“沒有AI，可能我們早就‘死’了。”

多吉米是一家做新中式首飾的店，過去，老板張權(quán)櫪上新品要等設(shè)計(jì)稿，測款要靠主觀判斷，低客單價(jià)又撐不起太重的內(nèi)容成本。后來，AI參與進(jìn)來，店鋪節(jié)奏變了：款式可以批量生成，市場可以更快篩選、更精準(zhǔn)投放，原本只能“押注”的生意，開始變成“數(shù)據(jù)測試”。

類似變化也出現(xiàn)在一些家居小店上。我們訪談的黛世品牌，主營浴簾，但過去浴室場景圖成本昂貴，如今開始由AI出圖，過去不敢嘗試的內(nèi)容渠道，也重新變得可行。

這些變化不大張旗鼓，卻很實(shí)在。它們說明，AI之于電商商家，已經(jīng)不只是“幫我寫一句文案”“幫我做一張圖”。它正在進(jìn)入上新、測款、投放這些日常動作里，改變商家經(jīng)營的方式。

由淘天集團(tuán)商家平臺、業(yè)務(wù)技術(shù)與《天下網(wǎng)商》聯(lián)合撰寫的《AI重塑經(jīng)營：2026中國電商AI應(yīng)用白皮書》，正是在這樣的背景下發(fā)布的。

完整版PDF下載地址：

https://open.taobao.com/whitepaper/ai2026.htm

白皮書調(diào)研了900余位電商商家，并進(jìn)一步深訪90余位商家，其中參與深度訪談的商家中，超過95%已經(jīng)應(yīng)用AI工具，超過60%處于每天高頻使用狀態(tài)，88%的商家計(jì)劃繼續(xù)維持或加大AI投入。這組數(shù)字背后，是一個(gè)很清楚的信號：AI已經(jīng)不是少數(shù)商家的嘗鮮工具。多數(shù)人已經(jīng)在用，而且每天都在用。

但更關(guān)鍵的問題，已經(jīng)不是“商家有沒有用AI”——而是“AI到底進(jìn)入商家的經(jīng)營有多深”。為此，白皮書設(shè)計(jì)了“AI融合指數(shù)層級”，從AI工具使用頻率、業(yè)務(wù)覆蓋率、工具數(shù)量、人才儲備、價(jià)值實(shí)現(xiàn)五個(gè)維度，觀察商家的智能化水位。它像一把尺子，把商家從L0到L4分成不同階段：從尚未應(yīng)用、淺層嘗試，到常規(guī)應(yīng)用、深度應(yīng)用，再到全鏈路融合。

換句話說，AI融合指數(shù)層級真正衡量的，不是商家會不會打開一個(gè)AI工具，而是AI有沒有真正進(jìn)入經(jīng)營流程，能不能帶來可觀察的價(jià)值回報(bào)。

這也是理解這份白皮書的關(guān)鍵：電商AI的變化，不是從“沒有工具”到“有工具”，而是從工具使用，走向流程嵌入，再走向全域融合。

AI不再是工具，它已經(jīng)進(jìn)店“上班”

如果把時(shí)間撥回2023年，一個(gè)商家對AI的理解，大多還停留在“拿來用一下”。

需要摳圖，就讓AI摳一張；需要上新，就讓AI寫個(gè)標(biāo)題......AI像工具箱里的一把剪刀、一支筆、一款修圖軟件。用的時(shí)候打開，用完就關(guān)掉。

早上查數(shù)據(jù)，上午寫周報(bào)，下午盯投放。哪個(gè)商品轉(zhuǎn)化掉了，哪個(gè)鏈接點(diǎn)擊不穩(wěn)，哪個(gè)評價(jià)影響成交，都要人自己翻后臺、拉表格、找原因。

如果放進(jìn)AI融合指數(shù)層級里看，這更接近L1淺層應(yīng)用：AI已經(jīng)出現(xiàn)了，但還只是單點(diǎn)輔助，經(jīng)營的主流程依然主要靠人串起來。

