马云的阿福，跑去超市抢用户了！

这两天，蚂蚁阿福干了一件挺接地气的事。

它跑去超市了。

昨天，全国已有2000多家超市门店陆续推出“蚂蚁阿福健康专区”，包括盒马、物美、Olé、重庆百货等。

图片来自aibase

以后买牛奶、零食、海鲜、粮油，拿手机拍一下包装或者标签，阿福就可以帮你分析营养成分、热量，并提供升糖指数等相关科普和健康参考。

这事听起来没什么技术含量，但我觉得挺值得聊。

因为我们一年可能去不了几次医院，却每天都要吃饭。

AI健康，开始从“生病了再问”，往“今天吃什么、买什么”走了。

01 、AI开始管你买什么了

阿福最近的动作，其实一直在往日常健康靠。

前面做了AI拍饮食，拍张饭菜照片，就能估算热量、碳水、蛋白质和脂肪。后来又推出AI饮食分，现在干脆走到了超市货架旁边。

图片来源：外滩大会

这个变化挺有意思。

你已经吃完一包薯片，AI告诉你热量超了，只能算事后提醒。

但你站在超市里，左手一瓶酸奶，右手一瓶酸奶，还没付款，AI就告诉你哪瓶糖更低、哪瓶蛋白质更高。

这时候，AI已经开始参与消费决策了。

以前影响我们买什么的，是品牌、价格、包装、促销、货架位置。

以后可能又多一个角色：AI。

而且，随着健康档案和饮食记录不断积累，它还有机会比导购员更了解你的个人需求。

你问的也许会从“这盒牛奶多少热量”，变成“我最近在减脂，这三盒选哪个？”

