产业带工厂拥抱AI实现经营突围，早已不是选择题，而是中国制造业行稳致远的必答题。当下，海量产业带商家作为实体经济的“毛细血管”，正站在数字化转型的十字路口。一边是消费市场个性化、柔性化需求激增，另一边是运营成本高企、专业人才匮乏、流量转化低效的现实桎梏。可以说，当电商进入存量竞争时代，流量成本攀升、运营规则复杂化、人才地域分布不均背后，产业带商家的数字化转型已从“选择题”变成“生死题”。4月22日，淘工厂面向产业带商家首次发布了“淘工厂星火”3.0版本。作为首个面向产业带商家的全流程AI智能体工作台，迭代后的AI系统能为商家免费配置“1个AI店长+N个Agents助理”的智能工作模式，为中小商家经营降本增效。当AI真正走到产业带商家的案头，所改变的不仅是一张产品图的生成效率，而是整个产业带商家参与市场竞争的底层逻辑。01产业带商家的经营阵痛在淘工厂的商家画像中，产业带工厂大致可分为两类：一类是纯源头工厂，缺乏一定的电商能力；另一类是工贸一体商家，有一定供应链基础，但运营团队薄弱。无论是哪一类，他们在过去几年都可能经历了一场“数字化焦虑”。杭州中字头网络技术有限公司董事长王晓东对此深有体会。这家主营健康医疗器械的工贸一体企业，在2024年入驻淘工厂后，后者迅速成为他们核心经营和增长平台，2025年业绩翻了3倍。但在此之前，王晓东的团队每天要面对的是一个高度碎片化的运营战场。“一个运营手上管着几十条链接，得逐条看后台数据、手动查看主图详情，以及逐帧分析转化率。"以前识别一个产品有没有爆款潜质，至少要两个月。”王晓东告诉联商网。更深层的问题在于人才的地域性错配。淘工厂&国货严选产地负责人张鹏在走访中发现，好的电商运营人才高度集中在江浙沪，到了北方、西北或西南，招一个像样的投手比招一个厂长还难。这种“人才剪刀差”，只是产业带数字化落差的一个缩影。东部沿海的成熟产业带，凭借先发优势和资源集聚，已率先进入数字化、品牌化的“深水区”。山东、福建等第二梯队产业带，则在激烈竞争中努力补齐运营短板。而广袤的中西部县域产业带，虽有扎实的制造根基，却常常卡在运营这一关键环节，陷入“有好货、不会卖”的窘境。而从AI运营视角来看，可以清晰地看到产业带商家正呈现出三个梯次：第一梯队是少数尝鲜者，能主动利用AI工具进行精益化运营；第二梯队是跟随者，正艰难地从传统“人海战术”向数字化尝试转型；而数量庞大的第三梯队商家，大多数仍停留在高度依赖个人经验、试错成本高昂的原始阶段。不少产业带商家不是没有意识到AI的价值，市面上各类AI大模型、作图工具、投流助手等层出不穷，但工厂老板们真正需要的是一套端到端的经营解决方案，而非零散的工具堆砌。清华大学社会科学学院基层社会治理研究中心主任何晓斌在调研中观察到，数字化和AI的普及，给县域产业带商家提供了一个赶超的窗口期。不过，问题在于，产业带商家普遍存在着“上新无依据，什么好卖全凭直觉和跟风”、“每天案头重复工作过量、运营过载”、“交互繁琐，无效运营动作叠加”等痛点。AI工具的使用门槛、学习成本以及对AI素养的要求，仍可能在商家内部带来差异化效果。何晓斌指出，技术采纳本身符合一条抛物线规律：2.5%的创新者，13.5%的早期采用者，34%的早期大众，34%的晚期大众，16%的落后者。对于学习能力较弱、基础较薄的产业带商家，平台应做针对性的倾斜赋能，让“AI平权”不再是一句口号。不少中西部产业带商家坦言，常年只能靠传统铺货、低价走量维持基本销量，眼睁睁看着同类东部同行依靠数据选品、智能投流持续抢占市场，却没有可行的转型路径。他们不是不想学，而是需要一个低门槛的引路人。这波产业带AI的普及，他们似乎看到了希望和方向。02如何把AI变成商家经营的真正基建“淘工厂星火”3.0的解题思路，不是给商家又一个AI工具，而是把选品、素材、定价、投流、客服等运营环节串联为一条可托管、可复用、可迭代的经营链路。