我们用千问成功点了份外卖，这一次AI真把话当个事办 | AI实测

*今日头图使用Lovart生成

作者 | 阿虎 石濑

编辑 | 张洁

阿里打响了2026年AI应用大战第一枪。

就在今天，千问App迎来史上最大规模更新，一次性上线400多项办事功能，让AI助手从“聊天对话”迈入“AI办事时代”。

基于Qwen大模型，官方宣布千问全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务，在全球首次实现点外卖、买东西、订机票、订酒店等AI购物功能，预计几天后会向所有用户全量开放。

这意味着，千问不再只是一个停留在对话框里的AI助手，而是进化成了真正能帮你“办事”的AI智能体。从点外卖、订机票，到跨应用调用工具处理复杂工作，千问如今可以像人一样和真实世界交互、完成多步骤任务。

就在今天中午，我们成功用千问下单了一份外卖，给老己加了个餐！

继豆包手机之后，阿里成为国内大厂中又一家试图将AI与现实世界打通的头部玩家，并且这次阿里还把自家生态全面开放了为千问铺路。

这让我们好奇，相较早前依附于浏览器的Agent，拥有更高系统权限和生态资源支撑的千问，在实际体验中会更胜一筹吗？

“AI新榜”第一时间进行了实测，我们这次没有把它当成聊天机器人，而是直接把它当成“真人助理”来使唤，实测维度涵盖餐饮预订、购物决策、生活办事以及复杂的职场任务处理，一起看看它是不是真的能打。

实测AI生活助理，

能全面接管吃穿住行用？

闪购外卖

我们先从使用最高频的“点外卖”场景入手。官方宣称，千问App深度接入了淘宝闪购和支付宝，可实现“一句话点外卖”，这是行业内首次将支付能力原生融入到AI对话中。

在主页对话框中，我们直接用自然语言发起了需求。面对最初的模糊指令“饿了，想吃赛百味”，千问并没有直接进行任务，而是先基于我们的定位信息确认收货地址，并进一步询问具体的口味偏好。

随后，我们输入了一串更详细的指令，具体到爱吃的三明治面包、配料和酱料。

这一次，千问调起了淘宝闪购的卡片，匹配了门店和食物，还按照需求列好了定制化的三明治。在这个过程中，用户可以继续补充想法，比如增加小食、饮品等等。

惊喜之处在于，在支付环节，千问不仅帮我们自动匹配了最大力度的优惠券，而且整个流程不用跳转到第三方应用，在千问App对话框内就能完成选购和支付。

我们还可以给它增加难度，批量下单咖啡、奶茶、汉堡等各种外卖。除此之外，还能让它给我们打电话订奶茶、预定用餐位。在今天的千问发布会现场，团队成员就现场演示下单了40杯奶茶。

不过真实体验下来，我们发现想用好它，你得先学会“像产品经理一样提需求”，指令越细节，千问给出的交付结果才越好。比如，在第一次下单时，由于没有说明需要全麦面包，恰好千问推荐的第一家店该产品售罄了。在那个待下单的页面里，找不到店铺切换的入口，导致我们只能重新发起任务。

决策购买

我们将评测维度进一步延伸到了需要多轮决策的“购物”场景，看看千问能不能帮我们解决怎么选、买什么、值不值得买的决策难题。

• 我计划下周去雨崩徒步，帮我看看天气合不合适，顺便列一套徒步需要的的装备。

在这一指令下，意味着用户不仅想知道下周雨崩当地的天气情况、徒步因素，还需要AI帮忙列出必带装备的清单。

千问首先调用了气象数据，分析出雨崩地区下周气温较低且可能有降雪，随后基于高海拔和天气条件，给出了一份针对性的装备清单。

不仅如此，它还判断出路面可能有积雪与泥泞，所以在常规的冲锋衣、登山鞋之外，还特意列出了“冰爪”和“雪套”等极具针对性的装备，并附上了“建议选择硬壳冲锋衣以应对风雪”等选购建议。

