#千問 app
AI“血洗”奶茶店
史詩級大爆單,AI大戰給奶茶店帶來1000萬單頭圖來自:AI生成2月6日,千問APP上線“春節30億免單”,發放奶茶免單卡,茶飲店又迎來了一場史詩級爆單。據官方介紹,千問APP免單卡可在全國30多萬家奶茶店使用,蜜雪冰城、瑞幸咖啡、霸王茶姬、奈雪的茶、滬上阿姨、茶百道、庫迪咖啡等茶飲咖啡品牌支援使用。可以說,這場奶茶“狂歡”是真正意義上的席捲全國。不少使用者在社交媒體曬出用千問下單的“第一杯AI奶茶”。“一下子來了500單!店裡人手根本不夠,外賣小哥都自己動手打包了。”在天津某霸王茶姬店裡,單子已經堆滿了桌面,“工作人員的胳膊都快掄冒煙了……”內參君樓下的一點點,即使在11點左右關閉線上店舖,到下午兩點,仍然有多杯未做。內參君詢問一天賣了多少單,店員稱:“太忙了,還沒來得及看,比平時多出好幾倍。”附近商場裡的茉莉奶白,店裡店員正來回穿梭,背後的小票像瀑布一樣,做好的奶茶堆在一起,包裝上用馬克筆做了單號標記方便騎手取餐。但即使是加班加點,由於單數過多,還是很難快速出餐。下午三點,仍有騎手在店等單。有騎手表示自己在該店有5單,但已經等了1個多小時,“所有的奶茶店都爆單了,我這全部都超時了,在向平台申訴。”◎攝圖:內參君據悉,活動上線9小時,使用者通過千問APP下單的奶茶已經超過1000萬單,受此帶動,港股茶飲股多數走高,其中古茗漲超5%創上市以來新高,茶百道漲超4%,滬上阿姨、蜜雪集團同步跟隨上漲。一年內史詩級大爆單2次,餐飲人真的“吃飽了”其實,在這場奶茶大戰前,餐飲行業早已被“外賣大戰”席捲近半年。2025年7月5日,餐飲行業打了一場可以說是載入史冊的外賣大戰,同樣是茶飲品類、同樣是史詩級大爆單、同樣是全行業上下叫苦連天……當時,多位餐飲門店工作人員、餐飲品牌相關負責人,不約而同對內參君表示:“停不下來!停不下來!我們要崩潰了!!”滬上阿姨某門店店員當時對內參君說,“我們平時200單封頂,7月5日線上線下將近3000杯!”奈雪的茶在7月5日-6日周末兩天外賣訂單突破峰值,兩天訂單量破100萬單,環比增長50%,單店最高環比增長230%。更有一位外賣員表示,“我一天送了127單,日賺超1700元。現場混亂的不行,像‘搶’一樣。”在那場“外賣大戰”中,不僅是茶飲品牌,中式快餐、西式快餐乃至零售品牌們,全部沒有逃過“流量襲擊”,連連被瀑布般的訂單堆滿。然而,在那一場外賣大戰後,遺留給餐飲人的卻是“疼痛記憶”,甚至讓不少餐飲人“對2025年深表絕望”。更有餐飲人表示,“我們是餓,但也不能一下撐到死吧!”頭部連鎖品牌創始人在“大戰”後接連站出身來表態:嘉和一品創始人劉京京直言“外賣的瘋狂補貼,不是平台的讓利,而是與餐廳堂食的不公平競爭,是對商家的裹挾掠奪,市場不要‘曇花一現的表面繁榮’,而要‘細水長流的生態共生’。”南城香創始人汪國玉在接受《每日經濟新聞》記者獨家採訪時表示“雖然錢多賺了,我們卻高興不起來。”他透露,“外賣大戰以來,南城香單日總流水約增長30%~35%,但堂食並沒有增長,甚至部分門店呈下降趨勢。總利潤是上漲的,差不多增加15%。”西貝創始人賈國龍也坦言:“餐飲生態已經被破壞,但商家‘一點辦法都沒有’。”2025年7月18日,國家市場監督管理總局出手干預,明確要求相關平台秉持理性競爭理念,規範促銷行為,為餐飲行業營造良性發展環境;12月2日,國家推薦性標準《外賣平台服務管理基本要求》施行,在“反內卷”方面提出了多條要求。2026年1月9日,國家層面再度出手,啟動對外賣“內卷式”競爭的專項調查。隨後,三大外賣平台同日發佈公告,呼籲“抵制惡性競爭”。至此,席捲餐飲行業多月的“外賣大戰”熄火,行業重新歸於平靜。然而,這場平靜正如今天所見,不足1個月,再次混亂。奶茶店,成為平台內鬥的“首戰場”從去年的“外賣大戰”到今天的“AI大戰”,奶茶總是首當其衝被各類平台當成流量入口。為什麼“被盯上”的總是奶茶?又為什麼“躺槍”的總是餐飲?原因並不複雜:第一,奶茶早已成為拉攏年輕人的通行證。放眼當下,很少有那個業態能像茶飲店一樣,持續、穩定地聚攏年輕人。iiMedia Research(艾媒諮詢)資料顯示,2024年中國新式茶飲市場規模達3547.2億元,同比增長6.4%,預計到2028年有望突破4000億元。其中,新式茶飲消費者以女性、22-30歲、企業白領為主,僅1.4%的受訪者過去半年未購買過茶飲,72.1%的茶飲消費者每周購買3次以上。此外,線上購買佔比較大,價格是決定消費者購買的重要因素。從消費頻次看,奶茶是少數能做到“低決策成本、高復購率”的品類。不需要等節日,不需要理由,十幾塊錢,就足以構成一次完整消費。它不像正餐那樣有強場景限制,也不像零食那樣容易被替代,更重要的是它天然繫結年輕人。第二,奶茶的高頻高效屬性,可以更快、更低成本獲得使用者。餐飲具備天然確定的消費動機。在所有餐飲中,奶茶又是最有效率的品類,連鎖化率高、門店多,標準化程度高、出品快。這正是平台真正看重的地方。對平台而言,奶茶早已不只是商品,而是被嵌入平台的增長邏輯中,成為使用者爭奪戰的一部分。一杯奶茶,可以完成拉新、促活、留存,甚至使用者畫像採集,而成本,遠低於傳統補貼和廣告。因此,表面看,這波福利是在送奶茶,但實際上,是奶茶店乃至整個餐飲行業,成為了平台呼叫的“線下流量基站”。平台能夠通過餐飲切口,更低成本、更高頻觸達更多使用者。若成功驗證奶茶這一低單價、高誘惑的“鉤子”品類之後,平台的同類活動完全可以延伸至快餐或是正餐。餐飲作為所有人每日離不開的消費大剛需,是流量戰爭中的“基礎設施”,若未來“用千問點餐”成為常態化,勢必將極大地拉高平台日活。爆單背後,奶茶店到底賺不賺錢?拋開分析,讓我們先直面一個最關鍵的問題:這樣的大戰,到底賺不賺錢?答案是:賺錢。但賺得十分艱難。可以說,去年及今年的這兩場“補貼大戰”,對奶茶品牌以及整個餐飲行業而言,是機會:平台們給自身帶來的曝光、訂單和規模,是實打實的。可能在過去一個月才能實現的消費單量,一天兩天內就能讓門店的單量翻倍,甚至刷新歷史紀錄;也是風險:所有餐飲人賺錢的同時,都需要“算好一筆帳”,那就是這種“潑天富貴”驟然而至,門店到底能不能吃得下?畢竟,在大批次流量進入時,餐飲門店端的產品品質及服務,很可能會跟不上節奏。以這次千問活動為例,很多商家無法預測到這一天單量暴漲,而是按照平常工作日排班安排門店工作。有的小型門店可能就2-3個店員在店。突然出現上百個單子,不僅人手忙不過來,貨品調度、供應鏈也可能跟不上。員工疲憊、排班失衡、出單節奏被打亂,也成為最先暴露的問題。在高峰期,原本可以維持的服務標準開始下降:等待時間拉長、製作失誤增多、溝通摩擦頻繁。投訴、差評可能隨之爆發。有騎手已經等了1個小時,攝圖:內參君另外,店員忙到“崩潰”了,騎手也累到“吐血”,那麼對顧客來說,體驗也一定不會太如意。從今天這場爆單的實際結果來看,也的確如此:一邊是平台卡頓。有顧客在微博熱搜上刷到相關資訊,下載千問APP體驗,但因“訪問人數過多”,和AI的對話一直卡在“點杯奶茶”。對於“AI點奶茶崩了”,千問回應稱:“免單送奶茶活動太火爆啦!我們正在緊急加資源,全力保障順暢,請大家稍稍等待。”在微博中,千問也多次提醒“免單卡的使用期限可以持續到2月23日”,呼籲大家分散下單。一邊是過長的配送時間。有顧客稱:“往常30分鐘就能送到的,今天送了快3個小時。”動輒等3個半小時以上,是今天的常態,還有網友反映就算等到了,騎手打電話問能不能隨便拿一杯,最後發現點的大杯熱的,拿到的是中杯冰的。對於商家而言,消費者一次的不佳體驗,可能會消解掉此前長期累積的消費者信任,從而影響到是後面的復購率。多家奶茶店均爆單,攝圖:內參君小結從外賣大戰到這一次的AI大戰,其實反映了商家被捲入一套並不完全由自己主導的增長邏輯裡,意味著未來市場環境會更為複雜,比如獲客方式和品牌節奏會被平台影響更多。趨勢也許不可逆,對商家而言,既要借力平台完成增長,又要避免被平台邏輯完全吞沒。關鍵在於,誰會在補貼退場後,依然被消費者記住。 (虎嗅APP)