“我们做的不是大模型，而是大模型的应用”。淘工厂AI产品技术负责人周凯解释道，星火以千问、DeepSeek等底层模型为底座，但核心差异在于“投喂”——灌入的是淘工厂过去六年积累的经营数据、商家数据和用户数据，以及打爆商品的策略知识。“它可以了解产业带在淘工厂上的市场规则、环境特征，一个商品进来后怎么能更高效打爆”。这种产业带原生的AI能力，在商家端产生了可量化的化学反应。王晓东的公司是典型案例。2025年中开始深度使用星火后，一个运营的人均年产值从70-90万跃升至200万，翻了3倍。因为有了AI的精准助力，他将2026年的经营目标定为1.7亿元。“生成一张产品图，以前高级设计要做4小时，现在AI建模1分钟出图。识别优质链接从两个月压缩到15-20天。”王晓东认为，淘工厂星火带给他最关键的是，经营逻辑的切换。以前运营凭经验调整推广，现在是先分析数据再决策。比如，一个运营从操作3个产品能变成能操盘6-10个。产业带国潮生活护理品牌“芈奈儿”的运营总监尹芸则提供了另一组对照。这个细分赛道的TOP品牌，将淘工厂视为核心增长渠道之一。2024年9月，芈奈儿加入淘工厂，2025年同比同期业绩增长79%。2026年一季度，因为使用“淘工厂星火”，同比同期增长108%。“最直观的改变是ROI”。尹芸举例道，一个新品链接在自运营模式下ROI长期在2.5徘徊，接入星火的营销托管和打爆托管后，14天内GMV增长达到50%以上，ROI环比提升近60%，打爆周期从其他平台的3-4周缩短到2周左右。她形容这种变化是，让运营从盯盘变成了控盘，从执行更多转变为智力决策。“淘工厂星火”3.0的价值，不止体现在中字头和芈奈儿两家。在全国百大产业带，越来越多中小产业带商家正在复制同样的增长故事。淘工厂国货严选商家荟彩化妆品，此前曾面临着跨平台选品调研成本高难题，客服团队100个品要3人轮班，成本高、响应慢。接入“淘工厂星火”后，AI推送淘系专属热搜画像，选品试错成本降低60%。客服方面，由平台AI接管售前服务，疑难问题工单流转到人工，整体成本下降70%～80%。现在荟彩团队不用盯盘、不用排班，专注做产品研发和用户服务，效率大幅提升。从平台视角看，“淘工厂星火”3.0的效能数据更具说服力。选品环节爆品率提升至2.5倍，投流托管签约率超过90%，AI客服托管率90%且满意度提升至84%，结合运营、美工、价格、投流、客服等全链路，商家综合降本约50%。张鹏将这套机制概括为流量获取的确定性，以及运营方法论的智能化兜底。过去商家选品靠跟卖，投流靠直觉、定价也靠猜测。而在淘工厂半托管模式下，产业带商家可以根据自身发展的需求，选择适合和需要的AI能力，助力产品在短时间内打爆。淘工厂AI基于全网消费数据和平台历史策略，将“卖什么、怎么卖、怎么爆、怎么提升服务体验”变成了一套可复制的运营真正基建。尤其是投流托管，按成交扣费且确认收货后才扣费。只需要设置佣金率，一般三天内能破零，显著降低了中小商家的试错成本。03“AI平权”背后的深层价值如果仅仅把“淘工厂星火”3.0理解为一套让工厂省钱的工具，显然低估了它的产业意义。“淘工厂星火”的核心价值在于将分散在运营、美工、投手、客服等岗位上的经验技能，转化为可复制、可持续迭代的系统能力。相当于为商家配备了一支懂规则、能响应、会协同的数字化团队。这意味着，地处最上游、离市场最远的工厂型商家，无需先配齐运营团队，即可快速跑通关键经营链路。从更深层次来看，AI半托管正在重塑产业带的生产要素配置逻辑。王晓东有一个观察，以前公司要拿出一半精力研究后台技术，现在只需20%-30%。省下的成本没有变成利润独占，而是被重新投入到产品研发和品质提升上。