但到了2026年，有的商家到崗時(shí)，店里的AI隊(duì)伍已經(jīng)跑起來了。AI店長幾分鐘內(nèi)推送經(jīng)營全貌，并標(biāo)出待處理事項(xiàng)；AI數(shù)據(jù)分析師發(fā)現(xiàn)一款商品搜索轉(zhuǎn)化異常下滑，已經(jīng)定位到原因；AI美工專家據(jù)此生成多套替換方案，開始分人群測試；AI店小蜜同時(shí)接待著上百位顧客。

人還沒坐下，一條“發(fā)現(xiàn)問題—定位原因—生成方案—執(zhí)行測試”的鏈路，已經(jīng)先跑了一遍——這是2026年和2023年的根本差別。AI不再只是等著商家發(fā)出一個(gè)單點(diǎn)指令，而是已經(jīng)進(jìn)入店鋪日常運(yùn)轉(zhuǎn)。

淘寶天貓推出的全新AI生意管家，集成AI Agent能力，采用“云+本地”一體化架構(gòu)，把巡店、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容生成、人群運(yùn)營、營銷推廣、客服接待等動作串進(jìn)同一套經(jīng)營流程里。這背后，是淘天20多年的電商沉淀，每天以億計(jì)的搜索、點(diǎn)擊、收藏、加購等真實(shí)行為，喂養(yǎng)著一套AI系統(tǒng)。它對“什么圖會被點(diǎn)”“什么人群會買”“什么價(jià)格能成交”的理解，不是憑空生成的，而是靠產(chǎn)品服務(wù)過的千萬商家的真實(shí)生意訓(xùn)練出來的。

如今商家所面對的AI生意管家，不是一個(gè)個(gè)功能按鈕的集成，而是一支可以圍繞經(jīng)營目標(biāo)分工協(xié)作的數(shù)字員工隊(duì)伍：

有人看店。AI店長和AI數(shù)據(jù)分析師負(fù)責(zé)巡店、看數(shù)、找異常，把流量、轉(zhuǎn)化、費(fèi)比、競品、人群變化先整理出來。

有人干活。AI美工專家、AI營銷運(yùn)營專家、AI人群運(yùn)營專家負(fù)責(zé)生成素材、測試人群、優(yōu)化投放，把發(fā)現(xiàn)的問題轉(zhuǎn)成可執(zhí)行動作。

有人接客。AI店小蜜承接售前售后，把價(jià)格、規(guī)格、材質(zhì)、優(yōu)惠、發(fā)貨、售后這些標(biāo)準(zhǔn)化咨詢先接住。

一整個(gè)AI隊(duì)伍，圍著目標(biāo)協(xié)同工作。

AI價(jià)值怎么量化，先看增長、決策和提效

在白皮書調(diào)研訪談中，商家很少直接談“智能化”。他們談得更多的是具體麻煩：圖做不起，款測不動，數(shù)據(jù)看不完，客服接不住，人手不夠用，經(jīng)驗(yàn)留不下來。

把這些問題放在一起看，AI能做的，大致是三件事：幫商家找到增長，幫商家做對判斷，幫商家省下重復(fù)勞動。

增長：AI把生意從“賭”變成“選”

多吉米的故事，會讓很多小商家共情。老板張權(quán)櫪做的新中式首飾，客單價(jià)大約在10到50元之間。這個(gè)價(jià)格帶有一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：消費(fèi)者對款式和視覺有要求，但商家很難給每個(gè)款都投入很高的設(shè)計(jì)、拍攝和測試成本。

過去，他們靠向地方美院采購設(shè)計(jì)稿上新——學(xué)生稿大約1000元，老師稿可能3000-5000元。設(shè)計(jì)流程長，修改次數(shù)多，一年下來也只能推出100多個(gè)款。