中美AI應用的分岔路,出現在這個春節
“AI 的盡頭,是人間煙火。”距離春節還有十天,AI大戰提前進入了白熱化。而這次把戰場迅速燒熱的,是阿里的 AI 入口“千問”。2月6日,千問上線“春節30億大免單”活動,機制簡單粗暴——請全國人民喝奶茶。活動期間,使用者最高可領取21張、總價值525元的無門檻免單卡。這絕非又一場“外賣大戰”,而是一場 AI 辦事能力的“大考”。當成千上萬的使用者湧進 AI 產品,讓最先進的人工智慧與最落地的煙火氣相遇。Agent 時代下,每個人的生活決策已經可以交由 AI 完成。矽谷巨頭們正競相建構面向企業系統的“數字員工”,試圖讓 AI 接管辦公流中的繁瑣環節;而在中國,Agent 的落點則更早地切入了充滿煙火氣的現實世界,開始替人點一杯奶茶、訂一張車票。這並非技術能力的代差,而是基於土壤不同的路徑選擇。而千問,似乎要在幫人辦事這條道路上,走得更深更遠。01重新定義AI時代“搶紅包”2026年春節前夕,AI戰場的硝煙味比往年更甚。字節的“豆包”依託春晚的獨家贊助,試圖用AI生成內容延續短影片時代的流量法則;騰訊的“元寶”則背靠微信生態,試圖在社交連接中尋找AI的落點;百度依然固守搜尋與資訊分發陣地。這三者的共同點在於,它們爭奪的依然是使用者的“注意力時長”。 其本質延續了移動網際網路時代的經典公式:用更優質的內容或更順滑的互動,去爭奪使用者有限的時間與多巴胺,讓使用者願意在App裡多停留一分鐘。相比之下,千問選擇了一條更為艱難、也更為徹底的路徑。與其繼續在紅海中爭奪“使用者停留多久”,千問更在意的是:使用者是否願意把真實生活中的決策與執行,交給AI。因此,千問並未沿用傳統的現金紅包,而是選擇以“免單”切入春節場景。免單無法獨立存在,它必須嵌入真實的消費決策與完整的服務鏈路之中——使用者需要提出明確需求,由系統完成下單,並最終確認履約結果。這也意味著,免單不僅是一種促銷,更是一種被完整驗證的“服務交付”。之所以選中奶茶、外賣、出行等高頻場景,它們共同的特點是決策成本低、使用頻次高、反饋明確。這類日常需求更容易促成使用者完成“第一單”,而在 AI 產品的擴散周期中,“第一次成功交付”的價值,遠勝於反覆的功能演示和能力科普。事實上,AI 進入 Agent 階段後,真正稀缺的不再是模型能力本身,而是模型能力與 B端商業體系的整合能力。從本次活動來看,當使用者發出“點一杯奶茶”的指令時,後台的運行邏輯並非簡單的關鍵詞匹配,而是一次複雜的鏈式呼叫。首先是模型需要解析自然語言等參數,其次是將這些參數被轉化為 B 端系統可識別的 API請求,最後,模型需要遵循平台的計費規則(如配送費計算、優惠券抵扣),生成一個符合財務標準的結構化訂單,並推送到商家的接單系統。在這個過程中,AI 需要跨越單純的語義理解,要與複雜的交易系統、支付體系、履約網路及風控形成穩定協同。因此,千問發起的“AI免單”不只是一次C端流量活動,本質上更是一場大模型能力與B端商業化體系的深度實驗。對於這一策略,坊間不乏質疑之聲:一種典型論調認為:相較於海外廠商集中資源提升模型推理上限、強化多模態、推進基礎設施與系統擴展,國內部分廠商卻選擇在春節期間“發紅包、請喝奶茶”,似乎有點大題小作。但這種判斷,往往忽略了應用層本身:發紅包、請喝奶茶,並非簡單的應用噱頭,而是對模型理解能力、系統穩定性與工程協同的一次集中檢驗。忽視這一點,容易低估了國內廠商的技術投入,這實際上是在強迫千問去“理解”生意的運轉規則。這種“模型+商業”的無縫銜接,遠比單純技術迭代更為複雜。它要求平台必須具備深厚的B 端資源積累和系統介面標準,才能讓大模型真正下沉到商業毛細血管中。更重要的是,這類實踐並非工程團隊能夠自發完成,而是高度依賴內部組織協調能力。模型和真實資源之間的呼叫,背後考驗的是企業對 AI 商業化路徑的整體判斷。因此,千問的30億紅包免單並不是簡單的市場行為,它要求模型理解真實意圖、系統完成下單、支付順暢銜接、履約穩定可控,並在極短時間內承受千萬級使用者的並行呼叫,任何一個環節失效,都會被真實使用者立即放大。在這一過程中,任何一個Token的延遲、一個介面的報錯,都會被真實使用者放大。這種處理複雜極端並行的系統能力,恰恰是許多海外模型與應用公司都渴望擁有的。尤其是在 Agent 時代,對千問而言,它檢驗的並非補貼效率,而是 AI 是否已經具備在真實世界中“替人辦事”的能力——而從首日1000萬 筆 AI 訂單來看,答案正在變得清晰。02從 App 到 Agent:一次互動邏輯的重構一個行業共識是,大模型已進入“後參數時代”,各家基座模型的各項指標逐漸拉平,決定勝負的,不再是“誰的模型參數更多”,而是“誰能讓AI真正完成任務”。過去,網際網路遵循的,是一種“人適應軟體”的路徑——使用者需要穿梭於不同的 App,去適應既定菜單、按鈕和互動流程,才能獲取背後的服務;而現在,MaaS(模型即服務)正在重寫這一規則,在C端互動中,模型本身直接取代了App,成為了服務的交付介面。AI 牌桌上雖然巨頭林立,但若以 MaaS 的標準嚴苛審視,會發現大多數玩家手中都缺失了一塊關鍵拼圖。OpenAI 困於“場景懸浮”: 儘管GPT技術領先,但因缺乏原生應用場景,其模型始終處於“懸浮狀態”。無法嵌入消費、出行等高頻生活場景,導致其只能靠訂閱費和API變現。近期,德意志銀行資料顯示,其歐洲收入已現增長瓶頸,且面臨開源模型與巨頭的雙重夾擊。Google則困於“履約空白”: 坐擁海量資料與TPU算力,Gemini技術表現強勁,但受限於“資訊分發”的基因,Google缺乏電商、本地生活等線下履約體系。面對“即時配送”、“服務執行”等複雜任務,Google陷入了“能精準理解需求,卻無法直接滿足需求”的商業斷層。相比之下,阿里所具備的,並非單點優勢,而是一整套為 Agent 而生的基礎條件。過去四個季度,阿里在“AI+雲”領域的資本開支高達 1200 億元。這筆巨額投入支撐起了中國第一、全球領先的雲端運算網路,為上層應用提供了源源不斷的算力輸血。在算力之上,阿里打造了全球領先的“通義”大模型家族。2025 年發佈的通義千問 Qwen3 系列,作為業界首個具備“混合推理”能力的模型,創新性地融合了“快思考”與“慢思考”雙模式。它既能以極低能耗秒回日常問答,又能針對複雜邏輯進行深度多步推理,真正實現了“大腦”的又快又強。為了讓大腦有效指揮肢體,阿里百煉與 Qwen-Agent 框架建構了生態連接的“萬能介面”。這套工具層加速了 AI 在千行百業的落地,解決了模型與具體業務系統對接的“最後一公里”難題。而最核心的護城河,在於頂層的場景與履約體系。電商、即時零售、外賣、地圖和支付——這些阿里長期積累的實體能力,雖然最初並非為AI而生,但在AI作為新入口出現後,它們第一次有機會被整合進同一個呼叫框架中。既有頂尖的大腦(千問)理解意圖,又有龐大的軀幹(淘寶/天貓)承載交易,更有靈活的手腳(菜鳥/餓了麼)完成履約,最後還有強健的心臟(支付寶)完成商業閉環。當然,AI介入履約服務的這條路也最為艱難,它需要AI理解使用者意圖,還要與複雜的業務系統協同運作。任何環節失誤,都會被使用者感知並放大。風險本身就是壁壘,這種對“全鏈路協同”的極高要求,反而構成了阿里真正的護城河。從行業視角看,這條路徑也解釋了為什麼“AI + 實體”被認為是少數公司才能嘗試的方向。相比純模型公司,擁有現實世界介面的企業,才真正跨過了“工具”與“Agent”的分界線。03Agent 時代下的中美 AI 兩條路毫無疑問,關於 Agent 的敘事已經成為中美科技巨頭押注的下一站。無論是 OpenAI、Anthropic,還是 Google,幾乎所有頭部廠商都在嘗試讓 AI 從“對話者”走向“執行方”。