过去买一支电动牙刷,我们可能要搜索、筛选、看参数、翻评价、比价格、凑满减。现在这个复杂的购物过程,压缩成了与 AI 的一段对话。
5 月 11 日,阿里巴巴宣布千问与淘宝全面打通。以往我们想象过 AI 电商的样子,如今购物入口、决策方式和交易流程都开始被 AI 重写。
你可以在千问内完成从找东西、挑东西、下单、付款到查快递的全流程;也可以在淘宝 App 内点击底部 " 消息 ",体验 "AI 购物助手 ",使用 AI 试穿、AI 算优惠、AI 低价帮抢等功能。
围绕购物中的不同场景,我们跟这位助手做了一次深入交流。一个很有意思的情况是,它不像人类导购那样总是顺着你,反而经常劝你别急着买,别买贵,更别买多。
而一番尝试下来,你会越来越明显地感到,以后的购物,可能真离不开 AI 了。
实测:一个会读心的购物助手
已经有很多人习惯在买东西前先问问 AI。而对自带电商基因的千问 AI 购物助手来说,无论是购买前、购买中还是购买后,表现都相当专业。
" 购买前 " 是最重要的环节。有时我们知道要买什么东西,但不知道该怎么挑选具体的款式;还有时候,我们确实需要买些东西,但不知道该选什么样的商品。现在 AI 购物助手的能力与千问融合,跟千问对话,聊着聊着,就能选到匹配需求的产品。
具体来看,我们把购物前的诉求分成不同的典型场景,让这个助手一一作答。首先是选品推荐,也就是让它拆解藏在消费者心里的真实需求,帮消费者选对东西。
第一个案例,是我和不少网友都纠结过的问题:想换一台新的 MacBook 笔记本,但选 Pro 还是选 Air,拿不准主意。我想尝试剪辑视频,有人说 M5 芯片性能很强,Air 足够用;也有人,包括线下门店的店员表示,Air 没风扇,必须上 Pro。
把问题丢给千问,它给出了简洁明了的建议:M5 芯片本身已经能扛住 4K 剪辑," 无风扇 " 不等于 " 性能弱 ",只有跑极限高负载导出时才会降频 15%~20%,而日常 Vlog 根本到不了那个强度。

再来看看场景推荐。
马上到父亲节,但怎么给爸爸买礼物,也是让不少人头疼。如果问他们自己,他们很可能告诉你,自己什么都不缺,也不喜欢花里胡哨的东西。好吧,那问问千问。" 预算 500 以内,想要实用一点、有点心意,别像保健品推销 ",让它分析分析,什么样的小礼物合适。

再把购物场景设计得复杂一些。
有时候,我们不是要买某个单一的商品,而是有一整套物件的购买需求。例如想要装饰一下自己租住的卧室,在不能给墙壁打孔、不适合添置大件家具等约束下,该如何布置,就很折磨人。现在把需求发给千问,它先是询问我喜欢哪种氛围风格,再问想具体提升房间的哪个区域,然后在预算范围内,很快给出了完整的购物清单。

但这还没完。实际上,很多时候我们的购物需求是从跟 AI 的日常对话中衍生出来的。当 AI 购物助手的能力与千问原本的能力融合,应该能够识别出潜在的购物需求,并自然而然地给出购物推荐。
作为长期的云吸猫爱好者,最近我想养一只小猫,于是问千问:" 第一次养猫,最容易踩什么坑?" 它除了直接回答这个问题,竟然还给出了一些 " 劝退 " 的购买建议—— " 新手最容易犯的错就是‘过度囤货’ "," 别着急买猫窝!"
这真是有点出人意料了。这个 AI 助手不仅读到了我想给小猫买点什么的心思,而且不像普通商家那样急于推销,反倒先告诫 " 装备买多买错 "。不得不说,它的立场还挺偏向消费者。

想学游泳,让它推荐适合小白的入门装备。它会告诉你:装备不要贵,关键是实用加舒适。


其中,香薰蜡烛和治愈系摆件算是常规选项,但二三十元的机械计时器是预期外的收获。这种小工具既实用又增加了生活仪式感——虽然手机也能计时,但要沉浸式学习和工作,最好离手机远点。

想给长辈买一部适合老年人的手机,要求拍摄视频比较清晰、续航长、护眼、可用国补。助手返回了购买建议,找到了最优惠的购买方案,然后提醒还有 " 额外省钱小技巧 ",可以叠加平台的 " 数码加补券 "。


AI 不只改写电商入口,还帮你判断 " 买与不买 "
眼下中外的 AI 购物助手都在指向同一个趋势,那就是把电商的入口从 " 关键词搜索 " 迁移到 " 自然语言对话 "。而千问和淘宝打通之后能做到的,比对话多了一截。
AI 不再只是一个会回答问题的工具。它能读懂模糊的购物需求,会算优惠、查物流,甚至会在你下单之前先泼一盆冷水。
这让一个清晰的 AI 电商图景浮现出来。
过去逛电商,用户输关键词、筛参数、翻评价、比价、凑满减,每一步需要自己来判断和操作。现在 AI 接手,你只要说一句话,它就能读懂你的需求喜好、帮你做一层预筛选。
就像前面几个实测案例。选笔记本,它没顺着 " 想剪视频 " 就把你往 Pro 型号那边推;给长辈挑礼物,它先问场景、再排优先级;装饰租来的卧室,它把风格、预算、品类一项项拆开;第一次养猫,直接提醒你 " 别急着买猫窝 "" 别过度囤货 "。
这可能是它最有意思也最有价值的地方。当 AI 越来越深入地介入我们生活中的各种决策,一个好用的 AI,应该是替你着想、懂得说 " 不 " 的 AI。