“淘工厂帮我们降低成本后，我们再把这部分反馈到产品上，利润保住了，质量做得更好，这与一味卷价格的恶性循环形成了鲜明对照”。正如尹芸之前所说，AI让运营从盯盘变成控盘，从执行转向决策。她的体会，或许代表了先行者的共识。当AI接管了日常经营的标准动作，产业带商家们，才真正有机会回归到经营的本质，专注于做好产品生意。而当AI将交易成本降低、供需匹配效率提升，产业带商家才有空间从“价格竞争”转向“品质竞争”。产业带商家的核心竞争力本就在于创业精神，具备灵活的生产组织和成本控制能力。而当以“淘工厂星火”3.0为代表的AI基建补齐了重生产、轻运营的短板后，产品优势才能真正转化为市场价值。正如由清华大学社科学院课题组联合淘天研究中心发布的《淘工厂AI半托管平台经济社会价值研究》指出，“‘淘工厂星火’真正通过平台化组织大模型和数据能力，将关键经营判断嵌入一套可执行、可反馈、可迭代的连续决策链路，使‘智能经营能力’从企业内部稀缺资源转化为平台可规模化下沉的公共能力，在帮助企业降本增效的同时，也为新质?产?在县域制造体系中的扩散应用提供了可参考的现实样本。”对于中国制造业产业带而言，这或许是一条更值得期待的路径。AI并非是替代人，而成为人的经营能力的延伸。通过技术的普惠化下沉，也可以让更多的产业带商家站在同一条起跑线。来源：联商网 陈新生

过去二十年，电商的购物入口几乎没有变化：用户产生需求后，打开平台、搜索关键词、在商品列表中反复比较，最终完成下单。这套流程支撑了电商平台的流量分发模式，但也让用户长期面对信息过载的决策成本。随着大模型和AI助手普及，这条路径正在被改写。越来越多用户开始在AI对话框中直接描述需求，由AI完成筛选和推荐。字节的豆包、阿里的千问、京东AI购以及亚马逊的Rufus，都在尝试把AI变成新的消费入口。当购物从“搜索商品”变成“描述需求”，一个新的问题也随之浮现：AI会不会成为新的电商平台，还是只是电商的下一代导购工具？01AI正在成为新的购物入口越来越多的互联网公司正将AI打造为新的购物入口。在国内，字节跳动的豆包已开始测试AI购物能力。当用户在对话框中输入“推荐一款适合跑步的鞋”时，系统不仅提供文字建议，还会直接展示抖音商城的商品卡片。点击卡片即可进入商品详情页，下单和支付都能在应用内完成，无需跳转到抖音商城。公开数据显示，豆包在2026年春节期间的日活跃用户峰值达到 1.45亿，一旦购物功能全面开放，字节将拥有一个规模巨大的AI消费入口。文心一言依托百度搜索和文心大模型，以AI导购+多平台跳转+百度优选为核心。用户可以通过自然语言搜索商品、比价、生成对比表，并获得穿搭、开学装备等场景化推荐，同时可跳转至京东、拼多多等平台。2026年3月推出的“红手指Operator”支持跨应用自动操作，可辅助完成下单流程。文心一言不提供站内支付闭环，主要聚焦信息整合和决策辅助，而百度优选可实现站内下单，形成“搜索+导购+部分闭环”的组合模式。腾讯元宝基于混元大模型，主打AI导购+跳转第三方模式，也不提供站内支付闭环。自2025年起陆续上线图书直达、比价、凑单、年货推荐等功能，并接入京东、微信小店、得物、值得买等渠道。2026年春节期间，元宝日活一度突破 5000万，强化自然语言商品推荐和场景化导购，但跳转入口从卡片转为引用来源，操作更繁琐。元宝的核心定位是辅助决策而非直接销售，深度绑定微信生态，侧重跨平台消费决策。阿里则将AI打造为整个消费生态的统一入口。千问App在2026年初的月活跃用户已突破 1亿，并逐步接入淘宝、饿了么、飞猪和高德等业务。用户在同一个AI对话界面中既可查询餐厅、规划路线，也可购买商品、预订酒店。与其说千问是聊天工具，不如说它更像阿里正在构建的 “AI版超级入口”。美团在2026年1月22日上线“问小团”AI搜索助手，内置于App顶部搜索框。