差別不在於是否走向 Agent,而在於——Agent 被首先用來做什麼。前段時間,Anthropic 推出的 Claude Cowork,正是這一趨勢的典型體現。它將 AI 深度嵌入協作與辦公流程,試圖在知識工作場景中,重塑人與軟體的關係。這一動向,也直接衝擊了以 Salesforce、Adobe、SAP 為代表的傳統 SaaS 公司,相關企業股價隨之出現明顯波動。這背後,是一條極具代表性的“美國路徑”:Agent 優先進入的是辦公、開發、管理等生產力場景,核心目標是提升知識工作的效率,讓 AI 成為“數字同事”或“超級 Copilot”。而在國內,Agent 最先被驗證的,並非寫程式碼、做表格,而是點餐、購物、出行、訂票等日常事務。這並非能力差異,而是基礎條件與應用土壤的不同所共同塑造的結果。一方面,我們擁有全球最龐大的網際網路使用者規模,以及成熟的移動支付體系;另一方面,線上線下高度融合的消費與服務場景,為 AI 提供了天然的“試驗場”。在麥肯錫的調研中,已有至多 49% 的企業稱,AI 為企業實現了降本。其中,中國大陸企業在 AI 採用率上提升迅速,已達 75%,與北美地區差距縮小到 7%。在這樣的環境中,Agent被直接放進生活,接受最直觀、也最嚴苛的檢驗——能否把事辦成。從這個角度看,千問的策略,代表了一種務實的中國式路徑:優先尋找高頻場景,將 AI 能力接入日常生活,通過解決真實的使用者需求,來推動 Agent 技術的成熟與迭代。不妨大膽猜測,千問 30 億補貼買到的,並不只是訂單量,而是這代使用者對“下一個網際網路入口”的提前適應。Agent 時代的門,可能已經在這個春節,被推開了一條縫。 (雷峰網)
阿里CEO吳泳銘:幾場「大仗」打得漂亮
據鞭牛士消息,1月18日,阿里巴巴CEO吳泳銘,發佈新年家書。吳泳銘稱,阿里今年幾場「大仗」打得很漂亮,”淘寶閃購破局逆襲,“吃住行遊購"大消費服務體系加速成型;高德"掃街榜"讓商家專心經營、消費者放心消費,促進線下服務業更健康可持續發展;千問APP公測一周下載量破千萬,阿里AI正在從千行百業走向人人可用......“他表示,這些成果,不只是阿里單一業務的突破,更是阿里生態協同釋放出的化學反應。AI帶來的不是替代,而是升級和更多可能性。全文如下:各位阿里親友和夥伴,新年好!在這辭舊迎新的時刻,提筆寫這封信,心中滿是溫暖與感激。過去這一年,阿里巴巴的發展勢能明顯增強:AI浪潮奔湧,我們抓住時代機遇,跑出了自己的節奏;在大消費領域,我們也交出了紮實的成績單。無論環境如何變化,我們的底色從未改變,對未來的信念,對使用者的敬畏,對創新的執著,始終流淌在阿里的血液裡。今天,阿里巴巴已經成長為一家全球領先的科技企業。勢能並非偶然而來,是源於過去幾年我們主動求變的自我革新,更源於每一位阿里同學日復一日的堅守,相信與付出。這一切,都離不開家人和夥伴的支援。在此,向你們深深鞠躬:與大家同行,是我們最大的幸運。26歲的阿里,仍然走在創業路上,我們正在一個關鍵的時代路口:Al正以前所未有的速度重塑世界,消費方式和結構也在深刻改變。面對這樣的歷史機遇,我們必須全力以赴。令人振奮的是,今年幾場"大仗"我們都打得漂亮——淘寶閃購破局逆襲,“吃住行遊購"大消費服務體系加速成型;高德"掃街榜"讓商家專心經營、消費者放心消費,促進線下服務業更健康可持續發展;千問APP公測一周下載量破千萬,阿里AI正在從千行百業走向人人可用......這些成果,不只是單一業務的突破,更是阿里生態協同釋放出的化學反應。它們讓我們真切看到,AI帶來的不是替代,而是升級和更多可能性。無論走得多遠,阿里人始終記得,追求星辰大海是為了更好地呵護人間煙火。我們希望技術有溫度,演算法懂關懷,持續解決社會問題,讓世界更美好。在阿里,時間不只是數字,更是信任的沉澱。2025年,我們煥新工牌,“一年香,三年醇,五年陳,十年馨"各有色彩,是阿里人共同身份的象徵,也是風雨並肩的同路證明。今年510阿里日,我們還為入職滿十年的同學舉行“十年馨"專場音樂會,致敬長期主義。真正的長期主義,不是一個人走得遠,更是一群人彼此相信,彼此託付,一起走得更穩,更久,更遠。新的一年,挑戰依然存在,但未來更加清晰,期待與所有阿里人同心同行,來風破浪。新的一年,家人親朋的支援仍將是我們最堅實的後盾。我們一起,迎接更值得期待的新一年。 吳泳銘 阿里巴巴集團首席執行長(瑞恩資本RyanbenCapital)
AI終於不再只是“陪聊”了?深度解析通義千問“全能Agent”進化論
2026年1月,當大多數人還在習慣用AI寫周報、潤色郵件時,阿里巴巴旗下的通義千問(千問APP)在一個不起眼的發佈會上,扔出了一枚重磅炸彈:月活破億,並且要讓AI從“副駕駛”坐上“主駕駛”的位置。這場發佈會的主題是“From Question To Action”(從提問到行動)。對於科技愛好者而言,這不僅是一個Slogan,它標誌著大模型應用正在跨越“生成式AI”向“代理式AI(Agentic AI)”的鴻溝。為什麼說這次更新是AI應用的一次質變?作為一名AI應用愛好者,我們需要透過熱鬧的演示,看懂背後的技術邏輯與生態壁壘。1. 從 Chatbot 到 Agent:核心邏輯的重構過去兩年,我們熟悉的AI大多被困在對話方塊裡。你問它答,你讓它寫程式碼它給你文字。但通義千問此次發佈的**“任務助理1.0”,本質上是一個通用的Agent(智能體)**。發佈會透露了支撐這一躍遷的三個底層技術支柱:Coding能力的質變:這是Agent在數字世界“動手”的基礎。AI不僅要懂語言,更要懂程式碼,因為程式碼是操控數字世界的指令。全模態理解(Omni-modal Understanding):AI需要像人一樣看懂複雜的UI介面、讀懂雜亂的Excel報表、聽懂電話裡的語音。超長上下文(Long Context):只有能記住並處理海量資訊,才能執行長周期的複雜任務。2. 數字世界的“暴力美學”:搜尋裂變與自我核驗在工作場景(數字世界)的演示中,有兩個技術細節非常值得極客們關注:A. 搜尋架構的創新:樹狀裂變傳統的AI搜尋往往是線性的(搜尋-總結)。但千問展示的“深度調研”功能,在接到一個指令(如“調研某APP為何火爆”)後,會在後台瞬間裂變出上百個搜尋節點。這就像一棵樹的生長:一部分節點負責廣度(背景資訊),一部分負責深度(邏輯細節),並根據搜尋結果即時裂變新的節點。最終,它能在8分鐘內生成一份24頁的深度報告。這種“思維鏈+並行搜尋”的模式,是對傳統RAG(檢索增強生成)的一次降維打擊。B. 信任機制:Agent的自我博弈企業級應用最大的痛點是“幻覺”。千問在處理財務報銷(OCR識別+Excel統計)時,展示了一個“交叉檢驗機制”。系統在執行完任務後,會啟動另一個獨立的Agent專門負責“找茬”和復驗。這種“執行Agent + 監督Agent”的雙軌制架構,是AI從“玩具”走向“工具”的必經之路。3. 物理世界的“護城河”:生態即能力對於科技巨頭來說,演算法差距終會被抹平,但生態壁壘難以複製。通義千問此次最大的看點,在於它打通了阿里巴巴的底層服務生態(淘寶、支付寶、高德、飛豬、餓了麼等)。這是什麼概念?其他的AI或許能幫你規劃一份完美的旅行攻略,但由於缺乏API介面,你最後還是得自己去一個個App裡下單。而千問實現了**“決策-交易”的閉環**:原生支付整合:演示中,使用者說“點40杯奶茶”,AI直接呼叫淘寶閃購介面,選品、下單、甚至呼叫紅包,最後在對話方塊內直接彈出支付卡片。電話Duplex技術:AI模擬真人給餐廳打電話訂座,能處理“有沒有包間”、“有沒有兒童餐”這種多輪非標詢問。這需要極強的語音識別(ASR)和語音合成(TTS)以及自然語言理解能力。這種能力讓AI不再是一個單純的資訊提供者,而是一個擁有**Service Tool Use(服務工具呼叫)**能力的真實助理。