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?，F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。