基于自研LongCat大模型，能够理解“带宠物的年夜饭餐厅”等复杂自然语言需求。依托美团本地生活实时数据，可精准推荐、自动领券、智能比价，结果直接对接下单，覆盖外卖、餐饮、酒旅等全场景，主打本地生活一站式智能决策。京东的策略更直接。2025年底推出独立应用 “京东AI购”，界面被大幅简化，只保留对话区和推荐区。用户输入需求，例如“4000元左右手机推荐”，AI会直接给出商品卡片，点击即可进入支付页面。传统电商中复杂的商品列表和筛选条件被压缩，整个购物流程由对话驱动完成。类似的变化也出现在海外市场。亚马逊在2024年推出AI购物助手Rufus，入口放在亚马逊App底部导航栏。Rufus能理解复杂自然语言需求，例如“给喜欢户外运动的男朋友推荐一款1000元以内的防水手表”，还能比较产品参数、追踪价格变化并在降价时提醒购买。到2025年底，Rufus累计用户超过2.5亿，亚马逊数据显示，使用Rufus的用户下单概率比普通用户高约60%。谷歌尝试将AI打造为跨平台购物入口。此前联合Shopify、沃尔玛、Target等企业推出 “通用商业协议”（UCP）。在这一模式下，用户在Gemini或AI搜索中提出购物需求，AI可以自动浏览多个平台商品、比较价格、领取优惠券并完成支付。理论上，用户只需一次对话即可完成整个购物流程。这些不同路径背后指向同一个趋势：AI正在成为新的消费入口。产业时评人彭德宇对此分析到：当用户对AI说“帮我买一台洗衣机”时，AI通常会直接给出几款推荐，并引导用户到相应平台完成交易。在这个过程中，电商平台仍然承担商品供应、仓储物流和售后服务，但消费决策的起点已经从平台搜索框转移到了AI对话框。换句话说，这场围绕AI购物助手的竞争，本质上争夺的并不是卖货能力，而是一个更关键的位置：谁能够成为用户开始购物的那个入口。02电商平台为什么开始焦虑如果说AI进入电商只是技术演进的一部分，那么电商平台的反应，则说明这件事已经触及行业最核心的利益结构。电商平台真正的核心资产，从来不是商品，而是流量入口。品牌战略定位专家吴玉兴认为：只要用户在产生购物需求时首先打开的是平台App，平台就掌握了整个消费过程的主导权——用户会看到哪些商品、点击哪个链接、最终买什么，都由平台的搜索和推荐系统决定。这也是电商平台能够持续赚钱的原因。在主流模式中，平台并不依赖商品差价盈利，而是通过流量变现。商家需要购买广告位、参与排名竞价、投放推广活动，以获得更多曝光。由此带来的广告与营销服务收入，已经成为各大平台的重要收入来源。这套商业模式的前提只有一个：用户必须先进入平台。一旦购物入口发生变化，整套商业逻辑都会受到影响。如果未来用户的购物流程变成：需求 → AI → 推荐商品 → 下单那么用户在决策阶段看到的就不再是平台的商品列表，而是AI筛选后的少量结果。平台原有的搜索排名、广告竞价和推荐系统都会被削弱。这也是为什么巨头纷纷开始亲自布局AI入口，而不是把AI当作平台的辅助工具。本质上，它们都在试图把消费入口牢牢握在自己手中，避免第三方AI截走用户的消费第一站。更深层的矛盾来自商业逻辑的差异。传统平台追求的是更多选择。商品越多，曝光机会越多，平台能够获得的广告收入就越高。因此平台往往会展示大量商品列表，让用户在众多选项中反复比较。而AI系统追求的则是更少选择、更优结果。AI的目标不是展示所有商品，而是从海量商品中筛选出最合适的几个推荐给用户。举一个简单例子。如果用户在电商平台搜索“500元跑鞋”，页面上往往会出现几十甚至上百个商品；但如果把同样的问题交给AI，系统可能只会推荐三到五款产品，并解释它们之间的差异。对于用户来说，这种方式更加高效；但对于平台而言，大量商品将失去被展示的机会。从商业模式角度看，这几乎是两种完全不同的逻辑：电商依赖流量分发，而AI追求决策效率。