短期看，AI購物是一個體驗升級的故事；長期看，它是一場關于電商底層基礎設施的重建。

作者 | 李威（北京）龐夢圓（上海）

這屆618大促，AI成了一種更具確定性的行業趨勢。

5月18日，京東宣布今年的618將于5月30日正式開啟，「AI將首次全場景、全產業融入這次大促」——不僅出現在用戶的購物鏈路里，還滲透進物流、倉儲、供應鏈等產業環節。

5月11日，千問與淘寶宣布全面打通。用戶在千問APP里說一句「我想買個雙肩包」，千問就會生成商品推薦，并支持比價和直接下單。

更早之前，字節跳動旗下的豆包接入抖音電商，推出「幫你選」功能，用戶能在豆包內完成商品篩選，然后跳轉抖音商城完成購買。

在國外，亞馬遜也推出了Alexa for Shopping，可以給到用戶個性化購物指南、支持商品橫向比較、展示最多一年的價格歷史，并能根據個性化信息自動完成找優惠、加入購物車和周期性購買。

相比去年的初步嘗試，AI購物在今年從咨詢決策，進入到了下單購買環節。這種服務深化背后，整個電商的基礎設施都在朝著Agent方向實現進化。商家端，AI開始協同參與店鋪的運營，改變經營可能。平臺端，AI在成為生態構建者和能力提供者，而不僅僅是流量分配者。

當然，AI購物體驗還處在比較早期的階段。當你在千問里試著下單一個雙肩背包，商品卡片可能一直無法生成；當你想讓AI做一個跨平臺比價，千問會告訴你它「沒有直接訪問其他電商平臺的實時價格數據庫」。

AI購物搭出了完善的體驗框架——一句話表達意圖、快速獲得推薦、應用內完成下單。但框架的骨架有了，血肉還不夠，還需要更多時間進行摸索，修正細節，完善體驗，實現從「可用」到「好用」的躍遷。

但真正的AI電商，需要的不只是一個能聊天的前端，更需要打通后臺數據、構建完整的Agent基礎設施。以阿里為例，千問可能會成為貫穿阿里體系的消費者溝通Agent，中間有一張平臺搭建的各個垂類Agent構成的基建，商家可能會通過「悟空」這樣的生產力Agent來統一鏈接各個垂類Agent，操控他們進行經營。

短期看，AI購物是一個體驗升級的故事；長期看，它是一場關于電商底層基礎設施的重建。AI購物界面背后的系統性工程，才真正決定了三五年后AI電商的真實競爭格局。

AI購物體驗還在「可用」階段

從現有的AI購物體驗來看，千問、豆包、京言都處于一種早期探索階段——搭出了完善的體驗框架，卻不夠了解用戶和商品，給出商品時有些死板，覆蓋不夠廣泛，應對也不夠靈活。

體驗框架的完善，體現為用戶一句話表達意圖之后，能夠快速獲得結果反饋，不但有商品推薦，還有購買鏈接。這是去年就已經在進行探索的體驗，只是在今年開始真正走入AI助手，面向大眾提供服務，并且呈現方式更完善。

同樣是一個購買雙肩背包的需求，千問、豆包、京言都能夠快速給到相應的商品推薦和購買鏈接。細微的差異在于，千問會給到幾個不同的品類建議，然后在每個品類中推薦具體的商品，豆包會直接給出商品，京言則在給出商品推薦的同時給到雙肩包商品的信息流入口。

千問與淘寶的整合還描繪出了體驗框架的更理想狀態。千問會強調自己與豆包相比，實現了從需求理解、商品推薦到下單、履約、售后的完整購物全流程閉環。用戶在與千問對話完成篩選之后，可以直接在千問內下單，付款后的訂單查詢和售后也不必跳出應用。這對應的是豆包需要點開鏈接，跳轉抖音商城完成下單購買。

但從實際體驗來看，在千問上購物還沒有實現像買奶茶一樣絲滑的體驗，還需要更多時間進行完善。當我嘗試在千問里下單背包和手機殼的時候，背包的商品卡片一直沒能生成，手機殼生成了商品卡片，但還需要跳轉淘寶下單。與豆包不同的是，千問沒有像豆包一樣非常干脆地告訴我它不能完成下單。

整體來看，AI購物現在并沒有從「可用」過渡到「好用」。用戶與AI溝通確實能夠獲得一定的商品推薦，并且能夠獲得一些中肯建議，節省消費決策時間。問題在于，AI購物的精準度不夠，不能完全替代傳統電商通過瀏覽發現商品的體驗。

AI一輪對話能給出的品類或品牌選擇很少，且精準度不高，個性化不足。幾輪溝通下來，每個AI給出的推薦商品，都只有一個是之前被我添加到購物車或瀏覽過的，大部分商品和品牌我都沒有聽說過。

這也意味著，目前AI掌握的更多是用戶在對話里主動說出的需求，而不能調用沉淀在歷史行為中的隱性偏好——品牌傾向、價格敏感度、風格習慣等。

AI購物還需要進一步完善后臺能力、數據的整合與打通，才能更好滿足需要大量比較和判斷的服裝、背包、家具等非標品轉化。這類商品往往會涉及上身效果、材質手感、風格搭配、品牌喜好等高度個性化的判斷，在個性化數據積累不足的情況下，AI給不出符合用戶心意的推薦。

