千问(房煜摄)
1月15日,在阿里巴巴西溪园区的会议大厅,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。
不用问霸王茶姬在此处有没有植入,也不用计较用AI订奶茶是不是“小题大做”。毕竟之前谷歌就说过AI可以实现购物功能。数日前,谷歌已经宣布与沃尔玛等零售商开始AI购物合作计划,但尚未实现。而在中国,AI已经可以订机票、买奶茶,讲解作业、做PTT等任务。事实上,在过去AI大模型的发展中,AI帮助人类执行工作任务已经并不罕见。但是AI真正进入到电商话语体系中的交易环节,还是第一次。
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宣布全面接入淘宝、淘宝闪购及支付宝系统,启动全球首个AI购物功能的公开测试。此次升级实现了从消费决策到交易完成的全链路闭环,用户仅需通过一句话指令即可完成点外卖、选购商品等真实生活任务。基于阿里生态的深度整合,千问App此次上线超过400项AI办事功能,标志着其从信息交互向任务执行的实质性跨越。该功能目前处于测试阶段,逐步向所有用户开放,旨在探索AI助手在日常生活服务中的实际应用边界。
此次功能迭代的核心在于构建“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系统将理解其意图,调用淘宝平台的商品数据库与真实用户评价体系,生成符合预算、使用场景和偏好的推荐方案,并通过内置的“支付宝AI付”功能完成端内支付,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策再到交易落地的完整链条。千问C端事业群总裁吴嘉表示:“AI在拥有超强大脑之后,开始长出了能够触达真实世界的手和脚。”[1] 他进一步指出,该能力的实现依赖于“Qwen最强模型”与“阿里最丰富生态”的结合,使AI不再局限于对话,而是真正参与到用户的实际生活中。这种能力的演进,意味着AI正从被动响应走向主动服务,逐步承担起生活助理的角色。
阿里巴巴方面认为,这一进展不仅改变了用户获取商品服务的方式,也重新定义了AI在消费场景中的角色定位。笔者观摩了千问的现场演示后,感觉从消费角度出发,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,往后关于消费者购物行为的心理和习惯,也会逐渐发生演变。长期来看,过去很多关于消费和零售业的经典教科书,可能都要失效了。
复杂决策与简单决策
当千问实现一句话买奶茶功能时,有人在朋友圈发问,是不是所有点外卖的APP都可以卸载了?笔者倒是认为,消费者用AI点奶茶,更多是一种猎奇式的尝试,未必真的会主流化。毕竟现在已经有很成熟的购买渠道和习惯。而多数消费者对于要吃什么这件事,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。所以AI千问即使是个超级APP,也不意味着其他APP就没用了。就像微信推出小程序后,很多高频APP并未消亡一样。
笔者认为,真正值得注意的是,千问在面对复杂的购买或者生活服务决策时的反应。
现场出了这样一道题。用户提出“想给爸妈家买个扫地机器人,预算2000–4000,家里还有只猫”。
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不仅识别出价格区间,还能精准推理出“防缠绕”“高温杀菌”等隐含需求。这些需求源于养宠家庭在清洁过程中的真实痛点,传统搜索难以通过关键词捕捉。AI基于淘宝平台的真实交易数据与用户评价,筛选出三款符合条件的优选商品,并以卡片形式呈现其核心优势与推荐理由。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策。页面,完成下单流程,省去传统比价与攻略查阅的繁琐步骤。这一过程体现了AI对用户深层需求的理解能力,而非简单的关键词匹配。
另外一个比较典型的复杂决策场景是出游。当用户询问“下周准备四姑娘山徒步,需要哪些装备”时,千问App综合冬季、高原、徒步等多重因素,生成包含衣物、头灯、能量胶在内的完整清单。对于关键装备如登山鞋与登山杖,AI结合专业用户评价与销量数据,推荐凯乐石MT5登山鞋、黑钻登山杖等户外圈内口碑产品。推荐结果不仅涵盖商品链接,还包括使用建议与注意事项。此外,AI还主动提出“建议聘请当地向导以提升安全”,体现出对高风险活动的风险预判与用户关怀。该场景下,AI不仅是购物助手,更承担了出行顾问的角色,帮助用户在事前完成全面的准备与风控。这种主动建议机制,反映了AI在复杂任务中逐步具备的类人化判断能力。
上述功能的实现依赖于千问大模型在底层技术上的三项关键突破。首先是Coding能力的大幅提升,使AI能够实时构建工具并调用外部服务接口;其次是全模态理解能力的突破,让千问能够看懂界面、听懂声音、读懂图文报表,从而准确解析用户上传的图片或语音指令;最后是超长上下文处理能力的增强,支持对多轮对话与复杂需求的连贯理解与规划[4]。在此基础上,千问与淘宝商品数据库、淘宝闪购履约体系及支付宝“AI付”系统完成深度集成,形成稳定的服务调用链路。尤为重要的是,AI购物功能的推荐逻辑不仅依赖通用知识,更融合了阿里巴巴生态内真实的交易与服务数据,有效过滤互联网中泛滥的营销与种草内容,保障推荐结果的客观性与准确性[5]。这种基于真实行为数据的推荐机制,提升了AI输出的可信度。
用户行为数据印证了AI购物功能的实际价值。过去两个月,用户在千问App内主动询问商品推荐的次数月环比增长超过300%[6]。产品经理李银旭分析指出,用户的核心痛点并非“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,传统搜索引擎与筛选机制往往失效。AI购物功能正是为解决“模糊意图下的精准决策”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方案。这一模式有效回应了用户在复杂消费决策中的真实需求。
数据显示,用户在面对家电、数码、户外装备等高单价、多参数商品时,更倾向于使用AI辅助决策,说明该功能已在特定品类中建立起初步信任。这也印证了前面笔者所言,越是复杂购买决策,可能对AI依赖度越高。
消费场景的重构
如果仅仅用消费者的简单决策和复杂决策来看AI购物的影响,还是太粗线条了。笔者认为,AI购物给消费行业带来的深刻影响,在于对整个消费场景的重构。或者说简单点:有了AI ,才真正有可能实现以消费者(用户)为中心。
对于消费者最好的购物体验,无非是所想即所得,所得同时满足性价比和品牌价值。但是在过去,无论是线上购物还是线下实体购物。这种理想化的购物体验,都受到两个限制。第一是物理限制,第二是供给侧限制。
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。所以为什么2025年即时零售大爆发,主要是解决时空的限制。
但是更为深刻的影响是供给侧的限制。消费者在一个确定的时空内,无论这个消费者多么有钱,他能调动的供给资源都是有限的。就像一个阿拉伯的王子站在北京街头,哪怕他富可敌国,可能也没有办法在半个小时之内给他从非洲调一头长颈鹿来。当然AI也做不到。但是也许AI可以建议他,我先出个方案,给你从最近的动物园调一头过来行不行?