也正是在这种矛盾中，AI电商的竞争格局逐渐清晰：一边是希望成为消费入口的AI公司，另一边是试图守住流量入口的电商平台。03AI为什么短期取代不了电商平台尽管AI正在成为新的购物入口，但从现实条件来看，它短期内很难真正取代电商平台。电商看起来是一个“卖货”的行业，但真正的核心并不是推荐商品，而是商品体系、供应链能力和履约网络。这些能力往往需要十多年时间积累，并不是技术模型可以快速替代的。第一个限制来自商品与库存体系。AI在推荐商品时所依赖的信息，几乎全部来自现有电商平台。商品参数、价格变化、库存数量以及用户评价等关键数据，基本都掌握在平台手中。公开资料显示，阿里巴巴中国电商事业群搜推智能总裁凯夫曾在去年10月披露，淘宝平台的商品SKU已达到20亿；京东集团CEO许冉在2023年9月也表示，京东自营商品SKU已超过1000万；百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组（MEG）总经理何俊杰则在2022年9月透露，百度App内来自第三方主流电商网站的SKU数量已接近10亿。这些数据不仅体量巨大，而且每天都在实时更新。与此同时，电商平台也在不断加强对这些数据的保护。亚马逊已经限制ChatGPT、Gemini等AI工具抓取商品信息，eBay也禁止第三方AI未经授权访问平台内容。这意味着AI无法独立搭建自己的商品库，只能通过合作方式接入平台数据，本质上仍然依附于现有电商体系。第二个限制来自履约能力。购物并不仅仅是推荐商品，它涉及一整套复杂的供应链体系，包括仓储、物流配送、支付结算以及售后服务。这些重资产基础设施投入巨大，也是电商平台长期积累的核心竞争力。AI模型本身并不具备这些能力。即使AI能够完成商品推荐和下单操作，商品仍然需要通过电商平台完成仓储、配送和售后。换句话说，AI更像是一个前端决策工具，而真正的交易执行仍然依赖平台。第三个限制来自用户信任与消费习惯。在现实消费场景中，用户很少完全依赖单一推荐来源。即使AI给出商品建议，很多消费者仍然会习惯性地打开电商平台查看更多信息，例如用户评价、销量数据和商品图片。例如，当AI推荐一件“乔迁新居礼物”时，用户往往不会立刻下单，而是会去淘宝或京东、拼多多搜索同款商品，查看评论、比较价格，再决定是否购买。这种行为反映出消费者在购物时仍然需要多重信息验证，以降低决策风险。与此同时，过去十多年中，用户已经形成了稳定的消费路径：在社交媒体上看到推荐，再到电商平台搜索商品并完成下单。这种“站外种草、站内拔草”的消费模式已经深深嵌入互联网生态，短期内很难改变。结语：这也回答了开头提出的问题。短期来看，AI很难独立成为新的电商平台，它更可能成为电商的下一代导购工具。未来两者会形成更加清晰的分工：AI负责理解需求、筛选商品，帮助用户提高决策效率；而电商平台继续承担商品供应、履约配送和售后服务的基础设施角色。AI改变的是购物的决策方式，但不会取代电商平台的交易根基。

今年春节的AI大战，千问以春节30亿元大免单，首次将盒马、飞猪、大麦、淘宝闪购、天猫超市等阿里生态全线打通，试图用一场覆盖吃喝玩乐的“春节请客计划”，将竞争从以往的红包裂变拉新，升级为一次让AI走进国民日常消费的实验。千问这次实验选了一个特定的战场——覆盖吃喝玩乐的本地生活服务，而这个战场天然指向即时零售。「庄帅零售电商频道」研究发现，近年来即时零售已从新兴消费方式逐渐转变为全民日常刚需，分钟级送达的本地生活服务正重塑着消费者的决策习惯。商务部研究院报告显示，2025年我国即时零售市场规模预计将达到9714亿元，2026年将突破1万亿元。与传统电商相比，即时零售的商品属性、库存结构、履约逻辑与消费场景，为AI购物的落地提供了无可替代的天然土壤，成为一种全新的购物体验，让AI应用从工具进化为具有办事能力和消费能力的超级入口。