甚至可以让AI在超市里帮你搭配一顿晚餐。

从产品经理的角度看，阿福切入的是一个很有想象空间的场景。

以前是吃完了问AI，现在是买之前就问AI。

02 、不只蚂蚁，大厂都在抢健康入口

当然，阿福不是一个人在干这件事。

字节有小荷AI医生。

小荷本身就有医疗内容、在线问诊和线下医疗资源，还能通过抖音等入口提供健康咨询、报告解读、就医推荐等服务。

它的思路很有字节特色：用户在抖音看到健康内容，产生问题后继续咨询AI，有需要再进入医疗服务。

百度也有文心健康管家。

百度拥有健康搜索、百度健康医典、在线问诊等积累，健康AI可以承接用户原本通过搜索获取医疗信息的需求。

腾讯则更像是在发挥微信的优势。

腾讯健康已经上线“健康问问”和“健康管理助手”，用户可以通过微信使用，完成健康咨询、体检报告解读等操作，无需额外下载独立App。

几家的思路有些不同。

阿福正在往饮食、运动等生活场景扩张；小荷连接医疗内容和问诊；百度承接健康搜索；腾讯依托微信连接医疗与健康管理服务。

大家都在争一个问题：

以后普通人有健康问题，第一句话会问谁？

但阿福的麻烦可能还不止这些。

03 、用户为什么要为了看盒牛奶，专门下载阿福？

这是我写到这里突然想到的一个问题。

现在豆包、元宝、千问、DeepSeek，都已经具备不同程度的图片理解和问答能力。

拿起一盒牛奶，拍下营养成分表，让AI解释一下，并没有必要非用阿福。

其中，元宝的应用介绍明确支持智能识图，DeepSeek也已经在App和网页端上线识图模式。千问同样支持拍照问答。

甚至华为运动健康早就有拍照识别食物、读取营养成分表和记录饮食的功能。

当然，具备识图能力，不代表这些产品的营养分析准确率和专业服务都与阿福相同。

但从普通用户的角度看，需求可能非常简单。

我只是想知道这瓶牛奶适不适合减脂。

手机里已经有豆包了，为什么还要再装一个阿福？

这也是垂直AI产品面对通用AI时的一个普遍难题。

阿福需要拿出更有说服力的差异化。

比如长期健康档案、持续饮食记录、智能设备数据，以及和真人医生、医疗服务的连接。这些确实是阿福已经在布局的方向。

但功能丰富，不代表用户就愿意长期使用。

一个只想看懂配料表的人，可能根本不愿意花时间建立健康档案。

如果阿福只是帮用户拍照看热量，那它很容易被平替。

要让用户持续打开，光靠一个拍照功能显然不够。

04 、超市老板，真的愿意让AI劝顾客少买吗？

还有一个问题挺有意思。

阿福进了2000多家超市，听起来声势很大。

但想象一下实际使用场景。

你下班去超市，左手提着菜，右手推着购物车。

看到一盒牛奶，还得掏出手机、打开App、拍照、等待分析，再决定买不买。

如果每拿一样东西都来这么一套，逛超市岂不是成了做健康测试？

人多的时候，大家站在冷柜前拍照、研究半天，还可能挡着别人拿东西。

当然，这只是交互方式可能带来的问题，目前并没有证据表明阿福已经造成超市拥堵。

但用户愿不愿意为一次营养分析增加操作步骤，确实需要验证。

更有意思的是超市的态度。

假设你是一家超市老板，辛辛苦苦把零食、饮料、方便面摆上货架。

结果来了一个AI，告诉顾客：

这款糖比较高。

那款钠含量偏高。

这款不太符合你的饮食目标。

万一顾客真听劝不买了，怎么办？

当然，AI也可能帮助低糖、高蛋白等符合特定需求的产品获得更多销量。食品也不能仅凭单一营养指标简单判定好坏。

但这背后确实存在一个潜在矛盾。

超市希望提高商品销售额，用户希望获得客观的健康建议，两者的利益不一定永远一致。

如果未来AI进一步推荐具体品牌，问题就更复杂了。

搜索时代有竞价排名，电商时代有推荐位。AI时代，一句推荐可能就是新的黄金货架。

需要说明的是，阿福在2025年12月曾公开声明，健康问答结果中没有广告推荐和商业排名，不受商业因素干扰。

目前没有证据表明此次商超合作影响了推荐结果。但随着购物场景深入，如何持续保证商业合作与健康建议之间的独立性，值得关注。

05 、2000家超市，能带来多少真正的用户？

还有一点，AI健康毕竟跟让AI写周报不一样。

拍包装识别营养成分相对容易，拍一盘炒饭估算到底放了多少油、多少肉，就没那么简单。

华为官方在食物识别功能的说明中，也明确承认存在识别不准、分量估算偏差等情况，需要用户手动修正。

更麻烦的是，“这个食品含多少脂肪”和“这个食品适不适合你”，完全是两个问题。

后者涉及个人健康情况，AI未必掌握完整的病史、用药和医生建议。

所以我觉得，用AI看懂配料表、记录饮食挺方便，但涉及疾病、用药和治疗时，依然需要专业医生判断。

此外，健康档案、体检报告、病史等信息非常敏感，用户愿不愿意长期交给AI，同样是一个考验。

再回到这次超市推广。

2000多家门店，意味着阿福获得了大量线下曝光机会。

但门店覆盖数量并不能直接证明用户使用效果。

有多少顾客真的会拍照？第一次体验之后，第二次还会不会用？离开超市之后，还会不会打开阿福？

这些数据，目前报道并没有给出。

所以，我觉得阿福这次进超市可以算一次有意思的场景探索，也具备品牌推广和获客价值。

但要说它已经找到了一个长期、高频的产品场景，恐怕还早。

超市或许更适合作为阿福接触新用户的地方。用户第一次体验之后，能否进一步使用饮食记录、体重管理、健康档案，才决定了它能不能把一次曝光变成长期关系。

而且，在通用AI也能完成基础识图任务的今天，留住用户只会更难。

AI能看懂一盒牛奶，已经不稀奇了。难的是，让用户下一次买牛奶，还记得打开你。