随后，千问还直接关联了相应的商品链接，在一定程度上解决了我们“不知道怎么选”的痛点，省去了要在攻略和电商App之间反复横跳的麻烦。

不过，在实测中我们也发现，AI在具体的商品链接匹配上存在不稳定性。比如，在点击推荐的“户外保暖产品”链接时，页面竟然意外跳转到了京东一款“蚕丝枕”上，户外徒步也是让AI玩上了老钱风。

这也意味着，当前版本的千问联动淘宝下单没什么问题，但联动第三方购物平台时仍然有很大的优化空间。

出行游玩

点外卖、购物之余，千问此次更新的主要功能还是真正处理一些复杂任务，像定制一条团建路线。

• 团队准备去山西团建，走一遍《浪浪山小妖怪》中的取经路，我们编辑部一共10人，分别从杭州上海两地出发，设计一个团建方案。

这一需求的难度极高，首先它需要将电影《浪浪山》中的虚拟场景和山西真实的古建景点一一对应。其次，千问还得协调杭州和上海两地的高铁时间，确保两拨人在相近的时间和地点汇合，还要安排10人的住宿和当地交通。

也许是因为刚上新，在处理这种多线程并发任务时，千问的整个执行思考时间稍长，大约持续了10-15分钟。

不过，它最终交出了一份相当完整的结构化方案。

千问没有一味推荐热门的大众景点，而是将路线定义为“古建巡礼”，建议我们在大同集合出发，首站直奔云冈石窟、悬空寺，随后一路探访应县木塔、晋祠等古建。

电影场景和现实实拍

可以看到，得益于高德地图的深度接入，5天的景点路线规划清晰且有条理。同时，方案不仅考虑到团建有预算限制，推荐了性价比较高的酒店，甚至还直接调用了飞猪和淘宝的数据，支持一键预订。

这种从行程规划、机酒安排再到落地支付的闭环能力，确实是大多数AI无法比拟的。

生活服务

值得一提的是，除了淘宝闪购、飞猪、高德等平台，千问App此次还接入了支付宝，支持处理50多项政务事务，一句话查询并直达户口、公积金、签证等常用的服务。

以前办这些事得在浏览器里搜半天攻略，获得的可能还不是最新信息。现在我们只需在对话框中输入：“要去新西兰旅游，帮我看看怎么办理”。千问不仅能秒回，而且逻辑非常清晰：它会先根据最新政策判断“能不能办”，接着梳理出核心材料与注意事项。

在某些场景下，千问还会直接弹出一个卡片，点击即可直达办理入口。

从聊天到办事，

字节阿里争夺下一个超级入口

让AI更有用，已经成为全球科技巨头竞逐的下一站。

2026年刚刚开启，仅半个月内就有Anthropic针对生产力场景推出 Cowork；OpenAI针对健康管理上线ChatGPT Health；阿里针对生活办事场景给千问App来了一次大改版。

更早之前，引爆AI Agent赛道的Manus，被Meta以20亿美元估值高价收购。此举无疑是Meta补齐通用Agent短板、加速商业化的关键动作。

豆包手机引发的全网关注，更是将互联网大厂之间的生态入口之争展露到了台前。

但实现“有用”AI最大的壁垒，仍是横亘在应用之间的数据与生态孤岛。谁能在技术和资源上，率先打通这些各自为战的应用生态，谁的AI才能真正为用户高效办事、节省时间。无论是早前的MCP协议，还是模拟人类操作的GUI，都不是最好的解法。

现阶段破局的关键在于模型+生态的结合，而阿里可能是全球科技公司中最适合做这件事的头部玩家。一边手握开源之王Qwen模型；一边有着丰富的、覆盖每个普通人日常生活的应用生态：点外卖、网上购物、订机票，这些真实高频的用户场景，让千问有了面向现实世界落地的能力。

对于用户而言，如果你高频使用阿里系服务，千问App无疑是目前最能提升生活效率的AI工具之一。但要是期待它完美担当“真人助理”的角色，可能还需要给这款刚上牌桌的AI助手更多进化的时间。