零售电商行业专家、百联咨询创始人庄帅认为，AI智能体成为超级入口后，其商业价值不再局限于广告和佣金，而是成为新一代零售电商基础设施的竞争起点，并重构整个产业链：一是流量体系重建——AI直接接管复杂的决策链路，传统的前端广告位将被意图需求替代，盈利以佣金和服务收入为主；二是供应链与履约重构——AI可根据用户需求自动调用各平台库存、比价、选品、履约，提升全链路效率；三是数据价值被放大——当越多用户通过AI购物，越能将真实交易的数据用于优化AI大模型，形成持续进化的“数据—模型—交易”体系。为什么即时零售比传统电商更适合AI购物？电商行业在经历了互联网的点击（Click）时代到移动互联网的触屏（Touch）时代后，真正进入到了对话（Chat）时代。在庄帅看来，AI智能体想要发挥出应有的价值，实现全新的购物体验，只有依赖轻量化的消费决策、实时的商品供给、动态的库存和明确的场景才能实现，而即时零售在每一个维度上，都与AI能力高度契合，这也是它远超传统电商、最适合AI购物快速落地的根本原因。可以说，传统电商平台的AI是工具，即时零售才是AI购物的主战场。从消费需求与消费决策看，即时零售属于轻决策，而电商属于计划性消费的重决策。即时零售以生鲜、日用品、零食、医药、应急品为主，用户需求突发、随机、即时性强，决策时间通常不超过10秒，比价的意愿弱，也不太需要看测评、不纠结款式，更多是关注“有没有货、快不快”。这样一来，AI智能体就可以更好地借助自身的技术优势快速完成商品的推荐、替代、组合下单，干预成功率极高。依托大模型，消费者在AI智能体上可以以口语化、模糊化发出消费需求，无需打字搜索，开口即可下单。例如对AI应用说“渴了”“胃痛”“家里没纸”，AI即可精准匹配商品，极大地提升了老人、驾车、带娃宝妈等人群的网购体验。传统电商则以服饰、家电、数码、家居等商品为主，属于重决策、计划性消费，用户决策周期长达数小时甚至数天，需要反复对比参数、评价、价格，AI工具只能做到“猜你喜欢”的浅层推荐，很难真正影响最终购买行为。从商品特性看，即时零售的商品多属于高标准的高频品类，而电商购买的更多是非标的低频品类。即时零售的商品高度标准化，矿泉水、牛奶、纸巾、药品等规格统一、属性固定，AI在识别、推荐、补货和替代上可以做到更低的误差；而且这些周期性的快消品，复购率也更高，AI可精准计算消耗周期，实现自动化的复购提醒。AI基于用户习惯实现“货找人”，对纸巾、牛奶、洗衣液等周期品进行复购提醒，同时推出火锅、早餐、夜宵等场景化搭配推荐，大幅降低挑选成本。传统电商的商品非标品占比高，像服装、鞋帽、家具等品类存在尺码、色差、版型差异，AI的推荐准确度要低得多；且多为耐用品，购买频率低、使用周期长，AI无法建立稳定的预测模型，价值被弱化。从库存模式看，即时零售属于分布式近场的动态库存，而电商则是集中式的远仓静态库存。即时零售的库存分散在用户周边1～3公里内的门店、前置仓、闪电仓，呈现散、碎、多、秒级波动的特点，人工和现有的系统不仅很难同步监控成千上万个点位的库存状态，也很难监测线上和线下消费导致的库存快速变化；加之购买的生鲜鲜食品类多，现有系统的预测偏差直接导致缺货丢单或变质损耗，购物体验一直很难提升。而AI技术能够更加智能地进行库存管理和消费预测，大大地提升了购物体验。消费者在AI智能体发起需求意图之后，AI可以在极短的时间内扫描周边所有仓店的库存，自动选择最近、有货、最快发货的节点；缺货时智能推荐同功能替代品，有效减少订单流失。AI可以结合历史销量、天气、时段、区域消费画像等多维数据，快速生成小时级销量预判，自动为门店生成补货清单，从源头解决缺货与损耗问题。另外AI还可以根据实时的供需、天气、运力负荷，自动调整价格与优惠券策略，告别人工粗放式补贴，提升补贴效益。