當千問能幫你“一句話出游”時，很多消費行業經典理論已經過時了

千問（房煜攝）

1月15日，在阿里巴巴西溪園區的會議大廳，當兩名淘寶閃購配送員提著40杯霸王茶姬走進大廳時，會場有人禁不住給出了掌聲。這是十幾分鐘前，千問C端事業群總裁吳嘉用千問下的訂單。

不用問霸王茶姬在此處有沒有植入，也不用計較用AI訂奶茶是不是“小題大做”。畢竟之前谷歌就說過AI可以實現購物功能。數日前，谷歌已經宣布與沃爾瑪等零售商開始AI購物合作計劃，但尚未實現。而在中國，AI已經可以訂機票、買奶茶，講解作業、做PTT等任務。事實上，在過去AI大模型的發展中，AI幫助人類執行工作任務已經并不罕見。但是AI真正進入到電商話語體系中的交易環節，還是第一次。

千問能夠實現這一切，得益于阿里巴巴整個生態系統的支持。1月15日，千問App宣布全面接入淘寶、淘寶閃購及支付寶系統，啟動全球首個AI購物功能的公開測試。此次升級實現了從消費決策到交易完成的全鏈路閉環，用戶僅需通過一句話指令即可完成點外賣、選購商品等真實生活任務?；诎⒗锷鷳B的深度整合，千問App此次上線超過400項AI辦事功能，標志著其從信息交互向任務執行的實質性跨越。該功能目前處于測試階段，逐步向所有用戶開放，旨在探索AI助手在日常生活服務中的實際應用邊界。

此次功能迭代的核心在于構建“一句話購物”的閉環機制。用戶在千問App內提出購物需求后，AI系統將理解其意圖，調用淘寶平臺的商品數據庫與真實用戶評價體系，生成符合預算、使用場景和偏好的推薦方案，并通過內置的“支付寶AI付”功能完成端內支付，無需跳轉至其他應用。這一流程實現了從模糊需求到精準決策再到交易落地的完整鏈條。千問C端事業群總裁吳嘉表示：“AI在擁有超強大腦之后，開始長出了能夠觸達真實世界的手和腳。”[1] 他進一步指出，該能力的實現依賴于“Qwen最強模型”與“阿里最豐富生態”的結合，使AI不再局限于對話，而是真正參與到用戶的實際生活中。這種能力的演進，意味著AI正從被動響應走向主動服務，逐步承擔起生活助理的角色。

阿里巴巴方面認為，這一進展不僅改變了用戶獲取商品服務的方式，也重新定義了AI在消費場景中的角色定位。筆者觀摩了千問的現場演示后，感覺從消費角度出發，整個電商零售行業的鏈路確實面臨著重構，AI購物只是推倒的第一塊多米諾骨牌，往后關于消費者購物行為的心理和習慣，也會逐漸發生演變。長期來看，過去很多關于消費和零售業的經典教科書，可能都要失效了。

復雜決策與簡單決策

當千問實現一句話買奶茶功能時，有人在朋友圈發問，是不是所有點外賣的APP都可以卸載了？筆者倒是認為，消費者用AI點奶茶，更多是一種獵奇式的嘗試，未必真的會主流化。畢竟現在已經有很成熟的購買渠道和習慣。而多數消費者對于要吃什么這件事，也有自己的品牌路徑依賴。正在力推淘寶閃購的阿里，也不會做自損八百的事情。所以AI千問即使是個超級APP，也不意味著其他APP就沒用了。就像微信推出小程序后，很多高頻APP并未消亡一樣。

筆者認為，真正值得注意的是，千問在面對復雜的購買或者生活服務決策時的反應。

現場出了這樣一道題。用戶提出“想給爸媽家買個掃地機器人，預算2000–4000，家里還有只貓”。

這道題最大的坑就是“家里有只貓”，養寵人都知道意味著什么。現場，千問App不僅識別出價格區間，還能精準推理出“防纏繞”“高溫殺菌”等隱含需求。這些需求源于養寵家庭在清潔過程中的真實痛點，傳統搜索難以通過關鍵詞捕捉。AI基于淘寶平臺的真實交易數據與用戶評價，篩選出三款符合條件的優選商品，并以卡片形式呈現其核心優勢與推薦理由。這樣一來，用戶無需逐一查閱商品詳情頁，即可快速完成比對與決策。點擊推薦卡片后，可直接跳轉至購買頁面，完成下單流程，省去傳統比價與攻略查閱的繁瑣步驟。這一過程體現了AI對用戶深層需求的理解能力，而非簡單的關鍵詞匹配。