缺乏精準度和個性化，就需要充足的信息來支撐用戶對陌生品牌做出嘗鮮決策。現在來看，AI對商品理解不夠深，給出的商品細節、評價信息都不夠充分，難以贏得用戶的信任，離說服用戶嘗鮮還有一段路要走。至少我會在AI推薦基礎上再做瀏覽和了解，來判斷是否需要下單購買。

當下的這種AI購物能力，其實會更適合一些只看參數、不需要復雜決策的品類。這也是為什么亞馬遜會在剛推出的Alexa for Shopping中上線AI自動補貨功能，為用戶提供紙巾、寵物糧、洗護等的補貨能力。拋開周期性補貨習慣的養成不談，這類低決策門檻的品類也很容易做到像點奶茶一樣去購物。

Alexa for Shopping界面

這意味著，消費端的AI購物，目前仍是以培養心智、搶占入口的目標為主，還沒有進入到效率替代為主的節奏。

千問與淘寶的打通，一方面是阿里要搶占AI購物故事的主講人角色，穩住自己正在從傳統電商向AI電商過渡的基本盤。這個對阿里至關重要。阿里的基礎盤是貨架電商，此前在內容電商面前處于劣勢。以破釜沉舟的戰略定力，讓AI幫助電商業務「脫胎換骨」，是阿里憑借當下的商家、供應鏈等資源條件能夠嘗試去抓的一個未來。

另一方面也是阿里要進一步強化千問與豆包的差異化，融入購物能力將進一步強化千問的「辦事」定位。雖然AI購物還是處于「可用」階段，但當用戶體量更大的豆包已經開始融入購物能力，千問就必然要跟進。二者的不同在于，豆包做電商是斜杠嘗試，沒包袱；千問做電商是穩心智，固根基。

消費端體驗的進一步深化，需要仰仗商家端和平臺端的AI化改造。因此，在AI購物呈現出的「可用」狀態背后，是商家端和平臺端更深入、更激進的AI應用。

比如，實現個性化所需要的打通用戶的消費領域上下文信息，往往需要進行生態級的重新鏈接。Alexa for Shopping的設計目標也包括讓購物對話在Echo和App之間連續進行，用戶在一個設備上聊過的需求，切換設備后不必重新解釋，購物意圖和歷史記錄雙向同步。

Google推出的Universal Cart功能，也是在重新鏈接生態的各個環節，給到用戶一套消費領域上下文的管理機制。用戶可以在搜索商品、看視頻、與Gemini聊天、閱讀郵件時將商品加入購物車，然后由AI追蹤優惠信息、查看歷史價格變動、設置補貨提醒，完成從跨App種草到購買的閉環。

AI購物背后，更顯性的AI基建

從消費者層面，用豆包、千問、京言購物的體驗還處在早期，但在背后，電商AI To B在產品以及組織結構層面已經有許多顯性進展——這些進展既是To C體驗提升的基礎，也是貨架電商彎道超車內容電商/推薦電商的一個窗口機會。

京東在618發布會上提到AI在成為商家經營的新基礎設施。其中，AI地圖智能補貨助手可以結合商家對手的數據來更全面地判斷是否要補貨、什么時候補貨、補貨要補多少；京麥商家工作臺也在幫助商家分析經營狀態、接管營銷工作，并給出優化建議。

阿里強調千問與淘寶的全面打通，更全局的目標也應該是讓用戶需求跑在一個AI搭建的新電商基礎設施上，由AI幫助用戶傳達需求，然后由AI協同商家匹配需求。

更詳細地拆解來看，阿里已將 Agent 能力滲透進商家經營的多個環節，逐步拉起一張覆蓋電商經營全鏈路的 Agent 網絡，試圖用AI重構電商的底層工作流。

最終，這些散落在各環節的Agent，可作為「技能插件」統一接入企業級智能體平臺「悟空」。3 月份的悟空發布會上，釘釘CEO無招提到，未來，「1 個店主 + 阿里悟空 = 一支電商團隊」。

從現有的產品矩陣來看，阿里的AI To B 呈現出「一邊做垂直場景的Agent能力探索，一邊用統一平臺做能力收口」的演進路徑。

對電商商家而言，經營無非幾個關鍵環節：售前營銷推廣，售中交易履約，售后服務——這些環節目前均有對應的Agent化產品出現。

營銷是整個行業最先做AI化落地的環節之一，阿里媽媽在今年3月推出升級后的系統「AI萬相」，內含四個Agent——萬相智識、萬相智品、萬相智造、萬相智投，分別對應消費者需求識別、商品賣點梳理、內容種草、出價四個環節的AI重構。