在雨天和晚高峰时智能平衡订单，低峰期则进行精准引流，实现临期商品的高效清仓。传统电商依托全国中心仓、区域仓，库存集中、量大、稳定，调拨周期以天、周和月为单位，另外即便预测不准也不会产生高额损耗，人工+现有系统即可很好地完成管理，AI可以更好地进行优化管理，但没有AI的影响也不大。从履约体系看，即时零售是分钟级的同城极速履约，而电商是1-3天的跨城配送。即时零售要求分钟级的履约，订单潮汐效应极强，早高峰、晚高峰、雨天极易爆单，需要同时完成“查库存、选门店、派骑手、规划路线”的四重动态决策，只有AI才能实现毫秒级全局最优调度。传统电商履约以天为单位，流程固定、时效宽松，打包、分拣、派送均有成熟标准化流程，人工和现有系统的调度完全可以覆盖，AI带来的效率提升较弱。在即时零售中，AI可以实现需求预测—智能补货—推荐下单—库存调度—履约配送—智能售后全流程独立运转，真正走向智能购物；而在传统电商中，目前AI大部分只是应用于广告投放、商品推荐、客服应答等局部环节，对于核心的库存与履约，只能算作锦上添花。AI购物的核心价值和发展趋势即时零售的高频刚需属性、分布式近场库存、30分钟极速履约、强场景即时需求，与AI购物的预测、调度、推荐、交互能力形成高度耦合，是所有零售电商模式中最适合AI落地的。相较于传统电商中AI的辅助角色，AI在即时零售中是贯穿需求、供给、履约、售后的核心操作系统。随着技术的持续升级，AI购物将重新定义即时零售的服务标准，成为万亿本地生活市场的核心竞争力。对平台与商家而言，AI实现了降本增效：需求预测降低缺货与损耗，智能调度提升人效，自动化运营减少人力投入，让即时零售模式从“难管理、不赚钱”变成“高效率、能盈利”。对消费者而言，AI带来了极致便利，一方面真正实现了高效的货找人，另一方面从复杂的搜索变为一句话开口即买，真正实现随手消费、即时满足，购物效率和购物体验均大为提升。对整个零售电商行业而言，AI推动即时零售跳出低价竞争，转向效率竞争、体验竞争，让万亿赛道走向规模化、标准化、可持续化。「庄帅零售电商频道」大胆地预测：2026年，AI智能体（AI Agent）将成为即时零售的核心形态，将实现被动响应和主动服务两种模式，主动服务包括自动监测家庭日用品消耗、自动下单补货、自动选择最优门店与价格、全程跟踪履约进度，让AI智能体真正成为“私人生活管家”。

《智能涌现》获悉，11月17日，阿里巴巴正式宣布“千问”项目，千问APP公测版已上线。阿里将此举视为“AI时代的未来之战”，要用最先进的模型，打造“会聊天能办事的个人AI助手”，战略目标是打造未来的AI生活入口。这也是阿里全力进军AI To C市场，统一AI To C品牌的最新举措。上周，阿里已经悄悄更新了对“千问”App的相关描述。在App Store，“千问”定位为“阿里最强大模型官方AI助手”，具备对话问答、智能写作以及多模态的全能相机功能。据彭博社，这次的“千问”App更新，由阿里巴巴董事长兼CEO吴泳铭亲自带队，该项目集结了100多名工程师，在杭州总部两层专属办公区，已秘密研发数月。市场对“千问”最关心的另一个功能，是即将上线的购物Agent。阿里计划在未来几个月内逐步为千问增加Agentic AI（智能体）功能，支持在淘宝、天猫等平台上，用自然语言购物，比如直接跟AI说“帮我买个适合冬天穿的羽绒服”，AI会自动帮你搜索、比价、下单。据《智能涌现》了解，千问App未来还将计划将地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景接入千问APP，让其具备更强大的办事能力。从产品矩阵来看，目前，阿里的AI To C布局，包含从千问这样的AI助手，到AI眼镜等硬件业务，这些业务线都由智能信息事业群总裁吴嘉统管。