千问补上网购能力的关键拼图。
作者 | 陈骏达
编辑 | 漠影
智东西5月11日报道，最近，从海外平台到国内互联网大厂，不少头部AI玩家都在加速布局“AI+电商”赛道：有的做智能导购，有的做AI比价助手，也有玩家尝试让AI直接接管整个购物流程。
过去网购时，我们往往要在多个页面间来回切换才能完成搜索、比价、看评价等一系列操作，最后还得自己判断该买哪个。AI购物要解决的正是这个“决策成本”问题——用户只需告诉AI“要什么、预算多少、用在什么场景”，剩下的全部交给AI完成。
千问是这一趋势中的最新入局者。今天，千问正式接入淘宝，现在，只需和它对话，就能在聊天中直接完成整个购物流程：从寻找商品、挑选对比，到加入购物车、下单付款，甚至后续查询物流。
如果把一次完整的购物流程交给千问，它到底能做到什么程度？体验是否真的更高效？哪些环节已经足够成熟，哪些地方还有提升空间？
接下来，我们就通过几个真实场景，实测一下千问接入淘宝后的AI购物体验。
01.
四大场景实测
卡参数、场景化需求都能理解
我们先聚焦“购买前决策”这一核心环节，这是传统网购较为耗神的地方。海量商品涌来后，筛选、比参数、辨评价、算优惠的成本全压在用户身上，选择越多决策越难。
更关键的是，传统搜索几乎无法理解模糊需求——当你只想表达一种感觉、只想描述对某件商品的模糊记忆，搜索框就失灵了，你必须自己把感觉翻译成具体品类。那么，千问能不能像一个真正懂你、会问、能推荐的导购一样，帮你理清需求、缩小选择范围？
案例1：用户“既要又要还要”，千问如何应对？
我们的首个案例需求较为明确：“买一台5000元以内、14英寸、能带动《黑神话：悟空》的游戏本。”
针对我提出的明确购机需求，千问没有简单罗列商品，而是先给出一个结论：“5000以内+14寸+能玩黑神话是可以实现的”。紧接着，它主动提供了游戏的最低配置门槛，并将需求锁定到RTX3050/3060独显机型。
更有价值的是，千问在推荐前先提示了风险：14寸游戏本散热压力大、长时间高负载可能降频，并顺势给出备选方案：如果放宽到15.6寸，同价位能获得更强的显卡和更稳的游戏体验。
推荐商品时，千问提供了两款不同型号的选项，丰俭由人，且满足我们的所有需求。整个过程一边科普、一边提问、一边缩小范围，像一个真正懂行的导购在帮你提供决策建议。
案例2：抓住“氛围感”，把感受翻译成商品
不过，在许多真实场景中，用户的需求并不清晰，有时连用户自己也说不清想要什么。
这正是第二个案例要检验的能力。面对“夏天想给家里厨房添点东西，提升做饭的幸福感”这样一种模糊的感受式表达，千问先归类了问题的本质：“做饭的幸福感=30%工具+70%氛围感”。这个判断超出了传统关键词匹配的逻辑，精准捕捉了用户想要拥有的“情绪”。
围绕“氛围感”这条主线，千问推荐的品类跳出了厨具范畴：高颜值围裙、日式餐具套装、除味香薰、厨房绿植，乃至机械计时器和小摆件。这些物品都不算刚需，却恰好对应了夏天做饭的几重痛点，比如油烟味、闷热感、重复操作的枯燥。
推荐结束后，千问又主动追问：“你更想先从哪个方向入手？绿植香薰这种氛围感还是围裙餐具这种实用颜值派？” 这一问直接引导用户做 “做选择题”，模糊的需求被收拢成两个清晰的方向，决策门槛明显降低了。
案例3：不止推荐单品，而是给出一套方案
许多AI购物产品在面对需求时，只能围绕单一商品推荐不同款式，难以应对更复杂的场景。而千问在这一点上表现出了明显的差异化：它能够根据一个整体场景，拆解出多品类的商品组合，实用价值更高。
这个案例恰好检验了这项能力。我们抛出一个跨度较大的需求：60平米loft公寓，预算3万元，要整体打造成赛博朋克风，覆盖客厅、卧室、厨房、卫生间四个区域。
千问提炼了赛博朋克风格的核心设计要素：高科技感+工业金属质感，配色以黑、银灰、电光蓝、紫罗兰为主调。
随后，它按区域给出了结构化的预算分配建议，每个区域都提供了具体的打造方向和商品推荐：客厅用金属质感沙发搭配霓虹光影，卧室主打金属床架+电竞椅+氛围灯组合，厨房用不锈钢餐桌和工业风置物架，卫生间则推荐枪灰色智能马桶和金属收纳。
千问还单独将“氛围灯光系统”列为一个独立板块，并指出这是赛博朋克风格的灵魂，建议全屋铺设可编程RGB灯带，搭配辉光管时钟和声控氛围灯。这一套推荐下来，直接成为了可执行的方案。
案例4：不盲目推荐商品，帮你避雷“智商税”
在之前几个案例中，用户都是带着消费需求来与千问对话的。那么，当这些需求里暗藏着一些陷阱时，千问能不能帮用户识破它们呢？
这一个案例的起点是一个求助类的问题，我们向千问询问一款能量手环值不值得买。千问分析了这款产品可能是“智商税”的多种原因，比如承诺可以平衡磁场的表述，然后直接劝退。其中没有利用用户焦虑盲目进行任何产品推荐，而是用科学解释帮用户建立判断力。
在避雷之后，千问从更为科学的角度帮我们提供了问题的合理解决方案，每个推荐都标注了科学依据，最后还给出了一个低成本入门的组合建议：从DHA鱼油+助眠软糖入手。从科普到购物，所有需求都可以在同一个对话线程里被自然满足。
综合四个案例来看，无论是明确的硬性需求、抽象的氛围感受，还是跨品类的场景方案，千问都能先理解意图，再补全信息，最后把选项收拢到一定范围内。整个过程从“人适应搜索框”变成了“AI适应人的表达方式”，购物的决策门槛被系统性地降低了。
02.
