用户价值——让AI真正资助每一小我私家 ，把“想到”酿成“做到”。通过降低重大使命的执行本钱 ，AI购物功效试图重新界说人与效劳之间的毗连方法 ，使手艺更贴近生涯实质。这一探索仍在举行中 ，但其起源效果已为AI在真实天下的应用提供了可验证的路径。
（作者|房煜 ，编辑|陶天宇）
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