4. 教育場景:Socratic AI(蘇格拉底式AI)在教育類股,千問展示了AI在Fine-tuning(微調)上的細膩度。它沒有選擇做一個簡單的“OCR解題機”(直接給答案),而是利用多模態互動(邊畫板書邊講)和蘇格拉底式教學法(一步步引導提問)。技術上看,這要求模型具備極強的邏輯拆解能力和對使用者反饋的即時推斷能力——它需要判斷孩子是“真懂”還是“裝懂”,從而決定是繼續講解還是進行變式訓練(舉一反三)。5. 結語:One App for All?發佈會最後,通義千問拋出了一個願景:在未來,大部分場景只用一個千問APP就夠了。這實際上是在挑戰移動網際網路時代的“APP孤島”效應。當AI具備了足夠強的Agent能力,並連接了足夠多的API服務,它就有可能成為新的OS(作業系統)入口。對於我們使用者而言,不管你是想讓AI幫你寫個年會抽獎程式碼,還是想一句話搞定春節全家游,通義千問這次的更新都值得你去邀測體驗一番。畢竟,親眼看著AI在螢幕上自動幫你點選、輸入、核對資料的過程,本身就是一種屬於這個時代的科技浪漫。下一步行動:現在的千問已經開啟了任務助理1.0的邀測,各位極客朋友們,不妨去更新一下客戶端,給這個“新物種”出幾道難題試試? (The AI Forntier)
千問APP發佈會:From Question To Action(有問必答)
Jan 17, 2026 阿里宣佈千問從“聊天助手”躍升為“生活辦事中樞”。依託阿里生態,使用者只需說出需求,千問就能自動呼叫淘寶閃購下單、支付寶AI付完成支付,並且全流程無需跳轉App。這也就意味著現在的千問已經成為了阿里系App的“大腦”,將高德地圖、飛豬、淘寶、釘釘、淘寶閃購等不同生態位的產品串聯了起來。未來使用者不再需要思考該用那個App,只用告訴千問自己的需求,它就會指揮淘寶、高德、飛豬、支付寶等具體應用來完成任務。以為阿里千問APP發佈會完整文字稿第一部分:開場與願景演講者:吳佳(千問C端事業群總裁)各位嘉賓、各位媒體朋友們,大家好,歡迎大家來到千問的產品發佈會。還記得上次和大家溝通交流,是在夸克AI眼鏡的發佈會上。當時千問上線一周,快速實現了1,000萬次的下載。在最近這段時間,我們也陸續發佈了多個新功能,涉及AI辦公、AI學習和AI創作。這裡面尤其是PPT製作、AI講題批改和視訊生成,收穫了大量的新使用者和好的口碑,實現了快速的發展。今天,距離千問正式上線兩個月還差兩天,但是我們已經快速實現了千問C端的月度活躍使用者超過了一個億。這個發展速度遠遠超出了我們的想像。當然在這個過程中,我們也收穫了大量好的建議,並在不斷完善自己。確實,整個AI的發展還在初級階段,但是如此快的速度達到這個成績,還是使得我們對未來越來越興奮。說到AI助理,我們其實一直強調其核心還是智力水平和辦事能力。這背後既是我們的業務思考,也是千問大模型和阿里巴巴生態的獨特價值。最近我們在兩者的結合上面取得了一些不錯的進展。那麼今天,我們會正式發佈“千問辦事能力”,也希望由此開啟AI辦事的新時代。我們認為一個好的AI助理,不應該被困在對話方塊中進行簡單的問答和聊天,它其實應該走出搜尋框和對話方塊,能夠自主行動、執行任務並且交付結果。進一步來講,我們也認為它不應該被困在數字世界。當然數字世界的突破已經近在眼前了,在今天高度數位化的中國社會,數字世界辦事的重要性不言而喻。但是,同時能夠進入物理世界,在生活場景中幫人們幹活辦事,才是AI助理的完整形態。第二部分:數字世界辦事能力(千問任務助理1.0)演講者:吳佳首先讓我們來聚焦數字世界的辦事。數字世界辦事的突破依賴於三個非常重要的能力:Coding能力的大幅提升:也就是千問大模型的程式設計能力,這是數字世界的一個基礎。全模態理解能力的突破:它是使AI擁有行動力的關鍵,能夠讓千問看懂介面、聽懂聲音、讀懂報表圖文等等。超長上下文的處理能力:這是交付複雜任務的關鍵。有了這三點,我們認為在數字世界,人類和AI的角色互換會加速發生。在未來兩年,數字世界中60%-70%的常規任務,我們認為都會由AI來直接執行和交付。那麼剩餘的這些創造性的任務,也會因為有AI的深度參與從而大幅提升效率。也就是說,從這個意義上來講,在數字世界辦事的主力會變成AI,AI會從“副駕駛”走向“主駕駛”。基於此,我們今天正式發佈千問任務助理1.0。大家更新客戶端就可以申請參加邀測,未來幾天我們會全面開放,免費讓人人可用。大家在體驗的過程中就會發現,它幾乎可以執行數字世界所有類型的任務,其中核心的400多種,包括像應用開發、Office辦公、以及學習輔導、諮詢調研、資料分析、可視化報表生成等等,在這些任務上都有著非常不錯的交付結果。除了模型的能力,我們還和各大專業資料庫進行了深入的合作,來進一步提升千問任務助理輸出的時效性和權威性。這些領域涉及教育、醫療健康、財經、法律、學術期刊等。在這個執行過程中,大家也可以隨時在任務執行過程來查看其引用的資料,並且進行回訪、修改和保存。接下來我們看幾個例子:案例一(財務場景):這是一個財務同學年底整理髮票生成報銷台帳的例子。眾多的發票命名不同、格式也不同,整理起來非常費時費力。現在交給千問任務助理,只需要幾分鐘。當下我們支援一次性最多上傳100個檔案來處理。案例二(資料分析):這是一個用千問任務助理做資料分析和可視化圖表生成的例子。我們可以將Excel的截圖直接發給千問任務助理,一鍵產出右邊這樣的分析結果,非常方便。案例三(團建方案):這是一個做團隊團建方案的例子。千問交付的結果區別於傳統的文件,它其實是一個圖文並茂、結構清晰並且可以運行的Web頁面。把這個Web頁面分享給團隊同學,每個人都可以進來通過點選上面提供的機票、酒店等資訊,直接去到飛豬、高德來完成相關操作,比傳統文件方便很多。案例四(學習場景):比如一道數學題:“從m點開始,甲要走到b點再返回,乙要走到a點再返回,他們才能在n點再次相遇……”大家可以看到,千問可以和真人老師一樣邊畫板書邊講解,大幅提升學生的學習效率。我們也支援隨時打斷提問,所以千問可以成為學生亦師亦友的學習夥伴,也是家長的好幫手。第三部分:生活世界辦事能力與生態打通演講者:吳佳下面讓我們進入生活場景。在AI時代,我覺得每個人的生活方式也會發生很大的變化。隨著AI的能力越來越強,未來每個人會配備一個生活助理,這是可以想像的。在生活場景辦事和在辦公學習有很大不同:使用者需求主觀且寬泛:很難通過簡單的計算推理提供滿意的服務。資訊環境複雜:如今的中文網際網路充斥著行銷、種草、廣告內容,且中國供給極其豐富,海量資料流動,模型很難保持精準、真實、客觀、時效的輸出。互動方式不同:很多時候使用者的真實需求是在與人溝通、有新輸入後才能精準表述的。使用者往往會有“哦,對,這個東西才是我要的”這種體感。因此,在生活場景,我們需要AI像人一樣和使用者進行有效溝通,尤其是主動溝通、主動輸入、主動提供方案,一起來完成消費決策。針對這兩點,阿里巴巴豐富的供給和生態內每天真實發生的海量交易與服務,使得我們具備強大的競爭力。我們不僅通過視野支援,還把我們的服務和阿里生態的資料服務進行高頻率對齊,確保模型的輸出變得更好。在服務能力方面,我們打通了淘寶、支付寶、高德、淘寶閃購、飛豬、大麥、淘票票等一系列業務的能力。這不僅僅是千問APP具備了上述業務能力,更重要的是實現了從消費決策規劃到交易執行的閉環。使用者可以從消費場景直接發起買東西,而不是從商品發起。使用者也可以直接說自己的出行需求,而不再需要自行組織路程規劃、機票、景點等內容。所有服務都會離使用者需求的原點更近,直接承接需求,使用者不需要自行拆解需求在各大APP間切換。在未來,我們覺得在大部分場景,其實只用一個千問APP就夠了。下面我也來演示一個例子。我看茶台上的咖啡和奶茶消耗得差不多了,我現在用千問來補一波貨,現場點個外賣。(吳佳現場演示):“幫我點40杯霸王茶姬的伯牙絕弦。”