另外一個比較典型的復雜決策場景是出游。當用戶詢問“下周準備四姑娘山徒步，需要哪些裝備”時，千問App綜合冬季、高原、徒步等多重因素，生成包含衣物、頭燈、能量膠在內的完整清單。對于關鍵裝備如登山鞋與登山杖，AI結合專業用戶評價與銷量數據，推薦凱樂石MT5登山鞋、黑鉆登山杖等戶外圈內口碑產品。推薦結果不僅涵蓋商品鏈接，還包括使用建議與注意事項。此外，AI還主動提出“建議聘請當地向導以提升安全”，體現出對高風險活動的風險預判與用戶關懷。該場景下，AI不僅是購物助手，更承擔了出行顧問的角色，幫助用戶在事前完成全面的準備與風控。這種主動建議機制，反映了AI在復雜任務中逐步具備的類人化判斷能力。

上述功能的實現依賴于千問大模型在底層技術上的三項關鍵突破。首先是Coding能力的大幅提升，使AI能夠實時構建工具并調用外部服務接口；其次是全模態理解能力的突破，讓千問能夠看懂界面、聽懂聲音、讀懂圖文報表，從而準確解析用戶上傳的圖片或語音指令；最后是超長上下文處理能力的增強，支持對多輪對話與復雜需求的連貫理解與規劃[4]。在此基礎上，千問與淘寶商品數據庫、淘寶閃購履約體系及支付寶“AI付”系統完成深度集成，形成穩定的服務調用鏈路。尤為重要的是，AI購物功能的推薦邏輯不僅依賴通用知識，更融合了阿里巴巴生態內真實的交易與服務數據，有效過濾互聯網中泛濫的營銷與種草內容，保障推薦結果的客觀性與準確性[5]。這種基于真實行為數據的推薦機制，提升了AI輸出的可信度。

用戶行為數據印證了AI購物功能的實際價值。過去兩個月，用戶在千問App內主動詢問商品推薦的次數月環比增長超過300%[6]。產品經理李銀旭分析指出，用戶的核心痛點并非“買不到”，而是“選不出來”。當需求涉及預算、偏好、使用場景等多重條件時，傳統搜索引擎與篩選機制往往失效。AI購物功能正是為解決“模糊意圖下的精準決策”問題而設計，通過自然語言交互降低用戶表達門檻，再通過智能推理與數據篩選提供可執行的解決方案。這一模式有效回應了用戶在復雜消費決策中的真實需求。

數據顯示，用戶在面對家電、數碼、戶外裝備等高單價、多參數商品時，更傾向于使用AI輔助決策，說明該功能已在特定品類中建立起初步信任。這也印證了前面筆者所言，越是復雜購買決策，可能對AI依賴度越高。

消費場景的重構

如果僅僅用消費者的簡單決策和復雜決策來看AI購物的影響，還是太粗線條了。筆者認為，AI購物給消費行業帶來的深刻影響，在于對整個消費場景的重構。或者說簡單點：有了AI ，才真正有可能實現以消費者（用戶）為中心。

對于消費者最好的購物體驗，無非是所想即所得，所得同時滿足性價比和品牌價值。但是在過去，無論是線上購物還是線下實體購物。這種理想化的購物體驗，都受到兩個限制。第一是物理限制，第二是供給側限制。

物理限制主要是時空的限制。有些訴求是時間不允許，有些訴求是空間物流距離的不允許。所以為什么2025年即時零售大爆發，主要是解決時空的限制。

但是更為深刻的影響是供給側的限制。消費者在一個確定的時空內，無論這個消費者多么有錢，他能調動的供給資源都是有限的。就像一個阿拉伯的王子站在北京街頭，哪怕他富可敵國，可能也沒有辦法在半個小時之內給他從非洲調一頭長頸鹿來。當然AI也做不到。但是也許AI可以建議他，我先出個方案，給你從最近的動物園調一頭過來行不行？

這是極端的例子，對于普通人來說，可能商家供給資源本身是有限的。比如一個社區生鮮店，它只是買一些常見的生鮮品種，比如不可能覆蓋中國大陸所有品種的西紅柿，即品種無法窮盡。