更關(guān)鍵的是，款式做出來以后，市場認(rèn)不認(rèn)，誰都說不準(zhǔn)。AI改變的，是這個(gè)試錯(cuò)方式。

對多吉米來說，AI生成內(nèi)容最重要的不是一開始就做到極致精美，而是能以很低的邊際成本生成足夠多的方案。先有量，再讓市場篩選質(zhì)量。張權(quán)櫪的判斷很簡單：與其在內(nèi)部討論哪個(gè)設(shè)計(jì)更好，不如先把更多款式拿到市場面前。消費(fèi)者點(diǎn)不點(diǎn)擊，收不收藏，加不加入購物車，才是真正的答案。

于是，多吉米的經(jīng)營邏輯變了。過去是先押注，再等結(jié)果。現(xiàn)在是先生成，再測試，再放大。過去一年只能推出100多個(gè)款，現(xiàn)在長期在線SPU約1000個(gè)。過去很多款要靠經(jīng)驗(yàn)判斷，現(xiàn)在可以通過市場數(shù)據(jù)篩選。對低客單價(jià)商家而言，AI的意義不只是省設(shè)計(jì)費(fèi)，而是讓原本“拍不起圖、測不起款”的商家，也能以更低成本進(jìn)入新品創(chuàng)新和公域流量競爭。

多吉米的變化，正是AI在增長側(cè)的第一層價(jià)值量化。AI不只是生成圖片，而是進(jìn)入“生成—測試—反饋—選優(yōu)”的增長閉環(huán)。

但增長并不只有AIGC這一種路徑。對一些已經(jīng)擁有大單品、穩(wěn)定復(fù)購和明確客群的品牌來說，增長更多從借助AI“更快看見問題、更準(zhǔn)識別人群、更高效分配投放預(yù)算”開始。

Manner是一個(gè)增長代表樣本。它的電商業(yè)務(wù)以咖啡豆為核心，這類商品購買門檻更高、復(fù)購屬性更強(qiáng)。去年雙11期間，品牌發(fā)現(xiàn)其天貓店流量增加，但轉(zhuǎn)化率偏低。業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人通過AI人群運(yùn)營專家看到，18歲以下和50歲以上人群占比接近50%，而這兩類人群在日常支付人數(shù)中的占比只有約10%。這組數(shù)據(jù)讓他判斷，問題不是流量不夠，而是流量與購買人群不匹配。團(tuán)隊(duì)隨即調(diào)整人群定向策略，優(yōu)化目標(biāo)人群圈選，最終實(shí)現(xiàn)ROI環(huán)比翻倍。

AI數(shù)據(jù)分析師，則幫助品牌把流失問題看得更細(xì)——Manner發(fā)現(xiàn)，天貓店的一款熱銷咖啡豆的主要流失對象，并不是外部競品，而是自己淘寶店中同款商品的另一個(gè)包裝鏈接——“流失”也可能來自自身不同渠道、不同規(guī)格之間的分流。通過 AI店長的競品分析，有效挽回流失訂單。

在投放側(cè)，Manner則借助AI投流，把爆款商品交給系統(tǒng)自動識別高成交人群、優(yōu)化預(yù)算分配，ROI相比過去人工投放，提升了2到3倍。

Manner佐證了AI在增長側(cè)的價(jià)值，早已不只是AIGC幫商家多生成幾張圖，品牌還可以讓AI能力介入經(jīng)營系統(tǒng)：用人群精準(zhǔn)分析校準(zhǔn)流量，用競品和流失分析找到問題，再用AI投流提高預(yù)算使用效率。它代表了AI賦能下的“經(jīng)營分析—人群校準(zhǔn)—投放優(yōu)化”的增長閉環(huán)，結(jié)合多吉米的案例——兩種增長路徑合在一起，已接近今天電商AI增長的完整圖景。

決策：AI讓復(fù)雜經(jīng)營，更快找到判斷依據(jù)

