文 | 光子星球
1 月 15 日，阿里巴巴旗下 AI 应用千问 App，发布千问任务助理 1.0 版本，并全面接入到了淘系电商、淘宝闪购、支付宝等阿里生态内的服务。接入前一天，阿里还宣布千问 App 月活破亿。
一个月前，千问 APP 接入高德地图是整合物理世界的实时信息与行动能力，此番接入生态则意味着整合服务。其中淘系电商是阿里生态内最核心的业务板块之一，经历去年的整合之后，接入淘系等于接入了整个阿里大消费平台。
去年年底，大模型便开始从对话走向行动，其中豆包与千问是最有代表性的两家。
豆包的路径是将大模型 " 塞 " 到终端之中，通过系统级的 API 调用或者深度集成的方式，让大模型具备行动能力，可以视为强化终端能力。此前豆包与努比亚联合开发的工程样机，展示了其在多个场景中的执行能力。
而从 12 月 18 日接入高德，到当下接入更多服务，千问的策略是将大模型 " 嫁接 " 到已有的超级 App 中，用 AI 增强接入平台的工具属性。与此同时，千问把阿里生态内的服务都 MCP 化，内置到千问 App 中，也有再造一个新超级 App 的后手。
高德与飞猪为千问提供规划行程的能力，支付宝提供社保、公积金等政务解决方案，淘系电商与淘宝闪购则提供履约跟踪、商家推荐、预定等多种能力。
简单来说，豆包从硬件出发，通过分布式的方式完成大模型走向物理世界；而千问则是从软件出发，依托阿里生态内的服务，以构建 " 超级 App" 的方式融合物理世界和虚拟世界，其接入到阿里自己的服务中。
千问开始 " 动手 "
大会上，阿里巴巴集团副总裁、千问 C 端事业群负责人吴嘉，在现场展示了应用开发、Office 办公、咨询调研，以及制定团建方案。像其他同行生活 AI 助理一样，在现场点了 40 杯伯牙绝弦。
此次全面接入后，千问 App 会根据用户需求，调用生态内对应的服务。因为接入到了既有生态，用户授权后，便能立即实现个性化的推荐。我们实测后发现，不同账号在相同提示词下，所提供的结果完全不同。
为了解决实际生活中的真实问题，千问 App 在执行时，呈现了一些值得关注的细节。
例如调用支付宝，千问 App 能调用支付宝 AI 付与政务服务。用户在办理相关事务时，无需频繁跳转多个页面，或 App，而是通过对话框，描述自己需求。千问能判断是否可以在端内处理，如不能处理，也会给出需要准备的材料，以及提供其他办理形式的参考。
在团建方案展示中，千问生成了一个 Web 页面，便于分享给同事，并具备了规划行程与执行酒店、票务预订的能力。
在餐厅预订的案例中，千问 App 展示了电话预订的全流程，如果不是最后系统提示自己时千问助理，语音语调几乎完全与真人无异。
最重要的是千问接入淘系电商之后，AI 远不止能从决策层面提升用户效率，而且能直接从行动层面提效。
除了 C 端的体验外，由于千问产品原本便会通过算法对用户的对话历史进行自动化分析，抽取事实与偏好形成 " 记忆 "，为用户提供个性化的 AI 对话体验，接入淘系服务也等于接入了淘系的搜推。这既为淘系电商提供了新的入口，还能扩展电商购物场景。
过去，用户打开淘宝 App，通常先有购物需求。即便后来搜推广融合，用户可以在端内看短视频、直播、玩小游戏，但这些功能都只是一种激发用户购物的手段。千问所呈现的交互方式，可能将深度重构商品、服务、需求的匹配方式。
用户在千问 App 的心智与之截然不同，用户不一定有明确的消费目的，但随着不断交互，可能会出现购物需求时，接入的淘系电商能够自然而然地承接。可以看到，搜推嵌入到了交互之中，而服务则以 Agent 方式实现。
用户提出自己想要购买一种商品，例如 " 给父母买台扫地机器人，预算 2000-4000 元，家里有只猫 " 时，千问能识别到 " 家里有只猫 " 中的隐含信息。并在给出的参考答案中，重点标注 " 防毛发缠绕 "" 底盘可拆卸清洗 "" 操作简单适合老人 " 等匹配用户需求的特性。
过去两年，淘天也曾进行了大刀阔斧的 AI 化改造。2025 年天猫双 11，淘天同时在 BC 两端上线了一系列 AI 工具，提升两端效率。面向用户的 AI 万能搜、AI 帮我挑、品类清单等六个 AI 产品，与面向商家的 AI 生意管家、店小蜜等。
千问接入后，对上述工具的整合将会是接下来的看点。
缩短购物闭环