吴嘉在阿里工作15年，曾任淘宝用户事业部负责人，他在2024年11月回归智能信息事业群，专注AI To C方向的探索。统一品牌，补齐C端影响力推出“千问”App，这也普遍被认为是阿里全面对标ChatGPT，发力C端应用市场的决心。在开源领域，Qwen已经是全球排名第一的模型系列。根据阿里官方数据，截至2024年9月，Qwen系列模型全球下载量已突破6亿次，衍生模型超过17万个，在HuggingFace社区2024年全球模型下载量中占比超30%。阿里早在2023年4月就推出过原“通义”App，是第一批推出AI助手应用的国内大厂，比字节旗下的豆包早了约4个月，比在C端市场最早打响知名度的Kimi，也早了近半年。不过，阿里在早期并没有投入太多到To C侧的AI 应用上。一位前通义团队人士对36氪表示，早期的阿里云通义实验室，主要着力在基座大模型的训练和迭代，对To C App的运营相对“佛系”，更多的作用是“秀肌肉”——通过展示模型的各项功能来吸引用户，还凭借“全民舞王”、”兵马俑跳科目三”等内容策划一度出圈。另一方面，阿里此前推出的模型和产品数量众多，记忆有一定难度。比如，阿里推出的大模型家族也叫“通义”，旗下还有众多子品牌，如大语言模型“通义千问”、视频模型“通义万相”、语音模型“通义百聆”等等。阿里也在对体系内的To C产品进行归类、整合，以达到统一应用出口的目的。比如，曾经的“通义听悟”就是一款独立产品，在2024年推出。现在，通义听悟的相关能力也已经被整合到“千问”App中。AI产品做增长，更多靠模型能力提升从通义到如今的千问，转变所体现的行业共识是：一款AI产品能获得多少C端用户，已经不能再依靠投流和运营，更多要借助底层模型的能力提升。DeepSeek就是最好的案例。2025年春节，DeepSeek横空出世，没花一分钱广告费，在短短7天内就完成了1亿用户的疯狂增长，这也是因为模型能力断层领先，带来了更好的产品体验。这也让各个厂商把焦点转向模型能力突破。比如，Anthropic在推出Claude 4.5，由于编程能力有大幅提升，迅速带动Anthropic的收入，从9月初的约50亿美元增长到10月中旬接近70亿美元，增幅约40%。在DeepSeek带飞用户大盘后，大厂的另一个动作是，加速To C产品的投入和组织整合。比如，今年2月，腾讯将QQ浏览器、搜狗输入法、ima等产品全部转入CSIG，与元宝形成四大产品矩阵；百度则将百度网盘从智能云调至移动生态事业群，与文小言统一管理。《智能涌现》了解到，千问App的国际版正在同步研发中，希望借助Qwen模型在开发者圈的影响力，与ChatGPT在海外市场直接竞争。在2025年，AI领域的一大主题是：中国的开源模型，进一步缩短了和世界顶尖闭源模型的差距，无论是性能还是价格上。阿里无疑是这股力量的的主力军。从4月上线的Qwen 3，到9月云栖大会的“泄洪式发布”——推出了Qwen3-Max、Qwen3-Next及系列模型、千问编程模型Qwen3-Coder等等，进一步拓宽了阿里在开源社区的影响力。这种影响不仅局限于开发者社区。近期硅谷热议的一个趋势是，不少企业已经开始尝试基于Qwen来开发AI应用——这会成为阿里AI做国际化的难得机遇。外部竞争依旧是激烈的，如今的ChatGPT，早已不局限于基座模型上领先。近期，OpenAI发布的新应用层出不穷，如浏览器ChatGPT Atlas、AI视频应用Sora等等，甚至开始接入电商，这都意味着AI To C领域的竞争再度提速。今天，每一代模型所能领先的周期进一步缩短，某种程度上，模型已经是一家厂商最大的“产品”。阿里如今在To C App上整合品牌，也是适应这一趋势的选择——在模型急速换代的同时，如何能够更大范围地获取用户，迅速建立起商业闭环，这会是大厂AI竞赛的下一个赛点。来源：36氪智能涌现