(卡片跳出,選擇,輸入支付密碼)好,可以看到已經付款完成,待會兒就會送過來。謝謝大家,我的分享到此結束。第四部分:生活場景深度演示主持人:接下來有請千問APP產品經理李銀旭。演講者:李銀旭(千問APP產品經理)大家上午好。剛剛大家看到吳佳用千問為現場觀眾點了奶茶,現在已經在配送路上了。接下來我復現一下如何在千問上實現“一句話點奶茶”。千問呼叫了淘寶閃購提供服務,它知道我在阿里巴巴西溪園區,幫我推薦了附近最近的霸王茶姬,幫我選好了40杯,還顯示有個千問爆紅包的滿減券,點選支付就可以完成訂單。這也是行業內首次將支付能力原生融入到AI對話中。功能演示一:電話點餐不僅如此,我們還可以打電話點奶茶。使用者:“你好呀,我想喝奶茶,幫我點個奶茶吧。”千問: “好的呀,我現在用淘寶閃購幫你搜一搜。你的收貨地址是阿里巴巴西溪園區C區C6門。附近推薦:一點點的抹茶奶茶(16元)、茶百道的超厚芋泥奶茶(17元)、一點點的米麻薯草莓奶綠(19元)。你想選那款?”如果需求更複雜,比如團建時有人想喝霸王茶姬,有人想喝蜜雪冰城,還有人對甜度有要求,千問任務助理能給出1-3套可選方案,兼顧配送快、評分高、價格低。我們還可以讓任務助理幫我們電話預定餐廳:使用者:“你好,我要訂個位置,明天晚上7點半,五個人,有位置嗎?”AI(撥打餐廳電話):“有位置,需要留個預定電話。”餐廳:“好的,客戶姓李,電話是?”AI:“130...1308070。”餐廳:“明天晚上7點半,五位,好的。”AI:“我想問一下你們有大包間嗎?”餐廳:“有大包間,13人左右的。”AI:“請問餐廳有沒有適合小朋友吃的菜品?”餐廳:“有家常炒菜啊。”AI:“好的,那我這邊再跟客戶確認一下。我是千問AI助手,祝您生意興隆,再見。”大家聽出來了嗎?如果最後不說我是AI助手,很多人可能以為是真人在打電話。這背後是千問全面接入的阿里生態能力。功能演示二:購物決策(掃地機器人)過去兩個月,使用者在千問上主動詢問商品推薦的次數月環比增長超過300%。使用者真正卡住的不是買不到,而是選不出來。舉個例子,今年春天我想幫爸媽換家電,讓千問選一款價格在2000-4000元之間的掃地機器人,並告訴它家裡有隻貓。千問精準卡住了預算區間。針對“有隻貓”這個看似輕描淡寫的條件,千問捕捉非常到位,將推薦重點放在防纏繞能力、高溫殺菌等貼近養寵家庭衛生訴求的點上。給出的三款產品直接列出核心優勢,點選卡片即可進入商品列表頁完成購買。功能演示三:戶外裝備(四姑娘山徒步)我問它:“下周準備去四姑娘山徒步,需要那些裝備?”這是一個非明確購買需求。千問綜合了“冬季”、“高原”、“徒步”幾個關鍵點:給出涵蓋天氣、裝備清單、購買推薦、注意事項的整體建議。核心裝備給出具體購買建議:如登山鞋推薦了凱樂石MT5,登山杖推薦了黑鑽。最後還建議聘請當地嚮導提升安全性。這就是千問在購物場景典型的一幕:不僅幫你買東西,更是幫你把一次高風險、高成本的戶外出行提前做完決策和風控。功能演示四:春節旅遊規劃(三亞一家六口)場景:春節一家六口(五大一小)去三亞,7天6晚深度游。訂機票:“幫我規劃春節去三亞往返機票,杭州出發,直飛,性價比高,時間別太早。”千問沒有直接甩航班列表,而是分析說2月14日已進春運,晚班機溢價嚴重(含稅近5000元),方案三不划算。綜合帶娃和性價比,推薦首選下午3:55出發的方案一;如果預算敏感,可選晚上8點多的航班。訂酒店:“找幾家亞龍灣附近的五星級酒店,含早餐,有兒童設施。”千問基於飛豬資料庫,推薦了天域、萬豪、麗思卡爾頓。特別關注“適合帶娃”,列出了具體的遊玩設施。最後我選擇了性價比最高的天域度假酒店。訂年夜飯:“推薦酒店附近的年夜飯,有小朋友吃的菜。”通過高德地圖周邊查詢和掃街榜,選出三家2公里內的餐廳。我選了一個能邊吃魚邊看魚的海洋主題餐廳,水族箱很大,老人小孩都喜歡。證件辦理:“戶口在杭州,大人小孩怎麼辦護照?”接入支付寶政務服務,給出清晰指引(流程、材料、管道),並直接提供移民局出入境辦理入口。目前千問已接入支付寶覆蓋的50項政務服務(社保、公積金等)。未來,基於阿里生態,千問將呼叫龐大的生活服務網路,把人間煙火氣帶到使用者身邊。第五部分:工作效率與深度任務主持人:接下來有請千問APP產品經理張澤遜。演講者:張澤遜(千問APP產品經理)Hello大家好。我們經常遇到這種情況:加班到深夜,但關鍵工作沒什麼進展,時間都花在了處理表格、調整格式、收集資訊這些繁瑣重複的“黑洞”裡。剛才吳佳提到,未來兩年數字世界70%的常規任務會由AI完成。今天我要介紹千問的全新功能——任務助理,它是一個通用Agent,能自主規劃、呼叫工具。演示一:Coding能力(年會抽獎)公司年會抽獎很麻煩,以前得求助技術同事。現在有了AI Coding,成本大幅降低。我們已經把在場嘉賓資訊脫敏整理成表格上傳給千問,指令:“根據上傳的名單做一個抽獎小程序,送出一個三亞旅行大禮包。”(千問開始工作,此時先介紹其他功能)演示二:財務報銷(貼發票)年底貼發票很痛苦。演示:上傳100張發票附件。指令:“提取資訊,按季度分類統計報銷總額,用另外一個工作簿呈現。”結果:系統快速抓取,生成的表格算上表頭共101行,100張發票一張不少。交叉檢驗機制: 結果下方有一個“啟動核查”按鈕。點選後,系統會讓另一個獨立Agent專門復驗結果。我們在底層為所有計算任務至少加入了兩道自我核驗機制,確保程式碼邏輯和執行結果符合預期,再加上交叉檢驗,多重保險守住精準性底線。演示三:資料匯報(圖表生成)上傳一張只有原始資料的表格圖片,讓它分析資料生成匯報。千問生成了一份可視化報告,首先把老闆最關心的關鍵指標和核心結論放在最前面。通過多維度可視化圖表(客戶貢獻佔比、區域利潤分佈)直觀呈現資料。給出戰略建議:例如敏銳發現了標竿客戶的模式優勢,建議複製到其他線路。目前我們累計支援30多種不同圖表的生成。演示四:資訊收集(深度調研)場景:調研最近很火的“死(Si)了麼”APP。以往要打開幾十個網頁整理一下午。演示:輸入指令。千問瞬間在後台裂變出上百個搜尋節點,一部分負責廣度(關聯背景),一部分負責深度(邏輯細節),累計進行80多次搜尋,像一棵樹一樣生長。結果:8分鐘內交付了一份24頁的PDF報告,包含案例分析、索引清單表格(事件、日期)。生活場景應用:規劃“蘇東坡主題自駕游”。千問12分鐘內規劃了30天的行程,標註全國所有地點、詳細路線、景點介紹、導航跳轉(高德)以及酒店推薦(全季等)。嘉賓分享:財經博主小林張澤遜: 我們邀請了財經博主小林分享體驗。小林: 我給千問出了兩個難題:查資料與分析:讓它找出“小林說”過去一年經濟相關內容並分析,結合宏觀資料,給2026年畢業生就業建議,產出報告。結果:它不僅蒐集了宏觀資料,還精準摘要了我之前的視訊內容(如十五五、全球經濟)。報告結構清晰,先給結論(看好人工智慧、智能製造),再展開資料對比和地區建議。它還會自我檢查。做PPT:基於報告輸出簡報。結果:結構清晰,有主副標題和小圖示,配色美觀。最驚喜的是最後一頁總結了一首五言絕句:“看得清方向,學得會技能,抓得住機會”,這是它自己提煉的金句。張澤遜: 你覺得它作為實習生過關嗎?小林: 必須過關,我已經準備給它發Offer了。(回到抽獎環節)抽獎程序已經生成。小林點選開始和停止。恭喜姓鄭、尾號0372的朋友獲得三亞大禮包。張澤遜:千問任務助理即日起開啟邀測,移動端和網頁端同步上線。第六部分:教育與成長主持人:接下來有請千問APP產品經理曹瑩。演講者:曹瑩(千問APP產品經理)大家好,我也是個孩子的媽媽。輔導作業太讓人頭疼了。所以前幾天我們上線了期末備考大禮包,包含中小學真題卷、錯題舉一反三、千問小講堂等6大功能,全部免費開放。真題卷:千問擁有亞洲最大的中小學真題庫。你可以說“我想要杭州初二上的數學真題卷”,或者“孩子在一次函數這塊特別弱”,千問會立馬生成對應的Word和PDF供下載。