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      剛剛,阿里園區(qū)被奶茶包圍,都是千問點的!西溪叫不動外賣了

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      作者 | 高允毅

      2026 年,AI 真正“下地干活”的第一戰(zhàn),被阿里打響了。

      1 月 15 日,在杭州阿里園區(qū)舉行的千問 App 發(fā)布會上,阿里巴巴集團總裁吳嘉做了一次并不復雜、卻很直觀的演示:他用千問給現(xiàn)場嘉賓點了 40 杯“伯牙絕弦”奶茶。整個過程沒有人工介入。千問自行匹配附近奶茶店,下單,并調(diào)用支付寶完成支付。沒一會兒,淘寶閃購的騎手把奶茶送進會場。發(fā)布會的氣氛,也在這一刻被徹底點燃。

      事后,有杭州的網(wǎng)友恍然大悟“怪不得剛剛西溪附近叫不動外賣!”


      相比 PPT 上的參數(shù)和模型指標,這個場景更容易被理解:AI 第一次在公開場合,完整地替人把一件現(xiàn)實中的事情辦成了。

      在這次更新中,阿里將千問定位成“每個人的生活助手”。路徑也很明確:不從新場景做起,而是直接接入阿里現(xiàn)有的業(yè)務體系,讓 AI 先把眼前的事干好。

      日常生活層面,千問首批接入了淘寶閃購、支付寶、淘寶、飛豬和高德五大業(yè)務,可以一句話點外賣、買東西、訂機票、訂酒店、查路線,這些原本需要在多個 App 之間來回切換的操作,現(xiàn)在可以交給一句話來完成。


      “辦事”這一層,千問的能力被進一步拉長。它開始嘗試處理更復雜的任務,比如打電話訂餐廳、整理調(diào)研資料、處理財務文件、輔助搭建網(wǎng)站等。這類功能目前仍處于定向邀測階段,

      吳嘉在發(fā)布會上表示:“AI 在擁有超強大腦之后,正在長出能夠觸達真實世界的手和腳,在生活中實實在在地替用戶‘干活’。千問的優(yōu)勢在于‘最強的 Qwen 模型’與‘阿里最完整的商業(yè)生態(tài)’的結(jié)合。AI 辦事的時代才剛剛開始,我們會持續(xù)探索,把千問打造成真正有用的個人 AI 助手?!?/p>

      自千問上線兩個月以來,月度活躍用戶已突破 1 億。吳嘉認為,隨著 AI coding、全模態(tài)理解以及超長上下文等關(guān)鍵能力逐步成熟,AI 正在走出手機屏幕,進入更復雜、也更真實的生產(chǎn)與生活場景。

      把阿里折疊進千問中,通過統(tǒng)一的 AI 入口,讓千問擁有400余項辦事能力,在生活、辦公、教育等方面全場景覆蓋,讓千問成為 AI 時代的超級應用入口,這正是阿里的野心。

      辦事之上如何理解需求,

      才能判斷是不是一個合格的助手

      伴隨著模型能力的躍遷,思考讓 Agent 做事,已經(jīng)是近幾年行業(yè)的集體共識。但干的活好不好,這才是能否放心 AI 當助手的關(guān)鍵。

      阿里此次的更新方向,既在意料之中,又有些意料之外的驚喜,這個驚喜的落腳點就在于對需求的理解。

      在對千問用戶數(shù)據(jù)觀察中,用戶主動詢問商品推薦的月環(huán)比高達 300%,這引起了阿里的注意,利用好千問與淘寶的鏈接,讓千問擁有更可用的商品推薦能力,這確實踩中了不少人的真實需求,也成為千問區(qū)別其他通用 Agent 的功能獨特切入點。


      這不僅發(fā)揮了阿里在電商上的傳統(tǒng)優(yōu)勢,也讓龐大的商品供給和相對成熟的推薦體系真正被用起來。用戶只需一句話,就能完成從商品推薦到下單的完整流程。其背后,是阿里各業(yè)務接口的打通和協(xié)同調(diào)用,用起來足夠順,也足夠省事。

      但更令人驚喜的是對決策層面的關(guān)注,這也是模型深入理解真實需求的表現(xiàn),如何調(diào)用工具做更好的決策,體現(xiàn)了阿里強大的整合能力。

      比如,現(xiàn)場展示了要給老人購買一款家庭掃地機,并且家里還養(yǎng)了一只貓,預算在 2000-4000 左右。千問在綜合產(chǎn)品的價格與能力之上,還進一步老人的便捷需求與對貓毛的清潔效果,在綜合這些復雜的條件后,給出推薦產(chǎn)品與相關(guān)理由,這正是大模型方便人類決策的一個虛擬需求感知。