在 Agent 技术催化下，探索 " 对话 - 搜索 - 购物 - 下单 - 支付 " 的闭环，越来越成为清晰的方向。
去年，ChatGPT 曾推出了 "Shopping research" 的功能。类似于智能导购的角色，ChatGPT 会主动根据用户需求列出几个可选项，进一步缩小范围搞清楚用户想要什么。再启动深度研究功能，经过全网对比出具一份购物推荐指南，并附上商品链接。
就在千问升级的两天前，谷歌联合 Shopify、沃尔玛、Visa 等 20 余家零售及支付巨头，推出了 Agentic 电商解决方案。这件事情把 AI 电商又推进了一步，谷歌正试图建立一套统一的技术标准与协议，吸引商家开放接口并入驻生态。若这一构想得以实现，未来购物入口将从传统的商家平台，逐渐转向以 AI 对话为核心的交互界面。而谷歌，则有望成为新一代的流量聚合枢纽。
从去年至今，AI 电商的整体落地效果不尽如人意，其核心阻力都在于从外部推动难度过大。如果把谷歌 Agentic 电商解决方案视为外部流量聚合，那千问接入阿里系生态则是一次内部的流量聚合。相较于谷歌，短期内，千问的路径明显更容易实现。
现阶段，千问在 AI 购物方面的竞争力，都来源于阿里系统化的内生能力。
吴嘉表示，理想中的 AI 应当具备类似人类的主动沟通能力，能够理解用户需求、主动提供方案，并协同用户完成消费决策。
阿里电商生态内丰富的商品供给与每日产生的海量真实交易数据，为 AI 训练提供了独特优势。通过持续利用生态数据训练模型，并高频对齐各业务线的实时服务信息，正不断提升千问输出的准确性与实用性。
千问能够直接调用淘宝、天猫等平台已标准化的海量商品信息、实时库存与精准价格，避免了外部方案中最棘手的 " 数据清洗 " 与 " 系统对接 " 难题；支付有支付宝，物流有菜鸟，信用体系有芝麻信用。用户从咨询到下单、支付的完整交易链路与信任习惯早已在阿里生态内建立，千问能够无缝嵌入其中，无需从零构建；平台、品牌、服务商等关键角色均处于阿里统一的商业体系与战略目标下，协调成本远低于跨公司的产业合作。
正是因为这样的集成，使得用户能够基于场景直接表达需求，发起购物任务，无需从商品搜索开始。
吴嘉认为，这代表了 AI 时代服务形态的演进方向，" 服务更贴近用户需求的原点，能够直接承接用户意图，减少用户在多个应用间切换的操作负担。"
千问的 " 豁免 " 与外溢
阿里 AI To C 的生态或多或少继承了移动互联网时代的特点，即高度集成化和中心化。这使得千问凭借完整的生态体系，在很大程度上 " 豁免 " 了 AI 电商普遍受限的数据非标化、生态难协同、商业逻辑跨越等外部难题。
当前阶段，千问的核心任务无疑是继续深耕阿里生态，最大化其内生价值。持续融合更多业务，打磨 " 一句话办事 " 的流畅度和任务执行的准确度，降低阿里生态用户的决策成本，巩固其作为生态内统一流量入口的地位。基于生态内全链路数据，千问能不断优化推荐精准度、规划合理性，实现 " 越用越懂你 " 的个性化体验。
目前千问在电商能力方向所能触达的面更广，因为阿里系的生态更加完整。不过，这种内生竞争力，也天然定义了其能力的边界。千问的高效与流畅，现阶段呈现出来更多是对阿里存量生态的智能化升级与流量再分配，距离创造全新、开放的购物入口还有一定距离。
千问的竞争格局呈现出明显的 " 双层性 "，在阿里生态内部，它具备短期内难以被外部挑战的效率与完整性。一定程度上与阿里生态的规模和活力绑定，若外部出现颠覆性模式，千问将难以快速响应与整合。另一方面，对于其他海量中小商家、非阿里系平台商家而言，千问更像是 " 他者盛宴 "，难以享受到千问原生的智能化服务。
在流量之战结束后，AI 助手的入口之争几乎也同时落下了帷幕，关乎未来 AI 服务范式的定义权之争正在成为新的焦点。谷歌的标准协议，指向了一种跨生态整合的野心；豆包对硬件的探索，也试图在更底层重塑交互入口，双方都在试图重新制定行业的标准规范。
以更长远的视角来看，千问的价值应当不仅停留，在阿里生态内创作出多少智能体验，更取决于它能否打破自身成功的 " 路径依赖 "。
最大的看点在于，千问如何突破这层 " 生态外壳 "，将内生能力转化为可对外输出的行业解决方案。这样一来，一个基于生态内聚力、从顶层设计到价值外溢的流量闭环，才能得以成型。