中大型商家的問題，往往不是沒有數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)太多。

老板電器天貓旗艦店年銷售額數(shù)億元，品類多、商品多、數(shù)據(jù)量大。每天都有大量搜索、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化、成交、連帶購買。團(tuán)隊(duì)不是看不到數(shù)據(jù)，而是很難從這么多數(shù)據(jù)里迅速找出真正重要的信號。

AI數(shù)據(jù)分析師幫他們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)機(jī)會：“老板雙子星”這個(gè)關(guān)鍵詞的下單轉(zhuǎn)化率，竟然比“老板”這個(gè)品牌詞本身還高。這說明消費(fèi)者已經(jīng)在主動搜這個(gè)系列，而且搜了就買。團(tuán)隊(duì)據(jù)此集中資源打造該系列新品，新品打爆速度提升2倍。

后來，AI店長又發(fā)現(xiàn)熱水器和燃?xì)庠钪g存在高頻連帶購買。團(tuán)隊(duì)基于這個(gè)發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)滿件折策略，去年雙11期間，連帶銷量提升20%到50%，客單價(jià)從5000元左右提升到接近1萬元。

這些機(jī)會不是人完全看不到，而是過去人來不及看——機(jī)會可能藏在幾十張表、幾百個(gè)指標(biāo)、幾千條搜索詞里。如今AI先做一輪篩選、歸因和提醒，再交給經(jīng)營者判斷要不要跟進(jìn)、怎么投入。

聯(lián)想天貓官方旗艦店也面臨類似的復(fù)雜經(jīng)營問題。作為典型的3C標(biāo)品大店，聯(lián)想的商品覆蓋筆記本電腦、臺式機(jī)、平板、手機(jī)和周邊配件等多個(gè)品類，SKU過千；一到大促，咨詢量動輒達(dá)到數(shù)萬級。對這樣的店鋪來說，難點(diǎn)并不只是“活太多”，而是商品、投放、咨詢、轉(zhuǎn)化、庫存和用戶需求交織在一起，經(jīng)營者很難只靠人工經(jīng)驗(yàn)快速判斷：哪些商品需要重點(diǎn)跟進(jìn)，哪些指標(biāo)出現(xiàn)異常，哪些資源應(yīng)該優(yōu)先投入。

2024年起，聯(lián)想開始系統(tǒng)性引入淘天全新AI生意管家和RPA自動化工具，搭建“AI輔助決策+人機(jī)協(xié)同執(zhí)行”的工作體系。AI店長每天自動推送經(jīng)營日報(bào)，將重點(diǎn)商品、異常指標(biāo)和待處理事項(xiàng)先整理出來；AI數(shù)據(jù)分析師則對萬余個(gè)SKU進(jìn)行商品分析，把原本分散在大量報(bào)表里的問題和線索提前篩出。對團(tuán)隊(duì)來說，AI的價(jià)值不只是節(jié)省看數(shù)時(shí)間，更重要的是幫助經(jīng)營者更快鎖定問題、判斷優(yōu)先級，并圍繞投放、商品和服務(wù)動作做出更精細(xì)的安排。

這種變化也體現(xiàn)在投放和經(jīng)營復(fù)盤上。過去需要多人協(xié)同盯投放、看數(shù)據(jù)、接咨詢，現(xiàn)在團(tuán)隊(duì)可以借助AI工作流，把更多精力放在ROI控制、策略分析和新渠道探索上。按照店長估算，AI為去年ROI增長貢獻(xiàn)了雙位數(shù)以上的增幅。聯(lián)想的案例說明，當(dāng)商家規(guī)模變大、SKU變多、鏈路變復(fù)雜之后，AI的核心價(jià)值會從單點(diǎn)提效，進(jìn)一步轉(zhuǎn)向復(fù)雜經(jīng)營中的輔助判斷。