      在另一個徒步推薦的方案中,千問不僅推薦出行路線,結(jié)合天氣情況給出建議,還將徒步需要的產(chǎn)品直接發(fā)送到了千問界面上,確實讓人看到 AI 未來融入世界的真實摸樣。


      不是只做簡單的一件事,而是將好多事做好,形成閉環(huán),阿里已經(jīng)邁出第一步。

      筆者能想到的弊端,可能就是如何避免大模型被商家刷的假好評和廣告垃圾數(shù)據(jù)污染,根據(jù)錯誤數(shù)據(jù)給出錯誤推薦。

      在一個全家人考慮去三亞出行的案例中,千問綜合了路線、預算、老人與孩子的需求等,給出了路線選擇,并給出三套酒店方案。


      不過,酒店的均價都在兩三千左右,不少人吐槽這恐怕沒人住得起,方案不適用,不接地氣,這或許是筆者認為的阿里邁出的是“半步”,還需要進一步的地方。

      現(xiàn)場還有一個小驚喜是,千問演示現(xiàn)場定飯店的時候,有一段與老板確定需求的打電話環(huán)節(jié),從包間大小,價格,有小朋友等需求進行多方拉扯溝通,直到最后,電話結(jié)尾說,“我是千問 AI 助手在與你溝通”,大家才恍然大悟,原來是千問的語音功能在完成訂酒店的“最后一公里”。

      這正是各種多模態(tài)打通后,AI 能做到的程度,留給人更多想象空間。

      這種好用,同時體現(xiàn)在在對辦公需求上,在更專業(yè)的場景上,需要更好的交付結(jié)果,要求也更難。

      千問可以集成各種復雜工具,完成做表格、整理數(shù)據(jù)、處理報表、匯報 PPT 等各種具體業(yè)務。從如何處理資料到最后成品展現(xiàn),從效果來看,確實還不錯。


      此次,阿里找來了專業(yè)人士來驗收干活效果,千萬財經(jīng)博主小 Lin 說,親自下場演示了用千問生成一份《2026 畢業(yè)生就業(yè)報告》,從信息匯總,消化資料,角度分析,文章演示到 PPT 的生成,千問干了一個完整的活。

      不過,如果把千問當做個工作三年內(nèi)的大學生,來干這些活,效果還是不錯的,如果要求更高,可能就是把控 PPT 的內(nèi)容重點質(zhì)量,PPT 的設(shè)計是否美觀。


      而在教育領(lǐng)域,千問也做出一些精心設(shè)計,令人印象深刻的是在各種題目中,除了思路的講解,還會生成一段動態(tài)視頻進行圖示演說,能隨時對話溝通,給出思路和解法,并且多模態(tài)展示,這讓千問更像一個人一樣解決問題。


      筆者也親自進行了一個上手測評,一個是用千問點奶茶,還有一個是用千問詢問如何落戶問題,千問都給出了較為實用的操作結(jié)果。


      總體來看,千問并沒有試圖一下子把所有事都做好,而是在嘗試把復雜的事做得更完整、更貼近人的真實需求。它距離“完全可靠的 AI 助手”還有距離,但已經(jīng)明顯走出了聊天框,開始進入決策和執(zhí)行的真實環(huán)節(jié)。而對干活質(zhì)量的進一步打磨,恐怕正是阿里下一步要發(fā)力的方向。

      在幾家最受關(guān)注的 AI 巨頭中,字節(jié)跳動選擇從系統(tǒng)層切入,通過豆包手機助手借助操作系統(tǒng)能力,去調(diào)度第三方應用,與現(xiàn)實世界建立連接;阿里的路線則更為直接,依托自身已高度成熟的電商、支付、物流、出行等業(yè)務體系,將這些能力整體接入千問,形成一個以自有生態(tài)為核心的閉環(huán)。騰訊目前尚未對外展示完整方案,但從近期在 Agent 和多模態(tài)方向上的密集招聘來看,其下一步布局大概率仍將圍繞微信這一超級入口展開。


      表面上看,Agent 之爭比拼的是模型能力,但更深層的競爭,實際上取決于誰能更穩(wěn)定、更規(guī)模化地承接真實世界的復雜需求。

      聲明:本文為 AI 前線整理,不代表平臺觀點,未經(jīng)許可禁止轉(zhuǎn)載。

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