全行業在AI營銷上的進化關鍵，都是從傳統營銷高度依賴的「關鍵詞匹配」進化到「語義和意圖識別」能力上來，以實現從推廣到轉化的更高效率。

以內衣品牌Ubras為例，它曾推出一款面料里加入了牛奶液、主打「親膚」的新品，傳統搜索邏輯中，跨類目消費者很少主動搜索「親膚」，但Agent化后的營銷產品可以做到，當有人搜索「冬季皮膚干燥」時，識別出該消費者本質上是想要「改善肌膚體驗」的意圖，進而通過語義理解不僅關聯到直接相關的「保濕霜」、「加濕器」，也關聯到了「親膚貼身衣物」，作為內衣品牌的Ubras也因此找到了自己的跨界新人群。

在內容種草環節，Agent的價值體現在可以做更及時、更個性化、更懂行業的素材生成。例如海爾一款洗烘一體機，核心賣點是除毛、靜音、超薄，因此更受母嬰、養寵、小戶型用戶的喜愛。萬相智造就會在系統識別到當前用戶為「養寵人群」時，自動生成一套「洗衣機上站著一只貓」的視覺素材，既匹配用戶對內容的興趣點，還傳達了產品的除毛賣點。

阿里媽媽介紹，隨著AI萬相的能力進化，理想情況下，商家只要下達類似「我有20萬預算，想在618期間打爆一款XX新品」的指令，四個智能體就能協同完成從策略拆解、素材生成到智能出價的全流程工作。這應該是所有營銷Agent都想要去往的方向。

在售后環節，阿里本月推出的客服場景Agent產品「AI店小蜜」，被官方定義為該場景下「最懂平臺規則的AI數字員工」，它與一般智能客服的區別在于，不僅能導購，還真能辦事，能解決糾紛、投訴、退換、修補、維修、丟件等疑難雜癥，高階版還能實現「種草」和「挽單」。

客服是一個細碎、復雜、需要反復溝通的行業，不同情況下不同消費者期望獲得的服務很不一樣。醫療器械品牌魚躍就提到：對于剛需服務型客戶，免費的上門調試服務可能比折扣更重要；對于價格敏感型客戶，一張10元優惠券反而更有效。

所以，客服產品Agent化的關鍵，是能基于行業特征、商家權益和用戶標簽，做動態的服務匹配，同時保證商家數據安全。魚躍是第一批接入AI店小蜜的商家之一，今年一季度，其天貓店鋪增長1%，對應GMV為1000萬元，全年增長目標為1個億。

整體上，目前已有超百萬品牌接入AI店小蜜，其中一些明確體驗到了客服轉人工率與成本的降低、交易轉化率與GMV的提升，比如小米天貓官方旗艦店轉人工率下降45%、客戶滿意度提升22%，特步天貓官方旗艦店轉人工率下降55%。

當AI店小蜜不僅可以思考，還長出了「發券」、「催發貨」這樣的手腳，也意味著支撐它的不僅僅是一個單一的大語言模型，而是一個打通了店鋪權益系統、訂單系統、且具備行業知識庫的工業級Agent技術框架。

真實案例中，「AI店小蜜」的思考過程演示

淘寶之外，在B2B環節，1688同樣是較早喊出AI轉型的，其推出的「誠信通AI版」，可以自動完成商品發布、標題優化、詢盤接待，跨境賣家也可用AI智能體「遨蝦」做選品決策、供應商尋源、智能議價、素材生成和一鍵上架。

當然，所有這些垂直場景的Agent開發，都要依托Qwen這個基礎的大模型、依托已經進行的組織和產品的打通，以及阿里電商積累多年的行業和用戶理解力。

更長遠來看，阿里這些在各個場景里訓練好的垂類Agent，也有機會作為技能逐步接入悟空，帶來悟空的服務能力提升——未來商家只需要跟悟空交流，就可以調用1688的智能體做選品，調用千牛的智能體做后臺管理，調用AI萬相做營銷投放并保證ROI，調用AI店小蜜做售前售后的客服管理，以及調用其他正在長出的更多Agent做更多事。

不僅是電商，把各個垂類Agent能力統一接入一個悟空，讓悟空成為阿里體系內的生產力中臺，也是符合阿里經營Token經濟愿景的一個目標。

今年3月，阿里組建ATH事業群，意味著正式向Token經濟轉向，推出企業級智能體悟空，則是邁向Token經濟具體且關鍵的一步。最新進行的阿里Q1財報電話會上，管理層也提到，悟空已進入規模化放量階段。近期在機場等處，也能看到悟空的大幅廣告牌，阿里還在繼續給AI To B 加速。

但要真正改變數百萬商家的操作習慣，是一個漫長的系統性工程。只有真正做好這些系統性工程，阿里在AI To B上的服務能力、產品矩陣、商業化能力才會更完整、豐富，在AI To C層面也會有更好、更直觀的體現。

在海外市場，亞馬遜、谷歌也同樣在做這種系統工程。我們看到的亞馬遜的Alexa for Shopping、Google的Universal Cart背后，有不斷進化的Ads Agent、Agent電商協議UCP、Agent支付協議AP2。大家在形成一個共識——只有扎實的電商Agent基礎設施建設，才能推動消費端AI購物超預期發展。