這就是AI在決策側(cè)的價(jià)值：它不是替代經(jīng)營者拍板，而是先把復(fù)雜經(jīng)營里的異常、機(jī)會和優(yōu)先級整理出來，讓經(jīng)營者在更短時(shí)間內(nèi)看清問題、判斷方向、配置資源。

提效：AI接走中小團(tuán)隊(duì)最耗時(shí)的運(yùn)營分析

前面講的是AI如何幫商家找到增長、做對判斷。納艾森的故事，則指向另一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問題：當(dāng)團(tuán)隊(duì)人手有限、商品數(shù)量又不少時(shí)，AI如何先把最耗時(shí)、最重復(fù)的運(yùn)營分析工作接走。

納艾森是一家做小家具的中小商家，店鋪里既有臺式機(jī)增高架、打印機(jī)置物架這樣的重點(diǎn)商品，也有許多需要持續(xù)觀察的長尾商品。過去，運(yùn)營只能重點(diǎn)關(guān)注幾個(gè)爆款，一天深入分析一兩個(gè)商品已經(jīng)不容易，非重點(diǎn)商品常常顧不上。很多問題并不是沒人想管，而是數(shù)據(jù)太散、動作太碎、時(shí)間不夠。

接入全新AI生意管家后，團(tuán)隊(duì)可以直接讓AI生成周報(bào)，并圍繞轉(zhuǎn)化率下跌、競品流失、主圖調(diào)整、中差評影響等問題繼續(xù)追問。AI先把巡店結(jié)果、異常線索和可能原因整理出來，再把結(jié)果分派給對應(yīng)同事跟進(jìn)。這樣一來，過去依賴人工拉表、整理、復(fù)盤、溝通的工作，被AI先接住了一大部分。

對納艾森來說，AI的價(jià)值首先不是替代人做最終判斷，而是讓有限的人手從大量重復(fù)、分散、耗時(shí)的運(yùn)營分析中釋放出來。運(yùn)營不必再把大部分時(shí)間花在“找問題”和“整理問題”上，而可以把精力放到具體調(diào)整、商品優(yōu)化和執(zhí)行跟進(jìn)上。

類似的提效邏輯，也出現(xiàn)在服飾行業(yè)。

服飾是電商里退貨率最高的類目之一。退貨的原因有很多，但有一類問題原本可以避免：消費(fèi)者填錯(cuò)了地址、寫錯(cuò)了門牌號、收件人信息有誤——訂單已經(jīng)發(fā)出去了，問題才被發(fā)現(xiàn)，退件、重發(fā)、客服溝通，一單損耗下來不只是運(yùn)費(fèi)。

比音勒芬引入生意管家的AI訂單助理后，在訂單下發(fā)前自動掃描收貨信息，識別異常地址并實(shí)時(shí)預(yù)警，讓運(yùn)營在發(fā)貨前就能介入處理。錯(cuò)誤沒有進(jìn)入物流環(huán)節(jié)，退貨率隨之下降。

真正的提效，不只是把某個(gè)動作做快，而是讓中小商家有能力管住更多商品、響應(yīng)更多問題。

從L2走向L3，商家應(yīng)該從哪里開始？

趨勢已經(jīng)很清楚，但商家真正關(guān)心的問題往往更實(shí)際：我現(xiàn)在要做什么？從哪里開始？怎么判斷有沒有用？

AI融合指數(shù)層級提供了一種判斷方法：白皮書調(diào)研看到，L2級常規(guī)應(yīng)用商家占比最高，達(dá)到38.54%；L3級深度應(yīng)用商家占比24.77%；L4級融合應(yīng)用商家占比9.84%。

這意味著，大多數(shù)商家已經(jīng)開始常態(tài)化使用AI，但真正把AI放進(jìn)全鏈路經(jīng)營的商家還只是少數(shù)。接下來，商家之間的差距，不只是“有沒有用AI”，而是“AI用得多深、嵌得多實(shí)”。