錯題批改與分析:千問不僅能完成整卷批改,還會生成自動化批改小結,識別知識弱項並給出提升建議。千問小講堂(互動講解):針對孩子“似懂非懂”的情況,千問能進行啟髮式講解。演示(相遇問題):千問引導孩子思考“從m到n,兩人合起來走的總路程是幾個全程?”它會像老師一樣在虛擬黑板上邊畫邊寫,非常直觀,且孩子可以隨時打斷追問。舉一反三精準練:不盲目刷題。批改後自動分析漏洞,生成三道陷阱相似、考點一致的變式題。比如解含參不等式忽略分類討論,千問就針對這個易錯點生成題目。嘉賓分享:鄉村教師俞贊明曹瑩: 我們邀請了麗水市景寧第二實驗學校的俞贊明老師。俞贊明: 我是來自浙江浙南山區的教師。幾年前阿里公益帶來的少年雲AI雲教室改變了我們。學生案例:有位留守兒童以前作業不會做只能空著,我推薦他用千問。一周後他說:“俞老師,千問真好用,碰到難題我不怕了。”教學案例:上程式設計課時,40個孩子程式碼出錯,我分身乏術。現在孩子們把程式碼給千問,它不僅能檢查問題,還會循循善誘引導孩子學習。這讓我從體力勞動者變成了教學設計師。家長視角:我也是高一學生的家長,千問比我們家長有耐心多了,能緩解親子關係的緊張。AI在教育上突破的是“人教人”的侷限。曹瑩:千問的設想是讓每個孩子都擁有一個懂自己、有耐心的AI家教。我們已經上線了20多項學習能力。第七部分:結語主持人:感謝曹瑩,也再次感謝以上所有演講嘉賓。今天千問帶來的強大AI辦事能力,不僅來自於模型演算法,更來自於它所連接的每一個服務、每一次協作。現在有請幾位重磅的合作夥伴上台,他們是千問AI辦事能力的基石:淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德、優酷、大麥、菜鳥、阿里健康、1688、盒馬、阿里巴巴資料技術及產品部等生態業務的代表。再次有請千問C端事業群總裁吳佳。 (The AI Forniter)
AI購物時代真的要來了?
近日,阿里旗下千問APP官宣重磅升級,全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態業務,首次實現點外賣、買東西、訂機票等AI購物功能。阿里希望將千問APP打造成強大的人類AI助手,能真正幫使用者辦事。此次升級的AI購物功能究竟好不好用,小編拿到邀請碼後進行了體驗。AI外賣:喚起淘寶閃購速度很快 支付效率高千問APP已經可以實現一句話點奶茶或咖啡。小編在聊天框說一句“點兩杯瑞幸的橙C美式”,千問就能快速呼叫淘寶閃購的服務能力。首先根據定位確認位置資訊,然後推薦合適的商家。商品資訊以卡片形式展示,一個卡片一個SKU,但在實際選擇中,需要不斷點選“下一個”按鈕翻找心儀的商品,效率有點低,且不好做對比,不如淘寶閃購APP上簡潔明了。選好商品後,使用者可通過千問內建的“支付寶AI付”功能一鍵付款,非常順暢。如果要修改位置資訊,可以點選商品卡片直接修改。點選“修改商品”按鈕,則可以加入其他商品或一鍵湊優惠。值得一提的是,整個點外賣的過程均在千問對話介面內完成,不需要跳轉至其他應用。此外,生活中還有很多更複雜的點單需求,比如聚餐時想要“20杯咖啡,10杯無糖,10杯加冰”。千問正在內測的“任務助理”功能可以完成這些複雜任務,但從目前的體驗來看,結果還不十分精準,給出了20杯熱的無糖咖啡。一位AI設計師在千問下單之後評價稱,“未來對設計師和AI的挑戰,將會是如何正確識別使用者的意圖,將原子化的元件通過AI組合成互動式的卡片推送給使用者,且使用者在卡片上的操作和上下文形成有效的連接。不過總的來說,有生態的AI值得想像。”據瞭解,用千問APP點外賣還能領取優惠券,部分商品還有大額優惠。根據網友曬單,點一杯冷萃咖啡,“千問爆紅包15元”。AI定機酒:飛豬、高德助力 但選出最優方案不易隨著大模型技術的迭代發展,AI制定旅行攻略已經很熟練了,千問接入飛豬、高德之後,可以直接在對話介面預定機票和酒店。比如,讓千問預定“春節期間北京去大理的往返機票,兩個人,停留5天,出發時間為2月13日。”在完成飛豬帳號繫結及相關授權後,千問給出了兩種方案:注重效率的直飛方案,以及性價比較高的中轉方案,二者價差390元。需要注意的是,春節期間機票價格和庫存變化很快,千問掛載卡片中的機票價格和庫存也會即時波動,所以間隔一段時間問同樣的問題,給出的方案可能完全不同。這也意味著很難選出最優的方案。下一步預訂酒店,可以在千問輸入酒店需求“大理古城附近,性價比高的民宿”,千問給出了5家匹配的民宿,評分都在4.7分及以上,當前價格普遍在100至500之間。但是點開選擇要入住的日期,很多都是售罄狀態。其中一家民宿上了“高德掃街榜”,入圍大理市舒適性酒店榜。據瞭解,千問已全面接入高德掃街榜,此次升級中還推出了AI打電話訂餐廳的功能,在現場演示中,用AI打電話預定包廂,它會自動與餐廳溝通預留時間、人數、有無忌口等細節。 如果不是在最後聽到“我是千問AI助手”,幾乎以為是真人打的電話。AI購物:很多商品顯示無效 仍有最佳化空間AI聊天搭子上連結這事兒,豆包、Kimi、文小言等應用去年已經開始幹了。以豆包為例,就是在聊天回覆的答案中嵌入抖音商城的商品連結,點選後可直接跳轉至抖音商城購買。千問的AI購物功能與此類似。比如,在對話方塊輸入“想買一個掃地機器人,預算2000元以內”,千問給出了兩個方案,一個針對無死角清潔,一個針對大戶型,點選商品卡片,可以看到不同類型和價位的商品列表,選定後即可跳轉至淘寶下單購買。然而,讓千問推薦“含有馬元素的紅毛衣,預算500元以內”,它給出的回覆只有文字推薦,沒有商品連結。進一步要求它“直接上連結”,給出的4個推薦中,有3個顯示“商品失效或不存在”,僅有的1個可以正常顯示的連結與毛衣無關,是千問自己強烈推薦的馬年玩偶“哭哭馬”。再換一種提問,要求千問“為公司年會設定三個獎項,20個名額,獎品選什麼好?”它推薦的獎品包括蘋果手機、華為筆記型電腦、平板、掃地機器人、耳機等,多為3C數位產品,並且帶有商品卡片連結。酒水茶禮、黃金首飾、香包配飾等則只有文字推薦,沒有連結顯示。對於淘寶天貓比較強勢的美妝品類,在相關推薦結果中也沒有卡片展示,有直達連結的,點開則顯示“寶貝不存在,可能已下架或被轉移”。但在淘寶APP中直接搜尋,商品均在正常售賣。據瞭解,千問接入淘寶還在內測中,目前消費電子等品類已經率先接入,其他品類將陸續上線,等到正式上線之後,體驗或許會更好一些。寫在最後千問APP此次最大的更新點在於對阿里生態的深度整合和接入。此前,AI助手的主要功能還是集中在問答聊天,升級之後,千問APP具備了類人化的理解意圖、多步驟規劃與執行任務的能力。用千問C端事業群總裁吳嘉的話說,就是“AI在擁有超強大腦之後,開始長出了能夠觸達真實世界的手和腳。”在實際體驗中,千問的表現有驚喜,也有不如人意的地方。這也說明在初步打通訂機酒、點外賣、買東西等幾大網際網路經典應用場景後,千問APP仍需要持續進化。有意思的是,當小編問豆包、元寶如何看待千問此次更新時,它們都肯定了阿里整合生態資源,建構“超級入口”,推動行業從“聊天”向“辦事”升級;同時也指出千問僅接入阿里系內部業務,存在生態侷限問題,面臨整合與協同難題等。總的來說,AI辦事時代才剛剛開始,但有生態的AI值得想像。 (TechWeb)
豆包的野心,被千問先實現了