還有一種情況，屬于渠道無法窮盡。消費者購買的商品橫跨多個供應商，最典型的是購買家電用品。或者消費者購買的商品橫跨多個渠道終端，這是典型的供給側產權不一造成的割裂。所以線下會有品類集合店和購物中心，線上會有綜合電商平臺，努力幫助消費者實現一站式購物。

但是即便如此，一站式購物仍舊存在幾個確定性的前提。比如消費者的需求哪怕橫跨多個渠道多個品類，但是總需求是確定的，比如預算。比如家電采購時的房間面積和結構。或者是消費者對于品牌（包括渠道品牌）有足夠的堅守，就在某個品牌的框架內購物，比如家化里的寶潔，零售渠道的沃爾瑪，電商里的天貓。這樣都有可能實現一站式購物。

但是如果前提條件更為模糊呢？比如說，有人剛剛養了一只2個月的小藍貓，該做哪些準備？

在AI電商時代，我們可以把購物場景重新劃分為三類，第一類是基于個體的沖動消費，比如點奶茶這種。第二類是主要基于家庭或者組織的群體性的計劃性購物，比如前文提到的生鮮采買，包括家庭成員有目的地的出游。

但是現在，還有第三種情景，很多模糊的念頭都可以變成實際的購買計劃。比如前文提到的問題可以再改變一下，有人想養一只2個月的小貓，該選擇哪種小貓，該做哪些準備？如果在過去，這樣的功課只能用戶自己做，或者問小紅書。但是很多人最終會被這種未知的不安甚至恐懼嚇退，也就作罷了。但是AI購物時代，可能不一樣。

現場有人給AI千問出了這樣一道題：阿里巴巴內部有個算法同事，這個人比較文藝，他一直有一個夢想，就想自駕走遍蘇東坡待過的地方。但真的去規劃的時候，他也會發現一個很大的問題，蘇東坡去過的地方實在是太多了，可能規劃30天的行程都不夠。來看千問如何解題。

千問只用了12分鐘，交付了一份旅游規劃報告。千問首先把全國所有要去的地點都給標注了出來，用戶點擊每一天的行程，會看到詳細的路線安排。下面還有更為詳細的行程規劃，有詳細的景點介紹（高德植入），并貼心地推薦了酒店（飛豬植入）。有趣的是，千問第一天的酒店推薦票都給了全季。

這是站在用戶視角，如果轉換視角站在品牌視角。也許其他酒店會想，為什么千問只推薦全季？而全季應該想的是，如果這個消費者嫌我的價格貴怎么辦？

今天很多消費者決策，已經脫離了過去的簡單的廣告營銷模式，小紅書的種草模式，很多品牌屢試不爽。同時，社交領域的熟人決策在母嬰、美妝、寵物等領域也非常普遍。但是這些革命都并不徹底。如果AI購物進一步演化，很可能首先在營銷側，帶來一場翻天覆地的變化。用戶完全基于自己的認知和心愿，甚至是想象力，來向AI 發出訴求，這個時候，品牌該如何接住這些訴求？

從這個意義上說，很多傳統的消費者心理和行為研究，以及相關的營銷經典理論，正在過時。一個新的消費者時代開啟了。

據了解，未來，千問團隊計劃進一步深化與淘寶生態的數據協同機制。通過高頻對齊商品庫存、價格變動、用戶評價等動態信息，確保AI推薦的時效性與準確性。同時，將探索更多交互形式，如支持語音連續指令、多輪對話修正推薦結果等，提升使用靈活性。盡管目前功能仍處于測試期，但其展現出的技術路徑與用戶價值已引起廣泛關注。該功能的演進方向并非替代電商平臺，而是作為智能入口，幫助用戶在信息過載的環境中更高效地完成消費決策。

目前，AI購物功能仍處于測試階段，服務范圍與推薦準確性將持續優化。千問團隊表示，將基于用戶反饋不斷迭代模型理解能力與服務調用邏輯，提升推薦的個性化與場景適配度。未來，該功能將進一步覆蓋更多消費品類與生活服務場景，深化與阿里生態各業務線的協同。其核心目標始終聚焦于用戶價值——讓AI真正幫助每一個人，把“想到”變成“做到”。通過降低復雜任務的執行成本，AI購物功能試圖重新定義人與服務之間的連接方式，使技術更貼近生活本質。這一探索仍在進行中，但其初步成果已為AI在真實世界的應用提供了可驗證的路徑。

（作者|房煜，編輯|陶天宇）

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