由此也可以得出一個(gè)關(guān)鍵判斷：當(dāng)商家的年銷售額跨過千萬級門檻后，AI的核心價(jià)值，會開始從“幫我把活干快一點(diǎn)”，轉(zhuǎn)向“幫我把判斷做準(zhǔn)一點(diǎn)”。

規(guī)模越大，商家面對的就不再只是幾張圖、幾個(gè)鏈接、幾條客服問題，而是商品、渠道、關(guān)鍵詞、人群、競品、投放動作共同構(gòu)成的一整套復(fù)雜系統(tǒng)。數(shù)據(jù)量在變大，決策鏈路也在變長。過去依賴?yán)习搴唾Y深運(yùn)營憑經(jīng)驗(yàn)盯盤、拍板的方式，越來越難支撐精細(xì)化運(yùn)營的要求。

這時(shí)候，AI店長的經(jīng)營診斷、AI數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)洞察等AI決策能力，就會變成這一層級商家不可或缺的“經(jīng)營大腦”。它們先把異常指標(biāo)、商品變化、流量波動、競品動向和人群結(jié)構(gòu)整理出來，再把可能的問題和機(jī)會推到經(jīng)營者面前。換句話說，AI不只是幫商家“干活”的工具，更是商家在日常經(jīng)營中做判斷時(shí)的重要支撐。

聯(lián)想這類大體量標(biāo)品商家的變化，正是這一趨勢的體現(xiàn)：當(dāng)SKU、投放、咨詢和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)同時(shí)變得復(fù)雜，AI的價(jià)值在于幫助團(tuán)隊(duì)更快識別重點(diǎn)商品、異常指標(biāo)和資源投入方向。

換句話說，L2是“我經(jīng)常用AI做幾件事”，L3則更像“AI已經(jīng)參與了我店里一段完整的工作流”。而對大多數(shù)商家來說，下一步不是一步到位沖向L4，而是先把一個(gè)高頻場景做深，從L2走向L3。

商家不必去追逐最火的工具，而是先問自己：我的店現(xiàn)在“卡”在哪里？

內(nèi)容成本高，就先從AI生圖、短視頻腳本、詳情頁優(yōu)化、智能測圖測款開始。家居家裝、服配箱包這類強(qiáng)視覺行業(yè)，尤其適合先跑通這一步。多吉米、黛世的案例已充分說明AI對小商家的增長意義。

客服壓力大，就先從AI店小蜜、知識庫掛載和售后問題歸因開始。對Manner所做的咖啡豆這樣日漸標(biāo)品化的市場來說，咨詢密集、參數(shù)復(fù)雜、售前問題標(biāo)準(zhǔn)化程度高，商家可以先建立知識庫，讓AI接住大量標(biāo)準(zhǔn)化問題，把人工釋放到更復(fù)雜、更需要判斷的場景里。

運(yùn)營分析耗時(shí)，就先從AI周報(bào)、自動巡店、異常匯總和問題分派開始。納艾森這類商品較多、但運(yùn)營人手有限的中小商家，過去一天只能深入分析一兩個(gè)重點(diǎn)商品，非重點(diǎn)商品常常顧不上。如今AI生意管家把經(jīng)營問題即刻清單化，再分派給對應(yīng)同事跟進(jìn)。

所以，商家用AI，有一個(gè)很樸素的原則：不是工具優(yōu)先，而是場景優(yōu)先。

L4意味著什么？未來電商經(jīng)營的形態(tài)

如果說L3代表AI深度進(jìn)入關(guān)鍵工作流，那么L4代表的，就是AI全鏈路融合后的未來形態(tài)。

白皮書第五章對電商AI的未來做了趨勢展望。它真正想說的，不只是“AI會越來越好用”，而是商家的經(jīng)營方式會被重新組織。

商家經(jīng)營會進(jìn)入AI托管模式

未來，商家可能不會再每天問：“這張圖誰來做？這份報(bào)表誰來拉？客服話術(shù)誰來改？”他們會更多問：“這個(gè)目標(biāo)交給哪幾個(gè)AI角色跑？結(jié)果誰來驗(yàn)？哪里需要人來拍板？”

