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作者李越
編輯重點君
2025年冬天,全球科技圈比以往更加熱鬧。
在大洋彼岸的硅谷,一場關于開源與閉源、算力與應用的爭論正處于白熱化。OpenAI的ChatGPT系列模型與GoogleGemini開始膠著對峙。
而曾經被視為追趕者的中國大模型,也在悄然發生質變。
在阿里巴巴Qwen系列成為全球領先的開源模型生態后,11月17日阿里正式宣布“千問”項目,全力進軍AItoC。當天上線的千問APP公測版,被視為阿里在AI時代爭奪“新船票”的關鍵一躍。僅僅23天后,這款強調辦事能力的APP月活便突破3000萬大關。
12月18日,正式上線一個月之際,千問APP正式接入第一個阿里生態場景——高德,開始具備物理世界理解與行動能力,辦事能力進一步躍遷。
通過系統級對接,千問APP不再只是生成一段文字建議,而是能夠調用高德地圖、掃街榜等底層服務,即時生成包含推薦餐廳、酒店、地理位置及出行方案的可視化決策卡片。用戶點擊卡片,即可喚起導航或打車。
它標志著國產AI助手邁出了從單純的語義理解向稀缺的地理空間推理跨越的關鍵一步,正在打通連接物理世界的“最后一公里”。
如果我們把視線拉高,會發現這一動作與Google不謀而合。2025年9月,Google正式提出“GroundingwithMaps”戰略,試圖用地圖數據解決AI的“幻覺”問題。三個月后,阿里用千問APP與高德的合體,給出了中國版的答案。
而這僅是開端,阿里旗下的消費、支付等核心業務場景未來將陸續接入千問APP,加速構建現實世界服務履約網絡。
從會聊天到能辦事,從數字世界到物理實體,AI重構物理世界的戰爭,正式打響。
走出屏幕,重構出行決策閉環
自2023年ChatGPT誕生以來,全球科技圈開啟敘事宏大,格局卻略顯單調。舞臺聚光燈下,始終離不開兩大主角:英偉達負責賣鏟子,提供GPU硬件基礎;OpenAI負責挖金礦,憑借ScalingLaw定義前沿模型。
然而,當大模型參數競賽進入深水區,一種新的焦慮開始蔓延:單純的語義智能似乎撞上了一堵看不見的墻。模型可以寫出莎士比亞風格的十四行詩,卻無法告訴你樓下的面館此刻是否需要排隊;它可以生成一段精美的旅行攻略,卻無法幫你叫一輛車并確保司機準時到達地點。
另一邊,在真正面對普通用戶的日常生活時,大模型的幻覺痛點始終無法根除。比如問AI:“杭州西湖邊哪家餐廳適合商務宴請?”它可能會給你推薦一家三年前就倒閉的館子,甚至虛構一個不存在的菜名。
AI與物理世界之間,始終隔著一道巨大的鴻溝。用圖靈獎得主YannLeCun的話來說,大模型的本質是預測下一個字符的概率游戲。它學習的是語料中的統計規律,而非物理世界的實時真理。
這也是為什么Google在2025年9月急切地推出“GroundingwithMaps”戰略。Google將Gemini模型的生成能力,錨定在GoogleMaps龐大的實時數據庫之上。讓AI在回答問題時,能夠實時調用全球超過2.5億個地點的準確數據,包括營業時間、評價及具體位置。
千問接入高德,事實上正是阿里版的“GroundingwithMaps”戰略落地。
對于阿里而言,在AI時代高德地圖不再只是一個導航工具,更是一個實時映射物理世界出行的數字孿生體。每天擁有1.2億次生活服務相關的搜索,導航前往的生活服務目的地多達1300萬個,這些海量的、實時的、動態的數據,成為通用大模型最缺乏的養料。
通過系統級對接,千問APP已接入高德龐大的實時地理數據系統——每日超千億次實時調用的時空引擎、覆蓋全球超2億POI(興趣點)。這賦予千問真正的“地理空間理解與推理能力”,讓交互邏輯從關鍵詞搜索進化為復雜意圖驅動。
過去,你在通用聊天機器人里輸入“幫我規劃一個周末去西湖的行程,要能充電,還要吃得好”。大多數AI給出的方案往往是機械的景點堆砌,甚至會規劃出一條完全不合理的路線。
現在,基于空間推理,它知道西湖各個景點之間的真實交通耗時,而不是直線距離;基于實時狀態,它知道哪個充電樁是空閑,哪家餐廳現在需要排隊。最重要的是,它不光能用來信息咨詢還能進行服務履約,最終能直接調用高德的能力,生成可視化的決策方案卡片。用戶點擊卡片,即可喚起導航或打車。
斯坦福大學教授、AI教母李飛飛在最新訪談中,反復強調一個觀點:空間智能(SpatialIntelligence)是通往AGI的關鍵技術。她認為,僅僅依靠語言不足以構建通用人工智能,AI必須獲得空間智能,建立起看、做和想象之間的完整閉環。
千問與高德的結合,正是在應用層對理論的實踐。它讓大模型不再只是一個只會處理文本,而是一個能理解地理位置、交通狀況、商業分布,并能做出智能規劃。
這種能力在AI當前發展階段極度稀缺。絕大多數C端AI產品,仍然停留在陪聊、寫詩、畫圖的階段,而千問APP通過接入高德,率先將手伸進真實的物理世界。
從比拼模型參數到比拼物理世界連接力