2026年剛開始不久,國內AI領域的又一里程碑事件就出現了。題圖 | 阿里巴巴1月15日,阿里巴巴集團旗下的千問App宣佈接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態業務,可以實現點外賣、買東西、訂機票等AI購物功能。和AI助手聊天,讓AI助手尋找資料、生成文件,已經是很多人生活中不可或缺的一部分。但絕大部分情況下,AI助手是和使用者手機裡的“錢”絕緣的,它可以為我們提供理財和消費建議,但不能“上手”。而千問App的這次升級,打破了這個界限。你只需要說幾句話,AI助手就在淘寶給你下單支付了。活動現場,千問C端事業群總裁吳嘉演示了AI外賣功能,給千問App下達一句話指令,“幫我點40杯霸王茶姬的伯牙絕弦”,隨後千問App呼叫淘寶閃購下單,無需任何跳轉即在端內完成AI支付。不久後,淘寶閃購騎手就將奶茶送達現場。更複雜一些的操作也可以,比如像聊天一樣說“想給爸媽家買個掃地機器人,預算2000到4000,家裡還有隻貓”,千問App就能推理出“防纏繞”、“高溫殺菌”的需求,並給出合適的商品;準備春節出遊,千問App一邊呼叫飛豬來預定機票和酒店,一邊呼叫高德來做行程規劃和預定年夜飯,甚至直接打電話訂餐廳。這些操作,不由讓人想起了不久前火爆全網的“豆包手機”,類似的“AI跨應用”設想,為什麼一個被大範圍抵制,一個則順利發佈呢?01.千問App 與豆包手機,差在那?我們來回顧下豆包手機的發展軌跡:2025年12月1日,字節跳動與中興通訊聯合推出了搭載豆包手機助手預覽版的努比亞M153,也就是我們說的“豆包手機”,具備跨應用自動操作能力;僅僅幾天後,就有使用者反饋在使用豆包手機助手操作微信時出現異常退出,同時,支付寶等金融應用因系統權限問題觸發風控,部分使用者帳號被強制退出或限制登錄;2025年12月5日,豆包手機助手發佈《關於調整AI操作手機能力的說明》,明確限制三類場景,其中包括暫停操作銀行、支付等涉及資金安全的App。曇花一現的背後,網路上對其的聲討主要聚焦在使用者隱私方面,但深入思考一下就不難發現,“豆包手機”試圖打通微信、支付寶等不同大廠的App,來實現跨應用的便捷操作,讓AI助手升級成“智能管家”,這種模式顯然觸及了各大廠的商業利益。移動網際網路時代,像微信、支付寶、抖音這樣的超級App是“版本答案”,它們建構起封閉的生態,掌握著流量入口和商業變現模式。但“豆包手機”卻在挑戰超級App的地位,比如,AI助手成為新的流量入口,直接會減少使用者在App的停留時長,進而減少其廣告曝光與商業變現機會,最終可能瓦解超級App的商業閉環,使其淪為工具型App。當然,這樣的模式是非常有想像力的,就像抖音集團副總裁李亮所說的:“AI帶來的變革是真實存在的,使用者的需求也是真實存在的。豆包和中興的探索是個開始,不論這次是不是會成功,但AI一定是未來。”沒有大廠會對這樣的機會視而不見,問題是要怎麼做?千問App和“豆包手機”的不同在於,如果說“豆包手機”是在“砸別人家的牆”,千問App則是在“自家地盤修路”,由於其整合的都是阿里系App,就不存在激烈的利益衝突,千問App只需充當“串聯者”的角色,因此落地的難度大大降低。DoNews 攝這張照片由筆者在現場拍攝,淘寶、支付寶、飛豬、高德等一眾阿里生態業務都來為千問App站台,不誇張地說,除了微信的社交功能無法取代,這些App足夠涵蓋普通人日常的大部分需求了。02.App生態:超級AI的“護城河”老網際網路人還記得“阿里系”和“騰訊系”這兩個標籤,兩家大廠曾在網際網路的各個領域跑馬圈地,通過內部創業和收購,將一系列的App納入自己的生態版圖。本以為這個時代已經逐漸過去,AI的發展,卻讓App生態的協同優勢再次凸顯。阿里系豐富的應用場景,為千問App提供了廣闊施展空間,它就像是使用者手機中阿里系App的“總調度台”。比如淘寶購物、支付寶支付這些高頻場景,在千問App內都能一站式達成,最佳化了使用者的體驗,也進而提高了使用者對千問App乃至阿里系App的粘性。也許未來最強大的人類AI助手,考核的標準不是智能上限,而是可以合法呼叫App的“資格”?能觸達的App生態,將成為移動端超級AI的“護城河”。這裡面要重點提到的就是支付寶,“豆包手機”暫停了操作銀行、支付等涉及資金安全的App,就像被斬斷了伸向現實的觸角,而千問App卻能通過支付寶深度打通各個App業務的支付鏈路,進而實現從“聊天對話”到購物付款等“辦事”的躍遷。但“豆包手機”被拷問的問題同樣存在:AI的操作是否獲得使用者明確授權?資金交易過程是否足夠安全?更換裝置或應用後,服務體驗能否保持連貫?1月16日,支付寶聯合千問App、淘寶閃購等夥伴,發佈了ACT協議(Agentic Commerce Trust Protocol,智能體商業信任協議),回答了這些問題。這是中國首個面向Agent商業需求設計的開放技術協議框架,可以說,就是為AI與電商、外賣等服務平台的協同而打造的一套“通用語言”,保證跨終端、跨系統、跨平台的AI任務執行便捷且高效。支付寶為其搭建了“委託授權域”“商業互動域”“支付服務域”“信任服務域”四個核心基礎設施標準,在ACT協議的規則框架下,AI僅承擔下單操作的執行角色,付款環節由使用者主導或自主授權,在保障資金安全的前提下大幅節省時間成本。還是以在千問App點奶茶為例,使用者在千問App發出指令,千問App推薦附近符合需求的商品,同步完成比價與優惠券自動核銷,使用者點選“選它”確認支付寶付款完成結帳。目前ACT協議可在AI代買、企業自動化採購等場景使用,未來還將持續最佳化,支付寶表示,正積極推動更多支付服務商、商家與平台、AI開發者、智能終端生態廠商加入共同完善協議內容。隨著“AI代辦”服務日漸普及,支付是其中特殊且關鍵的環節,正成為全球科技企業的共識。此前,OpenAI聯合Stripe推出協議以支援ChatGPT結帳功能;近期,Google也發佈AI購物全流程通用商務協議(Universal Commerce Protocol,簡稱 UCP),將實現使用者在 Gemini 內直接下單。繁榮且全面的App生態,和來自支付寶的關鍵支援,是千問App邁向超級AI助手的重要助力;當然,強大的底層能力——千問大模型Coding能力大幅提升、全模態理解能力突破、超長上下文處理能力大幅提升——是一切的前提。能同時滿足這三個條件的科技公司,在國內可以說屈指可數,也許阿里巴巴之後,騰訊有可能跟進整合,字節跳動和百度還要略遜一籌。對中小型AI企業而言,缺乏繁榮的App生態和支付協議,複製千問模式難度巨大。可以預見,手機端的AI競爭將進一步加劇。結語:千問App的這次升級,對使用者來說將帶來諸多便利,但隨著其整合阿里系App,這種閉環模式是否又會限制使用者的選擇權呢?AI進入“辦事時代”的趨勢不可阻擋,但最終的商業模式會是怎樣,還值得持續關注。 (DoNews)
從算力、模型到AI購物全面領跑,阿里坐實中國AI第一標的
2026年1月15日,AI迎來一次新的重要變革。當天,千問App上線400+項新功能,並全面接入淘寶閃購、支付寶、淘寶、飛豬、高德等阿里生態。更重要的是,它把“推薦—下單—支付—履約”拉進同一個應用裡:使用者在千問App內即可點外賣、買商品、訂機票、訂酒店,成為全球首個實現 AI 超級應用(Super App)內閉環的案例。這意味著,阿里AI的“最強大腦”開始與物理世界的“最強履約”合體。千問App不再只是能生成程式碼的聊天機器人,而是第一次長出了“手腳”:能把需求直接變成交易與交付,向“AI辦事時代”邁進。全球AI競賽的焦點,也在從“誰的模型更聰明”,迅速轉向“誰能更完整地履約”。千問C端事業群總裁吳嘉與華爾街見聞對話時表示,AI真正的分水嶺不在於模型能說的多漂亮,而在於能否在複雜場景裡完成交付:簡單問題就簡單回答,複雜問題就要多輪溝通、把需求校準到位。從去年的淘寶閃購,到今天的千問Super App,阿里在大消費與 AI 兩條戰線的“聚合趨勢”越來越清晰:各業務不再各自為戰,而是圍繞同一個AI入口協同作戰。由AI作為粘合劑,也將有望帶動阿里所有資產一起實現AI重估。千問App把AI拉進真實履約,再次彰顯阿里“最強模型+最豐富生態”所具備的競爭優勢,更不斷向外界證明:不論算力基建、模型能力,還是AI購物等應用落地,阿里都全面領跑,不愧是中國AI第一標的。