巡店、數(shù)據(jù)分析、投放優(yōu)化、客服接待等動作，將串進(jìn)同一套Agent化的經(jīng)營流程里。

商家的經(jīng)驗(yàn)會變成AI資產(chǎn)

過去，一個(gè)老運(yùn)營離職，帶走的不只是一個(gè)人，還有一套判斷：什么詞值得投，什么圖不能用，什么活動看著熱鬧但不賺錢，什么客戶問題最影響成交。

AI的長期記憶機(jī)制，正在嘗試把這些經(jīng)驗(yàn)留下來。納艾森正在探索的方向，就接近這個(gè)趨勢。負(fù)責(zé)人彭懷安希望把店鋪沉淀數(shù)據(jù)接入系統(tǒng)，讓過去依賴人工整理的周報(bào)、問題記錄、商品調(diào)整經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)營復(fù)盤，變成可以持續(xù)調(diào)用和迭代的方法。對中小商家來說，這意味著AI不只是幫團(tuán)隊(duì)少做重復(fù)整理，還可能把一次次運(yùn)營動作沉淀為店鋪?zhàn)约旱慕?jīng)營知識。

AI會越用越懂這家店

傳統(tǒng)軟件的升級，靠版本發(fā)布。AI的進(jìn)化，來自每一次真實(shí)使用。

每一次生成、每一次采納、每一次點(diǎn)擊，都在幫助系統(tǒng)理解什么更有效。

多吉米的使用過程很有代表性。一開始，AI生成的圖可能十張里只有兩張能用；隨著工具能力提升和團(tuán)隊(duì)使用經(jīng)驗(yàn)積累，十張里可能有三張、五張能用。商家也會越來越知道怎么給指令，怎么篩素材，怎么把不同工具組合起來。

未來真正的差距，可能不是誰買了某個(gè)工具，而是誰更早把AI放進(jìn)真實(shí)業(yè)務(wù)，讓它持續(xù)學(xué)習(xí)和迭代。

平臺AI會進(jìn)入“基座+生態(tài)”時(shí)代

未來，平臺不只是提供現(xiàn)成工具，還會提供更開放、更穩(wěn)定的AI基礎(chǔ)設(shè)施。

商家可以在這個(gè)底座上掛載第三方工具、自研Skills、企業(yè)知識庫和本地?cái)?shù)據(jù)，像搭積木一樣構(gòu)建自己的AI經(jīng)營體系。對小商家來說，平臺基建降低了AI使用門檻，讓他們用較低成本獲得過去只有大商家才有的能力。對中大型商家來說，開放基座意味著他們可以把自己的數(shù)據(jù)、流程、知識庫和平臺能力結(jié)合起來，形成更貼合自身組織的AI系統(tǒng)。

過去，一個(gè)電商老板常常要扛起一整家店：盯數(shù)據(jù)、催美工、做營銷、管客服、追庫存、做復(fù)盤。現(xiàn)在，他可以帶著一支數(shù)字員工隊(duì)伍一起跑。

但這支隊(duì)伍怎么用，仍然考驗(yàn)商家自己。商家真正要回答的是：哪些動作交給AI，哪些判斷必須由人完成。

本次白皮書發(fā)布“AI融合指數(shù)層級”的意義，顯然不是為了給商家打一張成績單，而是提供一張路線圖。它提醒商家：真正的差距，不是有沒有用AI，而是AI到底進(jìn)入經(jīng)營多深；真正的進(jìn)步，也不是一口氣追求全自動，而是先從一個(gè)最痛場景開始，在一次次真實(shí)業(yè)務(wù)反饋里，重新訓(xùn)練組織，也重新理解增長。

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