跳出“管推不管买”的怪圈
支付、领券、物流一个对话搞定
不过，能推荐好商品，只是AI购物跨过的第一道坎。真正的考验在于：推荐完之后怎么办？市面上的AI购物产品普遍“管推不管买”，体验在推荐阶段就终止了。用户被种草后，仍需自行跳转APP比价、领券、下单，流程割裂，效率不升反降。
千问这次深度接入淘宝生态后，把能力从“购买前”延伸到了“购买中”和“购买后”，形成了一个从需求表达到收货管理的闭环。用户不需要跳出对话界面，就能完成下单、支付、查物流、售后管理等全部操作。
以购买家具为例，千问在给出美式复古风双人床的推荐后，用户直接在推荐卡片下方就能看到价格和购买入口，点击即可进入下单流程。支付环节同样在对话流内完成，订单状态实时反馈。
千问还能帮你领满减券、匹配国补、按需求推荐有运费险的商品，并过滤掉不支持的选项。这把过去分散在多个页面、需要用户自己逐项核对的繁琐操作，整合进了同一个对话流里。
购买完成之后，千问的服务仍在继续。用户可以直接在对话中查询最近的购物记录和物流状态，也可以直接在千问内完成修改地址、联系客服等操作。
基于历史购买记录，千问还能主动进行复购推荐。它会分析你的偏好，然后据此推荐风格匹配的新品。
千问把购物全链路装进了同一个对话窗口里之后，用户不需要在“AI种草”和“手动拔草”之间来回横跳，也不用在优惠券、国补、运费险、追踪订单这些琐碎环节上逐个费心。这回到了AI购物根本的命题：无论技术如何演进，核心始终是提供真正顺畅的购物体验。
03.
AI购物
杀入国内最大电商交易体系
上述这些AI购物能力，并非只能在千问的独立入口体验到。打开淘宝APP，点击底部中间“消息”，就能找到“AI购物助手”对话框，它同样承载了这套对话式购物体验。
AI问答覆盖了从模糊场景探索到具体参数对比的各类需求，对话中可以直接完成下单、改地址、查物流等操作，甚至还能商品降到一定价格的时候直接帮你抢购，这些操作一句话就能搞定，不用来回翻找。
另一个比较实用的功能是AI种草：比如你种草了一个博主推荐的春夏穿搭，你可以直接将博主的帖文链接发给AI购物助手，它能一键识别并找到所有淘宝同款，省掉了手动搜索和比对的步骤。
此外还有AI试穿和AI省钱，前者支持服饰商品虚拟上身效果预览，后者可以自动汇总平台优惠信息、一键生成省钱方案。
更进一步看，千问接入淘宝这件事，真正的价值不仅是多了一个入口，还在于AI首次完整打通了国内最大电商平台的交易体系。
千问接入的淘宝，是国内GMV排名第一的电商平台。这个“第一”首先意味着商品供给的广度和深度。淘宝上既有品牌旗舰，也有中小商家，提供丛标品到长尾非标品的大量商品，有足够丰富的商品可以调用和匹配。如果背后是一个品类有限的商品库，推荐能力再强的AI，想象力也是有限的。
同时，淘宝已经培养了十亿用户的购物习惯，积累了一定信任。当千问的AI购物能力接入后，用户不需要再重新学习一套购物方式，而是在原本已经较为熟悉的生态中完成交易。
在这一基础上，用AI优化购物体验的价值才会被进一步放大。
首先被改变的是决策效率，平台商品越丰富，用户“选不对”的痛点就越突出，千问可以在需求与商品之间架起一条通道。
紧随其后的是转化路径的缩短。传统购物从种草到下单，中间需要跳转多个页面比价、领券、核对运费险，每一步都可能“劝退”，而千问接入后，决策到成交的距离明显缩短。
此外，购物体验中的个性化服务得以进一步扩展。过去网购的一对一导购基本难以实现，现在千问让每位用户都能拥有一个随叫随到的购物参谋。这或将驱动购物平台进一步转向“货找人”的精准匹配模式，开启更多的想象空间。
04.
结语：补上交易闭环
千问的想象力又长出一截
让AI办事，一直是千问的一条主线。此前其办事能力已覆盖点外卖、订机酒、办公学习等多元场景，给用户的生活和工作带来了实实在在的效率提升。
但千问也始终缺少一个“离交易最近”且高频的场景——网购。这次接入淘宝，恰好补上了关键的一块拼图。杀入网购这一场景后，千问正在成为那个连接“你想要什么”和“你得到什么”的超级连接器。
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