當AI長出“手腳”1月15日,阿里正式宣告AI從“聊天”邁入“AI辦事時代”。使用者在螢幕這端拋出一個模糊意圖,千問在雲端呼叫Qwen3-Max的推理能力,拆解任務、編排工具:調淘寶的商品庫,算高德的路徑,喚起支付寶的支付與資金流。最終,結果以真實的包裹、熱騰騰的外賣、合適的機票,抵達使用者的物理世界。來看一個場景:使用者對千問說,“我是個菜鳥,想去東北滑雪,給我推薦合適的裝備。”在舊邏輯下,使用者往往只會得到一堆攻略:夾雜軟文、資訊過期,還得自己分辨、自己上淘寶搜、比價、下單,鏈路割裂,摩擦極高。在千問的新邏輯下,“菜鳥”意味著更高容錯、更易上手;“東北”意味著更高保暖、更強防風。千問不僅給建議,更能基於淘寶的商品庫與評價體系,生成可執行的具體選品方案:使用者在千問內看詳情,一鍵跳轉下單,中間幾乎沒有斷點。更進一步,打通淘寶閃購後,千問在端內即可完成“推薦—點單—支付”。使用者不必再打開外賣App,也不需要在滿減券裡算數學題,AI直接幫你決策、下單、付款,接入支付寶之後,千問具備了AI原生支付能力,體驗的躍遷是質變。千問成為真正意義上全球第一個可以購物的AI。然而購物只是能辦事的一部分,它甚至能呼叫支付寶的政務能力:一句話查詢簽證、戶口、公積金等約50項民生事項,並直達辦理入口。與此同時,千問在應用開發、Office 辦公、學習輔導、諮詢調研等300+核心任務上,已經具備很高的交付成功率——從“給答案”走向“交結果”。吳嘉在對話中提到,生活場景裡使用者往往並不掌握自己的“真實需求”,必須通過多輪確認來對齊偏好:你沒看到具體方案前,很難判斷“是不是我要的”。這正是Agent該做的事。這些能力看似瑣碎,本質上是在建構一個“生活OS”:AI是核心,淘寶、支付寶、高德等是驅動,物理世界的服務是外設,通過Agent把它們串聯起來。只有阿里,擁有足夠完整的“驅動程式庫”。OpenAI沒有這套庫,Google不夠完整,亞馬遜也不對外開放——這就是阿里真正的優勢所在。最強“大腦”任何商業閉環都要有強技術底座。只有“手腳”沒有“大腦”,最多是自動化指令碼,不是AI Agent。吳嘉強調,團隊不刻意追逐“人均對話輪次”這類指標,衡量標準只有兩件事:使用者真實需求的滿意度與交付率——簡單問題就簡單回答,複雜問題就多輪溝通,把需求校準到位再交付。阿里在模型層的投入很堅決。Qwen3-Max作為核心底座,性能位居全球第一梯隊,千問作為全球最具影響力的開源模型之一,也被輝達、Airbnb、亞馬遜等矽谷公司與開發者廣泛採用,成為“最好用的開源模型”代表。更關鍵的是千問App的進化速度,數百個常用工具中,過半由AI通過Coding自主生成,AI能力不再是“開發上線”,而是“邊用邊長”。傳統App的迭代以周計,而千問可以在識別高頻需求後後台即時寫程序交付,以秒計。架構上,千問App採用通用Agent體系:主Agent負責拆解與規劃,具備反思能力的子Agent在各自領域獨立決策執行,任務結束後系統復盤沉澱經驗,推動Agent持續升級。這也呼應吳泳銘的判斷:ASI演進進入第二階段——AI從“語言交流”走向“自主行動”,不止會說,更能把事辦成。還原資料“場景真相”大腦決定“能不能辦”,但在 Agent 時代,真正決定使用者是否願意把關鍵決策交出去的,是“辦得準不準”。AI Agent的核心痛點是信任與精準。大模型基於全網語料訓練,天然夾雜噪音:軟文、廣告、刷單評論、SEO 文章。使用者問“什麼面膜最好用”,得到的答案可能只是某篇付費通稿的複述,看似有理,實則不可核驗。阿里的解法更“硬”,用海量真實交易與服務資料建構可驗證的“場景真相”。每天發生在淘寶上的真實交易,都是貨幣投票;經過反作弊清洗後的好評與差評,就是信用沉澱。千問App用這套資料增強模型,讓它不僅依賴世界知識,也依賴可落地的商業常識。當AI推薦一塊滑雪板,它不看文案吹得多響,而是看過去一個雪季的真實購買、退換、復購與口碑分佈。剝離軟文與廣告,就剝離了“種草行銷”的偽,從源頭提升輸出的客觀性與穩定性。這種“場景真相”很難被覆制。OpenAI的公共資料來源(如Common Crawl)更容易被SEO噪音污染,即便通過媒體合作補充高品質語料,新聞語料與交易資料之間仍有量級差異。商業資料壁壘來自源頭與閉環,誰掌握交易與服務的入口,誰更接近“真實世界的答案”。這恰恰是阿里二十多年生態積累的優勢,也解釋了為什麼在海外,巨頭們往往需要用“協議”和“聯盟”去補齊履約:路徑不同,成本與不確定性也不同。Google與OpenAI的困局在大洋彼岸,Google也在行動,焦慮顯而易見。1月11日,Google在NRF大會上發佈通用商業協議(UCP)。Google有全球最大的流量入口,但在電商履約上始終缺一條腿:亞馬遜護城河太深,OpenAI來勢太猛,Google必須把盟友拉進同一套體系裡。UCP 的思路是“協議化”:用通用語言與功能原語,把AI Agent與商家後台系統對接起來,於是Shopify、Etsy、沃爾瑪、Target等被拉入陣營。尤其是沃爾瑪。Google與沃爾瑪的合作更像“互補”:沃爾瑪需要流量對抗亞馬遜,Google需要貨盤與履約對抗OpenAI。但協議的天然問題在於鬆散:資料是否會完全共享?庫存是否會即時開放?零售商對Google始終有戒心,沒人願意把自己變成“Google的管道”。所以,Google走的是“借路”:靠協議與盟友拼出閉環;而阿里走的是“自建路”:用自有生態把閉環直接鋪在App裡。再看OpenAI。它點燃了這場革命,但未必是最終贏家。ChatGPT推出“即時結帳”(Instant Checkout),試圖把Chat拉到下單閉環裡,可它仍面對一個物理現實:有大腦,缺手腳。支付、物流、商品與服務供給不在自己手裡,履約只能依賴他人,體驗割裂。於是它不得不與Shopify、Stripe等結盟:靠Shopify的商家供給,靠Stripe的支付能力。這是一種“借雞生蛋”,風險在上游:一旦關鍵平台收緊資料與介面,“全網搜尋”會迅速變成“區域網路搜尋”,閉環覆蓋面也隨之收縮。對消費者而言,如果主流貨盤不開放,Instant Checkout的可用性就會被天然限制。對照之下可以看到:閉環不僅是技術拼圖,更是組織與生態的拼圖。能否把入口、資料、履約擰成一股繩,決定了能不能長期跑下去。阿里的再一次組織變革資本市場習慣把阿里歸類為電商公司或雲公司。但在智能體商業(Agentic Commerce)時代,估值框架需要重構:入口、履約與資料真相共同決定AI的交付上限,也決定商業化的天花板。千問App的全面接入各業務線,正是阿里組織戰略的一面鏡子。過去幾年,各業務類股相對獨立,利於單點突破,但進入AI時代,它反而成了掣肘——AI需要全域資料,也需要跨端能力的協同呼叫。自“淘寶閃購”推出以來,風向開始轉變。餓了麼與淘寶閃購的融合,是大消費領域的生態聚合;千問App的接入,則是AI領域的生態聚合。阿里正在把全集團的力量擰成一股繩,這一次的粘合劑,是AI。淘寶閃購在其中扮演關鍵角色,它把電商與即時零售連接起來,讓“點外賣”這個高頻動作進入淘寶,也進入千問。對千問而言,打通閃購後,推薦、點單、支付形成閉環,才真正具備“能辦事”的履約鏈路。淘寶是貨架,支付寶是錢包,高德是地圖,飛豬是嚮導——這些沉澱多年的商業基礎設施,過去更多是線性增長。在AI帶動下,它們開始被拆解為可編排的“原子能力”,可以被高頻呼叫、靈活組合,衍生出更多服務形態。這既是價值的回歸,也是價值的躍升,當一家公司同時掌握數字世界的“大腦”(Qwen3-Max)與物理世界的“手腳”(淘寶/支付寶/閃購等),它就不再只是若干 App 的集合,而是連接兩個世界的橋樑——這種橋樑的價值,遠高於單點應用的疊加。結語到了2026年,AI開始變成生活本身。AI不必花哨,關鍵是把事辦成、把交付做到位。這是AI時代的必然:誰把大腦接上手腳,誰就更接近未來。 (華爾街見聞)