这是极端的例子,对于普通人来说,可能商家供给资源本身是有限的。比如一个社区生鲜店,它只是买一些常见的生鲜品种,比如不可能覆盖中国大陆所有品种的西红柿,即品种无法穷尽。
还有一种情况,属于渠道无法穷尽。消费者购买的商品横跨多个供应商,最典型的是购买家电用品。或者消费者购买的商品横跨多个渠道终端,这是典型的供给侧产权不一造成的割裂。所以线下会有品类集合店和购物中心,线上会有综合电商平台,努力帮助消费者实现一站式购物。
但是即便如此,一站式购物仍旧存在几个确定性的前提。比如消费者的需求哪怕横跨多个渠道多个品类,但是总需求是确定的,比如预算。比如家电采购时的房间面积和结构。或者是消费者对于品牌(包括渠道品牌)有足够的坚守,就在某个品牌的框架内购物,比如家化里的宝洁,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。
但是如果前提条件更为模糊呢?比如说,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冲动消费,比如点奶茶这种。第二类是主要基于家庭或者组织的群体性的计划性购物,比如前文提到的生鲜采买,包括家庭成员有目的地的出游。
但是现在,还有第三种情景,很多模糊的念头都可以变成实际的购买计划。比如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?如果在过去,这样的功课只能用户自己做,或者问小红书。但是很多人最终会被这种未知的不安甚至恐惧吓退,也就作罢了。但是AI购物时代,可能不一样。
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,这个人比较文艺,他一直有一个梦想,就想自驾走遍苏东坡待过的地方。但真的去规划的时候,他也会发现一个很大的问题,苏东坡去过的地方实在是太多了,可能规划30天的行程都不够。来看千问如何解题。
千问只用了12分钟,交付了一份旅游规划报告。千问首先把全国所有要去的地点都给标注了出来,用户点击每一天的行程,会看到详细的路线安排。下面还有更为详细的行程规划,有详细的景点介绍(高德植入),并贴心地推荐了酒店(飞猪植入)。有趣的是,千问第一天的酒店推荐票都给了全季。
这是站在用户视角,如果转换视角站在品牌视角。也许其他酒店会想,为什么千问只推荐全季?而全季应该想的是,如果这个消费者嫌我的价格贵怎么办?
今天很多消费者决策,已经脱离了过去的简单的广告营销模式,小红书的种草模式,很多品牌屡试不爽。同时,社交领域的熟人决策在母婴、美妆、宠物等领域也非常普遍。但是这些革命都并不彻底。如果AI购物进一步演化,很可能首先在营销侧,带来一场翻天覆地的变化。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,这个时候,品牌该如何接住这些诉求?
从这个意义上说,很多传统的消费者心理和行为研究,以及相关的营销经典理论,正在过时。一个新的消费者时代开启了。
据了解,未来,千问团队计划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、价格变动、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,如支持语音连续指令、多轮对话修正推荐结果等,提升使用灵活性。尽管目前功能仍处于测试期,但其展现出的技术路径与用户价值已引起广泛关注。该功能的演进方向并非替代电商平台,而是作为智能入口,帮助用户在信息过载的环境中更高效地完成消费决策。
目前,AI购物功能仍处于测试阶段,服务范围与推荐准确性将持续优化。千问团队表示,将基于用户反馈不断迭代模型理解能力与服务调用逻辑,提升推荐的个性化与场景适配度。未来,该功能将进一步覆盖更多消费品类与生活服务场景,深化与阿里生态各业务线的协同。其核心目标始终聚焦于用户价值——让AI真正帮助每一个人,把“想到”变成“做到”。通过降低复杂任务的执行成本,AI购物功能试图重新定义人与服务之间的连接方式,使技术更贴近生活本质。这一探索仍在进行中,但其初步成果已为AI在真实世界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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