如果說OpenAI的護城河是ScalingLaw帶來的智能領先,那么長期來看,阿里的護城河將是由高德、淘寶等構成的龐大實體生態。
不同于OpenAI和其他廠商的純模型路線,阿里正在利用高德作為切口,將其龐大的線下服務網絡(支付、本地生活)轉化為AI的原子化能力。
這種能力在高德掃街榜的推出中已經初見端倪。
2025年9月,阿里成立26周年之際,高德推出了掃街榜。基于海量、真實且難以偽造的出行行為數據,構建“行為+信用”模型。
行為就是用腳投票,高德的評價體系不再僅僅依賴用戶寫下的評論,而是納入了導航到店人數、復購率、專程前往、人群寬度等真實行為指標。信用則是引入支付寶芝麻信用體系,剔除虛假噪聲。
當千問接入高德,它接入的不僅僅是網絡數據,而是基于真實行為的信用體系和商家網絡。伴隨著未來接入的外賣、訂票、辦公、學習、購物、健康等各類生活場景,千問APP也將進化為一個真正的超級智能體。
在這個體系中,“大腦”是全球性能領先的開源模型Qwen,負責理解用戶的自然語言,拆解復雜的意圖。“手腳”是阿里龐大的實體服務生態,高德提供地理位置服務,淘寶提供商品供應鏈,閃購提供即時履約,飛豬提供酒旅服務……
這種最強大腦+最強手腳的組合,將大模型超強智能轉化為真實可落地的能力
AI競爭的下半場,拼的不再僅僅是模型參數,而是物理世界的理解與連接力。通過將AI錨定在真實世界的能力,讓AI在內容生成的基礎上,長出社會資源調動能力,將成為阿里在Agent時代核心的競爭力。
AI to C與本地生活正在加速融合
2025年,阿里同時開辟了三場戰役,分別在AI基礎設施、本地生活和AItoC三個維度展開。
第一場仗:AI+云基建的基礎設施之戰,將底層算力牢牢掌握在手里。阿里巴巴集團CEO吳泳銘在今年2月宣布,未來三年將投入超過3800億元用于AI和云計算基礎設施建設。這一激進的資本開支(Capex)力爭阿里云在AI時代扮演好水、電、煤提供者的角色。
戰役的戰果已經顯現,阿里的通義千問(Qwen)系列模型,已經成為了全球開源模型的霸主。其中Qwen3-Max的性能已經超過GPT-5、ClaudeOpus4等國際競爭者,躋身全球前三。
截至目前,Qwen系列模型的全球下載量已突破6億次。在OpenRouter的8月數據中,Qwen的全球市場份額突破12%,超越Meta的Llama系列,這種統治力一度引發硅谷的“QwenPanic”(千問恐慌)。
第二場仗:本地生活的大消費之戰。即時零售負責主攻到家,通過整合餓了么履約運力與淘寶電商流量,突破電商時效極限,用“快”來搶占用戶的即時需求。高德掃街榜負責主攻到店,讓地圖不再僅僅是導航工具,而是全面承接阿里的到店信任。通過到家和到店兩條戰線,阿里升級為一個更廣闊的大消費平臺,為AI之戰提供堅實基礎。
第三場仗:通過AItoC打造下一代超級入口,這是千問APP承載的核心使命。除了基礎的聊天功能,千問APP更強調“辦事”能力,目標是打造未來AI生活總入口,力爭在AI時代成為像ChatGPT一樣的高粘性入口,保持在C端話語權。
當理清這三場戰役的邏輯,再回看千問APP接入高德這件事,會發現阿里的第二場仗與第三場仗并非孤立,而是在走向協同與融合。
高德的接入極大地增強了千問APP的辦事能力,日均千億次的實時時空引擎,補齊了通用模型缺乏動態現實數據的短板。這讓千問在面對用戶關于出行、本地生活的復雜提問時,能夠給出基于物理世界的精準答案,從而加速AItoC進程。
另一方面,在千問APP成為擁有最強模型能力的超級入口的過程中,也在反向提升高德本地生活服務效率。當用戶習慣了問千問“今晚去哪吃飯”而不是在點評軟件里翻列表時,流量的分發邏輯也開始改變。
這正是阿里想要構建的“AI時代的中樞神經”。在這個中樞神經的指揮下,底層算力(阿里云)、中間模型(通義千問)、上層實體服務(高德、淘寶、閃購等)被徹底打通。
結語
“谷歌AI落后了”。
這是ChatGPT誕生以來,很長一段時間內,科技行業的主流聲音。直到谷歌創始人謝爾蓋·布林回歸一線,親自管理AI業務,并先后發布Gemini 2.5和Gemini 3系列大模型后,一切才徹底發生了改變。
在斯坦福大學的百年校慶上,當被問及谷歌如何實現絕地反擊時,謝爾蓋·布林強調:全棧基礎設施的積累讓谷歌依然掌握著牌桌上的籌碼。
對于同樣擁有全棧基礎設施的阿里而言,牌桌上的籌碼卻不僅僅是算力和模型,更是其深耕二十多年的物理世界數據和服務網絡。
吳泳銘曾提出,實現通用人工智能(AGI)已是確定性事件,但這只是起點,終極目標是發展出能自我迭代、全面超越人類的超級人工智能(ASI)。
要通往ASI,AI就不能只活在服務器里,它必須去理解街道的擁堵,去感知店鋪的冷暖,去處理人類社會最瑣碎也最真實的辦事需求。
千問APP接入高德,正是AI從云端走向人間的關鍵一步。這不僅是阿里AI戰略的一塊新拼圖,也是國產AI助手在應用層向全球頭部AI產品發起正面競爭的號角。
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