猫眼影戏
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刘冬梅
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猫眼影戏记者 格兰特·阿卡兹 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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