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猫眼影戏记者 谢忠德 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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