当千问能帮你“一句话出游”时，很多消费行业经典理论已经过时了

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。点击推荐卡片后，可直接跳转至购买页面，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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